XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemeeg
传单ezeeg
Ravi: 0718 642 910, Flywin: 0701 047 060, Madushanka: 0717 274 657, Rifkhan: 0713 106 812, Shantha: 0717 739 595 Vimukthi: 0703 746, Adhikari: 0718 623 391Ravi: 0718 642 910, Flywin: 0701 047 060, Madushanka: 0717 274 657, Rifkhan: 0713 106 812, Shantha: 0717 739 595 Vimukthi: 0703 746, Adhikari: 0718 623 391
开始使用BRCA突变的MCRPC -Akeega
我应该如何服用Akeega™？•按照您的医疗保健提供者告诉您的akeega™和泼尼松。•如果您有某些副作用，您的医疗保健提供者可能会更改您的剂量，暂时停止或永久停止治疗。•不要首先与医疗保健提供者交谈，不要更改或停止服用Akeega™或泼尼松的处方剂量。•每天服用Akeega™的规定剂量。•空腹服用Akeega™。服用Akeega™后2小时不吃食物。用食物服用Akeega™可能会导致人体吸收更多的药物，这可能会导致副作用。•吞下Akeega™片剂，整个水。不要断裂，粉碎或咀嚼片。•如果您错过了Akeega™剂量，请尽快服用剂量。第二天返回您的正常时间表。不要服用额外的平板电脑来弥补错过的剂量。•您应该在使用Akeega™治疗期间开始或继续进行促性腺激素释放激素（GNRH）模拟疗法，除非您进行了手术以降低体内睾丸激素的量（手术cast骨）。•如果您服用了太多Akeega™，请致电您的医疗保健提供者或立即去最近的医院急诊室。
准将 Michael J. Deegan
迈克尔·J·迪根准将于 1989 年从特拉华大学毕业后被任命为装甲部队指挥官。他因就读法学院而推迟了学业。从霍夫斯特拉大学法学院毕业后，迪根准将于 1993 年进入军法署服役。他的第一项任务是在德克萨斯州胡德堡的第二装甲师担任审判律师。迪根准将随后在第三军担任辩护律师，之后于 1996 年永久调任马里兰州米德堡的美国陆军索赔服务处。在索赔服务处，迪根准将担任索赔律师。1998 年，迪根准将离开现役并加入陆军预备役。迪根准将最近担任美国陆军预备役司令部临时参谋军法官；美国陆军预备役法律司令部东部副指挥官；第 377 战区支援司令部参谋军法官；第 7 法律行动支队指挥官；美国驻以色列和巴勒斯坦权力机构安全协调员安全司法顾问；国际和作战法司军法官办公室助理主任 (DIMA)；联合特遣部队 - 非洲之角副参谋军法官。迪根准将拥有特拉华大学政治学学士学位、霍夫斯特拉大学法学院法学博士学位以及国家战争学院国家安全战略理学硕士学位（优秀毕业生）。他获得的军事奖项包括功绩勋章、带橡树叶簇的国防功绩服务勋章和带银橡树叶簇的功绩服务勋章。迪根准将和他的妻子多洛雷斯有六个成年子女。
使用自适应方法从脑电图信号中去除伪影...
