XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System带有
带有BCI
动力学运动图像（KMI）在运动皮层（称为事件相关的（DE） - 同时化，ERD/ERS）上产生特定的脑模式，使KMI可以通过电脑范围（BCI）通过电脑（EEGEEG）信号来检测到KMI。由于执行KMI任务会刺激突触可塑性，因此基于KMI的BCIS对许多需要长期KMI实践的应用（例如，运动训练或中风后康复）有望。但是，缺乏对基于KMI的BCI相互作用的研究，尤其是关于人际因素与运动模式变化之间的关系。这项试验研究旨在更好地理解给定个人的脑运动模式如何随着时间的流逝而变化，（ii）人际因素是否可能影响BCI实践，以及（iii）BCI用户的经验会随着时间的推移调节KMI任务（即ERDS和ERS）的脑运动模式。为此，我们在这项心理任务中招募了一名专家，他在五个月的时间内在26个不同的课程中进行了2080公里的时间。这项研究的原始性在于对来自EEG信号，BCI数据性能和13个不同调查的交叉引用数据的详细检查。结果表明，这种重复和延长的实践并没有减少他的福祉，尤其是对任务的自动化感。，我们观察到随着会话的积累，ERD振幅的进行性衰减和运动区域的浓度。所有这些元素都指向神经效率的现象。情绪，任务控制，饮食等）如果通过其他研究确认，这种现象可能会质疑BCI在向用户提供持续刺激时的质量。此外，这项试验研究的结果表明了可能影响运动皮层反应的洞察力（例如，和有希望的改善旨在长期使用的BCI的教学设计的机会。
atezolizumab带有或不带有bevacizumab和
Olivier Bylicki，Pascale Tomasini，Gervais Radj，Florian Guisier，Isabelle Monnet等人。在有或没有贝伐单抗和铂 - 甲状腺单抗和铂 - 铂和铂phepemetrex的患者中，均具有IIIB/IIB/IV期无质细胞癌的患者Alk Mutaps，Alk farties of Alk farrang the the the Stage factery of Alk farrap trrapect：多中心II期开放标签非随机研究GFPC 06-2018。欧洲癌症杂志，2023，183，pp.38-48。10.1016/j.ejca.2023.01.014。hal-04016683
抑制甲基腺苷磷酸化酶可保护免受实验性急性肾损伤 Startrace：个性化医学的多重器官Avatar药物测试平台 MAO-B抑制剂在鼠中的功能功效 抗血管病原体的水力发电 一种基于CRISPR-CAS9的工具，用于研究DSB剂量依赖性 农药暴露对神经炎症和小胶质细胞2 的影响 肠道3凝胶：一种用于培养人肠道菌群nataliasuárezvargas 1 *的高吞吐量粘液模型，Miguel Antunes 1 *; JoãoSobral1， 生物信息学分析确定了PHARC相关脂肪酶ABHD12 的酶活性序列决定因素 自闭症中E/I不平衡的验证和分析 NeuroDisk：一种自动化神经成像遗传学中连续询问驱动的发现的AI方法 用壳测量 与嗜性粒细胞增生的心脏病的病理生理学 通过功能 - 进行有效的K-MER设置操作 从文学到生物多样性数据：带有机器学习的采矿节肢动物和生态特征 颗粒水凝胶作为脆性屈服应力流体 小鼠人类遗传变异的计算建模 基于微型微镜的哺乳动物脑组织的密集连接组重建 创新的Nitinol Lumbar椎骨植入物
此预印本版的版权持有人于2025年2月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.19.639065 doi：Biorxiv Preprint
solax：带有神经网络支持的费米子量子系统的Python求解器
费米子多体量子系统的数值建模介绍了各个研究领域的类似challenges，需要使用通用工具，包括现状的机器学习技术。在这里，我们介绍了Solax，这是一个python库，旨在使用第二个量化的形式主义来计算和分析费米子量子系统。Solax提供了一个模块化框架，用于构建和操纵基础集，量子状态和操作员，促进电子结构的模拟并确定有限尺寸的Hilbert空间中的多体量子状态。库集成了机器学习能力，以减轻大量子群中希尔伯特空间尺寸的指数增长。使用最近开发的Python库Jax实现了核心低级功能。通过将其应用于单个杂质Anderson模型的应用，为研究人员提供了一种灵活而强大的工具，可用于应对各种领域的多体量子系统的挑战，包括原子物理学，量子化学和凝结物理学。
带有光电反馈的基于激光的储层计算机的不对称性能
基于物理的神经形态计算是当前数字技术的有前途的算法，因为其能量效率，并行性的潜力和较大的带宽。在各种体系结构中，复发性神经网络（RNN）特别适合以频度依赖性（例如音频和视频信号）处理数据[？]。但是，他们解决特定任务的监督培训通常是数据密集型的，需要调整网络的互发矩阵，这是硬件实现的挑战。储层计算（RC）提供了一个框架来通过简化训练过程来克服此问题，从本质上讲，将RNN未经训练以及在结合RNN节点的瞬时响应的输出层上使用简单的lin-1 eR-ear回归[？？]。这些考虑因素通过使用七个技术平台（包括微电子学，旋转和光子学[？？]。在后一类中，已经提出了各种插曲[？ ]包括大规模的自由空间体系结构[？？？]，光反馈体系结构[？？？]和光子集成电路[？？]。这些物理系统已经在各种任务上证明了最先进的性能，包括非线性通道均衡，混乱的时间序列预测和语音识别[？]。]，其中一个物理非线性反馈体系结构依赖于时间延迟储层（TDRC）方法[？
