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![B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。](/simg/6/60221f81dd15cb179822a059b2fd30afcae0ffe8.webp)
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。CF，作为在心肺运动测试（CPET）期间获得的最大有氧功率指数[11 \ XE2 \ X80 \ X93 13]。_ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大容量，该系统直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要训练有素的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间由_ VO 2 MAX评估的CF均不能为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是鉴于评估心血管健身的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。在无监督的日常生活活动（ADL）的活动期间，如果在实验室外部进行的所有人口（ADL）[18]，这些方法可能更现实，无障碍和可供所有人口访问。最近，在医学中使用了可解释的模型来更好地证明预测模型的决策[26]。可穿戴传感器和生命信号融合可能代表连续推断CF的独特可能性，从而允许将来使用该技术来预测NCD，尤其是心血管疾病[6，7]。此外，越来越多的研究结合了使用磨损和机器学习技术来监测NCD患者的使用，尤其是在心脏呼吸型领域[19，20]。实际上，来自可穿戴设备的纵向数据似乎包含足够的信息，可以预测来自Com-Plex机器学习算法的无监督ADL的健康志愿者[21 \ XE2 \ X80 \ X93 25]。然而，尽管可穿戴设备和机器学习之间存在着巨大的潜力，但仍然缺乏使用这些技术预测NCD患者的CF的证据，尤其是在糖尿病，慢性肺部疾病和心血管疾病中。此外，了解这些模型如何通过机器学习算法训练，可以将重要信号转换为_ VO 2 Max可能会提供有关志愿者之间CF差异的复杂机械见解。由于_ vo 2最大词语算法的复杂性，基于从可穿戴技术获得的功能[25]，纵向生命信号的解释能力被转换为_ vo 2 max的纵向范围非常低[26] [26]，因为对给定模型的解释性及其性能之间的预期折衷是可以预测的健康及其健康的折算[27]。在本文中，我们调查了Shapley来评估CF预测问题中特征的重要性。众所周知，可穿戴传感器对于可以与机器学习技术相关的连续生物数据采集很有用，例如随机森林回归，神经网络和支持向量回归机器可预测CF [21，25]。因此，理解这些模型还可能表明人类\ Xe2 \ x80 \ x9cblack box \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d生理系统如何与环境相互作用，近似这些复杂算法的解释能力，即我们在使用简单的方法中所体验的内容，例如在线性性回归模型中所体验的内容。Shapley添加说明（SHAP）是一种源自Cociational Game理论的宝贵方法，该方法可用于解释根据从生物学数据获得的监督机器学习方法构建的复杂模型[26，28]。其使用的主要动机依赖于（1）其成为模型不可知论的能力（即，与任何模型相关的解释方法，以提取有关预测过程的额外信息'
具有结构化外室外区域的人体大脑器官
Ryan Walsh 1† , Elisa Giacomelli 1† , Gabriele Ciceri 1† , Chelsea Rittenhouse 1,9† , Maura Galimberti 2,3 , Youjun Wu 4 , James Muller 5 , Elena Vezzoli 2,3,6 , Johannes Jungverdorben 1 , Ting Zhou 4 , Roger A Barker 7,8 , Elena Cattaneo 2,3，Lorenz Studer 1,9‡*，Arianna Baggiolini 10,11‡*。1纪念斯隆·凯特林癌症中心干细胞生物学与发育生物学计划中心，纽约，纽约，纽约，10065，美国。2个神经退行性疾病的干细胞生物学和药理学实验室，米兰大学生物科学系，20122年意大利米兰。3 Ingm，Istituto Nazionale Genetica Molecolare，意大利米兰。4 Sloan-Kettering癌症研究所干细胞生物学与发育生物学计划中心滑雪干细胞研究机构，纽约约克大街1275号，纽约，纽约，10065，美国。