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NTU新加坡科学家发明“智能”窗口材料...
新闻新加坡新闻稿，2021年11月9日，新加坡新加坡科学家发明了“智能”窗户材料，该窗口材料不阻止射线，而不会阻止由Nanyang Technological University，新加坡（NTU Singapore）的科学家领导的国际研究团队（NTU Singapore）发明了一种“智能”窗户材料，该窗口材料可以控制热量传播视图，而无需阻止能量，可以削减能源，从而削减所需的能量，以冷却和热温造型和热温和加热。由NTU研究人员开发的，这是在开关闪烁下运行的电力（EC）窗户的新能量材料，旨在阻止红外辐射 - 这是阳光发出热量的主要组成部分。新材料具有专门设计的纳米结构，包括高级材料，例如二氧化钛（TIO 2），钨三氧化钨（WO 3），近代niobium（ND-NB）和TIN（IV）氧化物（IV）氧化物（SNO 2）。复合材料旨在涂在玻璃窗户面板上，当电力激活时，用户将能够“打开和关闭”红外辐射通过窗户的传输。根据实验模拟而没有通过窗户损害观点，该发明与ACS Omega期刊的前封面旁边有70％，因为它可通过可见光的90％传递。该材料在调节热量方面的有效性也比市售的电致变色窗口高约30％，并且由于其耐用性而更便宜。对当前电致色素（EC）窗户电染色窗的改进是当今“绿色”建筑物中的常见功能。使用时会变得有色，从而减少进入房间的光线。
时间窗口长度对基于EEG的情绪识别的影响
摘要：听觉稳态反应（ASSR）是几种神经系统和精神疾病的转化生物标志物，例如听力损失，精神分裂症，双相情感障碍，自闭症等。ASSR是正弦脑电脑术（EEG）/磁脑电图（MEG）反应，该反应是由定期呈现的听觉刺激引起的。传统频率分析假定ASSR是一种固定响应，可以使用线性分析方法（例如傅立叶分析或小波）进行分析。然而，最近的研究报告说，人类的稳态反应是动态的，可以通过受试者的注意，清醒状态，精神负荷和精神疲劳来调节。由于三角乘积 - 和-SUM公式，在测得的振荡响应上的振幅调制可能会导致光谱宽或频率分裂。因此，在这项研究中，我们通过规范相关分析（CCA）和Holo-Hilbert光谱分析（HHSA）的组合分析了人类的ASSR。CCA用于提取相关的信号特征，HHSA用于将提取的ASSR响应分解为振幅调制（AM）组件（AM）组件和频率调制（FM）组件，其中FM频率代表快速变化的Intra频率，AM频率代表慢变化的频率。在本文中，我们旨在研究37 Hz稳态听觉刺激中ASSR响应的AM和FM光谱。与HHSA，37 Hz（基本频率）和74 Hz（第一个谐波频率）的听觉响应都成功提取。二十五个健康的受试者，并要求每个受试者参加两个听觉刺激课程，包括一个右耳和一个左耳和一个左耳的单膜稳态听觉刺激。检查AM光谱，37 Hz和74 Hz听觉响应均由不同的AM光谱调节，每个光谱至少具有三个复合频率。与传统的傅立叶光谱的结果相反，在37 Hz处看到频率分裂，并且在傅立叶光谱中以74 Hz的形式遮盖了光谱峰。所提出的方法有效地纠正了随时间变化的幅度变化而导致的频率分裂问题。我们的结果已验证了HHSA作为稳态响应（SSR）研究的有用工具，以便可以避免传统傅立叶频谱中振幅调制引起的误导或错误解释。
神经种群在其时间接收窗口的大小上
长阅读的RNA测序可以在单个转录物同工型的分辨率下对RNA修饰，结构和蛋白质相互作用位点的映射。要了解这些RNA特征的功能，在转录组和基因组注释（例如开放式阅读框架和剪接连接）的背景下对它们进行分析至关重要。为了实现这一目标，我们开发了R2Dtool，这是一种生物信息学工具，将转录映射的信息与转录本和基因组注释集成在一起，从而允许同工型分辨分析和RNA在其基因组上下文中的RNA特征的图形表示。我们说明了R2Dtool使用同志数据集成和加速RNA特征分析的能力。R2DTOOL促进了替代转录本同工型的综合分析和解释。R2DTOOL促进了替代转录本同工型的综合分析和解释。
基于傅里叶的替代模型中的窗口补偿...
