- 民法典 - 教育法典 - 国防法典 - 刑法典 - 刑事诉讼法典 - 公共卫生法典 - 1998 年 6 月 17 日第 98-468 号法律,关于预防和制止性犯罪以及保护未成年人 - 2011 年 11 月 30 日法令,关于制定教育法典第 R.511-13 条规定的协议标准条款 - 2019 年 8 月 22 日法令,关于国防高中的组织和运营 - 2006 年 12 月 28 日第 17693/DEF/CAB 号通函,关于国防部内禁烟 - 1998 年 10 月 2 日通函,关于打击校园暴力和加强伙伴关系 - 2019 年 8 月 25 日第 5333/DEF/DCSCA/SD_Métiers/FIN 指令2014 年,关于管理和组织管理委托给国防高中的私人财务资产的法令 - 2020 年 6 月 16 日第 2020-735 号法令,关于偿还嫁妆和伙食费以及对国防高中学生适用的制裁 - 文明和行为宪章 - 2018 年 5 月 22 日第 512343/ARM/RH-AT/RHFORM/BLMAF 号军事高中价值观和传统指令 - 2018 年 6 月 8 日第 3714/ARM/CAB/CM13 号通知,关于国防高中的“行为卓越计划” 国防高中是隶属于武装部队部的教育机构。陆军第一国防高中由陆军训练总指挥兼陆军人力资源总监副手负责指挥。军事高中由一名上校指挥,他是军团长兼机构负责人。校长协助他完成任务。督导由军人和借调到武装部队部的国民教育教师共同进行,并提供教学时间。在实施的教育项目中,父母仍然是孩子的第一任教育者。这就是为什么在军事高中,支持和学业成功的方法是基于教育团队(军事管理人员、督导员、教师)、家庭和学生之间的信任合作,以便高中成为年轻人全面发展的地方。家长与教育团队之间的对话旨在提供相互信息,寻求建设性交流,实现更好的相互理解,以便对孩子进行最佳监控。军事高中是体现共和国价值观的教学、教育和社区生活场所。
活神经网络通过生长和自组织过程出现,从单个细胞开始,最终形成大脑,一个有组织、有功能的计算设备。然而,人工神经网络依靠人类设计的手工编程架构来实现其卓越的性能。我们能否开发出无需人工干预就能生长和自组织的人工计算设备?在本文中,我们提出了一种受生物启发的开发算法,该算法可以从单个初始细胞“生长”出一个功能齐全的分层神经网络。该算法组织层间连接以构建视网膜主题池化层。我们的方法受到早期视觉系统所采用的机制的启发,在动物睁开眼睛前几天,该系统将视网膜连接到外侧膝状体 (LGN)。稳健自组织的关键因素是第一层中出现的自发时空活动波和第二层中“学习”第一层中底层活动模式的局部学习规则。该算法可适应各种输入层几何形状,对第一层中的故障单元具有鲁棒性,因此可用于成功增长和自组织不同池大小和形状的池架构。该算法提供了一种通过增长和自组织构建分层神经网络的原始程序。我们还证明了从单个单元增长的网络在 MNIST 上的表现与手工制作的网络一样好。从广义上讲,我们的工作表明,受生物启发的开发算法可以应用于在计算机中自主生长功能性“大脑”。
摘要 — 目标:构建一个可以在单个受试者的小型 EEG 训练集上进行训练的 DL 模型提出了一个有趣的挑战,这项工作正试图解决这一挑战。具体来说,本研究试图避免长时间的 EEG 数据收集过程,并且不组合多个受试者的训练数据集,因为这会对分类性能产生不利影响,因为受试者之间的个体间差异很大。方法:使用大约 120 次 EEG 试验对定制的具有混合增强功能的卷积神经网络进行训练,每个模型仅针对一个受试者。结果:经过修改的具有混合增强功能的 ResNet18 和 DenseNet121 模型分别实现了 0.920(95% 置信区间:0.908,0.933)和 0.933(95% 置信区间:0.922,0.945)的分类准确率。结论:我们表明,尽管本研究使用的训练数据集有限,但与同一数据集上先前研究中的其他 DL 分类器相比,设计的分类器具有更高的分类性能。
神经结构表示是脑图或模型样结构,在结构上类似于它们所代表的内容。这些表示绝对是“认知神经科学革命”的核心,因为它们是与革命者的机械承诺兼容的唯一类型。至关重要的是,这些同样的承诺必须在神经元活性的漩涡中观察到结构表示。在这里,我认为,无论观察的时空尺度如何,我们的神经元活性中都没有观察到结构表达。我的论点首先引入了“认知神经科学革命”(第1节),并勾勒出对结构表现形式的突出,广泛采用的说法(§2)。然后,我将咨询各种在各种时空尺度上描述我们的神经元活动的报告,认为它们都没有报告存在结构表示的存在(§3)。在对我的分析(第4节)偏转了某些直觉异议之后,我将得出的结论是,在没有神经结构表达的情况下,代表性和机制不能融合在一起,因此“认知神经科学革命”被迫放弃其承诺之一(第5节)。
