在这种慢性疾病中,眼科医生的工作对应于对患者的生活和视觉健康的影响,同时又带来了巨大的社会影响。知识极大地超出了科学更新的简单责任,是该疾病最佳管理的基础,是最佳实践的保证。因此,眼科医生作为合格疾病经理具有原始作用。以您的知识和行动作为患者的提供者假定。最好的结果使患者了解和培训正确的信息。这也取决于医生的一名患者的教练角色,激励他并加强了最佳疾病管理的准则。眼科医生扮演合格的资源管理技术决策的角色。接受临床病史和观察中的信息,评估诊断的辅助手段(应该知道如何要求,执行和解释),并且由于累积的经验和当前的科学知识,提出了有关眼病的管理决策。它遵循执行的技术组成部分以及他在患者中介入的专业知识。in -way形状会决定结果。此外,患者还应做出一些明智的决定,这些决定也由医生,使对话人性化,管理医疗智能信任关系的这一方面。最后,医生应在计算机平台上记录其观察结果和共享治疗决定的结果。咨询的贵族行为在此管理医生与患者/家庭之间的关系以及可用资源的最佳优化时反映了这一反映。
摘要 — 脑机接口已被研究了 20 多年,并且具有巨大的开发应用潜力,可供医生诊断疾病或帮助患有严重神经系统疾病的患者恢复与社会互动。要达到这些目的,需要分析脑电图数据的技术以及训练模型以识别模式或控制设备的算法。TensorFlow 是 Google 团队为内部使用而开发的机器学习,于 2015 年向公众发布。由于它可以在深度学习神经网络上进行训练和测试,因此可以用于脑电图数据。该项目使用 TF-Keras 和 TensorFlow-DNN 来训练使用脑电图数据对大脑状态进行分类的模型。Neurosky Mindwave Mobile 耳机和由 Micro:bit 开发的新设备是该项目的脑电图信号记录器。采用了最小-最大归一化、集合经验模态分解 (EEMD)、提取等多种技术来分析记录的脑电图数据。结果表明,在对来自 Micro:bit 设备的 EEG 数据进行分类时,TensorFlow-Keras 和 TensorFlow - DNN 模型的准确率为 97%,而 XGBoost 的结果为 98%。结果证实了 TensorFlow 在识别 EEG 数据方面的应用能力。对上述结果有贡献的数据处理技术是最小最大规范化和数据提取。此外,我们还验证了记录数据中的低频漂移对于使用 EEG 数据识别大脑状态至关重要。结果还显示了使用 EEMD 技术生成的 IMF 作为特征来构建使用 EEG 数据对大脑状态进行分类的模型。索引词 —TensorFlow、EEG、XGBoost、TensorFlow-Keras (TF-Keras)、TensorFlow-DNN (TF-DNN)、集合经验模态分解 (EEMD)、Neurosky、Micro:bit、脑机接口 (BC I)
燃料 扭矩 温度 可选的附加平台特定信息可以包括:襟翼、电池负载和用单个 3ATI 显示单元替换多个机电驾驶舱备用仪表。所有发动机数据均通过 ARINC 429 数据或离散输入接收。也非常适合双座应用,两个飞行员都可以看到完全相同的信息,从而可以合作评估飞机性能。
可选的附加平台特定信息可以包括:襟翼、电池负载和用单个 3ATI 显示单元替换多个机电驾驶舱备用仪表。所有发动机数据均通过 ARINC 429 数据或离散输入接收。也非常适合双座应用,两个飞行员都可以看到完全相同的信息,从而可以合作评估飞机性能。
摘要:边际光谱(MS)座头鲸发声(HWV)信号的特征信息是一个有趣而重要的研究主题。经验模式分解(EMD)是用于海洋哺乳动物发声的强大时间 - 频率分析工具。在本文中,使用EMD分析方法提取了HWV信号的新MS特征创新信息。分别由17.2 ms的时间持续时间为17.2 ms的36个HWV样品分别为I类,II和III类,分别由15、5和16个样本组成。评估了以下比率:1个固有模式函数(IMF1)的平均能量比和剩余功能(RF)与I类样品的转录总能量; IMF1,第二IMF(IMF2)和RF的平均能量比与II类样品的共有能量的平均能量比; IMF1,第六IMF(IMF6)和RF与III类样品的总能量的平均能量比。这些平均能量比都超过10%。在2980–3725,3725-4470,4470-5215,4470-5215,11,175-1175-11,175-11,11,11,11,11,920 hecrance IMF1与转诊总能量的平均能量比率为9.825%,13.790%,4.938%,3.977%和3.32%样品;在745–1490和1490–2235 Hz频段中,在II类样品中分别为14.675%和4.910%;在2980–3725、3725–4470和11,175–11,920 Hz频段中,为12.0640%,6.8850%和4.1040%,在III类样品中分别为11,175–11,920 Hz。 