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量子力学中一维时间分数阶薛定谔问题的解析研究
本研究对量子力学中出现的一维时间分数阶非线性薛定谔方程进行了分析研究。在本研究中，我们建立了 Sumudu 变换残差幂级数法 (ST-RPSM) 的思想，以生成具有分数阶导数的非线性薛定谔模型的数值解。提出的思想是 Sumudu 变换 (ST) 和残差幂级数法 (RPSM) 的组合。分数阶导数取自 Caputo 意义。所提出的技术是独一无二的，因为它不需要任何假设或变量约束。ST-RPSM 通过一系列连续迭代获得其结果，并且得到的形式快速收敛到精确解。通过 ST-RPSM 获得的结果表明，该方案对于非线性分数阶模型是真实、有效和简单的。使用 Mathematica 软件以不同的分数阶级别显示一些图形结构。
利用人工智能的路面检测方法研究
• Ryuichi Imai、Kenji Nakamura、Yoshinori Tsukada、Daigo Ito 和 Tetsuhiko Kurihara：使用行车记录仪图像进行深度学习的道路路面裂缝评估方法研究，《日本土木工程师学会期刊》、《JSCE F3（土木工程信息学）会议论文集》，日本土木工程师学会，第 77 卷，第 2 期，第 I_67-I_76 页，2021 年。
基于脑电信号的情绪分析系统的设计与实现
摘要 ：传统脑机系统复杂、昂贵，情绪分类算法缺乏对脑电信号不同通道间内在关系的表征，准确率还有提升空间。为降低脑电研究门槛，充分利用多通道脑电信号中蕴含的丰富信息，提出并实现一个简便易用的脑机系统，用于快乐、忧伤、悲痛、平静四种情绪的分类。该系统采用卷积注意机制与完全预激活残差块的融合，即基于注意卷积的预激活残差网络（ACPA-ResNet）。在硬件采集和预处理阶段，我们采用ADS1299集成芯片作为模拟前端，利用ESP32单片机对脑电信号进行初步处理。数据通过UDP协议无线传输到PC机进行进一步的预处理。在情绪分析阶段，ACPA-ResNet能够自动从脑电信号中提取和学习特征，通过学习时频域特征实现对情绪状态的准确分类。ACPA-ResNet在残差网络的基础上引入注意力机制，自适应地为每个通道分配不同的权重，使其在空间和通道维度上关注更有意义的脑电信号，同时避免了深度网络架构带来的梯度弥散和爆炸问题。经过对16名受试者的测试，系统实现了稳定的脑电信号采集和传输。新网络显著提高了情绪识别的准确率，平均情绪分类准确率达到95.1%。
从阿奇到 SAM - 地基导弹的简要作战历史...
1 第二次世界大战中的防空防御 ........................1 英国高射炮兵 ..............4 V-1 战役 .......................13 美国高射炮兵 ........。。。。22 德国高射炮。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 盟军对策。。。。。。。。。。。。。。。。。42 兄弟相残。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...46 太平洋上的美国海军 ...............49 日本高射炮兵 ....。。。。。。。。。53 第二次世界大战的教训。。。。。。。。。。。。。57 注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59
如何引用本文：Sasi Kumar，A.，＆Aithal，PS，（2023）。使用深度CN进行脑机分类和预测的DeepQ残差分析
目的：在本文中，我们将持续探索脑机接口 (BCI) 的脑信号类型，并探索脑信号分析深度学习的相关概念。我们讨论在检测阿尔茨海默病 (AD)、脑瘤等两种脑部疾病方面的最新机器学习方法。此外，还简要概述了用于表征脑部疾病的各种标记提取技术。项目工作，由图像共振信息支持的肿瘤分类自动化工具。它由 ResNet Squeeze 的各种卷积神经网络 (CNN) 样本提供。目标：本文旨在使用深度学习概念分析脑部疾病的分类和预测。深度学习是计算机科学中的一组机器学习，其网络能够从非结构化或未标记的数据中进行无人值守的学习。也称为深度神经学习，是模仿人类大脑处理数据以用于物体检测、语音识别、语言翻译和呼叫的 AI 操作。方法论：为了通过测量输入句子中的语义来测试结果，可以创建具有相同值的嵌入向量。在这种情况下，使用具有不同含义的句子。由于很难收集大量标记数据，因此它模拟了其他句子中的信号。随着您的进步，使用来自前几层的共享输出的层来训练更复杂的功能。我们研究了深度学习方法的类型：带有 RNN 的 LSTM 模型、CNN 结果。CNN 是一个多层前馈神经网络。设备权重通过反向传播误差过程更新。记录 d 中时间段 t 的 TF-IDF。与传统的摘要模型不同，前向工程功能基于对所需记录域的理解。此外，该框架与人工缩写有关，然后可以使用人工缩写来推迟手动功能开发和记录标记的影响。结果：我们将跟踪这个 257 个因素的选择作为向量输入分类算法。它是以下形式的集合，包括输入层、卷积层、线性单元 (ReLU) 层、池化层、全耦合层。循环神经网络 (RNN) 是一种神经网络，它定义循环单元之间的连接。这创建了一个允许的内部网络区域。特征选择是一种广泛使用的方法，可以提高分类器的性能。在这里，我们研究了传统美容火灾与基于相关性的个性化选择的影响。原创性：使用带有 ResNet Squeeze 的深度 CNN 进行计算机分类和预测的方法分析脑部疾病。
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1966 年，伊利诺伊州芝加哥的大陆矿业和铣削公司购买了存放在圣路易斯机场场址 (SLAPS) 的矿石残渣以及含铀和镭的工艺废料，并将其运往位于拉蒂大道 9200 号的仓库。这些废料是圣路易斯一家工厂从 1942 年到 1950 年代末根据与原子能委员会 (AEC) 及其前身曼哈顿工程区 (MED) 签订的合同产生的。当时 SLAPS 的残渣包括沥青铀矿残液、科罗拉多残液、含镭残渣和硫酸钡饼。伊利诺伊州芝加哥的商业折扣公司于 1967 年 1 月购买了这些残渣；大部分材料随后被干燥并运往科罗拉多州卡农城的科特公司工厂。 1969 年 12 月，Latty Avenue 遗址上剩余的原材料被卖给了 Cotter 公司。1970 年 8 月至 11 月期间，Cotter 公司对
公告第112号 - 令和6年11月15日
24 小时前 — 公告规格。 同等产品规格 定价。 评论官的决定。 *请附上目录等的副本。 如果项目很多，难以填写上述内容，请创建单独的表格并贴上分割封条。 对于每个项目...
公告第 140 号 - 令和6年7月9日
2024 年 7 月 10 日——但是，如果国防采购局局长认识到真正不可避免的情况，则不适用。 (5) 国防部 2022、2023 和 2024 财政年度... | 规格。折扣率。注释。1 车辆零件（原厂零件）。五十铃。
