1。不正确,失效或缺乏适当的囊化和/或林业,渔业与环境(DFFE)允许的范围。2。从一个地点去除动物区系或花卉,在该地点中,物种种群吸收影响的能力尚不清楚,并且在缓解死亡,疾病或损伤的情况下不足。3。BMB认为的研究不为生物多样性的保护或与最佳实践原则保持一致。4。对栖息地或生态系统的重大负面影响。5。植物/动物的生物培训或收集盈利或商业活动。
NPS 关于在学术工作中披露生成式 AI 使用的指导 DoD 关于使用生成式 AI 的临时指导强调了透明度和引用的必要性,期望学生和作者对在生成式 AI 帮助下生成的文档进行标记。同样,在学术研究、出版、作者和学习环境中也正在建立标准,以承认 AI 在准备手稿和完成课程作业中的作用。如果您计划使用或已经使用生成式 AI 作为编写课程作业或论文作业的工具,请首先确保您的使用符合教授或顾问的政策。如果您不确定您的使用是否符合教职员工的政策,请不要想当然。直接询问您的教授或顾问,向他们提供您计划如何使用或已经使用生成式 AI 的具体示例。当您使用生成式 AI 可能会引入您未创建的元素(例如,措辞、图像、代码)时,您需要向读者和利益相关者(例如,教授、顾问、出版商、赞助商)披露 AI 的使用情况。即使您已获得使用 AI 的许可,也请包含简短、描述性的披露声明。有关更多背景信息,请查看 NPS 学术荣誉准则和 NPS 关于使用生成式 AI 的临时指导。披露声明
2.分析我的论文草稿并提出改进建议。指出哪些部分需要进一步完善以提高清晰度和深度,并就哪些部分可以压缩而不丢失基本内容提出建议。
建议引用:Schyga, Jakob;Hinckeldeyn, Johannes;Kreutzfeldt, Jochen (2019):飞机 MRO 中的许可区块链原型,收录于:Kersten, Wolfgang Blecker、Thorsten Ringle, Christian M. (Ed.):供应链管理中的人工智能和数字化转型:供应链的创新方法。汉堡国际物流会议 (HICL) 论文集,第 27 卷,ISBN 978-3-7502-4947-9,epubli GmbH,柏林,第 469-505 页,https://doi.org/10.15480/882.2480
300.3.5使用武力抓住证据,官员可以使用合理的武力合法抓住证据并防止销毁证据。但是,劝阻官员仅使用武力来防止一个人吞咽证据或违禁品。在使用力时,官员不应有意使用任何限制血液流向头部,限制呼吸的技术,或者会限制血液流向头部或呼吸的合理可能性。官员被鼓励使用纽约州立大学警察在SUNY验光学院教授的技术和方法,以实现此特定目的。
第 59 条的先前形式在 2022 年 10 月 1 日之前适用,其中包括法定条款,要求在规划许可原则上获得批准后三年内提出 AMC 申请。但有一个例外,即在之前的 AMC 申请被拒绝后 6 个月内可以提出另一次 AMC 申请,尽管这已在规划许可原则上获得批准三年以上。当时 AMC 的授予期限为两年。这些期限可以根据许可授予人的指示而改变。《2019 年规划(苏格兰)法案(生效号 9 和保留和过渡条款)条例 2022 年第 3 条确认,此安排继续适用于 2022 年 10 月 1 日之前授予的规划许可。如果此类许可表面上没有提及此类指示,则应理解为适用这些标准期限。记者可能会发现,他们正在处理未来几年内根据 2022 年 10 月 1 日之前颁发的规划许可提出的 AMC 申请和上诉。当他们收到 AMC 案件时,他们应该记录原则上颁发规划许可的日期,以便他们清楚适用的是旧的还是新的期限安排。不可能仅就此类原则上规划许可的法定期限提出第 42 条申请,因为期限不是由条件规定的,而是由法规或指令规定的。但是,根据第 42 条就此类许可中规范其他事项的条件提出的申请获批将导致原则上规划许可必须附加有关许可期限的条件,如第 59 条在 2022 年 10 月 1 日之后适用所要求的那样。
高工作量飞行期间彩色编码平视飞行符号系统的工作量优势 Blundell, J., Scott, S., Harris, D., Huddlestone, J.& Richards, D. 作者印后 (已接受) 存放于考文垂大学资料库 原始引用和超链接:Blundell, J, Scott, S, Harris, D, Huddlestone, J & Richards, D 2020, '高工作量飞行期间彩色编码平视飞行符号系统的工作量优势', Displays, vol.65, 101973。https://dx.doi.org/10.1016/j.displa.2020.101973 DOI 10.1016/j.displa.2020.101973 ISSN 0141-9382 出版商:Elsevier © 2020,Elsevier。根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International 许可 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ 版权所有 © 和道德权利由作者和/或其他版权所有者保留。可以下载副本用于个人非商业研究或学习,无需事先许可或收费。未经版权持有人书面许可,不得复制或大量引用本项目。未经版权持有人正式许可,不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒介进行商业销售。本文档是作者的印刷后版本,包含同行评审过程中商定的任何修订。已发布版本和此版本之间可能仍存在一些差异,如果您想引用已发布版本,建议您查阅已发布版本。
