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World File Search System细心的
端到端3D卷积神经网络，用于解码细心的精神状态
对待精神状态的检测在神经反馈过程以及注意力缺陷和多动症（ADHD）中起着至关重要的作用。但是，检测方法的性能仍然不满意。挑战之一是为脑电图（EEG）数据找到适当的表示，该数据可以保留时间信息并保持空间拓扑特征。受到大脑 - 计算机界面（BCI）领域研究中的深度学习（DL）方法的启发，提出了提出了带有级联和平行卷积操作的3D卷积神经网络模型的EEG信号的3D表示。该模型利用了三个级联块，每个级联块由两个平行的3D卷积分支组成，以同时提取多尺度特征。在包含26名受试者的公共数据集上进行了评估，与对象内，受试者间和受试者自适应分类方案相比，所提出的模型的性能更好。这项研究证明了3D CNN模型检测细心状态的有希望的潜力。©2021 Elsevier Ltd.保留所有权利。
Reader MaerzMusik 2018（摘录）- 柏林音乐节
我要感谢 MaerzMusik 2018 核心团队——Ilse Müller、Ina Steffan、Linda Sepp、Juliane Spence——及其技术总监 Matthias Schäfer 及其团队，以及 Claudia Nola 和柏林音乐节的所有同事，他们翻译并传达了其愿景和想法。我要感谢这项持续调查时间政治的艺术家、嘉宾和共同思想者，以及这个节日的合作伙伴和支持者。特别感谢 Nafi Mirzaii 的平面设计，以及联合编辑 Nicolas Siepen 和 Barbara Barthelmes。他们在时间压力下精确而细心的工作使这本出版物成为现实。
生物活性调味料的静电纺丝纳米纤维的兴起
介绍基于其起源和特征，皮肤伤口可以分为两种主要类型。首先，急性伤口来自各种情况，包括手术程序，创伤事件，辐射暴露，擦伤和浅表烧伤。另一方面，由于糖尿病性溃疡，由于固定性的长时间以及与静脉功能不全有关的静脉溃疡而导致的糖尿病性溃疡，压力性溃疡，导致慢性伤口。1这些类型之间的适当差异对于提供量身定制的护理和有效的管理策略至关重要，以最大程度地提高伤口愈合结果。为了促进细胞生长并促进有效的愈合，必须执行清创术以去除伤口中的任何碎屑或受损的组织。随后细心的清洁和擦拭
制造：审视建筑的数字化实践
和技术，因为它制作了一本新地图集，以帮助导航一门对建筑思维新领域作出反应的学科的身份。制造已经重构了我们在概念和实践中对建筑世界的设想。曾经被认为处于职业边缘的实践已经进入了新的领域，随后修改了建筑实践的定义和操作。替代的面向过程的制图法正在出现，为细心的建筑学科提供了意想不到的新通道。我们必须信任我们的制图师，并要求他们帮助为未来的建筑领域设计有用的新指南。因此，我们设计的用于测量、设想和制造建筑的工具和技术目前至关重要，需要学术严谨。
促进儿童和年轻人的韧性
护理人员和儿童之间的服务和回报互动是促进行政职能发展以及孩子的认知，情感和社会能力的组成部分。这些能力反过来增强了孩子的能力和信心，并帮助他们适应和克服不利的经历。婴儿和幼儿的10,24,25，发球和返回的互动涉及孩子通过发起手势，发声，面部表情或与成年人的眼神交流而“服役”，而细心的成年人通过兴趣，说话，微笑或拥抱来迅速做出回应，以迅速回应“返回服务”。26以这种方式，成人和孩子都以一种热情而充满爱心的方式与彼此沟通并相互理解。这种互动为幼儿带来了安全感，从而允许积极的大脑刺激，从而创造了强大的基础，可以开发出终身韧性的基本能力。
息肉区域的细分异源变分编码器用于分割，缺少模态
摘要。多模式图像的使用通常可以改善分段。但是，由于临床限制，完整的多模式数据集通常不可用。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的mul-timodal分割框架，该框架可通过使用利益区域（ROI）细心的模态完成，可以使缺少模态固定。我们使用ROI专注的跳过连接专注于与分割相关的收件，以及结合肿瘤ROI的关注点和分割概率图的关节歧视者，以学习与分割与分割相关的共享潜在表示。我们的方法在脑部分割挑战数据集中得到了285例，该数据集的全部肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤的三个区域。它也是在缺血性卒中病变分割挑战数据集上的带有28例梗塞病变的阀门。我们的方法在强大的多模式分割中优于最先进的方法，分别为三种类型的脑肿瘤区域的平均骰子分别为84.15％，75.59％和54.90％，中风病变的平均骰子为48.29％。我们的方法可以改善需要多模式图像的临床工作流程。
BI-PATH组合YOLO用于实时的几个射击对象检测
几乎没有射击对象检测（FSOD）近年来随着模型训练期间实例的定量限制而受到更多关注。以前的作品基于元学习和转移学习的重点关注检测精度，但忽略了推断速度，这很难适用于应用量。在这封信中，为了保持高的下环速度和可比的检测精度，我们提出了一个标题为“双路径组合”的实时检测器，您只能看一次（BC-Yolo）FSOD。bc-yolo可以通过两阶段训练方案归类为基于转移学习的单阶段对象检测器。它特别由双路线并行检测分支组成，分别检测基础和新的类对象，并且通常在推断阶段检测对象。此外，为了提升从几个射击对象训练的模型概括，我们进一步提出了一种细心的Dropblock算法，以使探测器专注于对象的整个细节，而不是局部判别区域。Pascal VOC 2007和MS Coco 2014数据集的广泛实验表明，我们的方法可以比最先进的方法在速度和精确度之间实现更好的交易。
财务管理
美国政府的执行（USG）安全合作（SC）计划涉及大量资金的管理。外国军事销售（FMS）根据立法规定的“无损害”概念和行政授权的“无助”政策实施了这一事实，这执行了有效的财务计划和问责制的要求，并导致了FMS特有的数据收集和报告系统的创建。建筑合作伙伴能力（BPC）计划还需要细心的财务管理和计划，因为它们到期和取消了资金的立法限制。财务管理是深远的，在案件和计划的整个生命周期中，SC社区的所有功能学科都必须考虑。本章将讨论基于既定国防部（DOD）信托要求的USG组织的过程和程序。在国防部的各个级别上进行管理必须确保在实施和执行SC案件和程序后遵守这些过程和程序。The primary financial management references highlighted and discussed in this chapter include the DOD Financial Management Regulation (FMR) 7000.14-R Volume 15 (Security Cooperation Policy), Defense Security Cooperation Agency (DSCA) Security Assistance Management Manual (SAMM) Manual 5105.38-M Chapter 9 (Financial Policies and Procedures), Chapter 16 (Case Reconciliation and Closure), and the SAMM Appendix 7 (Case Reconciliation and Closure Guide （RCG））。