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Circadiana使用曲唑酮和丙咪嗪的脑电图中的健康受试者
通过睡眠倾向测试（SPT研究了抗抑郁药曲唑酮和丙咪嗪对昼夜节律的影响；由35分钟的EEG记录在09：00，11：00，11：00，11：00，13：00，13：00，15：00，15：00，17：00，17：00）检查了睡眠潜伏期。受试者是11名健康的男性志愿者（平均年龄为23.6岁）。药物每天使用不活动的安慰剂作为对照，每天对单盲试验进行4次药物。药物的剂量为曲唑酮50-100毫克，丙咪嗪20-40毫克。我们讨论了使用相同的药物和剂量与大多数相同受试者的相同药物和剂量进行的循环节奏（涉及先前的polysomnograhy psg）研究。结果，SPT的平均睡眠潜伏期在09：00（p <0.1）（安慰剂）中最短，在11：00 p <0.05时，曲唑酮和13：00（在13：00）（没有显着）使用丙氨酸胺给药。这些结果表明两种药物都不会影响嗜睡。他们在白天（一天的节奏）上影响了昼夜节律。他们推迟了一天的节奏。一天节奏的延迟是由于曲唑酮造成的，不仅是由Trazodon给药本身引起的，而且还引起了前一天晚上PSG研究中获得的慢波睡眠的增加。和日节律延迟是由于丙咪嗪引起的，并且可能不仅是由丙咪嗪的给药本身引起的，而且还由慢波睡眠和REM睡眠的百分比降低，以及前一天晚上PSG研究中获得的REM潜伏期的增加。因此，我们得出的结论是，没有药物影响嗜睡的趋势，但确实影响了健康受试者的节奏。
格伦博格小学迁址报告。......
本报告概述了关于为 Glenboig 小学新建学校的法定公众咨询提案。如果获得批准，将举行法定咨询，所有法定咨询人、其他利益相关者和相关方将参与其中。该提案的主要原因是： • Glenboig 学区内的人口不断增长，这主要是由于社区发展区是北拉纳克郡这一地区住房的战略发展。现有的联合校区不足以为两所现有学校的预计学生人数提供足够的空间。 • 建议将学校设在现有学校西南和 Glenboig 路东侧的一块土地上（附录 2）。目前在 Glenboig 小学就读的学生将受益于一所新建学校的教育，这所学校可以提供更广泛的教育机会，规模也足以支持学习和教学。
开发可以轻松执行医学级脑电图测量的设备...
家庭脑电图服务的图像1。对患者的家庭脑电图测量的解释2。返回家中的患者带回家eeg设备3.检查如何使用患者检查如何使用随附的视频手册4。家庭EEG测量患者和家庭成员亲自安装设备并在家中测量脑电波（1-7天），并诊断为他们的大脑波（1-7天）。
国防部标准枪械术语（火炮）目录 NDS Y 0003B
3133 偏心螺钉式闭合装置 装弹孔与枪轴线处于同一位置，后膛环内的旋转中心与枪轴线偏心的一种安装在弹匣内并封闭枪管的闭合装置。通过旋转装载孔来打开腔室。用于外置冲锋枪等。
标量波计算的未来
随着技术继续以惊人的速度发展，计算的未来正在呈现令人兴奋的新维度。该领域最有前途和最有趣的新兴技术之一是标量波，这一概念挑战了传统的计算范式。标量波具有革命性计算、通信和各种其他应用的潜力，因为它具有即时数据传输、降低能耗和抗电磁干扰等优势。在本文中，我们将探索标量波的世界，并深入探讨其重塑计算未来的潜力。标量波，也称为纵波，是一种电磁波，在几个基本方面与传统的横波不同。横波沿垂直于其运动的方向振荡，而标量波沿其传播方向振荡。这一独特特性使它们与众不同，并提供了大量应用和优势。标量波最早由著名科学家詹姆斯·克拉克·麦克斯韦于 19 世纪中叶提出，但直到 19 世纪末 20 世纪初尼古拉·特斯拉的发现，标量波才开始受到重视。特斯拉对非赫兹波（即不受光速限制的波）的概念很感兴趣，他相信标量波可以提供革命性的可能性。然而，他的工作在很大程度上仍然不为人知，直到最近几年，这一概念才开始受到关注 [1]。
基于小波的特征提取及SVM分类
Pradesh) 摘要 本文探讨了使用小波变换技术在运动想象 (MI) 任务中对 EEG 信号进行特征提取和分类，重点关注事件相关去同步 (ERD) 和事件相关同步 (ERS) 现象。该研究强调了离散小波变换 (DWT) 相对于连续小波变换 (CWT) 的有效性，因为它在处理时间上更高效，并且能够紧凑地表示信号。根据能量压缩特性和捕获与 MI 相关的信号特征的能力对各种小波函数进行了评估，包括 Daubechies 和双正交小波。选择在近似带中表现出最高能量集中的小波进行进一步分析。使用这些选定的小波从 EEG 信号中提取特征，并使用统计和 (HoS) 度量（例如均值、方差、偏度和峰度）进行表征。然后使用这些特征来训练具有不同核函数的支持向量机 (SVM) 分类器。分类结果显示，小波 J db10 和 J bior6.8 的准确率最高，表明它们最适合 MI 任务中的 EEG 信号分析。研究结果表明，优化的小波特征提取与先进的机器学习技术相结合，具有提高脑机接口 (BCI) 系统分类性能的潜力。