XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System振荡周期
心脏周期难题：...
心脏生理学是健康科学本科课程课程中的基本学科，该课程使学生能够了解心血管器官的功能机制以及炎症血管疾病的生理病理学。心脏周期的难题是为了帮助学生理解和整合心脏正常和病理状态的形态和生理学概念。考虑到学生和教授对印刷难题的良好接受，其在线版本已被开发为数字教育工具。这项工作的目的是描述该教育游戏的在线数字版本的开发，并评估学生对数字游戏的学习效用的看法。数字版本是使用原始印刷心脏周期难题的数字和答案开发的，包括第1阶段和第2阶段，用三种语言：葡萄牙语，英语和西班牙语。数字版由不同大学机构的生理学教授进行验证测试。游戏的最终版本是在COVID-19大流行期间在健康领域的三个课程中的远程教学中使用的。使用调查分析了学生对游戏活动对他们学习的有用性的看法。本研究的参与者认为，在线数字版的心脏周期难题的活动对他们的学习很有用。
炒作周期评估...
随着越来越多的OEM将其策略转移到全电动车队，对电池供电的电动汽车的需求正在迅速增长。在电动汽车的性能，范围和价格方面，锂离子电池被认为是核心组成部分。自从锂离子电池的功能原理的发展以来，产品和相关的生产技术都已经显着发展。OEM，初创企业，设备供应商和汽车行业的其他参与者正在大力投资于各种技术的研究和开发，以改善电池作为产品及其生产。一个重要方面是实现可持续的电池生产。虽然定期宣布电池技术的突破，但技术的实际优点和潜力尚不确定，直到商业部署为止。本文的目的是系统地确定即将到来的突破并宣布创新，以提供有前途的电池技术的概述，公司应该专注于这些技术，以实现弹性和可持续的生产系统的规划。因此，采用Gartner后的炒作周期评估作为评估电池技术进行电动性和质量生产部署的潜在方法。首先，对电池技术领域的各种技术，创新，研究活动和公告进行了筛选，记录和分类，以概述产品和生产水平的当前发展状态。这包括电池设计和配置以及过程技术和生产系统的创新概述。随后，根据预定义的评估标准对这些技术进行评估，以便在炒作周期中对单个技术进行系统分类。结果是对可持续电池生产的新兴电池技术的合并概述，以及针对相关公司和利益相关者的进一步建议。
第一周期学位
1009816 GASTROENTEROLOGY 4 1 1009804 GENERAL PATHOLOGY 7 1 1009807 GENERAL PSYCHOLOGY 2 1 1009846 GENERAL SURGERY 7 2 1009821 HEMATOLOGY 3 2 1009781 HISTOLOGY 5 1 1009806 HISTORY OF MEDICINE 2 1 1011046 HOW TO READ A RESEARCH PAPER 1 1 1009819 HUMAN ANATOMY 3 1 1009724 HUMAN ANATOMY & ORGANOGENESIS 12 2 1009725人类生理学12 1 1009811传染病4 2 1009824内科4 1-2 1012141国际临床医学科学大会2 1 1009815实验室医学1 1009845上颌面外科手术2 2 1012470 1009829 MEDICAL TECHNIQUES 2 2 1009750 MEDICINE & SURGERY CLERKSHIP 1 (CLINICAL ROTATION 1) 6 2 1011736 MICROBIOLOGY 6 1 1009786 MOLECULAR BIOLOGY 3 1 1009742 MUSKOLOSKELETAL DISEASES 3 1 1009866 NEFROLOGY 4 1 1009818 NEUROLOGY 5 1 1009831 NEURORADIOLOGY 1 2 1009837 NEUROREHABILITATION 2 1 1009840 NURSING 2 1 1009785 OCCUPATIONAL MEDICINE 1 1 1009822 ONCOLOGY 4 2 1009841 OPHTALMOLOGY 3 2 1009842 OTOLARINGOLOGY 3 2 1009730 PHARMACOLOGY 9 2 1009836 PHYSIATRY 3 1 1009839 PLASTIC SURGERY 1 1 1009735 PSYCHIATRY 4 1 1009808 PSYCHOPHYSIOLOGY 2 1 1009784 PUBLIC HEALTH 1 1 1009830放射学5 2 1009823呼吸道疾病5 2 1009832风湿病学3 1 1010583缝合技术1 2 1009847胸外科2 2 2
人脑振荡作为个人大脑签名
图2确定主要的内在耦合模式（DOCM）。（a）用于识别两个AAL ATLAS ROI（左上额回，右额叶的右额回）之间使用的方法的示意图，以在静止状态MEG记录期间连续两个1 S滑动时间窗（t 1，t 2）。在此示例中，来自两个虚拟传感器的频带通信信号之间的功能相互依赖性通过虚拟相位锁定（IPLV）索引。以这种方式，在两个虚拟传感器之间计算IPLV，以用于相同频率振荡（例如δ至δ）或不同频率之间（例如δ至θ；潜在的内在耦合模式[PICM]）。使用替代数据进行参考的统计过滤来评估每个IPLV值是否与机会有显着不同。在t 1期间，DOCM反映了δ和α2振荡之间的显着相位锁定（由红色矩形表示），而在t 2期间，发现δ和θ振荡之间的主要相互作用。（b）左上额回和右上额回之间的DOCM爆发。可以认为此包装将DOCM系列中包含的“字母”分组，以形成神经”单词。”，代表许多DOCM的可能集成（Leinekugel等，2002）。
脑电图振荡相位的实时实现......
