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多域安全管理R81.10
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多域战的稳定性
稳定性是多域战斗（MDB）的基本组成部分。将稳定活动与MDB整合在一起，为整个联合力量提供了增加的决策空间，并扩大了运营自由。竞争期间的稳定行动建立合作伙伴能力，能力和韧性；识别和反对对手的不稳定工作；并支持威慑。武装冲突期间的稳定行动增加了应用国家权力所有工具的选择，并保护美国政府（USG）综合运动的合法性。最后，武装作战后的稳定行动阻止了对手逆转友好的收益，重新建立平民控制并实现可持续的未来。稳定性是编织多域战斗，综合竞选联合概念（JCIC）和我们的国家战略文件的共同点。为了使MDB取得成功，作者建议陆军必须能够直接和通过与联合部队和组织间合作伙伴整合到五个稳定部门，同时还制定有效的策略，以抢占或反对对抗性的破坏性努力。MDB进行调整，以应对与同伴竞争对手的武装冲突水平以下的威胁，以防止竞争通过积极的稳定和对抗武装的努力来防止竞争升级为武装冲突。陆军必须重新考虑其在多领域的稳定方法：保护USG综合竞选计划的合法性至关重要。军队还必须理解，计划和说明军事行动对
MES-CTNet：一种基于多域特征图的新型胶囊变压器网络，用于基于脑电图的情绪识别
摘要：由于脑电信号中蕴含了丰富的真实情绪数据，利用脑电信号进行情绪识别在人机交互领域引起了广泛关注。然而，传统的情绪识别方法在挖掘多域特征之间的联系和发挥其优势方面存在不足。在本文中，我们提出了一种基于多域特征的新型胶囊Transformer网络，用于基于EEG的情绪识别，称为MES-CTNet。该模型的核心由一个嵌入ECA（高效通道注意）和SE（挤压和激励）块的多通道胶囊神经网络（CapsNet）和一个基于Transformer的时间编码层组成。首先，结合多域特征的空频时间特性构建多域特征图作为模型的输入。然后，利用改进的CapsNet从多域特征图中提取局部情绪特征。最后利用基于Transformer的时间编码层全局感知连续时间片的情绪特征信息，得到最终的情绪状态。本文在DEAP和SEED两个不同情绪标签的标准数据集上进行了充分实验。在DEAP数据集上，MES-CTNet在情绪效价维度上取得了98.31%的平均准确率，在唤醒度维度上取得了98.28%的平均准确率；在SEED数据集上的跨会话任务上取得了94.91%的准确率，相比传统脑电情绪识别方法表现出了优异的性能。本文提出的MES-CTNet方法利用多域特征图，为基于脑电的情绪识别提供了更广阔的观察视角，显著提高了分类识别率，在脑电情绪识别领域具有重要的理论和实用价值。
内政部区域规划委员会第335次会议记录
提供本区、海锋营区官兵及少数住户使用，经申请人评估未来一日交通量30次影响极小，且有军演将交叉交通管制措施确保交通通畅、安全。本案经审查原则同意主要联络道路宽度得依审查作业规范仅第26点但书：「但经区域计委画认定情势特殊且足供需求，并无影响安全之虞者，不在此限」但如果未来因交通旅次增长必须办理沙湖路拓宽时，应依规定办理所需费用，本部营建署新市 镇组承诺由新市镇开发基金依法支付；有关紧急交通道路与基地紧临处之宽度2公尺未符合规范规定部分，