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使用光合微生物的废水处理 cómola inteligencia人工puede ayudar a de la de la Diabetes tipo ii en 基于生物活性涂层的生物过滤，以减少室内空气voc diseño，desarrollo yestaruacióndeun sistema de un sistema脑电脑界面（BCI）basado en稳态视觉诱发电势（SSVEPS）
摘要：废水主要根据其生产来源分类为国内，工业和农业工业。Piggery废水（PWW）是一种牲畜废水，其特征是其高浓度的有机物和铵，以及其异味。传统上，PWW在开放的厌氧泻湖，厌氧消化器和活化的污泥系统中进行了处理，这些污泥系统分别表现出较高的温室气体排放，有限的养分清除和高能量消耗。光合微生物可以以低运营成本和碳，氮和磷的能力恢复，可以在工程光生反应器中支持可持续的废水处理。这些微生物能够通过光合作用过程吸收太阳照射，以获得能量，该能量用于其生长以及相关的碳和养分所吸收。紫色的亲子细菌（PPB）代表了自然界中用途最广泛的代谢的光合作用微生物，而微藻是近年来最研究的光合微生物。本综述描述了使用光合微生物（例如PPB和微藻）的水浸处理处理的基本原理，对称性和不对称性。还讨论了主要的光生物反应器配置以及PPB和微藻生物量量化策略的潜力。
diseño，desarrollo yestaruacióndeun sistema de un sistema脑电脑界面（BCI）basado en稳态视觉诱发电势（SSVEPS）
摘要：随着电动机的发展，电动汽车电池和电子设备中使用的关键材料往往会变得稀缺。这项工作旨在通过使用定量和定性指标通过书目计量和系统评价来分析电动汽车供应链的最先进，以找到代表供应链风险的关键点，并应集中于并确定进一步研究的趋势。在BiblioMetrix软件的支持下进行了文献计量审查。使用Prisma方法进行系统审查。文献计量分析表明，与电动汽车相关的成本以及与供应链可持续性和透明度有关的研究的重要性。尽管在考虑作者的关键词分析时，供应链中的风险管理似乎相对较少，但系统的综述表明，此过程是研究最多的主题。即便如此，原材料供应还是最关注的主题，然后是环境影响评估和成本分析。也有一些研究旨在实现竞争力并分析生态正确的实践。电池是研究最多的组件，但是必须分析其他组件，以寻求与传统车辆相关的更大竞争力。
大脑 - 计算机界面基于稳态视觉诱发电势，使用轮椅控制的快速响应代码模式
摘要：大脑 - 计算机界面（BCIS）广泛用于严重身体残疾患者的控制应用中。一些研究人员的目的是开发实用的脑控制轮椅。基于稳态的视觉诱发电势（SSVEP）的现有脑电图（EEG）基于BCI是为了控制设备控制的。这项研究利用了可靠的现有系统的快速响应（QR）代码视觉刺激模式。使用提出的带有四个可振动频率的视觉刺激模式生成四个命令。此外，我们采用了SSVEP特征提取的相对功率谱密度（PSD）方法，并将其与绝对PSD方法进行了比较。我们设计了实验来验证所提出系统的效率。结果表明，所提出的SSVEP方法和算法在实时处理中产生的平均分类精度约为92％。对于通过基于独立的控制模拟的轮椅，提议的BCI控制需要比键盘控制的时间大约五倍以进行实时控制。使用QR码模式的建议的SSVEP方法可用于基于BCI的轮椅控制。然而，由于长期连续控制，它因视觉疲劳而受到影响。我们将在严重的身体残障人士中验证和增强拟议的轮椅控制系统。
Bragg从随机电势-CIQM
