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无效的任务是消除效率低下和
无效的任务是消除物流行业中使用标准盒产生的效率低下和废物。多亏了我们创新的按需包装技术，在短短三年内开发了我们筹集了超过500万欧元的投资并建立了一支由20多名专业人员组成的团队，因此可以实时生产定制的盒子，完全适应每个单独的订单。这种方法不仅降低了废物和运营成本，而且还可以提高物流运营的可持续性。
研究静止状态的脑电图微骨与执行功能之间的关系：无效的发现
执行功能是人类认知的标志，并被定义为“高级认知过程，使个人能够在目标指导行为期间调节自己的思想和行动”（Friedman＆Miyake，2017年）。在处理新颖和复杂的任务或情况时，通常会被招募（Miyake等，2000），并依靠一组包括额叶和顶部区域在内的大规模功能性脑网络（Uddin，2021年）。在此注册报告中，我们建议研究静止状态（RS）EEG微骨和执行功能之间的联系。执行功能很难研究，因为它们涵盖了相互关联的大量认知功能，这意味着它们不能纯粹通过特定的认知任务进行研究。为了克服此任务杂质问题，已提出使用潜在变量分析，该分析仅捕获跨误解的共同方差（Friedman等，2008； Miyake等，2000）。在域中进行了一项高度影响的研究（Miyake等，2000）表明，执行功能可以分解为三个潜在变量：心理固定转换（“移动”），信息进行记忆中的更新和监测（“更新”）和抑制前体反应（“抑制profentent profent-tim-thimibi-timi-timibi-timi-timimi-tim-tim”）。在此模型中，已经选择了九项认知任务（每个潜在变量三个），并发现彼此之间较弱相关（R介于0.05和.34之间），而三个潜在变量彼此之间显示中等相关性（R介于.42和.63之间）。执行功能的神经底物已在很大程度上通过fMRI进行了研究。这些结果说明了执行功能既显示统一性和多样性的事实（Friedman＆Miyake，2017）。有趣的是，这种三因素模型显示出一些鲁棒性，因为它在健康的成人样本中多次复制（Karr等，2018）。Searching the Neurosynth database ( https://neurosynth.org/ ) with the separate terms “ executive functions ” , “ inhibition ” , “ shifting ” , “ working memory ” , returns overlapping sets of overlapping brain areas that include frontal areas (dorsolateral prefrontal cortex, anterior cingulate cortex, inferior frontal gyrus) and parietal areas （下顶叶，角回）（Uddin，2021），它是额叶 - 顶网络（FPN），执行控制网络（ECN）和显着性网络（SN）的一部分（Xu等，2020）。使用动态功能连通性（DFC）的研究表明，在执行功能任务（例如Stroop或n-背部）中，这些网络是动态调节的（Braun等，2015； Douw等，2016）。这些结果与最近假设神经灵活性的假设一致（即，大脑从一个状态变为另一种状态的能力）与认知表现有关（Hartwigsen，2018； Uddin，2021）。通过将RS期间fMRI DFC与各种认知功能任务的性能相关联，已进一步研究了这一假设（Zelazo，2006; Douw等，2016; Jia等，2014; Nomi等，2017）。综上所述，这些fMRI DFC研究表明，大脑网络动力学可能是认知性能的内在特征（Nomi等，2017; Uddin，2021）。除了fMRI外，EEG还提供了一种有趣的手段，可以捕获A
VISE：知识图完整性的验证和无效的符号解释
抽象知识图（kgs）自然能够捕获数据和知识的收敛性，从而使它们成为高度表达的框架，用于以连贯和互连的方式描述和集成异质数据。然而，基于开放世界假设（OWA），kgs中没有信息并不表示虚假或不存在；它仅反映了不完整。使用数值或符号学习模型，基于KG中现有的事实陈述来预测基于现有的事实陈述的新关系。最近，知识图嵌入（KGE）和符号学习在各种下游任务（包括链接预测（LP））中受到了相当大的关注。LP技术采用实体及其关系的潜在矢量代表来推断缺失的链接。此外，随着KGS产生的数据数量的不断增加，进行额外质量评估和验证工作的必要性变得更加明显。尽管如此，最新的kg完成方法在产生预测的同时未能考虑质量约束，从而导致建立有错误关系的kg。在医疗保健决策的背景下，准确的数据和见解的产生至关重要，包括诊断过程，治疗策略的制定以及实施预防措施。我们提出了一种混合方法，即Vise，该方法采用了符号学习，约束验证和数值学习技术的整合。Vise利用KGE捕获隐式知识并表示kg中的否定，从而增强了数值模型的预测性能。我们的实验结果证明了这种混合策略的有效性，该策略结合了符号，数值和约束验证范式的优势。VISE实施是在GitHub（https://github.com/sdm-tib/vise）上公开访问的。
