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本次拟发行股份不超过 10,000.00 万股,且占发行后总股本的 比例不低于 25% ,超额配售部分不超过本次新股发行总数的 15% 。若全额行使超额配售选择权,则本次发行股票的数量 不超过 11,500.00 万股。 本次发行均为新股,不安排股东公开发售股份。
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我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上,轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号,信号在细胞体内进行处理,并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元(图2(a))。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞,每个神经元以并行和分布式的方式处理信息,从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞,通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时,膜电位会因信号而发生变化,当信号超过一定的阈值时,电位就变为正值,神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何,该图的形状几乎都是相同的波形,一旦超过阈值,就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为,神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形,而是电脉冲的频率(图2(b))。 细胞体的阈值函数,当输入高于阈值时,发出电脉冲,当输入低于阈值时,不发出电脉冲,具有从输入到输出的非线性转换效果。此外,还有兴奋性突触,它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质,还有抑制性突触,它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年,McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2(c)中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1,表示该神经元接收的突触数量。
执行摘要 这是 Severn Trent Water 法定干旱计划的草案版本。此干旱计划将涵盖 2019-24 年期间。它是对我们于 2014 年 2 月发布的计划的更新。我们制定干旱计划来解释我们如何在我们所在地区发生干旱时管理供水和供需。我们的计划旨在平衡客户、环境和更广泛的经济利益。该计划帮助我们和我们的利益相关者在正确的时间做出正确的决定,并展示了我们如何在干旱期间为客户提供持续的水供应。为了制定此计划,我们将干旱定义为可用水量明显低于正常水平 1 的时期,持续三个月或更长。任何特定干旱的影响是否主要集中在环境、公共供水或更广泛经济中的其他用水者将取决于每次干旱的个体特征。所有干旱的严重程度、范围和持续时间都不同。干旱是自然发生的事件,我们无法计划阻止其发生。相反,我们计划在干旱发生时尽量减少其影响。该计划与 2014-19 年计划的主要改进和变化如下:
睡眠分期是睡眠评估和疾病诊断的基础,是睡眠研究的重要内容,自动化睡眠分期的相关工作已经取得了许多令人满意的成果,但目前的研究多以睡眠信息作为分类特征,如以时域或频域度量作为局部特征,以跨通道的综合脑网络信息作为全局特征,而忽略了脑活动的自发规律。同时,脑微状态被认为与脑活动密切相关,可以用来研究脑整体电位的变化规律。为了基于脑电图探究睡眠阶段脑功能微状态的规律性变化,特别是睡眠结构的规律性变化,我们首先进行微状态聚类,然后基于这些微状态表征被试的睡眠结构,随后将睡眠结构与传统的睡眠信息特征相结合,进行自动化睡眠分期。本研究的实验贡献如下:(1)首次提出将睡眠结构应用于睡眠自动分期。(2)当微状态类别数量达到 7 个及以上时,模型表现良好,最佳分类准确率达到 89.50%。(3)提出了一种融合睡眠结构与睡眠信息的睡眠自动分期模型。关键词:睡眠自动分期;脑电信号;微状态;睡眠结构