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期刊预校样 - 埃塞克斯研究资料库
从原始脑电信号中学习可区分的特征对于准确分类运动想象 (MI) 任务至关重要。为了结合脑电源之间的空间关系，我们开发了一个基于脑电图的特征集。在此图中，脑电通道表示节点，功率谱密度 (PSD) 特征定义其属性，边缘保留空间信息。我们设计了一个基于脑电图的图形自注意网络 (EGSAN) 来学习脑电图的低维嵌入向量，可将其用作运动想象任务分类的可区分特征。我们在两个公开可用的 MI 脑电数据集上评估了我们的 EGSAN 模型，每个数据集包含不同类型的运动想象任务。我们的实验表明，我们提出的模型有效地从脑电图中提取了可区分的特征，与现有的最先进方法相比，分类准确率明显更高。关键词：运动想象 (MI)、脑电图 (EEG)、特征学习、图形表示、自注意
对于JHRR的贡献，请通过电子邮件联系：editor@jhrlmc.com原始文章定量评估Transspheni之后的视野恢复
方法：这项描述性观察性研究是在2023年6月16日至2024年3月31日的巴基斯坦医学科学研究所（PIMS）神经外科部门进行的。连续46例18-70岁的患者接受了经跨性垂体腺瘤切除并记录了视野障碍的患者。排除标准是先前的垂体手术，预先存在的视野异常不是垂体腺瘤，并且无法进行视野测试。使用汉弗莱视野测试在手术前的两周内进行术前视野测量。术后评估是在手术后立即（48小时内），一个月，两个月和三个月进行的。视野指数，包括平均偏差（MD）和模式标准偏差（PSD）。使用SPSS 25版对数据进行了分析，并具有针对患者人口统计学和肿瘤特征的描述性统计数据，以及推论统计（学生的t检验和卡方检验），以比较视野指数。
2020 年 10 月 31 日空军入伍......
本指南确立了空军士兵的职业结构。职业结构灵活，允许士兵专业化并发展他们的技能和能力，同时允许空军满足不断变化的任务要求。各级士兵与指挥官和主管共同负责充分发展他们的能力，以满足空军的需求并在既定的专业化模式内。本目录主要供人事官员（军官和高级士官）和从事空军成员采购、分类和培训的机构使用。它实施空军政策指令 (AFPD) 36-21，空军军事人员的使用和分类。有关军事分类原则和基层程序，请参阅 AFI 36-2101，军事人员分类（军官和士兵）。根据从基于 Web 的记录信息管理系统访问的记录处置时间表 (RDS)，维护和处置根据规定流程创建的记录。可发布性：本出版物没有可发布性限制。修订摘要 这是所有军事入伍分类描述、代码和标识符的官方目录。本目录的更新依据 myPers 网站上的《空军职业现场经理指南》。此更新包含已获批准并计划于 2020 年 4 月 30 日实施的所有更改，并根据需要提供变更摘要和转换说明指南 (CS&CIG) 或变更摘要指南 (CSG)。每个 CS&CIG 将包括每次更改的摘要、所有 AFSC 更改的转换说明、分类标识符的合并、添加、重新调整和删除以及目录的相应页面更改。后续更改摘要指南以及描述更改将按生效日期标识，并作为该特定转换周期的 CS&CIG 的附录。此外，整个出版物中的细微更改和更正包括更正拼写或编辑错误。当 () 位于专业描述或标题之前时，它表示与上一版相比有重大或重大修订 - 读者必须完整阅读出版物的特定部分以确定更改材料的范围。1.使用此目录： 1.1.1.2.1.3.此目录包含分类系统每次更新的变更摘要和转换指导指南 (CS&CIG)、快速参考指南、士兵分类结构图（用于描述通过专业、授权前缀、报告标识符、特殊职责标识符、空军专业 (AFS) 描述、其分配的空军专业代码 (AFSC)、AFSC 入伍的额外强制性要求、特殊经验标识符和士兵分类系统中使用的首席士兵经理 (CEM) 代码的职业发展。使用专业描述和代码来识别不同类型的空军工作以及填补这些工作的士兵人员的资格。