XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System行情
民事人员飞行情况说明书 - AF.mil
24. 雇员声明和签名：据我所知，本申请表上提供的信息真实准确。我还了解，我有义务立即通知授权办公室任何可能影响本申请表授权的津贴和/或差额的条件变化。我还了解，在本申请表上向美国政府作出的虚假陈述可能会使我受到 18 USC 287 和 1001 项下的刑事处罚（包括罚款和监禁）和/或 31 USC 3729 项下的民事处罚或 31 USC 3802 项下的行政处罚。我了解，如果我的雇佣关系在任何这些预付款清算之前终止，任何未付金额都应立即到期并支付。
民事人员飞行情况说明书
健康与保健计划 作为综合员工健康与保健计划的一部分，基地指挥官或服务机构负责人可允许美国拨款基金的文职员工参加健康、保健或体能活动。根据任务和工作量要求，行政休假每周累计不得超过 3 小时。健康与保健活动：员工必须在活动前向其主管申请参与，以确保出席活动不会与工作中心要求相冲突。员工必须提交带薪休假申请，才能在一周内参加超过三小时的活动。活动包括但不限于： 健康博览会， 放松和压力管理课程或研讨会， 戒酒戒烟计划， 哺乳课程， 饮食和营养课程，以及 工作与生活计划。员工和主管必须使用行政休假 (LN) 在 ATAAPS 中记录时间，并且必须在下拉菜单中包含代码“PH”（代表预防性健康）。体育健身活动：体育健身休假时间将提前与主管协调。将执行一份签署的协议，并且必须包括员工自我证明身体健康以从事体育活动（参见附件）。参与完全是自愿的，主管有权撤销或暂停健身特权。员工和主管必须使用 LN 作为休假类型在 ATAAPS 中记录体育健身时间，并且必须在下拉菜单中包含代码“PF”（代表体育健身）。鼓励员工使用安装健身设施。健身时间可与午休时间同时批准。员工在进行健身活动时不能获得学分、加班或补偿时间。滥用健身时间可能导致特权被撤销、纪律处分或其他行政处分。参考：DoDI1400.25V630_AFI 36-815，休假
使用高密度脑电图进行情绪想象过程中大脑状态动态的无监督学习
本研究应用自适应混合独立成分分析 (AMICA) 来学习一组 ICA 模型，每个模型都通过为每个已识别的成分过程拟合分布模型进行优化，同时最大化多通道 EEG 数据集某些时间点子集内的成分过程独立性。在这里，我们将 20 模型 AMICA 分解应用于长时间（1-2 小时）、高密度（128 通道）EEG 数据，这些数据是在参与者使用引导想象来想象刺激 15 种特定情绪体验的情境时记录的。这些分解倾向于返回识别单一情绪想象期间的时空 EEG 模式或状态的模型。模型概率转变反映了情绪想象过程中 EEG 动态的时间过程，而这种过程因情绪而异。用于解释想象的“悲伤”和“快乐”的模型之间的转换更加突然并且与参与者的报告更加一致，而用于想象的“满足”的转换延伸到相邻的“放松”期。大脑可定位的独立成分过程 (IC) 的空间分布在参与者中 (跨情绪) 比在情绪 (跨参与者) 中更相似。在参与者中，在左侧前额叶、后扣带皮层、右侧岛叶、双侧感觉运动、运动前区和联想视觉皮层中或附近发现了情绪想象与放松之间 IC 空间分布 (即偶极子密度) 存在差异的大脑区域。在积极情绪和消极情绪之间没有发现偶极子密度的差异。高密度 EEG 动态变化的 AMICA 模型可能允许在情绪体验过程中基于数据洞察大脑动态，可能提高基于 EEG 的情绪解码的性能并增进我们对情绪的理解。
使用眼镜型可穿戴设备通过多通道面部反应进行情绪识别
