XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System任务类型
严重精神疾病中异常激活的模式对基于任务的fMRI研究的转诊性数据驱动的荟萃分析
背景。研究表明，严重的精神疾病（SMD），例如精神分裂症，重度抑郁症和躁郁症，与大脑活动的常见改变有关，尽管降低了损害水平。但是，研究发现之间的差异可能是由于小样本量和使用不同功能性磁共振成像（fMRI）任务的使用。为了解决这些问题，通过数据驱动的荟萃分析方法旨在识别跨任务的均质大脑共同活性模式，以更好地表征这些疾病之间的常见和独特的变化。方法。进行了分层聚类分析，以识别报告类似神经成像结果的研究组，与任务类型和精神病学诊断无关。然后在每个研究组中进行了传统的荟萃分析（激活可能性估计），以提取其异常激活图。结果。总共针对762个FMRI研究对比，包括13个991例SMD患者。层次聚类分析确定了5组研究（荟萃分析分组； MAG），其特征是SMD的不同异常激活模式：（1）情绪处理； （2）认知处理； （3）电动机过程，（4）奖励处理和（5）视觉处理。虽然MAG1通常受到通常受损的损害，但MAG2在精神分裂症中受到了更大的损害，而MAG3和MAG5则发现疾病之间没有差异。结论。本研究强调了同时研究SMD而不是独立研究的重要性。mag4表现出诊断差异最强的差异，尤其是在纹状体，后扣带回皮层和腹侧前额叶皮层。SMD主要由脑网络中的常见缺陷来表征，尽管疾病之间的差异也存在。
优化太空探索
以及深空探索和可持续生存，都需要这样的能力[6]。从轨迹规划到预测诊断，集成到人工智能解决方案中的算法减少了涉及复杂计算和基本员工监督的急性和慢性工作流程[7]。其结果是能够创建一个可以在很少的人为干预下完成任何不同任务类型的系统，这还提高了燃料使用效率和许多循环的可行性。这项研究的理由源于这样一种想法，即人工智能在解决当今太空探索问题方面具有巨大潜力。太空探索要求前往火星和月球等遥远的世界，或者更远的地方需要使用可重复使用的火箭和可靠的航天器着陆技术[8]。这些系统有助于优化轨迹，准确控制推力，甚至在不利的运行条件下检测出有利的着陆区[9]。通过监督学习，特别是强化学习，可以实现预测诊断，这不仅可以延长火箭的“使用寿命”，还可以减少维护需求[10]。因此，本研究将着手确定先进人工智能的实施在多大程度上通过提高效率、着陆精度以及系统可靠性来增强火箭系统的性能。因此，通过这些指标，该研究旨在支持以下发现：人工智能的整合如何迅速将空间技术和工程转变为更安全、更适合更先进任务的手段[11]。2. 研究问题和范围正如已经指出的那样，太空探索的进步意味着火箭发射和着陆机制的复杂性增加；对火箭更高精度的需求，以及火箭成功着陆至关重要[2],[7]。相比之下，传统的火箭系统在实时程序决策所需的大量干预和空间数据的随机性方面存在缺陷
cafgd：通过梯度下降自动填充上下文
最近，大型语言模型（LLMS）在传统的自然语言处理以外的领域取得了显着的成功，并且越来越有兴趣将LLMS应用于诸如代码生成，旅行计划和机器人控制之类的更一般性，但是这些模型仍然需要提高针对性的性能和特定领域或任务的概括能力。为了使Mod-Els更具体地了解各种任务，已提出提示学习将下游预测任务转换为语言模型任务。在提示学习方法中，大多数利用基于梯度的触发令牌搜索方法来自动上下文填充来完成任务。但是，这些方法并不总是提高LLM在完成任务时的准确性，尤其是在满足多种任务类型和不确定的输入句子时。触发令牌的选择通常缺乏特异性，从而导致模型性能。为了增强模型稳定性并生成更具针对性的触发令牌，我们通过平均梯度下降提出了上下文自动填充方法。