本手册的个人专业描述和其他附件提供了在 AFS 中成功表现所需或期望的职业标准。使用这些标准来采购、分类和雇用士兵人员；制定初始培训、再培训和技能升级的职业计划；并构建单位人力文件 (UMD) 职位。附件 4，AFSC 入职的其他强制性要求，包含 AFSC 对 AFSC 入职或再培训的强制性要求和限制的综合清单。此列表包括不对非美国公民开放的 AFSC、无需缴费即可使用的 AFSC、不对女性士兵开放的战斗相关 AFSC、最低体能要求以及 AFSC 入职或再培训的体力和智力能力分数。AFI 36-2101，军事人员分类（军官和士兵），包含授予和撤销分类代码的程序指导，以及显示用于授权 UMD 职位的等级与技能水平关系的表格。有关程序系统指导，请参阅《现役人员服务交付 (PSD) 指南 - 人员雇用（分类）》、《现役人员服务交付 (PSD) 指南 - 特殊经验识别 (SEI) 流程》和《人员服务交付 (PSD) 指南 - 空军专业代码 (AFSC) 转换》（针对人员）；以及 AFI 38-201《确定人力需求》（针对人力）。
天花疫苗患者组指导 (PGD)
V01.00 新的天花疫苗 PGD 模板： • 按照国家指南应对猴痘疫情；在猴痘事件期间使用暴露前和暴露后疫苗接种的建议以及更新的绿皮书第 29 章，2022 年 6 月 21 日 • 包括有关使用美国许可的 Jynneos ® 的信息，因为目前没有英国许可的 MVA-BN 疫苗 Imvanex ® 的库存。鉴于管理猴痘疫情的紧迫性，发布了 Jynneos ®。MHRA 已授予批次特定变更，允许进口 Jynneos 品牌的 MVA-BN 疫苗批次 FDP00012，该疫苗已在美国获得食品和药物管理局 (FDA) 的许可。这两种疫苗均由 Bavarian Nordic 开发。MHRA 的监管批准条件与 FDA 对美国市场的监管批准条件略有不同。目前，有未经许可的 Imvanex ® 疫苗在 PSD 基础上使用。 • 包括工作人员特征下的额外要求，熟悉 Jynneos ® 疫苗制造商的直接健康专业沟通条件
天花疫苗患者组指导 (PGD)
V1.00 新的 UKHSA 天花疫苗 PGD 模板，用于：• 按照国家指南应对猴痘疫情；在猴痘事件期间使用暴露前和暴露后疫苗接种的建议以及更新的绿皮书第 29 章，2022 年 6 月 21 日 • 包括有关使用美国许可的 Jynneos ® 的信息，因为目前没有英国许可的 MVA-BN 疫苗 Imvanex ® 的库存。鉴于控制猴痘疫情的紧迫性，发布了 Jynneos ®。MHRA 已授予批次特定变更，以允许进口 Jynneos 品牌的 MVA-BN 疫苗批次 FDP00012，该疫苗已获得美国食品药品监督管理局 (FDA) 的许可。这两种疫苗均由 Bavarian Nordic 开发。MHRA 的监管批准条件与 FDA 对美国市场的监管批准条件略有不同。目前，未经许可的 Imvanex ® 疫苗在 PSD 基础上使用。• 在员工特征附加要求中包括熟悉 Jynneos ® 疫苗制造商的直接健康专业沟通条件
基于尖锐的纳米制动尖端的高分辨率光子力显微镜
图1：提示制造和光学设置。a）微加工过程。圆柱颗粒是通过激光干扰光刻产生的，蚀刻了一个石英底物，其中沉积了800 nm厚的SIO 2层。HF的调谐酸变薄会在SIO 2层中产生锋利的尖端。然后将粒子机械地裂解底物。b）切割颗粒的扫描电子显微镜图像，其中一个尖端的对比度已得到增强，以清晰度。尖端的曲率半径为35 nm。c）光学陷阱的示意图，固定粒子并用锋利的尖端扫描样品表面。d）示意性光学设置。L/2: half-wave plate, PBS: polarizer, AOM: acousto-optical modulator, NPBS: non-polarizing beam splitter, Exp: beam expander, T1:1 : one to one telescope, Obj: Objective, Cond: Condenser, PD: photodiode (to acquire S z ), PSD: position sensitive detector (to acquire S x,y ), IRCCD: infra red CCD camera, VISCCD：可见的CCD相机。）