●Cruz-Garza,J。G.,Darfler,M.,Rounds,J.D.,Gao,E。,&Kalantari,S。(2022)。基于脑电图对房间大小和窗户放置对认知性能的影响的研究。建筑工程杂志,53,104540。https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jobe.2022.104540●Segawa,J.A.(2019)。使用低成本脑电图(EEG)设备的实践本科体验。本科神经科学教育杂志。17(2),A119 – A124。https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc6650260/●Tian,K。(2018)。 缪斯头带:锁定人员的潜在沟通工具。 机械工程研究,8,16。 E. A.和V.-C。 M. D.和De F. S.和L. F.和G.-G. A. R.(2009)。 评估Neurosky在评估练习中检测注意力水平的可用性。 在J. 中 A. Jacko(ed。 ),人类计算机https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc6650260/●Tian,K。(2018)。缪斯头带:锁定人员的潜在沟通工具。机械工程研究,8,16。 E. A.和V.-C。 M. D.和De F. S.和L. F.和G.-G. A. R.(2009)。评估Neurosky在评估练习中检测注意力水平的可用性。在J.A. Jacko(ed。),人类计算机
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
医学是深度学习模型的重要应用领域。该领域的研究是医学专业知识和数据科学知识的结合。在本文中,我们引入了一个开放的三维颅内动脉瘤数据集 IntrA,而不是二维医学图像,这使得基于点和基于网格的分类和分割模型的应用成为可能。我们的数据集可用于诊断颅内动脉瘤和提取颈部以进行医学和深度学习其他领域(如正常估计和表面重建)的夹闭手术。我们通过测试最先进的网络提供了一个大规模分类和部分分割的基准。我们还讨论了每种方法的性能,并展示了我们数据集的挑战。发布的数据集可以在这里访问:https://github.com/intra3d2019/IntrA。
贸易/设备名称:Neurosteer 脑电图记录器 法规编号:21 CFR 882.1400 法规名称:脑电图仪 监管类别:II 类 产品代码:OMC、GXY 日期:2022 年 5 月 31 日 收到日期:2022 年 5 月 31 日 亲爱的 Janice Hogan: 我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上市前通知,该通知表明您有意销售上述设备,并已确定该设备与在 1976 年 5 月 28 日(医疗器械修正案颁布日期)之前在州际贸易中合法销售的同类设备基本等同(就附件中规定的用途而言),或与根据《联邦食品、药品和化妆品法案》(法案)的规定重新分类的设备基本等同,这些设备不需要获得上市前批准申请(PMA)的批准。因此,您可以销售该设备,但须遵守该法案的一般控制规定。虽然本函将您的产品称为设备,但请注意,一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意:CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您,设备标签必须真实且不得误导。如果您的设备被归类(见上文)为 II 类(特殊控制)或 III 类(PMA),则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外,FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。请注意,FDA 发布实质等同性判定并不意味着 FDA 已确定您的设备符合该法案或任何联邦法规的其他要求。
识别与治疗反应和治疗性变化的假定机制相关的个体差异因素可能会改善对强迫症(OCD)的治疗。我们对心理疗法的结构神经影像学标记(即形态计量学,结构连通性)和OCD的药物治疗反应的系统综述26符合条件的出版物(平均研究总计n = 54±41.6 [范围:11-175] [范围:11-175]; OCD组n = 29±19±19±19),以及成人的脑海中,以及成人的脑海中,成人的脑海中,成人的脑海中,适用于Adection n = 29±19)。作为与治疗相关的大脑结构变化。研究结果在整个研究中不一致。前扣带回皮层内(3/5区域,2/8全脑研究)和眶额皮层(5/10区域,2/7全脑研究)中的显着关联是最常见的,但后期性和方向性并不总是一致的。治疗反应的结构性神经影像学标记当前不具有临床实用性。给出越来越多的证据表明,复杂行为与大脑结构之间的关联的特征是小但有意义的效果,可能需要更大的样本。多元方法(例如机器学习)也可以改善神经影像数据的临床预测效用。
这是一本精彩的入门书,介绍了大脑生物学研究和人类发展行为研究之间的科学接口。作者追溯了该领域的发展心理学和神经科学的根源,并强调了一些最有说服力的研究成果,然后预测了该领域未来的发展方向。他们首先简要介绍了大脑以及遗传学和表观遗传学,然后总结了大脑的发育和可塑性。后面的章节详细介绍了各种人类能力的神经发育基础,包括感知、语言理解、社会情感发展、记忆系统、读写和算术以及自我调节。这本教科书适用于发展认知或神经科学的高级本科和研究生课程,涵盖了从产前到婴儿期、童年和青春期。它具有丰富的教学内容,包括对主要研究人员的采访、学习目标、复习问题、进一步阅读建议和大量彩色图表。讲师的教学由讲座幻灯片和试题库支持。