这项研究的结果为从HWV信号的MS特征获得的信息提供了更好的理解,高分辨率和新的创新观点。IMF1与转诊总能量的平均能量比率为9.825%,13.790%,4.938%,3.977%和3.32%样品;在745–1490和1490–2235 Hz频段中,在II类样品中分别为14.675%和4.910%;在2980–3725、3725–4470和11,175–11,920 Hz频段中,为12.0640%,6.8850%和4.1040%,在III类样品中分别为11,175–11,920 Hz。这项研究的结果为从HWV信号的MS特征获得的信息提供了更好的理解,高分辨率和新的创新观点。
不以明示或暗示的方式承诺此过程将与任何人达成商业交易。本文档不构成 DIT 的要约。1.2 投标费和投标保证金 (EMD):投标费 1,000 卢比(仅一千卢比)和保证金 (EMD) 2,00,000 卢比(仅二十万卢比),须通过任何定期商业银行开具的以特里普拉邦政府 IT 总监为收款人的即期汇票支付,支付地点为阿加尔塔拉。付款证明须与提案一并提交。未支付投标费和 EMD 的投标将被拒绝。DIT 将在向中标人发出工作指令后 30 天内无息退还未中标人的 EMD。中标人的 EMD 将在签订合同并提交履约银行保函时退还。 1.3 DIT 没收 EMD i. 投标人在投标截止日期后撤回投标。 ii. 中标人未能在规定的时间内接受中标书。 iii. 中标/中标人未能在规定的时间内支付履约银行担保。
没有电子招标文件费、文件购买费和 EMD 的公司投标将不予开标。电子招标文件费将通过 RTGS/NEFT 存入上述 UPPTCL 账户,并提供此类存款证明,例如UTR 号、账户名称、投标人签字的存款单扫描件应与电子招标文件一起上传。保证金 (EMD) 将通过 RTGS/NEFT 存入上述 UPPTCL 账户,并提供此类存款证明,例如投标人应与 EMD 一起上传 UTR 号、账户名称、投标人签字的存款单扫描件。保证金 (EMD) 将通过 RTGS/NEFT 存入上述 UPPTCL 账户,并提供此类存款证明,例如UTR 号、账户名称、投标人副署的付款单扫描件应与电子招标文件一起上传,或以银行担保的形式上传给电力 765/400kV 变电站设计环 II、UPPTCL、勒克瑙的监理工程师。如果 EMD 以银行担保的形式存入,则 EMD B.G. 的扫描件。以及开具 B.G. 的银行发出的确认邮件的扫描件。将与电子招标文件一起上传。投标人必须在电子投标第一部分开始后 7(七)天内或电子投标第二部分开始前(以较早时间为准)向电力 765/400kV 变电站设计圈 II 的监理工程师办公室提交同一份银行担保的原件。如果未提交 EMD 银行担保原件,则投标人提交的电子投标第二部分将不予开标。无需以纸质或信使形式提交包括投标费、EMD B.G.和其他商业文件的招标文件。包含价格投标的第二部分将在稍后单独开标,并应相应通知投标人
第三节:指标22-56 3.1获取RFS文件3.2文档和处理费用成本3.3提供的总容量3.3提供的总容量3.4项目位置3.4项目范围和技术选择3.6最大的合同能力分配给投标人的合同资格分配,投标人的合同资格分配给投标人3.7连接3.7连接3.7网格供应机构3.8 Embort forne the Embort forne north BODS 3. RTC ENGERS 3. EMD ENGERE 3. 3. EMD ENGER 3.10 EMD)EMD ENGER 3.10 EMD)EMD 3.10 ember 3.10(10)保证(PBG)3.12成功收费3.13没收EMD 3.14电力购买协议(PPA)3.15财务关闭或项目融资安排和土地安排3.16调试3.17商业运营日期(COD)3.18最低付费的股票,最低付费的股票,以持有的最低付费资金由项目启动者持有3.19响应3.19构造3. bid bids biDds of BIDDESS 3.19和向投标人的指示3.22不响应竞标3.23投标人提交对RF的回应方法3.24公告委员会显示3.25对RFS的响应有效性3.26 BID准备成本3.27澄清/澄清/预投保的会议/询问/询问/修正案3.28拒绝BID 3.28 POST REPLIDER 3.29 POST REPLIDER REPLIDER REPLIDER COMPIENS IVED:BIDS IFD:BID 3.29 POST IVED IV:IV:29年。 57-64