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World File Search System全面提高
在受到创伤的受试者中检测认知疲劳...
由于其复杂的性质，从fMRI数据中理解认知状态尚未全面提高。在这项工作中，理解TBI患者认知疲劳的问题已被提出为多类分类问题。我们使用卷积和LSTMS作为提取空间特征并建模fMRI扫描的4D性质的构建块构建了时空编码器模型。为了学习数据和条件的更好表示，我们使用了一种称为“对比学习”的自我监督的学习技术，用公共数据集Bold5000预先介绍了我们的编码器，并进一步微调了我们的标签数据集来预测认知疲劳。此外，我们提供了一个fMRI数据集，该数据集包含创伤性脑损伤（TBI）患者和健康对照组（HCS）的扫描，同时执行一系列标准化的N-BACK认知任务。此方法建立了一种最新技术，可以分析fMRI数据中的认知疲劳，并击败以前的方法，以不同的方式解决这一问题。此外，我们的模型进行原始fMRI扫描的能力（直接从扫描仪输出的伪影的嘈杂图像）消除了实现根据所使用的扫描仪而变化的手动信号处理管道的需求。最后，我们研究了促成CF的不同大脑区域的影响。所提出的技术在此数据集上优于最先进的方法的13％以上。
149577.pdf - 拉县 - 洛杉矶县
2020 年 10 月 12 日 主管 Hilda L. Solis，第 1 区 主管 Mark Ridley-Thomas，第 2 区 主管 Sheila Kuehl，第 3 区 主管 Janice Hahn，第 4 区 主管 Kathryn Barger，第 5 区 洛杉矶县 Kenneth Hahn 行政大厅 500 West Temple St. Ste 383 Los Angeles, CA 90012 回复：10/13/20 BOS 议程项目 #8 反对 – 高火灾极高火灾危险严重程度区域 (VHFSZ) 县立法优先事项 尊敬的 Barger 主管， 南加州建筑业协会洛杉矶/文图拉分会（BIA-LAV）是一家非营利性行业协会，致力于为所有人建造住房。我们谨代表我们的会员，表达我们对县级立法优先事项“极高火灾危险严重区 (VHFSZ)”的担忧和反对。洛杉矶县一直面临着历史性的住房危机，而严重的疫情引发的经济衰退使这一危机更加严重。现在，比以往任何时候都更需要使用我们精心准备、测试和验证过的消防安全指南来安全地建造和规划住房。我们深感担忧的是，这项动议通过减少急需的住房，为消防安全带来了不均衡的解决方案。这项动议未能解决县级执法和防御空间监控问题。我们已经制定了正确的工具和缓解措施，我们应该加强这些生命和财产保护策略，并确保执法工作定期进行。出于这些担忧，我们要求指示县工作人员审查州长野火和气候变化文件中的所有策略。这将更充分地满足县级全面提高消防安全和保护的需求。 BIA-LAV 及其成员致力于在整个房屋建造过程中确保防火和减灾。事实上，新建筑在采用自然资源方面处于领先地位