5发展生物学和免疫学计划，斯隆·凯特林研究所，纽约约克大街1275号，纽约，10065，美国。6目前的隶属关系：卫生生物医学科学系，UniversitàDegliStudi di Milano，通过G. Colombo 71，20133 Italy，意大利米兰。7 Wellcome和MRC Cambridge干细胞研究所，Jeffrey Cheah生物医学中心剑桥生物医学校园，英国剑桥。8 John van Geest脑修理中心，临床神经科学系，英国剑桥VIE网站。9 Weill Cornell医学医学科学研究生院，美国纽约州1300，美国神经科学系。10瑞士BEOS+，BIOS+的肿瘤学研究所（IOR），瑞士6500。
无框神经训练，具有计算机视觉和实时跟踪的床边外部室外排放位置：尸体研究
客观，通过图像指导技术改善床旁神经外科手术程序安全性和准确性的主要障碍是缺乏针对移动患者的快速部署，实时的注册和跟踪系统。这种缺陷解释了外部室排水的徒手放置的持续性，该室外排水口具有不准确定位的固有风险，多次通过，流血出血以及对邻近脑实质的伤害。在这里，作者介绍并验证了无框立体神经纳维加菌和导管放置的新型图像登记和实时跟踪系统。方法使用计算机视觉技术来开发一种几乎连续，自动和无标记的图像注册的算法。该程序融合了受试者的预处理CT扫描中的3D摄像头图像（快照表面），并且通过人工智能驱动的重新校准（Real-Track）进行了患者运动。计算了5个发生串行运动（快速，缓慢的速度滚动，俯仰和偏航运动）的5个尸体头部的表面注册误差（SRE）和目标注册误差（TRE），以及几个测试条件，例如有限的解剖学暴露和不同的受试者照明。使用模拟的无菌技术将六个导管放在每个尸体头（总计30个位置）中。过程后CT扫描允许比较计划的和实际导管位置，以进行用户错误计算。的结果注册对于所有5个尸体标本都成功，导管放置的总体平均值（±标准偏差）SRE为0.429±0.108 mm。TRE的精度在1.2毫米以下保持在1.2 mm的范围内，整个标本运动的低速和高速滚动，俯仰和偏航的速度最高，重新校准时间最慢，为0.23秒。当样品被覆盖或完全不覆盖时，SRE没有统计学上的显着差异（p = 0.336）。在明亮的环境与昏暗的环境中进行注册对SRE没有统计学上的显着影响（分别为p = 0.742和0.859）。对于导管放置，平均TRE为0.862±0.322 mm，平均用户误差（目标和实际导管尖端之间的差异）为1.674±1.195 mm。结论这个基于计算机视觉的注册系统提供了对尸体头的实时跟踪，其重新校准时间少于四分之一的一秒钟，并具有亚毫升准确性，并启用了毫米准确性的导管放置。使用这种指导床旁心室造口术可以减少并发症，改善安全性并将其推断到清醒，非肌化患者中的其他无框立体定向应用。
Weishaupt空对水泵用于室外安装WWP LA 60-A R 83321302 03/2021
该设备必须安装在永久，光滑和水平的表面上。整个框架应直接与地面接触，以确保有足够的隔音密封，以防止含水组件变得太冷并保护设备内部免受小动物的侵害。如果不是这种情况，则可能需要采取其他隔热措施。为了防止小动物进入设备的内部，例如，必须密封基板中的连接孔。此外，应设置热泵，以使风扇的空气出口方向垂直于主风向，以允许蒸发器的不受限制解冻。热泵从根本上设计用于甚至在地面上安装。对于不同条件（例如：安装在平台上，平坦的屋顶等）或有更大的热泵倾斜的风险（例如，由于裸露的位置，大风暴露等。），必须提供额外的防止小费的保护。热泵安装的责任在于专业系统建筑公司。在安装过程中，必须考虑到当地要求，例如建筑法规，建筑物的静电负荷和风暴露。必须可以在没有阻碍的情况下进行维护工作。如图所示，观察到实心壁的距离时，可以确保这一点。
白皮书：LED 终极指南：室内和室外高冲击力视觉效果
竞技场和体育场是最早采用 LED 的场所之一，多年来买家需求不断扩大。除了座位区内提供沉浸式体验的巨型 LED 记分牌和回放屏幕外，体育和娱乐场所还在球迷大厅区域使用 LED 显示屏和彩带进行广告和赞助商支持。大屏幕不仅可以在视线水平上呈现广告牌般的效果，还可以让竞技场所有者-运营商在不同活动之间轻松更改赞助商信息。虽然一支冰球队可能有一组赞助商，但同样在那里比赛的 NBA 球队可能有完全不同的租户。建筑物外墙上的大型 LED 显示屏还使所有者能够宣传活动和出售门票，以及在室外直播比赛和举办特别活动。业主套房和俱乐部空间中的墙壁提升了体验，并将体育场馆作为技术领导者脱颖而出。
b“机械：烘干机通风口长度、防火挡板位置以及穿透组件的适当额定值，在平面图上清楚列出额定组件、室外空气/通风计算、平面图上正确的 UL 组件细节、1 型罩和相关管道系统的详细平面图（如适用）、气体管道图（系统上的总 Btu、管道材料、系统压力、调节器位置、管道距离）、百叶窗和风扇位置、管道系统、管道探测器位置、指示新鲜空气、供应、回流和排气位置和 cfm 的空气分配装置、16' 建筑物上的永久屋顶通道、所有 HVAC 设备的位置，提供所有 HAVC 设备的详细时间表”