摘要 — 本文展示了如何在每次相位随机化之后添加第二步窗口来降低基于傅里叶的替代分析中的错误拒绝率。窗口技术减少了傅里叶级数中周期性扩展数据序列边界处的不连续性。然而，它们增加了时间域非平稳性，从而影响替代分析。这种影响对于短低通信号尤其成问题。将相同的窗口应用于替代数据允许具有相同的非平稳性。该方法通过蒙特卡罗模拟在 1 阶自回归过程零假设上进行测试。以前的方法无法同时对左侧和右侧测试产生良好的性能，对双边测试更是如此。结果表明，新方法对于单侧测试和双边测试都是保守的。为了证明所提出的窗口方法在现实环境中是有用的，在这篇扩展论文中，它被应用于 EEG 诊断问题。数据集包含 15 名受试者的 EEG 测量数据，这些受试者分为三组：注意力缺陷障碍主要为多动冲动型 (ADHD)、注意力缺陷障碍主要为注意力不集中型 (ADD)；焦虑症和注意力脆弱型 (ANX)。统计和机器学习 (朴素贝叶斯) 方法均被考虑。平均短窗口 SA (MSWSA) 被用作信号特征，并研究了其相对于窗口系统的性能。主要发现是：(i) MSWSA 特征对于 ADD 的变异性小于对于 ADHD 或 ANX 的变异性，(ii) 所提出的窗口方法降低了 SA 特征的偏差和非正态性，(iii) 使用所提出的方法和朴素贝叶斯分类器，通过留一交叉验证将 ADD 与 ADHD 和 ANX 区分开来的成功率为 93%，以及 (iv) 如果没有所提出的窗口系统，新特征不可能产生有趣的结果。
糖尿病眼睛：通往心脏和血管系统的窗口
在各种人群中研究了DR和心血管发病率与死亡率之间的关联，如表1所示。20多年前，弗雷明汉心脏和眼睛的研究表明，DR与普遍的心血管疾病有关[3]。随之而来的流行病学研究表明，糖尿病患者患有视网膜病变的冠心病风险增加，有些人报告了冠心病的风险增加，同时控制了混淆风险因素[4-6]，而另一些人则暗示DR与CHD的关联主要是由于共同的风险因素[7-9]。在社区中的动脉粥样硬化风险（ARIC）研究中，通过标准化视网膜照片而不是基础镜检查来评估DR的发生，DR与出现的CHD的风险更高，致命的CHD风险高三倍，与Glycemic Pemical水平，心血管疾病，
生物技术的经济潜力：机会的挑战和窗口
摘要。生物技术正在成为一种变革力量，具有重塑行业和经济的潜力。本文深入研究了生物技术的经济潜力，并探讨了它们所面临的挑战和机遇。该分析源于生物技术研究和应用的当前全球趋势，创新和进步。它还解决了生物技术在各个部门的经济影响，包括医疗保健，农业，能源和环境。该研究强调了生物技术行业面临的关键挑战，例如监管障碍，道德问题和知识产权问题，并提出了克服这些障碍的策略。此外，它通过生物技术创新确定了经济增长和可持续性的机会之窗。本文结束了，强调需要进行战略投资，跨学科合作以及具有前瞻性的政策，以释放生物技术的全部经济潜力并促进全球繁荣。
适用于动态窗口方法的速度障碍法
