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ATS 事故的人为因素 - ICAO
• 人为失误是大多数航空事故和事件的根本原因 • 大多数事故/事件调查的重点是： o 人为失误 o 引入的风险 o 促成因素 o 机组资源管理 (CRM) 故障 • 人为因素涉及收集以下信息： • 人的能力 • 人的局限性 • 其他特征
25。电子1 div>的课程规范
II。 课程描述：本课程介绍了原子结构，能带，半导体类型的基本原理和概念，以及如何形成递延类型的电子设备。 第一个要引入的电子设备是二极管，这是最简单的半导体设备，但在电子系统（例如电压整流器，夹具，夹具，夹具，电压乘数电路等）中起着非常重要的作用。 此外，我们将详细研究从结构，操作，参数和特征开始的两种主要类型的晶体管（BJT和FET），II。课程描述：本课程介绍了原子结构，能带，半导体类型的基本原理和概念，以及如何形成递延类型的电子设备。第一个要引入的电子设备是二极管，这是最简单的半导体设备，但在电子系统（例如电压整流器，夹具，夹具，夹具，电压乘数电路等）中起着非常重要的作用。此外，我们将详细研究从结构，操作，参数和特征开始的两种主要类型的晶体管（BJT和FET），
Deep Spiking Delayed Feedback Reservoirs and Its Application in Spectrum Sensing of MIMO-OFDM Dynamic Spectrum Sharing
在本文中，我们引入了一种深度脉冲延迟反馈储存器 (DFR) 模型，将 DFR 与脉冲神经元相结合：DFR 是一种新型的循环神经网络 (RNN)，能够捕捉时间序列中的时间相关性，而脉冲神经元是节能且符合生物学原理的神经元模型。引入的深度脉冲 DFR 模型具有节能的特点，并且能够分析时间序列信号。介绍了这种深度脉冲 DFR 模型的相应现场可编程门阵列 (FPGA) 硬件实现，并评估了底层的节能和资源利用率。探索了各种脉冲编码方案，并确定了用于分析时间序列的最佳脉冲编码方案。具体来说，我们利用动态频谱共享 (DSS) 网络中基于 MIMO-OFDM 的认知无线电 (CR) 中的频谱占用时间序列数据来评估所引入模型的性能。在 MIMO-OFDM DSS 系统中，可用频谱非常稀缺，高效利用频谱至关重要。为了提高频谱效率，第一步是确定现有用户未使用的频段，以便次要用户 (SU) 可以使用它们进行传输。由于信道相关性以及用户活动，不同时隙中频带的频谱占用行为存在显著的时间相关性。所引入的深度尖峰 DFR 模型用于捕获频谱占用时间序列的时间相关性，并预测未来时隙中潜在的频谱接入的空闲/繁忙子载波。评估结果表明，与传统的基于能量检测的策略和基于学习的支持向量机（SVM）相比，我们引入的模型在接收者操作特性（ROC）曲线上实现了更高的曲线下面积（AUC）。
透明度 - 人工智能伦理简介
● 考虑到引入的透明度框架，您对 FB 透明度报告的实施有什么疑问？是否还有需要透明化的事情？● 您认为透明度报告有效吗？为什么有效或无效？● 您可以对实施提出哪些批评？● 您认为有哪些设计机会可以改进报告？● 您还想分享哪些其他观察结果？
Pookode Lake的简短文件
3.2 Notaable Animal Special Special Spacient in Wetland: Fish : Channah Marulius (Vathavar), Charupeltes (Charmen), Etroplussuuratensis (Karime), Lates Calcarifer (Kalanchi), Tor Khudree (Decan Mahser), Pethiopokodensis, Barburthon , Arius SP, Gobiussp, Ophicephalussp etc.引入的静脉曲张包括catlacatla
24/07/2024高质量佳能
（a）为确保患者以可承受的费用获得高质量的癌症护理所采取的特定措施的细节； （b）过去四年中癌症护理领域引入的特定研究输出的细节； （c）国家癌症网格参与癌症护理的方式以及中心，研究机构等的列表？
电源系统中电能存储单元最佳能源管理的双层框架
摘要本研究提出了一个双层框架，通过最大程度地降低系统的运行成本来满足日常需求并最大程度地利用存储单位的所有者的利益，从而获得了电源系统中电能存储（EES）单位的最佳能源管理。两个代理被认为由电力系统运营商和EES单位的所有者组成。前者试图在提供系统负载时确定系统的最低操作成本，而后者则寻求提供最大的利润。电力系统操作员可以选择由热电器工厂或存储单元提供能源。所提出的双层模型为外部级别的EES所有者和内部电源系统运算符提供了最佳的操作策略。换句话说，电力系统运营商的决策在引入的BI级框架中明确考虑EES所有者的最佳费用/放电计划。引入的BI级方法应用于IEEE RTS 24-BUS网络，以评估模型的性能。
![arxiv：2403.01906v1 [Math.oc] 4 2024年3月4日](/simg/7\7db3dab00baefebcf58c1604d3e3819b168d0a85.webp)
arxiv：2403.01906v1 [Math.oc] 4 2024年3月4日
拥有在线估计某些皮质区域的神经活动的技术具有许多潜在用途。这可以从监测和治疗脑健康[21]到神经科学的应用，例如心理学[11]，脑部计算机接口[9]或对特定神经现象（例如视觉错觉）的分析[23]。最近，这为设计理论设计灵感技术，反馈 - 环控制（例如在田野脑机界面[29]和深脑刺激[24]中，这为反馈环控制打开了大门。例如，可以通过反馈控制对大脑中信号的稳定来减轻帕金森氏病的症状[20]。在大多数实际情况下，只能部分测量神经活动。那么至关重要的是能够根据测量结果提供有效且可靠的在线估计方法[12，11，26]。在本研究中，我们关注的模型是神经元活性是根据众所周知的神经场方程在空间中分布的分布。这些模型依赖于通过平均大脑中的大群神经元的活性获得的全差异方程。它们是在开创性作品中引入的[2，3]，并为研究大脑活动提供了有力的理论框架。有关神经场模型的综述，请参见[22]，有关神经元活动的不同大型模型[32]，以及[16，18]的[16，18]，以对这些方程进行更深入的分析。本文的重点是[8]中引入的V1低维模型的状态估计。这些模型具有丰富的应用历史，尤其是在对主要视觉皮层V1 [8、4、16]的研究中，尤其是用于解释视觉错觉的[27，28，33，14]。他们还证明了复制在实验数据中观察到的许多现象的能力，这些现象通常是通过电压敏感染料（VSD）成像获得的，例如，请参见[8，13，25]。此特定模型包含了引入的环模型的许多特征