单色光或进入特定周期性培养基的物质波显示出尖锐的bragg散射到特定的角度。然而，随机干扰完美的晶格位置会导致布拉格峰之间的弥散散射。随着分散体的增加，弥散散射最终占主导地位，最后，布拉格峰消失了。弥散散射是结构化的，在介质中揭示了相关性。例如，用于在水中X射线散射[1,2]，可见光在单分散聚苯乙烯珠的无序堆积中的散射[3,4]，这对相关函数具有宽峰，具有特征长度尺度，这又在结构函数中产生宽峰。在无序培养基的研究中，布拉格峰与周期性结构有关[5,6]。但是，没有预期的是，在任何规模上没有完美顺序的随机介质可以产生尖锐的散射角度，但我们在这里报告了这样的情况。对于我们选择的潜力，空间自相关函数具有宽峰，因为原子对相关函数在水中，但散射角度仍然非常清晰。这很令人震惊；下面定义的随机电势中的散射就像是在周期性电势中的布拉格散射，而不是相关液体中的散射。最接近的类似物（尽管不是完美的类似物）是粉末衍射，许多随机定向的微晶被密切包装。下面定义的电势没有这样的“微晶”，但它具有bragg峰。但是，散射的时间演变与Fermi的黄金法则不兼容，如下所述。我们通过检查电势的傅立叶成分来计算散射矩阵元素或等效地来解释这一惊喜。我们考虑以下形式的随机电势
三孔电势中相互作用玻色子系统的量子古典对应关系
我们研究了在倾斜的三孔中相互作用的实验可访问系统的量子古典相关性。通过半经典分析，我们可以更好地了解量子系统的不同阶段，以及如何用于量子信息。在可集成的极限中，我们对半经典哈密顿量的固定点的分析揭示了与二阶量子相变相关的关键点。在不可整合的域中，系统伸出了交叉。取决于议会和数量，量子古典作用可容纳很少的玻色子。在某些参数区域中，基态对反应强度（倾斜度振幅）的变化（高度敏感）的稳定性（高度敏感），这可能用于量子信息协议（量子传感）。
使用稳态视觉诱发的电势估计一组个人在电影筛选过程中的情绪唤醒变化
神经科学是神经科学的新兴学科，旨在通过分析一组观众的大脑活动来提供新的效果技术。几项神经科学研究试图在电影筛选过程中跟踪精神状态的时间变化；但是，仍需要开发有效和鲁棒的脑电图（EEG）特征，以精确地跟踪大脑状态。本研究提出了一种新的方法，用于通过采用稳态的视觉诱发潜力（SSVEP）来估计电影筛选期间一组个体的情绪唤醒变化，这是通过定期视觉刺激的表现引起的广泛使用的EEG响应。先前的研究报告说，每个个体的情绪唤醒调节了SSVEP响应的强度。基于这种现象，电影剪辑被叠加在背景上，以特定的频率引起了SSVEP响应。向六名健康的男性参与者提供了两个情感上引起的电影剪辑，而从枕骨通道记录了脑电图信号。然后，我们调查了引起较高SSVEP响应的电影场景是否与在单独的实验性会话中被评为37位观众最令人印象深刻的场景的电影相吻合。我们的结果表明，在六个参与者中平均的SSVEP响应可以准确地预测每部电影的整体印象，并通过更大的个体进行评估。
尼泊尔中多余水电的绿色氢电势
全球能源相关的碳排放量在2018年达到33.1吉龙的His-toric High。所有化石燃料的排放都增加了：仅电力部门就占排放增长的近三分之二[1]。增加的碳排放导致温度升高，预计在2100年的工业前水平高1.5 c。为了限制这种温度升高，到2030年，从2010年开始，全球排放量可能会下降约45％，到2050年达到净零[2]。氢（H 2）是一种替代能量载体，最高的热量为120 E 142 MJ/kg，而44 MJ/kg的汽油和20 mj/kg的煤[3]。世界上大多数国家都集中在绿色氢技术上，以减少行业，运输和商业部门的碳排放。到2050年，预计绿色氢的目标是超过5.4亿吨，仅运输部门就造成了1.54亿吨总份额[4，5]。在自然界中没有自由地发现氢，但可以从各种主要能源（例如生物量和化石燃料）以及次要能源（例如太阳能，风能和水力发电）等二级能源产生。生产的氢可以用作广泛的最终使用转换过程（例如电力，移动性，工业和建筑物）的燃料[6]。氢被认为是接近零的碳发射能载体；但是，通常基于
波罗的海状态的热泵电势
本章概述了与波罗的海地区相关的先前项目的建模结果。对当前建模热泵性能和投资的方法进行了简要描述，而该项目的建模方法已详细介绍。详细描述了对波罗的海区域的能量系统进行建模的结果。基于社会经济分析，探索了波罗的海能源系统未来发展的各种可能场景，直到2050年。结果的重点是用于实施大型热泵和用于此的热源的实施。结果可用于了解将来可以安装多少个热泵，以及哪些热源与使用最相关以及在哪个地区供暖区域。