脑电图是使用分布在颅骨周围的小电极记录的。电极的数量各不相同，国际临床神经生理学联合会采用的标准之一是国际 10-20 电极放置协议，该协议描述了 21 个电极的放置位置[ 24 ]，但也有许多应用使用 35 通道、125 通道甚至高密度 256 通道。《行为与脑科学杂志》的一篇文章探讨了不同数量的电极对移动活动期间记录的脑电图的影响。[19 ]随着电极数量的增加，捕获的脑电图质量会提高，但成本和设置也会变得更加复杂和耗时。
Greg Ver Steeg - UCR 简介
开源代码贡献： Github 统计：17 个公共存储库，拥有超过 1400 个“star”和超过 250 个“fork”（不包括对学生开发的存储库提供建议） 一些代码已移植到 autoML 系统中，网址为 http://datadrivendiscovery.org 具有非牛顿动量的汉密尔顿动力学用于快速采样 2021 https://github.com/gregversteeg/esh_dynamics 使用线性 CorEx 进行线性因子模型和协方差估计 2017 https://github.com/gregversteeg/linearcorex 针对欠采样、高维生物医学数据优化的非线性 CorEx 模型。 2017 https://github.com/gregversteeg/bio_corex 使用 CorEx 构建主题模型 2016 https://github.com/gregversteeg/corex_topic 离散信息筛选 2016 https://github.com/gregversteeg/discrete_sieve 高斯化数据 2015 https://github.com/gregversteeg/gaussianize 信息论深度学习： 2014 https://github.com/gregversteeg/CorEx 非参数信息论估计代码： 2013 https://github.com/gregversteeg/NPEET
基于三重损失深度学习的脑电图身份认证
摘要：脑电信号作为一种新型的生物特征被用于生物特征认证。为了解决传统分类网络难以有效拓展分类数目的问题以及提高工程实用性，本文提出一种基于注意力机制和三重态损失函数的脑电数据认证方法。该方法首先将脑电信号输入深度卷积网络，利用长短期记忆网络结合注意力机制将其映射到512维欧氏空间，得到包含身份信息的脑电信号特征向量；然后利用三重态损失函数调整网络参数，使得同类信号特征向量之间的欧氏距离减小，不同类信号之间的欧氏距离增大。最后，使用公开的脑电数据集对该识别方法进行评估。实验结果表明，该方法在保持识别率的同时，有效拓展了模型的分类数目，提高了脑电认证的实用性。
巴尔的摩Squeegee协作工作行动计划
这就是为什么我选择公共服务职业，并将优先考虑青年作为我政府建立更好的巴尔的摩的战略的基石，即每个人都应得的巴尔的摩 - 无论他们的邮政编码如何。这就是为什么我建立了Squeegee合作的原因。该小组被控开发一种全面的方法来确定有色男孩和年轻人面临的问题，因为它是公共卫生的问题。这种方法 - 将公司和社区领导者与我们试图支持的团体的代表一起汇集在一起 - 消除了阻止生产性合作的孤岛，并为开放和诚实的对话创造了机会，这是正确解决此问题并在解决方案上最能满足我们中最脆弱的需求的必要条件。
基于脑电图信号的人类情绪分类使用...
在人际交往中，情绪非常重要。词语、语音语调、面部表情和动作等属性都可用于描绘一个人的感受。然而，脑机接口 (BCI) 设备尚未达到情绪解读所需的水平。随着机器学习算法、干电极技术以及脑机接口在现实世界中对正常人的不同应用的快速发展，从脑电图数据中进行情绪分类最近引起了广泛关注。脑电图 (EEG) 信号是这些系统的关键资源。使用脑电图信号的主要好处是它们反映了真实的情绪，并且很容易被计算机系统解析。在这项工作中，使用通道选择预处理识别了与好情绪、中性和负面情绪相关的脑电图信号。然而，到目前为止，研究人员对各种情绪状态之间联系的具体了解有限。为了识别脑电图信号，我们使用了离散小波变换和机器学习技术，如循环神经网络 (RNN) 和 k-最近邻 (kNN) 算法。最初，使用分类器方法进行通道选择。结果，通过整合来自这些通道的 EEG 片段的特征来创建最终特征向量。使用 RNN 和 kNN 算法，对具有连接的积极、中性和消极情绪的最终特征向量进行独立分类。计算并比较了两种技术的分类性能。使用 RNN 和 kNN，平均总体准确率分别为 94.844 % 和 93.438 %。
通过平均曲线长度进行快速脑电图生物识别 - Open METU
由 REZA YAHYAEI 提交，部分满足中东技术大学健康信息学理学硕士学位的要求，由 Deniz Zeyrek Bozşahin 教授博士 信息学研究生院院长 Yeşim Aydın Son 副教授博士 健康信息学系主任 Tolga Esat Özkurt 副教授博士 主管，健康信息学，中东技术大学 考试委员会成员： Yeşim Aydın Son 副教授博士 健康信息学，中东技术大学 Tolga Esat Özkurt 副教授博士 健康信息学，中东技术大学 Funda Yıldırım 助理教授博士 计算机工程，叶迪特佩大学