与其他方法不同，我们的方法全面考虑了所有触发令牌与上下文之间的关系。提出的方法通过使用模型在所有触发令牌上的平均梯度选择一个令牌来选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择一个令牌来选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而最大程度地利用模板的可能性函数来选择一个令牌。我们分别在SST-2和SICE-E数据集上进行了实验，分别进行了情感分析（SA）和自然语言推断（NLI）任务。实验结果表明，具有平均触发令牌梯度的上下文自动填充方法可产生更好的性能。
MT 课程 - AE IITM
M.Tech. 课程内容 AS 3010 航空航天技术概论 3003 航天任务类型、环境、天体动力学：轨道力学基础（双体运动、圆周速度和逃逸速度、椭圆双曲和抛物线轨道运动）；基本轨道机动。 火箭推进基础：上升飞行力学：运载火箭选择。进入大气层；进入飞行力学；进入加热。姿态确定和控制；基本概念；旋转动力学回顾；刚体动力学；扰动扭矩；被动姿态控制；主动控制；姿态确定。热控制、航天器功率、电信。 AS 5010 工程空气动力学与飞行力学 3003 流体力学基本方程。无粘流。流函数。速度势。二维不可压缩流：拉普拉斯方程及其解。翼型流；保角变换，薄翼型理论。有限机翼简介；普朗特升力线理论。边界层和分离对翼面流动的影响。大气。飞机基本性能评估。稳定性和控制简介。 AS 5020 气体动力学和推进要素 3003 气体动力学基本方程。一维等熵流。马赫波，冲击波。带有冲击、传热和摩擦的一维流动。二维冲击。普朗特-迈耶流。线性化二维亚音速流；普朗特-格劳特/戈特特变换。线性化超音速流；阿克雷特理论。吸气式和火箭推进系统的分类及其工作原理。螺旋桨理论，不同类型发动机的性能。高度和前进速度的影响。燃气涡轮发动机部件、构造和性能。 AS 5030 飞机和航空航天结构 3003 飞机分类、飞行原理、飞行控制、基本仪器和飞机系统、直升机机翼分析。剪切中心。封闭和开放管的弯曲和扭转。多室管。柱和梁柱。板和板桁组合的弯曲和屈曲。机身分析。实验技术；应变计、光弹性、离散和连续系统的振动。
第 29 章 - MyNavyHR
电气控制设备 薪级 任务类型 任务说明 E4 CORE 调整控制面板组件（例如联锁装置、操作机构、操作或报警设定点和限值等）E4 CORE 调整热井液位控制系统设定点 E4 CORE 调整电机控制器（例如操作设定点和限值、待机功能等）E4 CORE 调整盐度指示系统设定点 E4 CORE 调整温度监测系统设定点 E4 CORE 分析盐度系统数据 E4 NON-CORE 校准电表 E4 CORE 清洁电弧故障检测器 (AFD) 组件 E4 CORE 清洁电气面板组件和内部（例如报警和指示面板、控制面板、远程控制站等）E4 CORE 清洁电动阀门组件 E4 CORE 清洁静电除尘器 E4 CORE 清洁厨房设备电气组件 E4 CORE 清洁热井液位控制系统组件 E4 CORE 清洁洗衣设备 E4 CORE 清洁照明系统组件 E4 CORE 清洁电机控制器（例如接触器、线路、继电器等）E4 CORE 清洁可编程逻辑控制器 (PLC) E4 CORE 清洁盐度单元和指示面板 E4 CORE 清洁轴速传感、指示和发动机指令电报 (EOT) 组件 E4 CORE 清洁温度监控面板 E4 CORE 收集机械和船体振动数据 E4 CORE 检查电弧故障检测器 (AFD) 组件 E4 CORE 检查控制面板（例如操作机构、面板线路、连接等）E4 CORE 检查电动阀门组件 E4 CORE 检查静电除尘器 E4 CORE 检查厨房设备电气组件 E4 CORE 检查热井液位控制系统 E4 CORE 检查洗衣设备 E4 CORE 检查照明系统组件 E4 CORE 检查电机控制器（例如接触器、接线、继电器等）
