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后勤机制 - 海军历史和遗产司令部
高度。感觉到机器撞到树上，飞行员用右手抵住仪表盘。这只倒霉的鸟继续在树丛中飞了 750 英尺才停下来。驾驶舱的前部在撞击中被卷走，只剩下座位、左侧面板和大约 1/2 英尺的地板。虽然飞行员被夹在座位和面板之间并受了轻伤，但随后被 RIO 救出，RIO 安然度过了这次事故而没有受到任何伤害。幸运的是，没有起火。空间站直升机很快就到了，把机组人员送到了空间站。~ Grampmv Pettibone 说：“我很生气，但不要太在意那些最低限度！除了常识之外，缺乏……可接受的备选方案应该足以让我们知道该飞行计划并熟悉 OpNavlnst 3710.7C。该手册中有一些很好的读物，它出版的目的是为了帮助防止这种事故。这本好书中提出的要求并不是作者凭空捏造的。除了冷酷的事实和统计数据外，多年的经验也得到了充分的利用，旨在帮助我们达到这些最低标准，以帮助我们所有人保持在能力范围内。
kcs-fcnet：基于脑电图的运动图像分类的内核跨光谱功能连接网络
摘要：本文使用脑电图数据引入一种方法，用于在运动图像（MI）任务中对右手和左手类别进行分类。内核跨光谱功能连接网络（KCS-FCNET）方法通过提供更丰富的空间 - 频谱特征图，更简单的体系结构和更容易解释的EEG驱动的MI歧视方法来解决这些局限性。尤其是，KCS-FCNET使用基于1D横向的单个神经网络从RAW EEG数据中提取时间频率特征和跨光谱高斯内核连接层来模型通道功能关系。因此，功能连接功能映射减少了参数的数量，从而通过提取与MI任务相关的有意义的模式来改善可解释性。这些模式可以适应主题的独特特征。验证结果证明，引入KCS-FCNET浅架构是一种基于脑电图的MI分类的有前途的方法，具有在脑computer接口系统中实现现实世界使用的潜力。
瘫痪后保留的运动表示
（a）主手指屈曲任务。当红十字会提示一封信时，参与者看着提示，并立即试图弯曲右手（对侧）手的相应数字。我们包括了一个无效的“ X”，在此期间，参与者看着目标，但没有移动她的手指。视觉反馈指示提示后1.5秒的解码指示。要随机化扫视位置，提示位于伪随机顺序的网格（3行，4列）上。红色十字毛被抖动，以最大程度地减少视觉阻塞。（b）混淆矩阵表现出强大的课内BCI手指控制（总体准确性86％，4016个试验在10个会话中汇总）。矩阵中的每个条目（i，j）对应于被归类为运动j的运动I试验的比率。（C-F）4个示例神经元的平均发射速率，通过尝试的手指运动对颜色编码。阴影区域表示95％的置信区间（在一个会话的试验中）。高斯平滑核（50毫秒SD）。
两种味道超导夸克物质中的拓扑敏感性和轴承潜力
我们在冷和密集的夸克物质的两种颜色超导阶段中研究了量子染色体动力学的轴突的潜力。我们采用了nambu-jona-lasinio样模型。我们的相互作用包含两个术语，一个保存，一个打破u - 1Þ对称性：后者是轴与夸克的耦合的原因。我们介绍了两个夸克冷凝物H L和H r，分别描述了左撇子和右手夸克的冷凝；然后，我们研究热力学电势ω的最小值的基因座，在ðhl中； hrÞ平面，注意到激体诱导的相互作用如何在标量通道中的凝结时如何消失。增加θ我们找到了一个相变，标量凝结物旋转成伪尺度。我们在超导相中呈现拓扑敏感性χ的分析结果，该阶段均处于零和有限温度下。最后，我们计算轴突质量及其自耦合。特别是，轴质量M A与通过χ¼m2 a f 2 a的完整拓扑敏感性有关；因此，在高密度量子染色体动力学的超导相中，我们的χ结果给出了M A的分析结果。
![arxiv：2401.02716v2 [cond-mat.mes-hall] 2024年6月12日](/simg/9\9d84400af818a541760be1b9e41181824c8b4977.webp)
arxiv：2401.02716v2 [cond-mat.mes-hall] 2024年6月12日
我们报告了通过二维半导体WS 2的范德华异质结构的能量转移机理和具有不同层间距离的石墨烯，这是通过六角硼硝化硼（HBN）的间隔层实现的。我们在0.5 nm至5.8 nm（0-16 HBN层）之间记录了层间距离处的光致发光和反射光谱。我们发现能量转移由光锥外部的状态支配，这表明了f的转移过程，并在0.5 nm的层间距离下右手过程的额外贡献。我们发现，可以使用最近报道的热载荷载载流子的f ister传递速率进行定量描述发光强度对层间距离的测量依赖性。在较小的层间距离处，实验观察到的转移速率超过了预测，此外，取决于过量的能量以及激发密度。由于f”机制的转移概率取决于电子孔对的动量，因此我们得出结论，在这些距离上，转移是由非省力的荷载载流子分布驱动的。
包含用户个人资料信息的大型脑电图数据库，用于运动想象脑机接口研究