在异质碳酸盐储层中通过机器学习改善渗透率预测：中新世无效的中新世，Ras Fanar Field，Suez of Suez of Suez，埃及
抽象预测和插值井之间获得3D分布的渗透性是用于保护模拟的具有挑战性的任务。无碳酸盐储层中的高度异质性和成岩作用为准确预测提供了重要的障碍。此外，储层中存在核心和井记录数据之间的复杂关系。本研究提出了一种基于机器学习（ML）的新方法，以克服此类困难并建立强大的渗透性预测模型。这项研究的主要目的是开发一种基于ML的渗透性预测方法，以预测渗透率日志并填充预测的对数以获得储层的3D渗透率分布。该方法涉及将储层的间隔分组为流量单位（FUS），每个储层单位都有不同的岩石物理特性。概率密度函数用于研究井日志和FUS之间的关系，以选择可靠的模型预测的高加权输入特征。已实施了五种ML算法，包括线性回归（LR），多项式回归（PR），支持矢量回归（SVR），决策树（DET）和随机森林（RF），以将核心渗透性与有影响力的孔集成与有影响力的孔原木以预测渗透率。数据集随机分为训练和测试集，以评估开发模型的性能。对模型的超参数进行了调整，以提高模型的预测性能。为了预测渗透率日志，使用了两个包含整个重点毒的关键井来训练最准确的ML模型，以及其他井来测试性能。的结果表明，RF模型优于所有其他ML模型，并提供最准确的结果，其中调整后的确定系数（R 2 ADJ）在预测的渗透率和核心渗透率之间的训练集为0.87，对于测试集，平均绝对误差和平均正式误差（MSSE）的平均误差和0.32和0.19和0.19和0.19和0.19，均为0.82。据观察，当在包含整个储层FUS的井上训练RF模型时，它表现出较高的预测性能。这种方法有助于检测井的孔原木和渗透率之间的模式，并捕获储层的广泛渗透率分布。最终，通过高斯随机函数模拟地统计学方法填充了预测的渗透率日志，以构建储层的3D渗透率分布。研究成果将帮助ML的用户对适当的ML算法做出明智的选择，以在碳酸盐储层表征中使用，以进行更准确的通透性预测，并使用有限的可用数据进行更好的决策。
可持续和表面无效的合成 -
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-pr0mc orcid：https：//orcid.org/0009-0006-2423-8357不受chemrxiv的同行评审的内容。许可证：CC BY-NC-ND 4.0
表征无效的能量条件
脑电图（EEG）是汉斯·伯格（Hans Berger）[1]开创的非侵入性神经形态，其中包括通过将电极放置在头皮上记录大脑的电活动。低成本，简单性和高时间分辨率（它很好地捕获了大脑活动动力学），使其受欢迎，并允许其在各种应用中使用。EEG确实在大脑研究中被广泛用于研究睡眠或癫痫。它也是脑部计算机界面（BCI）的中心，该受试者通过大脑信号与计算机相互作用。例如，这些可以用于控制外骨骼[2]或帮助机械通气[3]。本文专注于BCI，更专注于各种可能的范式中的两个：与事件相关的范围（ERP）和运动图像（MI）。ERP是大脑对某些刺激的特定时间锁定反应，例如灰烬[4]。鉴于大脑信号，目标是确定受试者是否暴露于刺激，即，发现特定时间锁定的响应在EEG记录中。关于MI，目标是认识到在运动皮层不同区域中表示的心理任务（作为手或脚运动）。在这两种情况下，BCI都归结为手头大脑信号的分类任务。各种方法
基于CRISPR的功能基因组学用于神经系统疾病 在双向脑计算机界面中，升华和无效的投影作为伪影刺激的伪影抑制方法
神经退行性，神经发育和神经精神疾病是最大的公共卫生挑战之一，因为许多人缺乏调整疾病的治疗方法。缺乏有效疗法的主要原因是我们对病因和细胞机制的有限理解。全基因组关联研究正在提供越来越多的疾病相关遗传变异的目录。下一个挑战是阐明这些变体如何引起疾病，并将这种理解转化为疗法。本综述描述了最近开发的基于CRISPR的功能基因组学方法如何发现神经系统疾病中的疾病机制和治疗靶标。使用CRISPR干扰（CRISPRI）和CRISPR激活（CRISPRA），可在实验疾病模型中使用细菌CRISPR系统来编辑基因组并控制基因的表达水平。这些遗传扰动可以在大规模平行的遗传筛选中实施，以评估人类细胞的功能后果。CRISPR筛选与诱导的多能干细胞（IPSC）技术相结合，该技术能够推导分化的细胞类型，例如神经元和神经胶质，以及来自从患者获得的细胞的脑器官。基于疾病相关的基因表达变化的基于CRISPRI/CRISPRA的建模可以确定因果变化。遗传修饰者筛查可以阐明疾病机制，细胞类型选择性脆弱性的因果决定因素，并确定治疗靶标。