摘要 我们提出了一种眼镜式可穿戴设备，以不引人注目的方式从人脸检测情绪。该设备旨在用户佩戴时自然、连续地收集来自用户脸部的多通道响应。多通道面部响应包括局部面部图像和生物信号，包括皮肤电活动 (EDA) 和光电容积图 (PPG)。我们进行了实验以确定可穿戴设备上 EDA 传感器的最佳位置，因为 EDA 信号质量对感应位置非常敏感。除了生理数据外，该设备还可以通过内置摄像头捕捉代表左眼周围局部面部表情的图像区域。在本研究中，我们开发并验证了一种使用从设备获得的多通道响应来识别情绪的算法。结果表明，仅使用局部面部图像的情绪识别算法在对情绪进行分类时的准确率为 76.09%。使用包括 EDA 和 PPG 在内的多通道数据，与单独使用局部面部表情相比，准确率提高了 8.46%。这种眼镜式可穿戴系统以自然的方式测量多通道面部反应，对于监测用户日常生活中的情绪非常有用，在医疗保健行业具有巨大的应用潜力。
民事人员飞行情况说明书
投诉系统 适用于美国拨款基金文职雇员 如果您在工作场所遇到与就业有关的问题，您可以通过多种方式解决您的问题。您的第一站应该是您的第一级主管或指挥链中更高级别的人。沟通不畅和误解会导致许多分歧和问题。解决问题的最佳方法是从尽可能低的级别开始。如果此方法不起作用，可以使用正式程序。此列表应帮助您确定哪种流程适合您。行政申诉：申诉是员工或员工群体对与就业相关的问题提出的救济请求，该问题并未明确排除在申诉程序之外。员工可以在提出正式申诉之前，向其直属主管非正式地提出工作相关问题，或者他们可以选择绕过此问题解决流程并启动正式申诉流程。提出申诉的时限为员工认为造成问题的行为或事件发生之日起或员工意识到该行为或事件之日起 15 个日历日。如果使用问题解决流程，员工必须在该流程结束后 15 天内提出申诉。员工的申诉必须签名、注明日期，并包含对具体问题和寻求的具体个人补救措施的足够详细说明。员工或其指定代表必须向美国民事人员飞行队 (CPF) 提交正式申诉。员工管理关系 (EMR) 86 FSS/FSEC-A，通过电子邮件 (首选) 86fss.fsec.us-emr@us.af.mil，通过美国邮政服务，地址为 CPF，美国 EMR 86 FSS/FSEC-A，Unit 3221，APO，AE 09094-3221，或通过德国邮政服务，地址为 86 FSS/FSEC-A，2120 Lawn Avenue，66877 Ramstein-Miesenbach，德国。初步审查和案件发展后，86 FSS/FSEC-A 将申诉转交给适当的决策官员。空军行政申诉程序概述于 DoDI1400.25V771_AFI 36-706《国防部文职人员管理系统行政申诉系统》中，可在 www.e-publishing.af.mil 上找到。如需 EO 支持或帮助，请发送电子邮件至 86aw.meo@us.af.mil 或访问其网站：https://usaf.dps.mil/sites/86aw/EO/default.aspx歧视投诉和平等就业机会 (EEO) 权限：如果您认为自己因种族、肤色、宗教、性别（包括怀孕、性别认同和性取向）、国籍、年龄、基因信息、残疾或之前的平等机会 (EO) 活动而受到歧视，您必须在行为发生之日起或您意识到歧视行为或人事行动生效日期后的 45 个日历日内联系 EEO 顾问/专家。
训练迁移——使用增强多感官提示的虚拟现实训练可改善训练期间的用户体验和现实世界中的任务执行情况