b“机械：烘干机通风口长度、防火挡板位置以及穿透组件的适当额定值，在平面图上清楚列出额定组件、室外空气/通风计算、平面图上正确的 UL 组件细节、1 型罩和相关管道系统的详细平面图（如适用）、气体管道图（系统上的总 Btu、管道材料、系统压力、调节器位置、管道距离）、百叶窗和风扇位置、管道系统、管道探测器位置、指示新鲜空气、供应、回流和排气位置和 cfm 的空气分配装置、16' 建筑物上的永久屋顶通道、所有 HVAC 设备的位置，提供所有 HAVC 设备的详细时间表”
在默认和复杂的神经认知状态期间不受控制的室外环境中EEG光谱功率的外部有效性的分析
摘要：传统上，定量脑电图（QEEG）研究收集在受控实验室环境中的数据，这些数据限制了科学结论的外部有效性。为了探测这些有效性限制，我们使用移动脑电图系统记录了人类参与者的电生理信号，而他们位于受控的实验室环境中，并且一个不受控制的户外环境表现出了几种适度的背景影响。参与者在这些录音期间执行了两项任务，其中一项与几个复杂的认知功能（数字，注意力，记忆，执行功能）相关的大脑活动，而另一个引人入胜的脑活动。我们计算了三个频带（theta：4-7 Hz，alpha：8-13 Hz，低β：14–20 Hz）的EEG光谱功率，其中已知EEG振荡活性与这些任务参与的神经认知状态相关。null假设的显着性测试产生了每项任务所涉及的神经认知状态的典型脑电图效应，但在默认的大脑状态期间两个背景记录环境之间只有beta波段功率差。贝叶斯分析表明，其余的环境无效不太可能反映测量不敏感性。这种总体结果模式支持实验室脑电图功率的外部有效性，用于在中度不受控制的环境中参与的复杂和默认神经认知状态。
室外照明许可证
供斯内尔维尔市使用： 已验证在市区内的地址：__________ 业主姓名：______________________________________________________________________________ 邮寄地址：________________________________________ 城市：_____________________ 州：____ 邮编：__________ 联系人姓名：__________________________________ 电子邮件：____________________________ 电话：______________ 照明顾问姓名：_________________________________________________________________________ 地址 _______________________________________________城市________________________州：____ 邮编 ___________ 联系人姓名：__________________________________ 电子邮件：____________________________ 电话：______________ 电气承包商姓名（如果与照明顾问不同）：______________________________________ 地址 _______________________________________________城市________________________州：____ 邮编 ___________ 联系人姓名：__________________________________ 电子邮件：____________________________ 电话：______________ GA 专业执照编号：________________________ 签发日期：_______________ 到期日期： ______________
在实验室外移动：在线进行感觉运动学习研究的生存能力
图1。响应视觉运动旋转的感觉运动学习。（a）视觉运动旋转任务的示意图。光标反馈（红点）相对于手的运动方向旋转，旋转的大小在各组（15°，30°，60°或90°）之间变化。半透明和纯色在学习的早期和晚期分别显示手和光标位置。（b，d）从Bond and Taylor（2015）和在线实验的实验实验中的15°（绿色），30°（黄色），60°（紫色）和90°（粉红色）旋转条件的平均手动训练。在Veridical反馈，无反馈（灰色背景）和旋转试验期间相对于目标（0°）的手（0°）提出。阴影区域表示SEM。（c，e）旋转块早期和晚期的平均手角度，以及从面对面（C）和在线（E）实验的无反馈后效应块。框图表示中位数（厚的水平线），四分位数（第1和3 rd，盒子的边缘）和极端（min and Max，垂直细线）。每个参与者的数据显示为半透明点。