EPA-454_R-19-003.pdf
背景在2017年，EPA最终确定了关于空气质量模型指南的修订（“指南”，以附录W至40 CFR第51部分发表，该修订建议一种两层方法，以解决对臭氧（O 3）的新源或修改的源影响（O 3）和二级颗粒物的影响，而二级颗粒物和小于2.5微米（PM 2.5）（PM 2.5）（PM 2.5）（PM 2.5）（美国环境保护局（美国环境保护机构）（2017年）（2017年），2017年）。第一层（或第1层）涉及使用排放和技术上可信的关系和从现有建模研究产生的环境影响之间的使用，而这些研究被认为足以评估项目源的影响。第二层（或第2层）涉及化学转运建模（例如，使用Eulerian Grid或Lagrangian模型）的更复杂的病例应用。As EPA introduced in the preamble to the 2015 proposed revisions to the Guideline , Modeled Emission Rates for Precursors (MERPs) can be viewed as a type of Tier 1 demonstration tool under the Prevention of Significant Deterioration (PSD) permitting program that provides a simple way to relate maximum downwind impacts with a critical air quality threshold (e.g., a significant impact level or SIL) (U.S. Environmental Protection Agency, 2018).本文件的目的是告知许可申请人，MER的形式已从原始指导文件（美国环境保护局，2019年）更改为与关键的空气质量阈值相比提供更大的灵活性。与当前的现实世界实践一致，许可证申请人应开发出归一化的空气质量影响，以与本文档中详细介绍的关键空气质量阈值相比。在指南文档中或通过在线工具上发表的任何MERP不应用于支持许可证申请，因为该工具的这种形式明确包括可能不再适合的关键空气质量阈值。适当支持的MERP提供了一种直接的方式，可以将模型的下风影响与空气质量阈值联系起来，该阈值用于确定这种影响是否导致或导致违反适当的国家环境空气质量标准（NAAQS）。可以将使用MERP估算的特定空气质量影响与包括SIL的任何关注的空气质量阈值（“关键的空气质量阈值”）进行比较。实际上，MERP是与特定建模的排放水平相关的标准化模型的空气质量影响，该水平旨在用作PSD空气质量分析的分析工具。对于PM 2.5，假设来源的前体排放增加的模型空气质量影响以µg/m 3的单位表示。对于O 3，模型的空气质量影响在PPB中表达。对于O 3，模型的空气质量影响在PPB中表达。
公共帐目委员会报告 - Parl