第3章 - 一般操作。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 300-使用力。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 301-手铐和约束。。。。。。。。。。。。。。。。。42 302-控制设备和技术。。。。。。。。。。。。。。。46 303-进行的能量装置。。。。。。。。。。。。。。。。。。50 304-涉及军官的枪击事件和死亡。。。。。。。。。。。。。。57 305-枪支。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。66 306-车辆追求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。76 307-官员对电话的反应。。。。。。。。。。。。。。。。。。88 308-犬。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。91 309-家庭暴力。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。95 310-搜索和癫痫发作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。102 311-少年的临时监护。。。。。。。。。。。。。。。105 312-高级和残疾人受害。。。。。。。。。。。。。。。116 313-虐待儿童。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。129 314-失踪人员。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。137 315-公共警报。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。143 316-受害者和证人协助。。。。。。。。。。。。。。。。147 317-仇恨犯罪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。150 318-行为标准。。。。。。。。。。。。。。。。。。。151 319-信息技术使用。。。。。。。。。。。。。。。。。154 320-社交媒体的部门使用。。。。。。。。。。。。。。。156
本研究开发了一种从脑电图 (EEG) 信号中去除眼部和肌肉伪影的新型混合方法,即 EFICA-TQWT。它是高效快速独立分量分析 (EFICA) 方法与可调 Q 因子小波变换 (TQWT) 的结合。本文的主要贡献是在滤波系统中应用 3D 插值方法。本研究使用了三个 EEG 数据集,两个健康数据集和一个癫痫数据集。每个数据集的受试者选择都是在生理学专家的帮助下完成的。采用的选择标准是处理后的记录中是否存在肌肉和眼部伪影。首先,使用具有径向基函数的支持向量机 (SVM) 对噪声通道进行自动分类,以便从每个 EEG 记录中删除与最嘈杂通道相对应的信号。将 SVM 的自动分类结果与专家分类的结果进行了比较。 SVM 分类的准确率为 97.45%,灵敏度为 86.66%,特异性为 100%。将对每个受试者的国际 10/20 系统的其余 EEG 通道应用混合伪影去除方法。然后,对消除的通道信号进行重建,以获得滤波良好的信号。通过计算均方误差 (MSE) 和信噪比 (SNR) 来评估所提出的滤波过程。针对健康和病理 EEG 数据集,对所提出的方法 (EFICA-TQWT) 和其他滤波技术 (Fast-ICA、DWT、TQWT 和 EFICA) 进行了比较研究。EFICA-TQWT 方法给出了最佳结果,MSE 最小,SNR 最大,尤其是在应用 3D 插值方法的情况下。此外,为了优化所提系统的计算时间,采用计算统一设备架构,基于图形处理单元开发了该过滤系统的并行实现。
标题:红区中的前瞻性记忆 已接受,《实验心理学杂志:应用》,2019 年 2 月 20 日。© 2019,美国心理学会。本文并非记录副本,可能未准确复制文章的最终权威版本。未经作者许可,请勿复制或引用。最终文章将在出版后通过其 DOI(待定)提供。
