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祖先信息1）替换（¼3.44）±如果农民希望公羊两者都繁殖羔羊以杀死屠宰和替换母羊羔羊，那么他们应该根据该指数选择RAM。该指数的大部分是羔羊生存能力的组合，屠杀的日子，编号羔羊出生和女儿牛奶。索引旁边的¼值表示从该RAM饲养的每个羔羊的利润差异。此¼值是跨品值，因此可以将不同的品种相互比较。2）末端（¼2.86）±如果农民希望只有公羊只繁殖羔羊以杀死屠宰，则应根据该指数选择RAM。该指数的大部分是羔羊生存能力和屠杀天数的组合。索引旁边的¼值表示从该RAM饲养的每个羔羊的利润差异。跨品值的此¼ydoxh lv an the ydoxh lv，因此可以将不同的品种彼此进行比较。3）羔羊的生存能力±这基于羔羊的易感性和羊羔的存活率对动物进行排名。该指数上的每个正百分点都是一个额外的羔羊，可以存活40天，反之亦然。4）屠杀天数±这对动物的遗传能力进行了排名。与该性状相关的指数表示与同一品种的其他动物相比，该公羊后代达到所需的屠宰体重所需的预测天数差异。5）编号对动物进行了对动物的排名。6）女儿牛奶±这与同一品种的其他动物相比，根据其女儿的预测挤奶表现对动物进行排名。
评估本格特松 (Pinus kesiya ...) 的有效性
摘要 即使在今天，许多农村和偏远社区仍然无法获得安全的饮用水，而这是每个人的基本权利。为了解决这个问题，研究了本格特松树 ( Pinus kesiya ) 木质部作为井水可持续过滤方法的有效性。测试了过滤和未过滤的深井水的物理和化学性质：使用五合一电子水质测试仪测试总溶解固体 ( TDS ) 和电导率，使用 pH 试纸测试 pH 值。另一方面，分别使用倾注板法和多管发酵技术测试微生物指标，例如异养菌平板计数 (HPC) 和总大肠菌群计数。将两个水样的性质相互比较并与可接受值进行比较。结果表明，两个水样的 TDS 和 pH 值均在可接受水平内。值得注意的是，本格特松树木质部在过滤深井水方面非常有效，可将 TDS（M=84.7，SD=7.50）、电导率和 HPC（M=325，SD=31.1）降低到可接受的水平，而不会影响 pH 值，但在去除大肠菌群等微生物方面效果有限。此外，它每小时可以过滤 52.9 毫升深井水。总体而言，结果表明本格特松树木质部具有显著改善深井水质的潜力。虽然这些发现凸显了本格特松树木质部在解决特定物理水质参数方面的潜力，但仍需要进一步研究以增强其在过滤大肠菌群方面的整体水处理能力，并探索其在不同水质条件下的适用性。
脂质体对市场认可为药品的表征：分析方法，准则和标准化方案
脂质体是纳米大小的基于脂质的囊泡，其药物输送能力广泛研究。与标准携带者相比，它们具有更好的特性，例如改善现场靶向和药物释放，保护药物免受降解和清除的保护以及较低的毒性副作用。目前，科学文献对基于脂质体的系统进行了丰富的研究，而EMA和FDA已授权了14种类型的脂质体产品，而许多其他脂质体产品已获得国家机构的批准。尽管在过去的二十年中，人们对纳米构造和纳米医学的兴趣稳步增长，但由于纳米系统表征的内在复杂性，调节和标准化其发展和质量控制的所有阶段和质量控制的所有阶段仍然严重不足。在缺乏强大和标准化的方法（2型文档）的同时，已经提出了许多纳米系统研究指南（脂质和非脂质系统）的指南。因此，正在使用广泛的技术，AP PRACHES和方法论，从而产生可变质量的结果，并且很难相互比较。此外，此类文档通常受到更新的约束，并重写进一步使主题复杂化。在这种情况下，这项工作的目的是弥合脂质体表征的差距：此处据报道，适合脂质体特征的最新标准化方法（与Corre Sponding 2型文档有关），并以短暂而务实的方式进行了修订，重点是为阅读器提供艺术状态的实用背景。特别是，本文将对开发的方法进行重音，以评估脂质体市场认可所需的主要关键质量属性（CQA）。