航空水手长助理（设备）（ABE）
回收系统操作与维护 薪级 任务类型 任务说明 E6 核心 进行拦阻装置航空部门培训小组 (ADTT) 简报 E4 核心 进行拦阻装置路障操作前后检查 E4 核心 进行拦阻装置甲板下操作 E4 核心 进行拦阻装置飞行甲板操作 E4 核心 进行拦阻装置飞行甲板操作前后检查 E4 核心 进行拦阻装置功能测试 E5 核心 检查拦阻装置路障设备 E4 核心 检查拦阻装置甲板下设备 E4 核心 检查拦阻装置飞行甲板设备 E7 核心 管理拦阻装置的维护和操作 E5 核心 监控拦阻装置是否发生甲板下紧急情况（即液压泄漏、发动机不稳定抖动/反弹、低电量指示器等） E5 核心 监控拦阻装置是否发生飞行甲板紧急情况（即滑轮过度冒烟、锚卡住、发动机未收起等） E4 核心 操作拦阻装置路障站 E4 CORE 操作拦阻装置甲板下站 E4 CORE 操作拦阻装置飞行甲板站 E4 CORE 执行拦阻装置路障组件的预防性维护 E4 CORE 执行拦阻装置路障设备的纠正性维护 E4 CORE 执行拦阻装置甲板下设备的纠正性维护 E4 CORE 执行拦阻装置甲板下预防性维护 E4 CORE 执行拦阻装置甲板下的应急响应 E4 CORE 执行飞行甲板上的拦阻装置应急响应 E4 CORE 执行拦阻装置飞行甲板设备的纠正性维护 E4 CORE 执行拦阻装置飞行甲板设备的预防性维护 E5 CORE 监督拦阻装置甲板下检查 E6 CORE 监督拦阻装置甲板下操作 E6 CORE 监督拦阻装置工作人员 E6 CORE 监督拦阻装置紧急甲板下响应 E6 CORE 监督拦阻装置紧急飞行甲板响应 E5 CORE 监督拦阻装置飞行甲板检查
磁共振脑成像中的迁移学习
摘要：（1）背景：迁移学习是指专注于从相关任务中获取知识以提高感兴趣任务的泛化的机器学习技术。在磁共振成像（MRI）中，迁移学习对于制定解决不同成像协议或扫描仪的 MRI 图像变化的策略非常重要。此外，迁移学习有利于重新利用经过训练以解决与感兴趣任务不同（但相关）的任务的机器学习模型。本综述的目的是确定应用于 MR 脑成像的迁移学习方法的研究方向、知识差距、应用和广泛使用的策略；（2）方法：我们对将迁移学习应用于 MR 脑成像任务的文章进行了系统的文献检索。我们筛选了 433 项研究以确定它们的相关性，并对相关信息进行分类和提取，包括任务类型、应用、标签的可用性和机器学习方法。此外，我们仔细研究了脑 MRI 特定的迁移学习方法和其他解决医学成像相关问题的方法，包括隐私、看不见的目标域和未标记的数据； (3) 结果：我们发现了 129 篇将迁移学习应用于 MRI 脑成像任务的文章。最常见的应用是痴呆症相关分类任务和脑肿瘤分割。大多数文章都使用了基于卷积神经网络 (CNN) 的迁移学习技术。只有少数方法使用了明确针对脑 MRI 的方法，并考虑了隐私问题、看不见的目标域或未标记的数据。我们提出了一种新的分类方法，以对预训练和微调 CNN 等特定的、广泛使用的方法进行分组；(4) 讨论：人们对脑 MRI 的迁移学习越来越感兴趣。众所周知的公共数据集显然促进了阿尔茨海默氏症诊断/预后和肿瘤分割等应用的普及。同样，预训练 CNN 的可用性也促进了它们的利用。最后，大多数接受调查的研究没有详细研究应用迁移学习后对其策略的解释，也没有将其方法与其他迁移学习方法进行比较。
FY25-BASIC-RESERACH-REARZERAY- ...
