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海军入伍人力和人员分类
海军部 海军作战部长办公室 2000 海军五角大楼 华盛顿特区 20350-2000 1221 Ser 00/436 16 十月 23 来自：军事人员计划和政策司 (N13) 主任 致：所有舰船和站点（不包括没有海军人员的海军陆战队实地收件人） 主题：2023 年 10 月颁布海军士兵人力和人员分类及职业标准手册 (NAVPERS 18068F) 第一卷和第二卷 参考：(a) OPNAVINST 1223.1D (b) NAVPERS 18068F 1.根据参考 (a)，第卷参考文献 (b) 中的 I 卷是海军职业标准的官方手册，参考文献 (b) 中的第 II 卷是海军士兵分类的官方手册。此版本包含修订时可用的最新信息。2.该手册的目标是定义士兵所执行的工作，并根据所有指挥梯队的交互支持，正确及时地识别技术人员和要求。鼓励各指挥部根据参考文献 (b)（附录 A）提出建立、修订或撤销的建议。3.海军人事局 CD-ROM 将每半年分发一次。将活动添加到 CD-ROM 自动分发列表的请求应发送至：海军部海军人事司令部收件人：PERS-532D 5720 Integrity Drive Millington, TN 38055-0532，并包含以下相关信息：标准海军分发列表编号 (SNDL) 活动名称、缩写和 UIC 地址注意代码联系人及电话号码请求的 CD 数量及理由电子邮件地址更正至：BUPERSWEB/CD@navy.mil
糖尿病对肌腱病理学的影响绿豆种子的快速准确分类...
mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要，但是由于它们的多样性和相似的外观，传统的分类方法都具有挑战性，以解决这一问题，这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中，基于深度学习模型MobilenetV2，提出了DMS块，并通过引入ECA块和Mish激活函数，即提出了高度优势网络模型，即HPMobileNet，提出，该模型被提出，该模型是在eLBIND中探索的，可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中，收集了八种不同的绿豆种子，并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型，并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整，实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明，HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色，其准确性从87.40％提高到测试集的94.01％，并且与其他经典网络模型相比，结果表明，HPMobileNet可以达到最佳结果。此外，本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响，并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此，这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。
![[JC_presentation] 深度学习在心电图心律失常检测和分类中的应用：2017 年至 2023 年进展概览](/simg/5/5d1e51c4e2f0f20ac0160753f5ff4020dbe9ce1b.webp)
[JC_presentation] 深度学习在心电图心律失常检测和分类中的应用：2017 年至 2023 年进展概览
- “心律失常检测” - “心电图心律失常” - “室性心律失常” - “室上性心律失常” - “早搏” - “心脏传导阻滞” - “心动过缓” - “心动过速” - “12 导联心电图” - “心脏信号处理” - “心电图中的深度学习” - “CNN” - “DNN” - “LSTM” - “Transformers” - “混合模型”
由于全球气候变化而导致Bursa气候分类中可能出现的转变
全球气候变化（GCC）被定义为被认为是当前世纪最关键问题的过程，将影响世界上所有生物和生态系统。为了指定这种现象的潜在影响（似乎无法停止），首先有必要预测气候类型的变化。因此，目前的研究旨在定义2040年，2060年，2080年和2100的气候分类的转移（根据De Martonne，Erinç和Emberger气候类别），而Bursa是Türkiye的最大城市之一，根据SSPS 245和SSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPRESIOS的情况。因此，确定Bursa省的气候类型将发生重大变化，主要表现为转向干旱气候类型。建议在部门采取预防措施，以避免GCC的毁灭性影响。
未分类 UNCLASS1tIFIED - DTIC
一个设备的操作和使用是为了实现每个服务的特定目标，与系统测试有关。该设备及专业经验可用于解决所有军事服务的特定问题，也可用于许多工业组织。 \ticýi mnp ro~ermenI'is ore/co stoa't 正在完成，其中 \t 是错误的，并且不反映在此
Alwasiti , HHA 和 Yusoff , MZ 2022, '使用深度卷积神经网络和 Mixup 进行脑机接口的运动意象分类
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。
分类 ToR - 健康、安全、社会和环境分析师，LICA 8，塞拉利昂
该项目旨在扩大偏远村庄的能源使用范围，从而改善受益社区在健康、教育和经济发展方面的发展成果。这将使可靠、清洁和负担得起的电力成为可能，从而改善农村社区的社会、经济和健康效益。向偏远社区提供电力将提高经济效益，通过消除电池和煤油等替代能源的费用来降低能源使用的相对成本，并将降低或消除依赖能源的企业的柴油发电机成本。该项目旨在支持该部增加农村社区电力使用的目标，探索各种替代可再生能源。预计该项目将为政府的可持续发展目标 (SDG) 做出贡献，解决多项发展举措。
综合分类学和系统发育学
生物多样性在维持生态平衡、提供食物和支持全球生计方面发挥着至关重要的作用。印度是生物多样性极其丰富的国家之一，拥有大量特有物种。水生生物多样性，尤其是渔业资源，至关重要，因为它提供富含蛋白质的食物、维持生计并产生外汇。然而，由于人为因素导致的生物多样性下降令人担忧。综合分类学结合了传统方法和分子方法，彻底改变了分类学领域。基于形态特征的传统分类学历来支撑着我们对物种多样性的理解。然而，它有时会遇到表型可塑性等问题，即生物体的外观在不同环境条件下差异很大。过去三十年发展起来的 DNA 条形码等分子技术弥补了传统方法的不足，解决了分类模糊性问题，揭示了隐秘物种，揭示了形态学方法可能遗漏的进化关系。尽管印度拥有多样化的农业气候区，并且是一个生物多样性大国，但其生物多样性中只有不到一半得到了分子水平的表征。新一代测序等先进方法现在可以直接从环境样本中识别物种，增强了我们全面监测生物多样性的能力。培训计划“综合分类学和系统发育学”专门为让研究人员了解传统和基于 DNA 序列的物种划界技术的强大组合而设计。这种综合方法对于准确编目印度丰富的生物多样性和实施有效的保护战略至关重要。