基于脑电信号自动情绪识别的定制二维 CNN 模型
摘要：脑电图 (EEG) 信号中的自动情绪识别可视为脑机接口 (BCI) 系统的主要组成部分。在过去的几年中，许多该方向的研究人员提出了各种从 EEG 信号中自动分类情绪的算法，并取得了令人鼓舞的成果；然而，缺乏稳定性、高误差和低准确度仍然被认为是这项研究的主要差距。为此，获得一个具有稳定性、高精度和低误差前提的模型对于自动分类情绪至关重要。在本研究中，提出了一种基于深度卷积神经网络 (DCNN) 的模型，该模型可以高可靠性地从基于音乐刺激的 EEG 信号中分类出三种积极、消极和中性情绪。为此，在志愿者听积极和消极音乐以刺激情绪状态时，收集了一个全面的 EEG 信号数据库。所提出的模型的架构由六个卷积层和两个完全连接层的组合组成。本研究研究了不同的特征学习和手工特征选择/提取算法，并相互比较了它们对情绪的分类。所提出的两类（正面和负面）和三类（正面、中性和负面）情绪分类模型的准确率分别为 98% 和 96%，与之前的研究结果相比，这一结果非常有希望。为了更全面地评估，所提出的模型还在噪声环境中进行了研究；在各种不同的 SNR 下，分类准确率仍然大于 90%。由于所提出的模型性能高，它可以用于脑机用户环境。
空间栖息地ECLSS的资源分配算法
随着太空栖息地的复杂性和与地球的距离增加，需要新的方法来处理意外干扰，以保证机组人员的安全和系统性能。这项工作开发了一种实施资源分配算法的方法，以管理环境控制和生命支持系统的子系统。开发了一种算法来控制氧气生成组件 (OGA)，同时对尿液处理器组件 (UPA) 产生各种干扰。在使用该算法和不使用该算法的情况下，对栖息地系统的弹性进行了评估和评价。为了测试该方法的有效性，在有限的用例中实施了该方法，针对 UPA 中的 100 种不同类型的退化。退化基于国际空间站提供的可用数据。进行优化过程以找到对 OGA 的最佳控制。然后将具有最佳控制的栖息地的性能与基线基于逻辑的控制器进行比较。为了在发现故障时自动执行子系统控制以最大程度地提高生命支持系统的整体弹性，三种监督机器学习算法（高斯过程、随机森林和 XG Boost）针对优化数据进行训练，并相互比较其准确性。尽管 UPA 性能下降对全体机组人员安全影响不大，但我们发现最佳 OGA 控制的弹性中位数增加量是逻辑控制器的弹性中位数下降量的 14 倍。根据故障场景对弹性改进进行了额外的分析和比较。在三种机器学习算法中，XG Boost 被确定为在这些情况下近似优化器表现最好的算法，R 2 值为 0.84。
基于硬件行为指纹识别相同单板计算机的方法
单板设备的连接性和资源受限性为影响物联网 (IoT) 场景的网络安全问题打开了大门。最重要的问题之一是存在未经授权的 IoT 设备，它们试图通过使用相同的硬件和软件规格冒充合法设备。这种情况可能会在 IoT 场景中引发敏感信息泄露、数据中毒或权限提升。将行为指纹识别和机器/深度学习 (ML/DL) 技术相结合是一种很有前途的方法，可以通过检测制造缺陷产生的微小性能差异来识别这些恶意欺骗设备。然而，现有的解决方案不适用于单板设备，因为它们没有考虑硬件和软件限制，低估了指纹稳定性或上下文变化等关键方面，也没有探索 ML/DL 技术的潜力。