此呼叫解决了对地面研究平台的需求，这些平台复制了未来的探索太空飞行任务，正如NASA HRP人为因素行为绩效元素或HFBP的持续研究所强调的那样。需要进行研究以表征和减轻相对于未来的月球任务和火星任务的个人和团队行为健康以及绩效成果；因此，需要准确反映未来太空飞行方案的平台（即类似物）。提案为解决长期空间任务的独特挑战的模拟环境的开发，适应和/或操作而建立创新的方法。研究重点未来的任务将超出当前的LEO能力，要求机组人员面临延长的禁闭时间，并且由于这些预期任务的地球距离距离地球距离很大，因此在船员自治方面的极端环境暴露。取决于目标任务（例如月球长，火星）和研究目标，当前和/或将来的类似物将需要增强或修改以准确模拟这些特定任务条件的范围。这种招标的主要目的是培养提出新颖和相关的模拟设施的研究，或者对现有的设施进行修改，以模拟长期Lunar和Mars任务的独特挑战。这涵盖了对真实空间任务的环境，操作和心理忠诚，重点是解决人类的行为健康和绩效风险。新的模拟研究设施的发展可能构成实际和财务限制。对问题的描述与行为健康和以性能为中心的空间探索研究的最前沿相结合，需要一致的努力来确保这些环境准确模拟NASA设计参考任务中概述的特定特定特定特征（DRM）。 这需要对每种任务类型的独特需求进行准确的了解，并承诺促进模拟设施的能力准确地反映这些要求。 目标是增加研究平台，模拟和设施，以加快技术，策略和对策的开发，测试和验证。 这可能是一种更实用的方法，可以识别和/或修改与太空飞行环境共享一个或多个特征的现有研究平台或设施，例如孤立，约束和极端平台（ICE）或一个孤立的，隔离的，受限制的和受控的平台（ICC）。 某些模拟特征的增强可以加快研究进步，关键任务技术的验证，运营策略以及长期太空任务的人类绩效对策。 此外，确保足够的资金和机构支持对于太空飞行模拟研究的进步和可访问性至关重要，强调了统一承诺，以提高模拟研究平台的忠诚度，可访问性和有效性。 提议者被鼓励考虑不仅与设施改进有关的增强功能，而且要考虑整个研究任务的实施。对问题的描述与行为健康和以性能为中心的空间探索研究的最前沿相结合，需要一致的努力来确保这些环境准确模拟NASA设计参考任务中概述的特定特定特定特征（DRM）。这需要对每种任务类型的独特需求进行准确的了解，并承诺促进模拟设施的能力准确地反映这些要求。目标是增加研究平台，模拟和设施，以加快技术，策略和对策的开发，测试和验证。这可能是一种更实用的方法，可以识别和/或修改与太空飞行环境共享一个或多个特征的现有研究平台或设施，例如孤立，约束和极端平台（ICE）或一个孤立的，隔离的，受限制的和受控的平台（ICC）。某些模拟特征的增强可以加快研究进步，关键任务技术的验证，运营策略以及长期太空任务的人类绩效对策。此外，确保足够的资金和机构支持对于太空飞行模拟研究的进步和可访问性至关重要，强调了统一承诺，以提高模拟研究平台的忠诚度，可访问性和有效性。提议者被鼓励考虑不仅与设施改进有关的增强功能，而且要考虑整个研究任务的实施。研究感兴趣的领域目标模拟任务和设施设计：该提案范围应围绕模拟环境的开发和/或增强，这将有助于减轻与个人和团队行为健康和绩效相关的风险所需的研究。可以考虑与技术开发人员，跨学科研究团队以及学术或行业合作伙伴的合作，以汇总专业知识和资源。建议应描述使用资金的使用将如何帮助开发或修改其模拟/设施和基础设施，以解决人类研究路线图中概述的HFBP目标平台/风险的一个或多个。方法还可以解决增强其模拟或目标误差，模拟基础设施设计，场景发展或技术集成进行研究或测试的努力。
Ivailo Kalfin执行董事Eurofound，Wyattville Road，Loughlinstown，Co。Co. Dublin，D18 KP65
