XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOCN
肿瘤护理认证OCN审查课程
Barb是一名临床护士专家，拥有肿瘤学护理的高级实践认证。除了急性医疗保健环境中的肿瘤学护理事业外，她还是一生的学习者和教育者。Barb在同行评审期刊上发表了文章，以及肿瘤学护理和肿瘤学专业受众的许多本地，地区和国家演讲。她曾担任多个护理计划的临床教师，并在肿瘤学护理学会（ONS）中撰写了“化学疗法和免疫疗法指南和实践建议”，“肿瘤学核心课程”和“核心课程课程指南”。她被选为代表ONS会员资格，共同撰写了“肿瘤学护理协会范围和实践标准”，这些范围现在符合ANA的标准，即肿瘤学护理被认为是一种专业护理。
设备操作员 (EO) EOCN - CBCM - DoD COOL
是的。装备操作员路线图包括专业军事教育连续体所涵盖的四个领域，包括：海军专业军事教育 (NPME)、联合专业军事教育 (JPME)、领导力和高等教育。一些培训和教育是强制性的（新兵训练、CSFE 的 EO“A”学校、密苏里州莱昂纳德伍德堡的 DET、电子学习等）。有些可能由您的指挥系统指导（Microsoft Excel 和 PowerPoint 课程），其余的是自愿的（MNP、电子学习、大学课程等）。建议水手寻找导师，包括您的指挥长官、高级士兵顾问、首席士官、首席士官和指挥职业顾问，并利用您的海军学院虚拟教育中心 (VEC) 或 OCONUS 教育办公室的丰富资源。所有人都具备独特的资格，可帮助您一路前行。
MOCNN：一种用于
摘要 事件相关电位（ERP）反映了大脑对外部事件作出反应的神经生理变化，其背后的复杂时空特征信息受大脑内持续的振荡活动支配。深度学习方法以其出色的特征表示能力越来越多地被用于基于ERP的脑机接口（BCI），可以深入分析大脑内的振荡活动。时空频率较高的特征通常表示详细和局部的信息，而时空频率较低的特征通常表示全局结构。从多个时空频率中挖掘脑电特征有利于获得更多的判别性信息。本文提出了一种多尺度特征融合八度卷积神经网络（MOCNN）。MOCNN将ERP信号分为对应于不同分辨率的高频、中频和低频分量，并在不同的分支中进行处理。通过添加中频和低频分量，可以丰富MOCNN使用的特征信息，并减少所需的计算量。 MOCNN 在使用时间和空间卷积进行连续特征映射后，通过分支间特征信息交换实现不同组件间的交互式学习。将融合的深度时空特征从各个组件输入到全连接层，实现分类。在两个公共数据集和一个自采集的 ERP 数据集上获得的结果表明，MOCNN 可以实现最佳的 ERP 分类性能。本研究将广义的八度卷积概念引入到 ERP-BCI 研究领域，通过分支宽度优化和各个尺度上的信息交互，可以从多尺度网络中提取有效的时空特征。索引词——脑机接口、事件相关电位、深度学习、多尺度、八度卷积神经网络。
为未来提供动力：BIOCNG 报告
作者谨向印度尼西亚巴佩纳斯能源和矿产资源部 (MEMR) 新可再生能源和能源保护总司以及东加里曼丹省政府表示感谢，感谢他们的宝贵鼓励、支持和贡献。作者还要感谢印度政府石油和天然气部 (MoPNG) 和印度哈里亚纳邦政府哈里亚纳邦可再生能源发展机构 (HAREDA) 对 BioCNG 印度计划的坚定支持，这有助于获得和形成本出版物中提出的见解。作者感谢泰国政府能源部石油管理局为 BioCNG 泰国计划提供信息、数据和多次咨询的坚定支持，这对获得和反映在本出版物中的见解做出了重大贡献。
OCN®测试内容大纲 测试注册手册
5。环境健康（例如安全，个人防护设备，安全处理）6。道德（例如，患者倡导）7。基于证据的实践和研究8.领导力9。法律，许可和实践保护（包括文档）10。专业实践评估11。实践质量12。资源利用率13。自我保健（例如，管理同情疲劳）14。护理标准（护理过程）