为了改进它，这项工作首先确定了单板设备识别的基本属性：唯一性、稳定性、多样性、可扩展性、效率、稳健性和安全性。然后，一种新方法依靠行为指纹识别来识别相同的单板设备并满足先前的属性。该方法利用系统的不同内置组件和 ML/DL 技术，将设备内部行为相互比较，以检测制造过程中发生的变化。该方法验证已在由 15 个相同的 Raspberry Pi 4 Model B 和 10 个 Raspberry Pi 3 Model B + 设备组成的真实环境中进行，使用 XGBoost 模型获得 91.9% 的平均 TPR，并通过在评估过程中设置 50% 的阈值实现对所有设备的识别。最后，讨论将提出的解决方案与相关工作进行了比较，强调了未满足的指纹属性，并提供了重要的经验教训和局限性。
海岸工程
有许多可用于科学和工程目的的模型，它们以数字方式模拟近岸流体动力学和相应的形态演变。然而，这些模型在需要校准的物理过程的参数化中包含了可调系数，因此仍有通过纳入额外物理来改进的空间。XBeach 就是这样一个模型，它可以根据观察结果进行适当的校准，从而模拟风暴期间的侵蚀。模拟的沉积物输送，尤其是沿岸方向的输送，对可调系数很敏感，其优选值是针对特定地点和事件的。在这里，通过将一维（沿岸）深度平均模拟与大西洋海滩上的波浪、洋流和沙洲迁移的观测结果进行比较，研究了 XBeach 的技巧。系数校准提高了计算结果与观测到的波高、离岸平均洋流（暗流）、波轨道速度三阶矩（倾斜度和不对称性）以及陆上/离岸沙洲迁移的一致性，尽管建议的系数值取决于所使用的参数化。例如，与使用默认的常数系数值相比，加入可变破碎波滚轮能量模型可以更准确地预测暗流。使用校准的滚轮系数和相应的暗流，XBeach 模拟了观测到的沙洲离岸迁移。XBeach 的向岸输送由非正弦波轨道速度驱动，系数的建议值取决于用于估计偏度和不对称性以及相关输送的参数化，以及入射波条件。XBeach 计算的跨岸沉积物输送率与基于实验室实验的常用沉积物输送公式估算的速率进行了比较。相互比较表明，使用比默认值大 3 到 4 倍的波浪诱导向岸输送参数至少可以部分弥补 XBeach 缺乏底边界层流驱动的向岸输送。
根据...
摘要在本研究中，新发现揭示了图理论的全球脑连通性测量和认知能力之间的密切关联，即管理和调节健康成年人的负面情绪的能力。的功能性大脑连通性措施已经从四个组中的眼睛闭合和闭上静止状态的脑电图记录中进行了估计，其中包括使用相反的情感调节策略（ERS）的个人：而20个人通常会使用两种相反的策略，例如反思和认知分散分心，例如20个不使用这些不使用这些策略的人，其中包括20组，其中包括2N组成的组合。在第三组和第四组中，有一些匹配的人，他们经常一起使用表达性抑制和认知重新评估策略，并且从不使用它们。eeg的测量值和个人的心理测量分数均从公共数据集柠檬下载。由于它对体积传导不敏感，因此已将定向转移函数应用于62通道记录，以在整个皮质上获得皮质连通性估计。关于良好定义的阈值，连接性估计已转换为二进制数字以实现大脑连接工具箱。通过统计逻辑回归模型和由频率频段特定网络驱动的深度学习模型相互比较，这些模型参考了大脑的隔离，集成和模块化。总体结果表明，在分析全频段（0：5 45 Hz）EEG时获得了96.05％（第一比第二）和89.66％（第3与第四）的高分类精度。总而言之，负面策略可能会破坏隔离和整合之间的平衡。尤其是图形结果表明，经常使用反刍会导致参考网络弹性的分类性下降。发现心理计量评分与全球效率，局部效率，聚类系数，透射率，传递性和分类性的大脑网络度量高度相关。
