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World File Search System图类
机器图
我向作者 P. Kannaiah 博士、K.L. 教授表示祝贺。S.V.U. 的 Narayana 和 K. Venkata Reddy 先生。蒂鲁帕蒂工程学院出版了这本关于“机械制图”的书。本书首先介绍了工程制图的基础知识，然后作者系统地介绍了机械制图。在我看来，这是一种极好的方法。这本书对机械工程专业文凭、学位和 AMIE 级别的学生来说都是一本宝贵的书。P. Kannaiah 博士拥有约二十五年的丰富教学经验，这些经验得到了充分利用，正确地反映了对该主题的处理和呈现。K.L. 教授机械工程教授 Narayana 和车间主管 K. Venkata Reddy 先生明智地联手，从他们丰富的经验中提供有用的插图，这一独特之处是本书的一大财富，其他书籍可能没有这样的机会。任何绘图书都必须遵循 BIS 标准。作者在这方面做得非常细致。此外，本书毫无遗漏地涵盖了印度各大学的教学大纲。学习绘图原理并将其应用于工业实践对任何学生来说都是必不可少的，本书是工程专业学生的宝贵指南。它也是工业设计和绘图部门的参考书。本书几乎是机械绘图的完整手册。本书是学生和专业人士学习计算机图形学的基础，计算机图形学是现代的必备课程。我相信工程专业的学生会发现这本书对他们非常有用。
战术显控系统人机交互中的特征整合设计研究 - 包装工程
编码特征作为预测结果，邀请用户进行认知情况调 研。从用户调研数据的计算结果可知，用户对不同特 征编码的认知存在一定的共性，有共同的认知习惯。 1 ）就属性语义来看，认知效率主要受色相、明 度、饱和度、尺寸、位置、形状的影响。色相：国军 标对色彩的应用有明确的规范，在进行色相编码时， 应考虑用户对专用色彩属性的认知习惯，严格遵守色 彩使用规范。对于没有硬性规定的色彩，也应以用户 过往的知识、经验为基础进行编码设计。如，在界面 设计中，一般认为红色表示危险，黄色表示警告，绿 色表示安全。明度：实验表明，在深色背景下，明度 越高信息等级越高。战术显控系统复杂性较高，合适 的明度编码设计适合应用于信息层级设计，能够有效 降低用户的学习成本。饱和度：饱和度取决于该色中 含色成分和消色成分（灰色）的比例。含色成分越大， 饱和度越大；消色成分越大，饱和度越小 [14] 。高饱和 度的色彩编码方式更能引起视觉关注，帮助用户集中 注意力。形状：在战术显控系统中，涉及形状属性的 元素主要为图形和符号，包括通用类和特殊类。在进 行形状编码时，现有图符应遵循沿用的原则，新的图 符应结合现实形态、行业背景进行设计，以符合用户 认知习惯、缩短学习过程，提高交互效率。尺寸：根 据实验结果显示，信息尺寸的大小与信息的重要等级 成正比，信息越重要，尺寸越大。位置：用户对显示 屏上的信息关注度依次为中间、左上方、右上方、左 下方、右下方 [15] 。在进行界面布局时，应注意信息等 级与其在界面中位置的一致性，同时要保证同类信息 的位置编码统一。 2 ）就情感语义来看，战时用户的生理和心理负 荷较高，任务情景的不确定性易增加用户的操作压 力 [5] 。在进行交互界面设计时应考虑信息编码元素的 情感性。从实验结果来看，影响情感语义的特征主要 为形状和色彩。尖锐的形态容易让用户产生较大的心 理压力，而圆润浑厚的形状更容易使用户平静。在进 行形状编码时，可采用倒角的设计手法。根据蒙赛尔 色彩体系对色彩要素的划分及实验结果，战术显控系 统的主色可以选用冷色调，明度、饱和度不宜过高， 以避免色彩刺激增加用户的焦虑感。而对于重点信息 和即时变化类信息，可采用高明度或高饱和度的色 彩，以提高用户的警觉性。
使用梯度类激活图进行基于图像的学习，以增强运动想象技能的生理可解释性