公共账目委员会报告 概述 1 公共账目委员会审议了审计长 2022/23 财政年度的报告，并仔细讨论了报告中的意见。委员会认可公共部门机构为解决审计长办公室 (AGO) 发现的失误所做的努力。这些努力包括建立新的卓越中心、利用技术和数字工具以及加强对官员的培训。委员会还注意到，各机构已建立风险管理和治理框架来识别和监控风险，并已努力在公共服务的各个层面上提高风险意识。 2 委员会讨论了审计长报告中强调的以下两个领域：a. 信息技术 (IT) 控制方面的弱点；以及 b. 人民协会 (PA) 的采购和运营管理方面的弱点。 3 总检察长办公室发现，公共服务司（PSD）、新加坡旅游局（STB）和公共服务署（PA）这三个部门的 IT 控制存在薄弱环节，包括对最高特权操作系统和数据库账户以及用户访问权限的管理。在账户、访问权限和管理员活动的审查中也存在薄弱环节。委员会注意到，智慧国家小组（SNG）为加强全政府（WOG）层面的 IT 治理，以及改善大型复杂 IT 项目的管理所做的努力。智慧国家小组还与公共服务司和公务员学院（CSC）合作，更新数字能力框架，使公职人员具备必要技能，支持整个公共部门的数字化转型。 4 关于总检察长办公室在公共服务署的调查结果，文化、社区及青年部（MCCY）向委员会告知，公共服务署正在从四个方面着手解决这些问题——人员、结构、流程和系统。采取的后续行动包括：在人员方面，巴勒斯坦权力机构与 CSC 合作开发了采购课程，所有采购官员都必须参加。在结构方面，巴勒斯坦权力机构设立了 17 个实地治理办公室 (FGO)，为基层组织 (GRO) 提供集中采购支持。为了实现更好的规模经济并减少单个 GRO 层面的采购工作，巴勒斯坦权力机构为社区活动的共同服务采购建立了需求汇总合同。各个 GRO 可以购买巴勒斯坦权力机构总部建立的这些 DA 合同。至于系统改进，巴勒斯坦权力机构的 IT 系统中已内置了自动合规性检查和控制。5 委员会注意到，审计总署已完成对 COVID-19 支出的两部分审计，涵盖了 723 亿美元支出中的 332 亿美元，没有发现重大失误。考虑到尽管情况特殊且危机形势瞬息万变，支出金额仍然巨大，委员会承认现行风险管理流程的有效性。
NT216C-GB-1-Minisonic-ISD-PSD.pdf - Ultraflux
除了声速之外，还有一个非常有趣的数据可以了解气体成分；MiniSonic- PSD（或 ISD）越来越多地用于新项目中的清管器检测。天然气管道主要使用泡沫清管器来清除油或其他沉积物。泡沫清管器不太硬，其速度与流速一样快，这给机械清管器信号检测器带来了问题。同样，通过清管器噪音听觉检测（一些公司称此类检测器为超声波）可以对新的泡沫清管器进行检测，但这种噪音可能低于使用过的清管器的环境噪音，存在无法检测的风险。因此，在这种情况下，通过超声波屏障进行检测具有许多优势。唯一的条件是要有良好的超声波信号电平。- 可以使用两个夹式探头，它们以相同的直径彼此相对安装，一个是发射器，另一个是接收器。信号限制来自气体压力（需要高压率）和管道厚度，这限制了频率选择并可能传输噪声。因此，在安装之前必须进行初步测试。- 确保信号的最佳解决方案是安装插入式传感器并让其刚好与管道内表面对齐。
通过脑电图信号测量人类决策信心...
摘要 — 在本文中，我们研究了使用脑电图 (EEG) 信号进行物体检测任务中图像解释过程中人类的决策信心。我们开发了一个从 14 名受试者获取的 EEG 数据集。采用五种流行的 EEG 特征，即差分熵 (DE)、功率谱密度 (PSD)、差分不对称 (DASM)、有理不对称 (RASM) 和不对称 (ASM)，以及两个分类器，即支持向量机 (SVM) 和带快捷连接的深度神经网络 (DNNS)，来测量物体检测任务中的决策信心。分类结果表明，对于五个决策信心水平，带有 DNNS 模型的 DE 特征实现了 47.36% 的最佳准确率和 43.5% 的 F1 分数。对于极端信心水平，识别准确率达到 83.98%，平均 F1 分数为 80.93%。我们还发现，delta 波段的表现优于其他四个波段，并且前额叶区域和顶叶区域可能是代表物体检测任务中的决策信心的敏感大脑区域。