带有电解器和氢燃料燃气轮机的集成电源系统的尺寸
摘要 — 本研究旨在确定由风力发电厂、电解厂、压缩机、储罐和氢燃料燃气轮机发电厂组成的供电系统的规模，以提供低碳电力。该系统具有可调度供电系统的优势，是实现电网灵活性所必需的。对于这种电对电系统，规模确定的目标是找到系统所有组件的最小功能尺寸。规模确定是针对 2021 年德国的情况进行的。考虑了两种系统规划：一种是需求仅由燃气轮机满足，风力发电厂专用于绿色氢气生产；另一种是风力发电厂生产氢气并满足需求，而燃气轮机完成平衡。我们还评估了系统的资本和运营成本，以及其用水量和土地足迹。计算得出的规模结果表明，使用综合方法进行规划以利用风力发电厂和燃气轮机之间的协同作用不仅可以降低成本、节省空间和节约用水，还可以避免系统规模过大。
使用带有可变形天花板的微设备来探测3D细胞骨料内的刚度异质性
摘要机械生物学领域的最新进展已导致开发了表征单细胞或单层机械性能并将其链接到其功能行为的方法。但是，仍然需要建立三维（3D）多细胞聚集体的联系，从而更好地模拟组织功能。在这里，我们提出了一个平台，以在一个可变形的微设备中启动并观察许多此类骨料。该平台由在3D打印的模具上铸造的单个聚二甲基硅氧烷片组成，并粘合到载玻片或盖玻片上。它由一个包含细胞球体的腔室组成，该腔室与流体独立的空气腔相邻。控制这些空气腔中的气压会导致房间天花板的垂直位移。该设备可以在秒钟到小时的时间尺度上以静态或动态模式使用，并且位移幅度从几µm到几十万微米。此外，我们通过比较不同级别的压缩级别的球体的图像相关性与有限元仿真来展示如何使用压缩方案来获得单个共培养球体内刚度异质性的测量。将细胞的标记及其细胞骨架与图像相关方法结合使用，以将共培养球体的结构与其在不同位置的机械性能相关联。该设备与各种显微镜技术兼容，包括共聚焦显微镜，可用于观察聚集体内单细胞和邻域的位移和重排。现在可以使用完整的实验和成像平台来提供多尺度的测量，这些测量将单细胞行为与聚集体的全局机械响应联系起来。
带有导电/密封故障的多孔介质的耦合HDG/DG方法
地下流动问题对于许多科学和工程领域（例如地球物理学，环境科学，碳氢化合物提取和地热能量生产）来说都是有趣的。断层是地质结构，是流离失所的不连续性。在地下流量问题中，故障可以充当流体流动的导管或障碍，具体取决于断层的渗透性。这些断层结构可能会导致流体流动的显着变化，因此了解断层的相互作用（作为导管或屏障），而流体流对于应用很重要。在本文的其余部分中，我们将指向导管（通常称为裂缝）是导致断层和障碍物作为密封断层的。在[27]中提出了带有导电和密封故障的地下流的数学模型。他们进一步分析了此问题的混合有限元方法。在这项开创性的工作后，文献中出现了许多关于离散的地下流动流的作品。其中包括杂化高阶方法[11]，内部惩罚不连续的盖尔金方法[25]，连续不连续的盖尔金方法[31]，一种杂交内部惩罚方法[23] [23]，一种混合的虚拟元素方法[5]，一种有限元方法[24]，一种杂物元素方法[9]杂物[9]杂物[9]，莫尔特（Mortar Arimation hybr A），效率分别效率[28]，效率分别效应[28]。 29]和有限体积方法[12]。在昏暗维域上定义了多孔 - 矩阵流的darcy方程。但是，故障中的流体流量被建模为（dim-1）维域上的流量问题。在本文中，为了离散这个跨二维问题，我们提出了一种耦合的双重混合混合杂交不连续的Galerkin（HDG）方法和内部罚款不连续的Galerkin（IPDG）方法。HDG方法最初是在[14]中引入的，是一种减少传统不连续Galerkin方法的计算成本的方法。这是通过以促进静态凝结的方式引入新面部未知数来实现的。在网格的（dim-1）维定义的这些新面孔的引入，以及它们与网格昏暗细胞上未知的细胞耦合的耦合，但是，也为处理缺陷流动流动的多孔 - 矩形问题的二维问题提供了自然框架。使用双重矩阵流的昏暗维数darcy方程是使用双
书籍（PDF） - 带有Python的高级定量经济学
1个正交预测及其应用5 1.1概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2关键定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3正交投影定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.4正式基础。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.6回归方。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.7正交化和分解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 1.8练习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18