摘要：在实时闭环设置中使用脑电图 (EEG) 评估瞬时大脑状态是一个技术难题，因为需要预测未来信号来定义当前状态，例如瞬时相位和幅度。为了实时实现这一点，人们使用了传统的基于 Yule-Walker (YW) 的自回归 (AR) 模型。然而，采用自适应方法的闭环系统实时实现大脑状态相关的方法尚未被探索。我们的主要目的是研究使用基于自适应最小均方 (LMS) 的 AR 模型进行时间序列前向预测是否可以在实时闭环系统中实现。EEG 状态相关触发器与睁眼静息状态和视觉任务中的 EEG α 振荡峰值和谷值同步。对于静息和视觉条件，统计结果表明，所提出的方法成功地为所有参与者在 EEG 振荡的特定阶段提供触发器。这些单独的结果表明，基于 LMS 的 AR 模型已成功应用于针对特定 alpha 振荡阶段的实时闭环系统，并且可以用作传统和机器学习方法的自适应替代方案，且计算负荷较低。
大脑振荡及其对神经康复的影响
神经振荡，也称为脑波，是中枢神经系统（CNS）中的节奏或重复神经活动。振荡活性源自单个神经元或神经间相互作用。在单个神经元水平上，振荡可以作为静息电位的波动或动作电位的节奏而出现，这可以诱导突触后神经元振荡[1-3]。在神经集合的水平上，多个神经元的同步活性唤起了宏观振荡，可以在脑电图上观察到。宏观神经振荡通常是由可能影响多种神经元放电模式的神经内连接引起的。这些神经元之间的相互作用会在各种频带上引起振荡。
![arXiv:2211.16868v2 [physics.plasm-ph] 2022 年 12 月 1 日](/simg/c\ce384a13b3ef256272222c5f1b150892c944ca24.webp)
arXiv:2211.16868v2 [physics.plasm-ph] 2022 年 12 月 1 日
我们对超高强度激光辐照（∼ 10 20 W/cm 2 ）下多层靶中的恒容加热进行了计算研究。先前的研究表明界面处的离子加热增强，但代价是温度梯度较大。在这里，我们研究多层靶，将这种增强的界面加热扩散到整个靶，并找到使温度分布比单个界面更均匀的加热参数，同时仍超过非分层靶的平均温度。此外，我们发现了一种压力振荡，它会导致各层在膨胀和压缩之间交替，对加热没有有益的影响。基于此，我们推导出一个估计振荡周期的分析模型，以找到优化加热和温度均匀性的目标条件。该模型还可用于从振荡周期推断等离子体温度，振荡周期可通过 XFEL 探测等方式测量。
公告 第 29号 令和6年2月21日
2024年3月11日 — 5 特别注意事项 (1) 保养及检查 A. 所执行的项目为共通规格相关项目中所订明的每6个月及每年的检查，以及保养标准表及厂商所订明的特殊规格中所订明的消耗品及检查。
出版版本引用 (APA)：Xu, C.、Chang, D.、Fan, Y.、Ji, S.、Zhang, Z.、Lin, H.、Spencer, P. 和 Hong，
微波光子信号产生技术因其在宽带无线接入网、传感器网络、雷达、卫星通信、仪器仪表等领域的潜在应用而受到广泛关注。产生微波光子信号的技术可分为直接调制、光外差技术、外部调制、锁模半导体激光器、光电振荡器和一周期（P1）振荡[1]-[6]。采用外部光注入的半导体激光器可以表现出各种动力学状态，例如稳定锁定、P1振荡、二周期振荡、准周期振荡和混沌涨落。其中，P1动力学发生在稳定锁定被打破并且系统开始经历霍普夫分岔[7]时，其中会产生两个主频率，一个来自光注入，另一个是红移的腔频率。显然，利用P1动力学中两个主频率的拍频可以产生微波光子信号。与其他技术相比，基于 P1 振荡的微波光子信号产生具有许多优势，例如接近单边带 (SSB) 频谱、低成本、全光学元件配置以及远离其弛豫谐振频率的微波频率可广泛调谐 [8]，[9]。基于 P1 振荡的微波光子信号产生主要在以下几个方面进行研究：