该论文项目是视觉行为实习的一部分。该公司旨在生产用于机器人技术的计算机视觉模型，从而帮助机器通过相机眼更好地了解世界。图像具有深度学习模型能够提取的许多功能：可导航区域，深度推理和对象检测。最近进步的示例是筏立体模型[1]，从立体声图像推断或完善深度特征，或端到端对象检测模型DETR [2]。自主导航领域可以从这些高级功能中受益，以提出更好的路径计划方法。特别是，要帮助在人拥挤的环境中部署地面机器人，机器人行为不仅必须安全，而且还必须看起来很聪明，以激发信任。本文使用来自速度障碍方法[4]启发的评分函数[4]提出了基于动态窗口方法[3]的局部路径计划者，以便从第一个的灵活性和第二个的长期预期中受益。与DW4DO方法启发的较密切的策略相比，提出的方法可以通过长期将机器人设置在安全轨道上，而不会增加达到位置目标的时间[5]。这提高了机器人应对几个移动障碍并避免参与已经占领的走廊的能力。本论文中产生的代码使用ROS和凉亭模拟器，可在以下GIT页面https://github.com/flocoic oi/fc_thesis以及最小的指令中运行安装并开始快速运行演示。
螺栓：fused窗口变压器用于fMRI时间序列分析
深度学习模型在分析高维功能MRI（fMRI）数据的分析方面已使性能飞跃。然而，许多以前的方法对各种时间尺度的上下文表示次优敏感。在这里，我们提出了螺栓，这是一种血氧级依赖性变压器模型，用于分析多变量fMRI时间序列。螺栓利用一系列具有新型融合窗户注意机制的变压器编码器。编码是在时间序列中的时间段窗口上执行的，以捕获本地表示。为了暂时整合信息，在每个窗口中的基本令牌和来自相邻窗口的边缘令牌之间计算跨窗口的注意力。逐渐从局部到全球表示，窗口重叠的程度以及在整个级联反应中的数量逐渐增加。最后，一种新型的跨窗口正规化用于整个时间序列的高级分类特征。大规模公共数据集的全面实验证明了螺栓对最新方法的出色性能。此外，解释性分析是为了确定有助于建模决策最大程度贡献的具有里程碑意义的时间点和区域，证实了文献中突出的神经科学发现。
氮化物和碳化物钯纳米粒子用于定向催化的操作窗口
碳通过晶格逐渐溶解，最初形成亚表面，最终形成块状碳化物相。[12,29] 对于炔烃半加氢反应，PdC x 相通过抑制烷烃的过度加氢，提高了烯烃的选择性。[12,13,18,22,29] 这种对选择性的影响是多方面的。首先，最上层阻止氢气在亚表面聚集。[13] 此外，现有溶解氢通过碳化物相到表面的流动性降低。[22,12] 最后，碳化物相增加了从进料中吸附更多碳氢化合物的能垒。[29] 在低转化率下，炔烃的表面毒化作用也是高选择性的原因。[18] 选择性提高的一些实例包括乙炔、炔丙和 1-戊炔的半加氢。 [12,22,28,29]
进入您大脑的窗口：fMRI如何帮助我们了解脑海中发生的事情
大脑 - 现代科学的最后边界。尽管有许多技术进步，但我们仍然对大脑的工作原理知之甚少。幸运的是，一种称为功能磁共振成像（fMRI）的技术正在慢慢帮助改变这一点。fMRI可以在不打开头骨或暴露于有害辐射的情况下测量大脑活动。通过使用血液的磁性，fMRI可以检测与大脑活动相关的血流的变化，从而使科学家和医生能够告诉大脑的哪个区域比其他区域更活跃。目前，研究人员使用fMRI研究健康和疾病中大脑活动的各个方面。科学家继续推动fMRI技术的界限，并将其与其他技术相结合，以更好地了解大脑功能和功能障碍。