我们展示并分享了一个大型数据库，其中包含来自 87 名人类参与者的脑电信号，这些信号是在一天的脑机接口 (BCI) 实验中收集的，分为 3 个数据集 (A、B 和 C)，所有数据集均使用相同的协议记录：右手和左手运动想象 (MI)。每个会话包含 240 次试验（每个类别 120 次），代表超过 20,800 次试验，或大约 70 小时的记录时间。它包括相关 BCI 用户的表现、有关人口统计、个性特征以及一些认知特征的详细信息以及实验说明和代码（在开源平台 OpenViBE 中执行）。这样的数据库可用于各种研究，包括但不限于：(1) 研究 BCI 用户的个人资料与其 BCI 表现之间的关系，(2) 研究 EEG 信号属性如何因不同用户的个人资料和 MI 任务而变化，(3) 使用大量参与者设计跨用户 BCI 机器学习算法或 (4) 将用户的个人资料信息纳入 EEG 信号分类算法的设计中。
有理近似，多维持续分数和晶格还原
持续分数类型的扩展目的（除其他属性）提供了越来越好的实际数字合理性二磷酸近似值。更重要的是，预期的多维持续分数将产生越来越更好的理性近似值，具有相同的分母B旧p上p左括号n右括号n右括号基线除以q上额本额外额外的额外额外额外的额外括号n右括号n右括号n右额外的左额外额外的固定额外的固定额外的固定额外的基线置于左额外的基线，并置于固定的左额外的固定范围内置额的固定范围内的右置态固定范围内的右手置态置于固定范围内的右手置态，并置于左右的左态，并置于左右的固定。 COMMA ELLIPSIS P下标D上标左括号n右括号基线除以Q上标左括号n右括号n右括号右括号右括号n下标n double double doupter n p（n） /q（n） /q（n）=（p（n）1 /q（n）1 /q（n）1 /q（n），。< /div> < /div> < /div> < /div> < /div>。。p（n）d /q（n））n∈Nd -tuples粗体斜体alpha等于左括号alpha 1 comma ouripsis chripsis comma comma comma comma alpha alpha下标d基线右括号α=（α1，。< /div>，。< /div>。。，αd）实数，分数p下标i上标左括号n右括号基线除以q superscript左括号n右括号n右括号p（n）i /q（n）i /q（n），收敛到lpha sisscriptiαiαiiαiiαiiαiiαi小于或等于i小于或等于或等于或等于或等于或等于或等于d或equals d by或equals d by或equal d f d f d by或equals d by或equals d use。已知通常的常规持续分数为正实数提供了极好的（甚至是最好的）合理近似值[41，89]。
脱氧核糖核酸（DNA）
在中央轴周围是反平行扭曲的两个多核苷酸链，形成右手双螺旋，沿顺时针方向向下旋转。这两个链通过氮碱的配对将其连接在一起。嘌呤碱（A＆G）与嘧啶（T＆C）碱基对。腺嘌呤对胸腺嘧啶和细胞氨酸对鸟嘌呤。 在A＆T之间存在两个氢键，而C＆G之间存在三个氢键。一个链中的腺嘌呤碱基数等于另一链中的胸腺胺碱数量，一个链中的细胞质碱基数等于另一链中的鸟嘌呤碱基数量。腺嘌呤对胸腺嘧啶和细胞氨酸对鸟嘌呤。在A＆T之间存在两个氢键，而C＆G之间存在三个氢键。一个链中的腺嘌呤碱基数等于另一链中的胸腺胺碱数量，一个链中的细胞质碱基数等于另一链中的鸟嘌呤碱基数量。
非主导手工鼠标训练和双侧转移效果
这项研究探讨了训练计算机鼠标在非主导手中使用的效果对单击主导和非主导手的性能的效果。计算机鼠标的使用是工作场所中的日常操作，需要通过练习和训练多年来开发和精致的小手和腕部动作。我们的研究有11名右手计算机鼠标用户每天训练他们的非主导手15分钟，每周五天，持续6周。这项研究发现，由于训练的双边转移效果，在非主导手训练后，计算机鼠标的性能提高了。此外，我们的研究表明，非主导手能够学习我们主导的手已经训练多年的复杂运动。最后，我们的研究表明，当技能未经培训一年以上时，非主导性手势会降低，但性能明显高于原始培训之前的性能，并且可以迅速重新学习。总的来说，培训无计算机鼠标的非主导手将允许行业的表现提高，同时允许在众多经济体中更安全，可持续和更可实现的工作。
基于 LSTM&CNN 的混合深度学习模型的开发，用于对运动想象任务进行分类
本文提出了一种将一维卷积神经网络 (1D CNN) 与长短期记忆 (LSTM) 相融合的混合方法来对四种不同的 MI 任务（即左手、右手、舌头和脚部运动）进行分类。在基于主成分分析 (PCA) 的伪影去除过程之后，通过混合深度学习模型训练提取 MI 任务的时间表征。估计了 BCI 竞赛 IV 数据集 A 中给出的性能标准。10 倍交叉验证 (CV) 结果表明，与最新方法相比，所提出的方法在对脑电图 (EEG)-眼电图 (EOG) 组合运动想象任务进行分类方面表现优异，并且对数据变化具有鲁棒性。对于使用 10 倍 CV 验证的基于四个 MI 类别的数据集，CNN-LSTM 分类模型的准确率达到 95.62% (±1.2290742)，kappa 值达到 0.9462 (±0.01216265)。此外，还评估了接收者操作特性 (ROC) 曲线、ROC 曲线下面积 (AUC) 分数和混淆矩阵，以便进行进一步解释。