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acrs 2018 会议记录 - 亚洲遥感协会
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影响游客重新审视意图的因素：安全与保障的影响，
在旅游业的背景下，了解激励游客重新审视一个国家的因素对于其增长和扩张至关重要。本研究旨在提供有关影响访客在第一次相遇后重新审视意图的激励因素的见解，将约旦作为案例研究。安全与安全性，可访问性，服务质量，认知图像，情感形象和重新审视意图之间的复杂关系得到了统计的检查。为此，我们采用了结构方程建模（SEM）来创建一个假设模型，并采用了该模型，采用了部分最小二乘方法（PLS）方法来评估所提出的假设。这些发现突出了这些因素在塑造游客重新审视意图中的重要性。安全性和安全性，可访问性，服务质量以及认知和情感图像都显着影响重复访问的可能性。该研究主题的原始性是，它唯一地探讨了影响游客对约旦的重新审视的特定因素，专注于安全和安全，可访问性，可访问性，服务质量和目的地形象。研究人员采用的概念框架通过其应用SEM和PLS的应用被认为是原始的。
用于闭环刺激和记录自由移动人体中单个神经元和局部场电位活动的可穿戴平台
图 1. Neuro-stack 平台。a、用于单神经元和局部场电位 (LFP) 记录以及闭环可编程锁相 (PLS) 刺激的 Neuro-stack 和基于 GUI 的平板电脑。平板电脑可以选择记录和刺激通道、采样率、单极/双极记录和其他参数。显示的是封装（左）和未封装（右）版本。b、Neuro-stack 由三个堆叠层组成：1）通信 (Comm)、2) 数字和 3) 模拟。展示的是印刷电路板 (PCB，尺寸 = 90×60 mm 2 ) 和 5×2 引脚（8 个通道、1 个参考和 1 个接地，共 10 个引脚）Omnetics 探头连接器，可连接微电极（仅连接顶部模拟层）。请注意，每个模拟层最多接收两个 Omnetics 连接器，以通过一个探头连接最多 4 个电极。显示了每层的高级框图（右）。通信层包含一个 FPGA（现场可编程门阵列），用于介导外部软件和集成电路 (IC) 芯片之间的命令和数据传输（通过 USB）。数字层包含 PLS IC。模拟层包含用于感测（Sense IC）和刺激（Stim IC）的芯片。显示三个模拟层以允许记录 192 个通道（64 x 3 层）。串行外围设备接口 (SPI) 用于 FPGA 与 Sense 和 Stim IC 的通信，移位寄存器用于 FPGA 与 PLS 和 Spike IC 的通信。c，神经堆栈连接到佩戴眼动追踪系统的参与者的微电极。d，显示用于宏电极的 10 针防触摸跳线和用于微电极记录的 10 针连接器（例如 Adtech）。e，使用临床监测系统（Nihon Kohden，灰色）和神经堆栈（黑色）同时记录的示例数据显示信号相似。 f，数据（e）中功率谱图示例，显示一致的活动模式。使用对数刻度显示频率（0.1-32 Hz）。g，数据（e）中归一化功率谱密度（PSD）图示例。
用于闭环刺激和记录自由移动人体中单个神经元和局部场电位活动的可穿戴平台
图 1. Neuro-stack 平台。a、用于单神经元和局部场电位 (LFP) 记录以及闭环可编程锁相 (PLS) 刺激的 Neuro-stack 和基于 GUI 的平板电脑。平板电脑可以选择记录和刺激通道、采样率、单极/双极记录和其他参数。显示的是封装（左）和未封装（右）版本。b、Neuro-stack 由三个堆叠层组成：1）通信 (Comm)、2) 数字和 3) 模拟。展示的是印刷电路板 (PCB，尺寸 = 90×60 mm 2 ) 和 5×2 引脚（8 个通道、1 个参考和 1 个接地，共 10 个引脚）Omnetics 探头连接器，可连接微电极（仅连接顶部模拟层）。请注意，每个模拟层最多接收两个 Omnetics 连接器，以通过一个探头连接最多 4 个电极。显示了每层的高级框图（右）。通信层包含一个 FPGA（现场可编程门阵列），用于介导外部软件和集成电路 (IC) 芯片之间的命令和数据传输（通过 USB）。数字层包含 PLS IC。模拟层包含用于感测（Sense IC）和刺激（Stim IC）的芯片。显示三个模拟层以允许记录 192 个通道（64 x 3 层）。串行外围设备接口 (SPI) 用于 FPGA 与 Sense 和 Stim IC 的通信，移位寄存器用于 FPGA 与 PLS 和 Spike IC 的通信。c，神经堆栈连接到佩戴眼动追踪系统的参与者的微电极。d，显示用于宏电极的 10 针防触摸跳线和用于微电极记录的 10 针连接器（例如 Adtech）。e，使用临床监测系统（Nihon Kohden，灰色）和神经堆栈（黑色）同时记录的示例数据显示信号相似。 f，数据（e）中功率谱图示例，显示一致的活动模式。使用对数刻度显示频率（0.1-32 Hz）。g，数据（e）中归一化功率谱密度（PSD）图示例。