稳健的质量指标。如何测量过程能力。
简介 我们的生活被各种指标所包围，这些指标旨在衡量我们是否健康或生病、我们的体重是否正常、科学成果是否达到要求的水平、作为教师所取得的成就是否符合质量标准等。指数是一种统计测量，旨在显示变量或一组变量相对于某个特征的变化。指数的使用在所有科学中都很常见，其主要功能是将个体或变量相互比较。在经济领域，犯罪指数被广泛使用，以及众所周知的基尼指数，它可以衡量人口的财富集中程度，通常伴随着所谓的洛伦兹曲线。另一个广泛使用的指数是拉斯佩雷斯指数，该指数可以根据同一研究年份的价格评估当年的消费量，也是西班牙国家统计机构（INE）在编制消费者物价指数时使用的指数。与其发现者相关的其他指数有 Paasche、Fisher、Drovisch-Bowley、Edgeworth-Marshall、Drovisch-Bowley 或 Wlach。一些索引很早就已引入，并且随着使用已成为许多环境中日常管理的一部分。一个例子就是所谓的身体质量指数（也称为凯特莱指数，以纪念它的发现者），它是患者体重（以千克为单位）与身高平方（以米为单位）之间的商。对于通过变量进行质量控制的情况（这将是本文要探讨的主题），这些指标可以测量某个过程是否有能力，将变异性（以 6 倍标准差的函数来衡量）与规格（通常由客户设定）联系起来。统计质量控制中的能力指数如上一节所述，指数的使用在任何情况下都很常见，但毫无疑问，它在统计过程控制中具有重要意义：它们被称为能力指数。过程能力评级 (PCR) 是一个数值，它能够判定某个过程是否有能力。解释它们的方式通常是，这些指数的较大值将使流程能够生产出符合客户要求的物品。不幸的是，关于数据的传统假设（例如正态性或独立性）在许多现实世界的情况下经常被违反，并且传统指标在这些情况下无效。因此，在
欧洲创新记分牌2024
1。执行总结6 2。引入欧洲创新记分牌11 2.1。EIS如何帮助用户理解创新的性质和影响？12 2.2。EIS如何衡量创新？13 2.3。如何解释EIS结果？14 3。欧盟成员国在创新方面的表现如何？16 3.1。创新群体的组成和特征是什么？17 3.2。欧盟成员国如何相互比较？18 3.3。欧盟成员国在创新维度上有何不同？20 3.4。创新组如何在每个维度和随着时间的流逝中表现？35 3.4.1欧盟创新绩效，维度35 3.4.2随着时间的推移创新绩效的差异36 3.4.3创新绩效中差异的差异41 3.5。与邻国相比，欧盟成员国的表现如何？43 3.6。与欧盟相比，邻国的优点和劣势是什么？46 4。欧盟的总体表现如何？48 4.1。与往年相比，欧盟的创新能力是什么？49 4.2。欧盟与其全球竞争对手相比如何？52 4.3。与全球竞争对手相比，欧盟的优点和劣势是什么？57 5。浏览创新景观：过去，现在和未来的观点63 5.1。回去64 5.2。期待65 6。国家概况67阿尔巴尼亚68奥地利69波斯尼亚和黑塞哥维那70比利时71比利时71保加利亚72瑞士73塞浦路斯73塞浦路斯74捷克共和国75德国75德国76丹麦76丹麦77爱沙尼亚77爱沙卢森堡89拉脱维亚90摩尔多瓦91黑山92北马其顿93马耳他94荷兰95挪威96 Poland 97 Poland 97葡萄牙98罗马尼亚99塞尔维亚100瑞典101 Slovenia 101 Slovenia 102 Slovakia 102 Slovakia 102Türkiye104 104