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World File Search System图示的
海上自卫队补给本部会计部授权支出和负担官……
投入运行前 8 天 — 2.2 附件标准等事项 2.2.1. 机台 机台应符合下列规定： a) 安装位置为天花板上图示的三个位置，作为电动葫芦的底座（见附图6）。是...
销售条款
Schwinn Photo 剧照和《自行车杂志》1984 年 2 月 215 辆自行车购买指南的准备材料。拍品包括《自行车杂志》期刊样本 + 照片、剧照、模型、艺术板等。图示的车型有 Competition、Touring、Peloton、Voyager、Le Tour 和 High Sierra。包括芝加哥 Gamma Photo Labs 的原始透明胶片。当时，仅这些就可能花费 Schwinn 超过 10,000 美元。约 30 件，尺寸从 3-1/2" x 4-1/4" 到 18-1/2" x 24-1/2"。艺术板为 15" x 20"。来自 1997 年 4 月 6 日的 Leslie Hindman Schwinn 特卖。一些脏污的物品。状况好坏参半。估价：200.00 - 300.00 成交价：1,805.00
公路维护手册 (HMM) 05-01-43 卡车安装减震器
额定为 (NCHRP 350/MASH 2009/MASH 2016 - 测试等级 2) 的 TMA 可用于正常限速为 45 英里/小时或更低的非高速公路道路。测试等级 2 的 TMA 不得用于所有高速公路和快速公路以及限速为 45 英里/小时或更高的施工区。在高速公路、非高速公路道路以及限速为 45 英里/小时或更高的施工区使用额定为 (NCHRP 350/MASH 2009/MASH 2016 - 测试等级 3) 的 TMA。测试等级 3 的 TMA 可用于所有道路和施工区，无论限速如何。在 TMA 表面装饰高强度反光交替黄黑条纹，以便来往车辆可见，从衰减器中心向两个方向向下倾斜。参见图示的 MUTCD 物体标记 OM3-C。
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IAC 3/10/21 运输[761] Ch 920, p.1 章节 ...
761-920.5(324A) 附录 FP 公式百分比。公共交通系统从拨款的非自由支配部分中有资格获得的任何州交通援助拨款的百分比。公共交通系统的公式百分比应使用本附录中图示的方法确定。 FY 财政年度。从一年的 7 月 1 日开始到次年 6 月 30 日结束的 12 个月期间。 LDI 当地确定的收入。财政年度内用于运营费用的所有交通系统收入，减去美国交通部提供的联邦运营援助并减去爱荷华州交通部提供的所有特别项目运营支持和公式援助资金。 OpExp 运营费用。与运营、维护和管理交通运营有关的所有符合条件的交通系统费用。 通行乘客。为出行而登上交通工具的人。每次该人登上交通工具前往目的地时，都算作一名乘客。 RevMi 收入英里。公共交通系统营运车辆在营运期间行驶的总里程。不包括往返于仓储设施的里程和其他空载旅客的行驶里程。
澳大利亚皇家海军修订的体格测量指南
版本 2，2020 年 7 月 24 日。此版本包含对第 2.3 节和图 1 中有关单变量和多变量示例的更正，以及对图 2 中 M09 和 M10 尺寸图示的更正。摘要 2015 年，澳大利亚皇家海军 (ASRAN) 的人体测量调查完成，为 RAN 常驻作战人员提供了全面的数字和手动人体测量数据，可用于船舶、设备和服装的设计和评估。ASRAN 包括对 1322 名澳大利亚皇家海军 (RAN) 常驻人员（232 名女性和 1090 名男性）的测量，年龄在 18-54 岁之间。共采集了 87 个测量值，包括手动和数字测量值。本文档介绍了采集的人体测量百分位数数据，并提供了有关如何应用数据的信息，以及有关长期趋势、个人设备和服装校正因子的信息，以及使用人体测量数据时应考虑的其他津贴。还提供了可帮助满足多变量设计要求的边界人体模型数据。本文件取代了所有以前的 RAN 人体测量数据和指导文件。本报告是对 RAN 初步人体测量指导的修订。发布限制已批准公开发布
EEG-ITNet：一种用于运动意象分类的可解释初始时间卷积网络
摘要 近年来，神经网络，尤其是深度架构在脑机接口 (BCI) 领域的脑电信号分析中受到了广泛关注。在这个正在进行的研究领域，端到端模型比需要信号转换预分类的传统方法更受青睐。它们可以消除对专家的先验信息和手工特征提取的需求。然而，尽管文献中已经提出了几种深度学习算法，在对运动或心理任务进行分类方面取得了很高的准确率，但它们往往缺乏可解释性，因此不太受神经科学界的青睐。其背后的原因可能是参数数量众多，以及深度神经网络对捕捉微小但不相关的判别特征的敏感性。我们提出了一种称为 EEG-ITNet 的端到端深度学习架构，以及一种更易于理解的方法来可视化网络学习的模式。使用初始模块和带扩张的因果卷积，我们的模型可以从多通道脑电信号中提取丰富的光谱、空间和时间信息，并且复杂度（就可训练参数的数量而言）低于其他现有的端到端架构（例如 EEG-Inception 和 EEG-TCNet）。通过对 BCI 竞赛 IV 中的数据集 2a 和 OpenBMI 运动想象数据集进行详尽评估，EEG-ITNet 在不同场景中的分类准确率比其竞争对手高出 5.9%，具有统计学意义。我们还从神经科学的角度全面解释和支持网络图示的有效性。我们还在 https://github.com/AbbasSalami/EEG-ITNet 上免费提供我们的代码。