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案卷编号 8003-22 参考号：签名 日期 亲爱的申请人
尊敬的请愿人：这是关于您根据《美国法典》第 10 篇第 1552 条申请更正您父亲的海军记录的函件。在仔细认真地考虑了您父亲的海军记录的相关部分和您的申请后，海军记录更正委员会 (Board) 发现您提交的证据不足以证明可能存在重大错误或不公正。因此，您的申请被拒绝。尽管您的申请没有及时提交，但委员会认为，为了公平起见，应该放弃诉讼时效并根据其优缺点考虑您的申请。委员会的三人小组于 2023 年 1 月 18 日举行执行会议，审议了您的申请。小组成员的姓名和投票结果将应要求提供。根据适用于委员会程序的行政法规和程序，审查了您对错误和不公正的指控。委员会审议的文件材料包括您的申请及为支持申请而提交的所有材料、您海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策，包括国防部人事和战备部副部长 2018 年 7 月 25 日关于公平、不公正或宽大处理决定的指导（威尔基备忘录）。您于 1979 年 2 月 20 日加入海军陆战队服现役。1979 年 5 月 15 日，您因袭击另一名海军陆战队员而在袭击他时将其抱住而受到非司法惩罚 (NJP)。1980 年 3 月 9 日，您因袭击一名海军陆战队员而受到 NJP，您将枪放在他的后背并向他索要钱财，并用枪指着一名海军陆战队员的头并扣动扳机。1980 年 4 月 11 日，您因对士官使用无礼语言、不服从合法命令、醉酒扰乱治安、破坏政府财产和发出威胁而受到 NJP。 1980 年 11 月 17 日，您因错误传达威胁而收到 NJP。1981 年 6 月 4 日，特别军事法庭 (SPCM) 判您犯有故意伤害他人身体罪，打碎了一名海军陆战队员的头骨。您被判处五个月监禁、没收工资和不良行为退伍 (BCD)。在 BCD 获得各级审查批准后，1982 年 11 月 29 日，您被退伍。
行为提示：我的猫是在玩耍吗？或者它有攻击性吗？
行为提示：我的猫是在玩耍还是具有攻击性？上述问题的答案并不简单，因为可能两者都有！猫是奇妙而独特的生物——有些人爱它们，有些人恨它们，但没有人完全了解它们。一个常见的误解是，猫是不需要太多照顾的宠物，它们不喜欢与他人互动。事实上，猫是相当社会化的动物，众所周知，它们会选择“首选伙伴”。要知道你的猫是一只真正具有攻击性的猫，还是一只只是想和你玩耍的猫，关键是学会识别猫的正常行为。正常的玩耍行为是什么样的？小猫玩耍对于发展正常的成年行为至关重要。如果小猫接触到猎物，它们会在 3 周大的时候学会捕食行为，并在 7-8 周大的时候开始玩物体游戏。因此，小猫在被收养前至少要和它们的母亲和兄弟姐妹呆 8 周，这样它们才能学会这些正常的玩耍行为。玩耍时，猫的身体、脸和尾巴都应该放松。它们的耳朵应该向上并朝前，就像下图和本页右下角的图片一样。正常的玩耍有多种形式，包括奔跑、跳跃、逃跑、打架（没有受伤）和物体游戏（例如，用爪子拍打玩具）。 小猫展示物体游戏 当与主人的玩耍发展为攻击性行为时 当猫变得过度兴奋或精力过剩时，正常的玩耍行为可能会演变为攻击性行为。玩耍的猫如果变得过度兴奋，可能会开始拍打、抓挠或咬主人的手。一旦出现玩耍变得具有攻击性的迹象，就应该停止互动，要么忽略猫，要么用玩具转移注意力。玩具应该是扔的或放在长杆上，这样就不会与人的手有关。重要的是不要把手抽开，因为这会模仿猎物的反应，因此会无意中奖励这种行为。也不应该惩罚猫或对它大喊大叫，因为这会让猫感到害怕。随着攻击行为的进展，可能会出现尾巴摆动、后背毛发竖起、身体姿势僵硬、耳朵贴在头上以及瞳孔散大等迹象。如果情况进一步恶化，它们可能会发出嘶嘶声或咆哮声。在这种情况下，您应该离开房间，让猫咪有时间冷静下来。猫咪还可能从家具下跟踪或跳出来攻击主人。这种情况最常见于无聊的猫咪或一整天与主人互动有限的猫咪。为了纠正这种行为，应该在猫咪攻击前用玩具转移它的注意力。在它们攻击后扔玩具可能会奖励这种行为的早期阶段。应该封锁猫咪发起攻击的区域（例如沙发下或床下）。
特刊``机器学习和基于深度学习的机器故障诊断和预后的进步''
故障诊断和故障预后旨在减少系统的停机时间，并通过用预测性或有条件的预防和纠正性维护策略来优化其性能。对诊断算法提供的系统的当前健康状况的了解以及预后算法提供的时间演变对于建立预测性和有条件维护是必要的，因此科学界对监测算法的开发越来越多。在文献中，有四个主要的方法来进行故障诊断和失败预后：基于物理模型，数据驱动方法，专家方法和混合方法的方法。数据采集和存储工具的快速开发，处理算法与仪器和过程自动化技术的演变相关联，从而促进了数据驱动方法的开发。本书中提出的论文介绍了故障诊断和失败预后的新方法，这些方法为科学问题提供了解决方案，例如结构化和非结构化的不确定性，存在多个故障，缺乏有关使用条件，特征提取和选择，选择和选择，模型优化和在线实施的先验知识。本书中给出的各种应用程序支持，从微电子设备到大型系统，突出显示了针对每个应用程序每个领域的实现约束，并提供了合适的解决方案。这种方法在制冷剂生产过程中已成功验证。在[1]中，在不同频率和尺度下进行特征提取的深度学习方法，以及用于特征选择和故障分类的卷积神经网络（CNN）。两个过滤阶段的关联（小波变换和卷积功能）允许处理过程的非线性机理以及变量之间的高度相关性。小波变换也用于[2]作为第一个数据处理步骤，与改善的粒子群优化（PSO）和后背传播（BP）神经网络相关，并线性增加了惯性重量。这个想法是将PBNN与改进的PSO算法相结合以进行参数优化，从而可以更好地分类。此方法用于由AC电源驱动的三相松鼠笼电动机的故障诊断。所考虑的故障是轴承损坏，定子绕组，转弯间短路和折叠杆折。Induction motor is also considered in [ 3 ] which focus their study on the impact of the use of attribute selection methods such as ReliefF, correlation-based feature selection (CFS), and correlation and fitness value-based feature selection (CFFS), on the performance of neural classifiers such as probabilistic neural network (PNN), radial basis function neural network (RBNN), and back propagation neural network （bpnn）。这项研究分析了用于故障诊断的感应电动机的当前信号。研究结果表明，与未使用的特征选择方法相比，Relieff，CFS和CFF具有更好的效率。在[4]中处理了可变操作条件下的故障诊断问题，其中数据处理是通过统计工具的组合完成的（经验模式分解 -