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World File Search System和斐波
使用脑波测量值可以在家中进行的痴呆预测测试
这项研究旨在首先在家中测试痴呆症的社会问题，而无需去医院，可以通过简单地将传感器附加到头部并在15分钟内进行评估，而无需去医院，就可以做出与医生诊断相似的预测。这使我们能够满足想要检查自己和家人的潜在痴呆症患者的需求。从技术上讲，这是一种新的大脑测试技术，它将大脑连接到计算机，称为大脑计算机接口，并根据从100多个测试实验中获得的大数据来处理大脑的统计，因此不必进行医生的访谈或大脑成像测试。
人类大脑功能亚群的同源景观...
1 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院生物统计学、流行病学和信息学系，宾夕法尼亚州费城 19104，美国；duongtra@usna.edu（DD-T.）；jiongc@seas.upenn.edu（JC）；sumita.garai@pennmedicine.upenn.edu（SG）；fredxu@seas.upenn.edu（FHX）；jingxuan.bao@pennmedicine.upenn.edu（JB）2 美国海军学院数学系，马里兰州安纳波利斯 21402，美国 3 普渡大学数学系，印第安纳州西拉斐特 47907，美国； rkaufman@math.purdue.edu 4 宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院生物工程系，宾夕法尼亚州，PA 19104，美国 5 乔治梅森大学电气与计算机工程系，弗吉尼亚州费尔法克斯 22030，美国；xwang64@gmu.edu 6 瑞士联邦理工学院洛桑 Neuro-X 研究所，瑞士日内瓦 1015 7 日内瓦大学放射学和医学信息学系，瑞士日内瓦 1211 8 劳伦斯利弗莫尔国家实验室计算工程部，加利福尼亚州利弗莫尔 94550，美国；kaplan7@llnl.gov 9 CENTAI 研究所，意大利都灵 10138； giovanni.petri@nulondon.ac.uk 10 伦敦东北大学网络科学研究所 NPLab，英国伦敦 E1W 1LP 11 IMT 卢卡研究所网络部，意大利卢卡 55100 12 普渡大学综合神经科学研究所，美国印第安纳州西拉斐特 47907；jgonicor@purdue.edu 13 普渡大学工业工程学院，美国印第安纳州西拉斐特 47907 14 普渡大学韦尔登生物医学工程学院，美国印第安纳州西拉斐特 47907 15 耶鲁大学公共卫生学院，美国康涅狄格州新黑文 06520；yize.zhao@yale.edu * 通信地址：li.shen@pennmedicine.upenn.edu † 上述作者对本文的贡献相同。
直接嵌入ni3s2/co9s8@s掺杂碳纳米纤维网络作为锂离子电池的独立阳极
作者的完整清单：他，Zizhou;路易斯安那大学的拉斐特大学，化学工程郭，hui；路易斯安那大学的拉斐特大学，杰德化学工程学的拉卡斯特；路易斯安那大学的拉斐特大学，瑞安化学工程库克；路易斯安那大学的拉斐特大学，布雷克化学工程侯赛西化学工程；路易斯安那大学的拉斐特大学，XU工业工程工业工程；路易斯安那大学拉斐特大学，丹尼尔土木工程团伙；路易斯安那大学的拉斐特大学，土木工程霍，吉；国家可再生能源实验室，机械和工业工程英文，梁； Biogen Inc，技术发展； Biogen Cooke，Peter；新墨西哥州立大学，电子显微镜实验室Yan，Hui；路易斯安那大学的拉斐特大学，林化学FEI；路易斯安那大学拉斐特大学，化学工程
每日报告
蜡烛图：蜡烛图（蜡烛）是一种价格图表，用于显示证券在相关期间的最高价、最低价、开盘价和收盘价。支撑位：在此价格水平下，需求足够强劲，可以避免价格进一步下跌。阻力位：在此价格水平下，供应足够强劲，可以阻止价格进一步上涨。形态/形态：这是证券在一定时期内价格活动的图，可用于识别潜在趋势、趋势逆转、价格目标、入场点和出场点等。形态有多种，例如头肩形态、三角形、旗形等。简单移动平均线：简单移动平均线是通过计算证券在特定数量的期间内的平均价格而形成的。移动平均线基于收盘价。相对强弱指数 (RSI)：RSI 是一种动量指标，用于比较证券在预定数量的期间内的价格涨幅与跌幅（通常使用 14 个期间）。 RSI 试图指出证券相对而言处于超买/超卖区域的情况。移动平均收敛/发散 (MACD)：MACD 是一种交易指标，通过从历史收盘价计算出的三个时间序列集合显示股票价格趋势的强度、方向、动量和持续时间的变化。斐波那契回撤：这些水平线表示基于预定价格变动的证券预期支撑/阻力区域。这些通常由距离该变动 23.6%、38.2%、5 0.0%、61.8% 和 100% 的斐波那契比率表示。
基于深度第二代小波自动编码器的曲波池化脑病理分类
神经系统疾病代表与人类神经系统相关的异常。它们还包含中枢神经系统、脊髓或大脑的生化、解剖或电改变。这些疾病会引发不同的症状。及早诊断此类变化对于治疗是必要的，目的是限制疾病进展。本文介绍了一种精确的 CAD 系统来对脑 MRI 进行分类，该系统克服了模式分类中的关键问题，例如在训练阶段提取某些特征。我们的贡献是融合第二代小波 (SGW) 网络和深度学习架构，从而提出了用于模式分类的新型监督特征提取方法。我们的新型架构允许通过重建深度堆叠的第二代小波自动编码器来对数据集类别进行分类。将曲波池化 (CP) 与 Adam 梯度计算方法相结合可以提高自动编码器的准确性。在本研究中，我们利用 Haar 曲线波 (CurvPool-AH) 和 Shannon 曲线波 (CurvPool-AS) 构建了 Adam CP。该网络可以通过多个 SGW 自动编码器实现，最终在最后一层使用一个 Softmax 分类器。我们还发现 CurvPool 表现相当不错
单波和多波固定单元对轻固化树脂水泥转换程度的影响
引言胶结对于确定陶瓷修复的最终成功和寿命至关重要。1,2陶瓷贴面失败的主要原因与胶结过程有关。3选择用于胶结的树脂水泥的足够聚合会影响修复和界面的应力传播。4固定树脂水泥被认为是胶结陶瓷饰面的更好材料。5受控的工作时间，容易去除过量的材料，对操作员的技术敏感性低，薄膜厚度，良好的物理特性，低溶解度和良好的粘附是支持选择轻固化树脂水泥的某些特征。6,7固定过程对于这类树脂水泥的适当聚合至关重要，影响了陶瓷贴面的长期临床性能