关于欧洲平台工作的开幕声明 - 企业，贸易和就业平台工作联合委员会在欧盟不是新现象。在2010年至2023年之间，平台经济在平台运营商的数量，可以通过数字平台执行的服务类型以及从事平台工作的工人数量的人数显着增长。平台经济规模的增长伴随着工人执行的任务类型，服务提供格式的多样化，进行工作所需的技能水平以及客户与工人匹配的过程类型。这种异质性对通过平台组织和执行工作的方式以及平台工人的工作条件有影响。平台工作是由保留对工作方式的企业家控制的工人（例如高技能职业的工人）进行的，以及那些在工作组织中的灵活性和自主权受到平台设定的标准的限制。对于前一种情况，传统的自雇与平台上提供的工作之间没有区别，除了所有交易都是数字化的。对于后者，平台在工作方式上设定的限制限制了与传统自身经营相关的灵活性，以及自雇工人与客户之间的关系类似于就业关系。这使平台工人对真正的自雇工人和受抚养员工都处于不利地位。COVID-19大流行和随后欧洲劳动力市场的反弹增强了平台经济的作用。平台为工人带来劳动力市场机会，为他们提供了与劳动力市场的重要联系。同时，他们可以为消费者服务的多元化做出贡献。然而，平台工作还提出了一系列挑战，包括与失业状况分类，虚假的自雇问题有关的问题；在某些部门或工作类型（例如家庭服务）中逃避税收和社会保障捐款以及未申报的工作；如果工作是基于任务而不是工作（如休闲工作），获得与培训，健康和安全有关的就业权利；并获得代表性和集体语音。虽然大多数平台工人都被归类为自雇或独立承包商，但并非所有人都从组织自治的自主权和自由中受益。对于提供低技能的现场服务（例如乘车或送货驱动程序）的工人来说，尤其是这种情况，但是提供在线服务的各种工人组也是如此。在许多欧盟国家 /地区获得社会保护的机会与员工身份有关，诸如失业福利之类的福利仅限于就业工人，因此错误分类的平台工人可以被剥夺其社会权利。
FTSW PAMPHLET.pdf - MyNavyHR - Navy.mil
PRD（预计轮换日期）- 成员即将从指挥部调离的月份和年份。EAOS（现役义务服务到期）- 现役成员合同结束的具体日期。SEAOS（现役义务服务软到期）- EAOS 加上任何入伍/重新入伍合同的延期。EREN（预备役入伍到期）- 预备役成员合同结束的具体日期。SEREN - EREN 加上任何入伍/重新入伍合同的延期。ADSD（现役服务日期）- 成员入伍的第一天PEBD（薪水入伍基准日期）- 成员在服役期间领取薪水的第一天。CDB（职业发展委员会）- 确保为水手提供必要指导以做出明智职业决策的主要方法。 OBLISERV（义务服役）——完成一次服役所需的最少年数或月数，通过重新入伍、延期或两者结合来完成。TIS（服役时间）——海军服役时间，从 ADSD 开始。TIR（工资等级时间）——在特定薪级上服役的时间，用于确定晋升资格。DMAP（详细市场分配政策）：奖励留在海军并继续执行海上任务的海上密集型水手。DMIP（详细市场奖励薪酬）：通过 DMAP 奖励获得的额外资金，在整个 3 年熟练工服役期间每月支付。（每月 200 至 800 美元，具体取决于地点和海上任务类型）CA2P（指挥晋升职位）：符合 E4/E5 资格（E5/E6 考试中通过 PNA）的水手由其 CO 提名，填补当前海上任务活动中空缺或即将空缺的 PO2/PO1 职位。 A2P（晋升到职位）：符合条件的 E4/E5（通过 E5/E6 考试的 PNA 认证）申请后续任务并在抵达后晋升。PMK-EE（专业军事知识资格考试）- 通过海军电子学习或手机应用程序以电子方式进行。需要达到及格分数才有资格晋升到 E5 及以上职位。MAP（功绩晋升计划）- 当出色表现值得加速晋升时，授予 CO 晋升薪级成员的权力。受配额和费率限制。SRB（选择性再入伍奖金）- 向符合特定再入伍要求的服役成员提供的奖金。SDIP（海上值班奖励工资）- 通过每月支付金钱来激励海上值班任务。三种类型：SDIP-B（背靠背）、SDIP-E（延长）和 SDIP-C（缩短）。