摘要：脑电图 (EEG) 测量由运动想象范式 (MI) 刺激的大脑活动，该技术与广泛使用的脑机接口 (BCI) 技术结合使用具有多种优势。然而，记录数据的内部/外部差异显著，对个人技能对所取得的表现有重大影响。本研究探索区分 MI 任务的能力以及大脑产生诱发心理反应的能力的可解释性，从而提高准确性。我们开发了一个深度和宽度卷积神经网络，该神经网络由从多通道 EEG 数据中提取的一组拓扑图提供。此外，我们沿 MI 范式时间线以不同间隔执行基于梯度的类激活图 (即 Grad-Cam++) 的可视化技术，以解释神经反应随时间变化的受试者内部差异。我们还对提取的地图的动态空间表示在整个受试者集中进行聚类，以更深入地了解 MI-BCI 协调技能。根据对运动诱发电位 GigaScience 数据库进行评估的结果，所开发的方法增强了运动意象的生理解释，例如节律之间的神经同步、大脑侧化以及预测 MI 发作反应及其在训练期间的演变的能力。
633 - NK 类
现将 2005 年 5 月 11 日至 20 日举行的第 80 届海上安全委员会 (MSC 80) 会议的决定和讨论情况摘要如下，供您参考。 1. 通过强制性文件 - SOLAS 第 II-1(1)章有关破损稳性 (A、B、B-1、B-2 和 B-4 部分) (参阅附件 1 的附件 2) 关于自 1994 年开始的客船与干货船分仓和破损稳性规定的协调问题的讨论已于本届会议结束。经修订的 SOLAS 公约第 II-1 章规定了采用概率计算方法的破损稳性要求，该修正案已在本次会议上通过，并将于 2009 年 1 月 1 日生效。与破损稳性有关的修正案适用于 2009 年 1 月 1 日或以后建造的客船和干货船。 (2) 除有关破损稳性（第 A-1、B 和 C 部分）外（参见附件 1 的附件 1） SOLAS 公约第 II-1 章除破损稳性外的下列修正案已在本次会议上通过，并将于 2007 年 1 月 1 日生效。这些修正案的内容如下。 (i) 第 3-7 条 - 船上和岸上的建造图纸保存 自 2007 年 1 月 1 日或以后建造的船舶，船上应保存 MSC/Circ.1135 中提及的一套建造时建造图纸，以及显示任何后续结构改动的其他图纸。 (ii) 第 3-8 条 - 拖带和系泊设备 船舶应配备具有足够安全工作负荷的装置、设备和配件，以便安全进行与船舶正常运行相关的所有拖带和系泊作业，但根据第 3-4 条提供的应急拖带装置除外。关于该法规的技术规范，已批准了 MSC/Circ.1175，该法规为拖带和系泊相关的船上配件和支撑船体的设计和建造提供了标准。
Fidelity GlobalInnovators®类
如果您已经通知您拥有相当大的基金百分比，则如果您在最新购买/转换为基金后30天内出售/交换基金的股票，则将受到出售/交换股票价值的罚款1％。，如果您在完成相当大的赎回之前未能提供所需的保真度通知，则可能会受到股份价值的1％罚款。这笔费用捐给了基金。
基于量子的多类图像分类...
a 计算机科学学院，加拿大国际学院 (CIC)，新开罗，埃及 b 计算机科学系，特洛伊大学科学技术学院，美国 摘要 多类图像分类被认为是计算机视觉中的一项具有挑战性的任务，需要将图像正确地分类到多个不同组之一。近年来，量子机器学习已成为研究人员关注的话题。利用叠加和纠缠等量子概念，量子机器学习算法提供了一种更有效的方法来处理和分类高维图像数据。本文提出了一种使用量子启发式卷积神经网络架构（简称 QCNN）的新图像分类模型。所提出的模型包括两个主要阶段；基于 QCNN 阶段的预处理和分类。采用具有不同特征的七个基准数据集来评估所提出模型的性能。实验结果表明，所提出的 QCNN 优于其经典版本。此外，与最先进的模型相比，结果证明了所提出的模型的有效性。 关键词 1 量子计算、卷积神经网络、图像分类、量子机器学习
第 9 类——推进系统、航天器...
单位：设备数量。组件、零件和配件，以美元价值表示。相关管制： 1.)另请参阅 9A104。2.)航天运载火箭属于国务院管辖范围。3.)自 1999 年 3 月 15 日起，所有卫星（包括商业通信卫星）均受《国际武器贸易条例》管辖。自 1999 年 3 月 15 日起，所有商业通信卫星出口许可证申请将由国务院国防贸易管制办公室处理。商业通信卫星及相关物项管辖权的重新移交不得影响商务部在 1999 年 3 月 15 日之前颁发的任何出口许可证的有效性，或根据《出口管理条例》在 1999 年 3 月 14 日或之前提交并随后由商务部颁发的任何出口许可证申请的有效性。商务部许可的商业通信卫星（包括已出口的商业通信卫星）在规定的到期日之前仍受《出口管理条例》和已颁发出口许可证的所有条款和条件的约束。商务部为商业通信卫星颁发的所有许可证，包括许可证