虚拟现实 (VR) 可以创建安全、经济高效且引人入胜的学习环境。人们通常认为，模拟逼真度的提高会带来更好的学习成果。真实环境的某些方面（例如前庭或触觉提示）很难在 VR 中重现，但 VR 提供了大量机会，可以以任意方式提供额外的感官提示，从而提供与任务相关的信息。本研究的目的是调查这些提示是否能改善用户体验和学习成果，具体来说，就是使用增强感官提示进行学习是否会转化为真实环境中的表现改善。参与者被随机分配到三个匹配的组中：第 1 组（对照组）仅被要求执行真实的轮胎更换。剩下的两组在 VR 中接受训练，然后在相同的真实轮胎更换任务上评估表现。第 2 组使用传统 VR 系统进行训练，而第 3 组使用增强的、任务相关的多感官提示在 VR 中接受训练。记录了客观表现、完成时间和错误数、主观存在感评分、感知工作量和不适感。结果表明，两种 VR 训练模式都提高了真实任务的表现。在 VR 训练期间提供额外的、与任务相关的提示可提高真实任务中的客观表现。我们提出了一种新方法来量化训练模式之间的相对性能增益
使用连接特征和卷积神经网络进行情绪脑电图分类
卷积神经网络 (CNN) 被广泛用于通过脑电图 (EEG) 信号识别用户的状态。在之前的研究中，EEG 信号通常以高维原始数据的形式输入 CNN。然而，这种方法很难利用大脑连接信息，而这些信息可以有效描述大脑功能网络并估计用户的感知状态。我们引入了一种利用 CNN 的大脑连接的新分类系统，并使用三种不同类型的连接测量通过情绪视频分类验证了其有效性。此外，提出了两种数据驱动的方法来构建连接矩阵，以最大限度地提高分类性能。进一步的分析表明，与目标视频的情绪属性相关的大脑连接的集中程度与分类性能相关。© 2020 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
使用朴素贝叶斯和 n-gram 字符选择对具有人工智能相机技术的智能手机进行情绪分析评论
摘要。手机现在已成为一种基本必需品。根据日常需要，每个人都肯定有一部手机。只需一只手即可捕捉连接并开展各种活动。本研究的对象是评测具有最佳人工智能相机的智能手机。研究中使用的数据处理方法使用朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯被认为是文本挖掘分类准确度最好的方法之一。研究目的是方便那些购买具有最佳人工智能相机的智能手机的客户，而无需阅读产品评论。这样它就可以根据正面文本的分类来查看并标记负面文本分类。在本研究中，n-gram 用作字符选择器以提供更好的准确性结果。根据研究结果，Na¨ıve Bayes 的准确率为 72.00%，那么 Na¨ıve Bayes 的 n-gram 选择准确率为 N-gram = 2，准确率为 72.00%，n-gram = 3，准确率为 75.00%，n-gram = 4，准确率为 74.50%。本研究进行了 10 次实验，以测量 n-gram 的加入对准确率的提高。从而得出结论，n-gram 特性的应用可以提高 Na¨ıve Bayes 算法的准确率。
一种利用深度特征聚类进行情绪识别特征选择的创新多模型神经网络方法
摘要：情绪意识感知是一个正在迅速发展的领域，它可以实现人与机器之间更自然的互动。脑电图 (EEG) 已成为一种测量和跟踪用户情绪状态的便捷方式。EEG 信号的非线性特性会产生高维特征向量，从而导致高计算成本。本文使用深度特征聚类 (DFC) 结合多个神经网络的特征来选择高质量属性，而不是传统的特征选择方法。DFC 方法通过省略不可用的属性来缩短网络的训练时间。首先，将经验模态分解 (EMD) 作为一系列频率应用来分解原始 EEG 信号。在使用解析小波变换 (AWT) 进行特征提取过程之前，将分解后的 EEG 信号的时空分量表示为二维频谱图。使用四个预训练的深度神经网络 (DNN) 来提取深度特征。利用基于差分熵的 EEG 通道选择和 DFC 技术实现降维和特征选择，该技术使用 k 均值聚类计算一系列词汇。然后从一系列视觉词汇项目中确定直方图特征。SEED、DEAP 和 MAHNOB 数据集的分类性能与 DFC 的功能相结合表明，所提出的方法在短处理时间内提高了情绪识别的性能，并且比最新的情绪识别方法更具竞争力。