文章类型：原创研究 如何引用本文：Taghizad Gh、Panahian H、Ghodrati H. (2025)。财务困境预测的估计
目标：本研究旨在提出一种基于偏最小二乘法 (PLS) 和支持向量机 (SVM) 的混合模型来预测企业财务困境，并提高预测过程的准确性和稳定性。方法：本研究使用了两年内 120 家公司的数据集，其中包括 56 家破产公司和 64 家非破产公司。首先，分析财务数据，并使用偏最小二乘法 (PLS) 提取关键特征。然后采用支持向量机 (SVM) 算法，利用网格搜索技术和 5 倍交叉验证来优化模型参数。将所提模型的性能与逻辑回归和人工神经网络等传统方法进行了比较。结果：实证结果表明，混合 PLS-SVM 模型在测试集上的准确率达到 87%，优于传统模型和其他机器学习技术。此外，该模型成功地确定了预测财务困境最相关的财务指标，并确定了每个变量在预测过程中的作用。结论：由于其高准确性、可解释性和显著的稳定性，所提出的模型可以作为金融机构在风险管理、信贷审批和财务规划过程中的有效工具。本研究表明，结合机器学习方法可以提高财务预测能力。关键词：模型、机器学习技术、非线性、复杂相关性、破产。
如何使用Ready Ready（液压）拖拉机
1）选择手动模式2）转动车轮以查看原始数据是否一直在变化3）将车轮转到中间以获取一个值，然后设置值4）设置4）将车轮转向左侧，大约20度将其转到左侧以获取值，然后将车轮设置为5）将车轮转向右侧，然后用20度左右设置值，然后将其设置为6），然后将其设置为6）左单元，如果它比中值
AEK120-IR-3-KREALO
1。如果未陈述，所有参数均在24VDC，额定负载和25°TA下进行测试； 2.无需测试：从300毫米的测试中，来自隔音盒中的产品； 3。驱动程序和开关区域与最终产品一起使用。由于EMC测试将受到整个最终产品集的影响，因此最终产品制造商将需要再次进行EMC测试才能确认； 4。可以适应传递的最终产品（EN61347-1）。PLS联系Letaron以获取更多详细信息。
2023年12月4日所有计划信23-012（修订...
目的：所有计划信（APL）的目的是为医疗保健服务部的MEDI-CAL托管护理计划（MCP）澄清有关行政和货币制裁的政策（DHCS）政策，这是DHC的执行行动之一，DHC可能需要在MCP遵守MCP合同合同规定和专家法律和应用程序和应用程序法律。此APL取代APL 22-015。修订文本以斜体形式找到。背景：DHC必须强制遵守DHCS与MCP的合同规定，包括要求遵守APL和政策信（PLS）（PLS）（统称为“合同义务”）1，以及根据其权威和联邦法律和联邦法律和委员会遵守适用的州和州法律和法规的遵守，并符合其权威和债务。DHCS被授权采取执法行动，包括采取纠正措施计划（CAPS），并对MCP施加行政和货币制裁，违反了适用的州和联邦法律和法规或违反其合同义务。MCP负责确保他们遵守所有合同义务以及适用的州和联邦法律法规。MCP还必须确保所有分包商都符合与每个分包商承担的委派职能相关的所有合同要求。2这些要求必须由每个MCP传达给所有分包商。DHC可能会根据但不限于以下内容对违规行政和货币制裁施加：
通过沉浸式技术应用人工智能算法
摘要：包容性教育是一项基本人权。然而，有学习障碍的学生有时会被排除在体育教育之外。虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 技术是一种沉浸式学习，可以提供更好的学习体验。个性化学习通过考虑学生的不同属性，在个性化学习材料中发挥了作用，因此在课堂上逐渐被包容。因此，本研究旨在使用人工智能 (AI) 算法和沉浸式技术重新设计个性化和沉浸式培训师应用程序，以促进体育教育中学习障碍 (SLD) 学生的学习过程。这项定性研究通过观察和访谈评估了一所特殊学校的 10 名教师和 30 名学生，以设计个性化、沉浸式的体育教育学习应用程序。专家的观点和二手数据也被用作应用程序构建的补充材料。从对学生和教师的访谈和观察中可以得出结论，SLD 可以在老师和培训师的适当指导下进行视觉学习。本研究的最终成果是设计一个个性化学习系统 (PLS)，希望该系统能够为想要为 SLD 设计一个良好 PLS 的开发人员和教育工作者带来益处。教育工作者和开发人员可以使用该结果为学习体育的残疾学生创建合适的定制应用程序。关键词：增强现实、虚拟现实、体育、职业、残疾、智能系统介绍