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注册手册 2024-25
蒙大拿州职业信息系统 (MCIS) 是帮助您了解自身情况、规划职业方向、选择理想的教育机构以及了解求职流程的最佳资源之一。该网站允许您进行全面的技能和能力倾向测试，探索大学或技术学校，并指导您完成成功求职的所有步骤。系统中提供丰富的教程，包括求职申请、简历撰写、求职信撰写、人脉拓展、兴趣测试和面试技巧指导。MCIS 还允许您在网站上创建个人档案，存储评估和搜索结果，以便日后再次访问。请访问 https://portal.mtcis.intocareers.org/。您需要职业中心提供的用户名和密码。
2024 年度报告 - 住房和社区重建
数据定义和技术说明 2019 年《住房稳定和租户保护法》第 L 节列举了报告到期日前三个财政年度的 14 个指标，这些指标将以表格形式列出。本报告包括 2021、2022 和 2023 年登记年度的租金登记数据，这些数据分别对应于 2021-22、2022-23 和 2023-24 州财政年度期间提交的登记。登记年度收集于登记年度 4 月 1 日生效的租约信息（如适用），租约开始日期必须在登记年度 4 月 2 日之前。所有注册数据截至 2024 年 3 月 31 日。对于与案件相关的指标（包括与重大资本改进 (MCI) 和租金超额收费相关的数据），数据针对 2021-22、2022-23 和 2023-24 财年提供。租户保护部门 (TPU) 调查数据针对 2021、2022 和 2023 日历年提供。
MCO 11011.23A
程序 1. 情况。海军陆战队设施 (MCI) 和靶场是关键的国防资产，提供独特的海洋、沿海、河流、内陆和空域训练区域组合。这使它们成为我们国防基础的重要组成部分，因为它们直接支持海军陆战队作战部队的战备状态。为了实现最高水平的战备状态并为作战人员提供现实训练，海军陆战队必须提供、维持和保护可执行任务的设施、靶场和训练区域 (RTA) 以及军事任务范围 (MMF) 内的区域。侵占是指削弱或可能削弱海军陆战队进行当前和未来军事测试、训练和一般任务活动的能力的因素。海军陆战队侵占管理计划既是一项自适应管理，也是风险管理计划，旨在防止、减轻和修复削弱或可能削弱海军陆战队任务能力的因素。 2. 取消。 MCO 11011.23 和 MCICOM 政策，“国防部区域环境协调员 (DoD REC) 计划的角色和职责”，2014 年 5 月 23 日。3. 任务。本命令为海军陆战队侵占管理计划提供政策和指导，以支持和加强 MCI 上作战部队和租户指挥部的准备工作。4. 执行 a. 指挥官的意图和作战概念 (1) 指挥官的意图 (a) 海军陆战队侵占管理计划有助于防止、减轻和修复侵占造成的任务限制，并通过整合通信、外联和参与来增强海军陆战队作战任务的设施支持，以推进任务
使用便携式设备评估轻度认知障碍...
随着人口老龄化，轻度认知障碍 (MCI) 和痴呆症的患病率上升越来越令人担忧，因此需要一种客观、易用且经济高效的工具来促进早期发现和干预。本文研究了便携式脑电图 (EEG) 系统是否可以使用视觉异常任务来针对记忆和注意力事件相关电位 (ERP) 成分 P300 来有效测量 MCI。在这项研究中，40 名参与者被分成两组：被诊断为认知障碍的个体和年龄匹配的健康对照组。参与者完成两次典型的纸笔 MCI 评估以收集行为数据，然后进行感知 EEG 异常任务以收集大脑数据。结果表明，与健康对照组相比，MCI 组在纸笔评估中表现出行为任务表现下降，在异常任务期间大脑反应发生调节，便携式 EEG 系统显示 P300 峰值幅度下降。这些结果表明便携式脑电图能够识别 MCI 的生物标志物，并可能在诊断过程中发挥作用。这种能力可以为患者、患者家属和医生带来巨大益处，也将有助于阿尔茨海默病的研究。未来的研究可以扩展这些发现，应用寿命或疾病跨度方法来研究健康个体生命过程中的 P300 变化，并与 MCI 患者整个病程中的 P300 变化进行比较。这项研究还可以加深对 MCI 进展的了解，从而改善诊断或治疗的发展。关键词：轻度认知障碍；脑电图；痴呆症；阿尔茨海默病
轻度认知障碍的可解释识别...
进展[4]。FDG PET 的 3D 立体定向表面投影 (SSP) 通过将体积脑图像投影到预定义的表面并与健康对照组进行比较，将体积脑图像汇总为 2D 图像 [5]。尽管 3D SSP 已被视为改善痴呆症的视觉诊断，但其在自动图像分类中的使用却受到限制。由于 3D SSP 将脑图像中的切片减少为一些信息丰富的图像，我们假设它可以比使用体积 3D 脑图像实现更高的性能和更好的可解释性。据作者所知，3D SSP 版本的 FDG PET 脑图像尚未用于计算机辅助识别 MCI 进展。在使用具有长短期记忆的随机森林对稳定性和进展性 MCI 进行分类时，报告的分类准确率为 82.6%，灵敏度为 84.8% [ 6 ]（与逻辑回归、支持向量机和低密度分离相比，这是最佳结果）。尽管用于识别有发展为 AD 风险的 MCI 患者的自动化方法很有前景，但其性能仍然很低。此外，虽然基于特征归因的替代模型解释已用于自动 AD 诊断 [ 7 ]，非特征归因解释已用于医学图像 [ 8 ]，但由于数据集的体积特性，使用脑图像的 MCI 进展识别模型的可解释性仍然是一个挑战。此外，尽管一些研究已经使用专家注释量化了计算机辅助放射学诊断解释的定位准确性 [ 9 ]，但当前可用的 MCI 进展模型解释的有效性尚未得到放射科医生的验证。我们训练了一个卷积神经网络 (CNN) 模型来识别有发展为 AD 风险的 MCI 患者，并部署了一种事后可视化的解释，称为梯度加权类激活映射 (GradCAM)。为了解决由于脑图像的体积特性而产生的解释复杂性问题，我们使用 SSP 图像进行模型开发和诊断。此外，一位具有 PET-CT 专业知识的放射科医生评估了从模型生成的解释的有效性。