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成人斑马鱼中的全脑映射和新型储罐测试的功能性脑网络的识别
研究文章：方法/新工具| Novel Tools and Methods Whole-brain mapping in adult zebrafish and identification of the functional brain network underlying the novel tank test https://doi.org/10.1523/ENEURO.0382-24.2025 Received: 30 August 2024 Revised: 10 January 2025 Accepted: 13 January 2025 Copyright © 2025 Rajput et al.这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可条款分发的开放访问文章，只要将原始工作正确归因于任何媒介，它允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发和复制。
识别和分析有效的重要性绩效矩阵
摘要本研究旨在识别和分析精益产品开发中有效指数的重要性 - 性能矩阵，重点是汽车行业工业4.0时代的循环经济。该研究的统计人口包括伊朗工业，矿山和贸易部，伊朗·科德罗工业集团（IKCO）和塞帕集团的经理和专家，此外还包括相关领域的学者。该研究采用了混合方法研究方法。在定性部分中，采用了判断性抽样来选择17名专家，并通过主题分析进行了深入的访谈以进行数据收集。在定量阶段，通过结构化问卷从384名参与者收集数据，然后进行主题分析。数据分析由两个步骤组成。最初，通过主题分析来描述尺寸和组件。随后，根据重要性 - 性能矩阵分析（IPMA）方法对每个组件的重要性和性能进行评估。结果表明汽车行业的主要优势，例如，使用高级技术和精益设计，位于矩阵的第一个象限中，需要保存并进一步增强。在第二季度，包括减少废物和供应链优化在内的因素被确定为需要有针对性的关注和战略重点。第三季度没有任何变量，表明汽车行业的适当集中在关键因素上。需要立即采取行动，在第四季度确定了诸如升级生产成本和制裁之类的挑战。关键字：精益制造，循环经济，行业4.0，重要性 - 性能矩阵
遥感技术以识别自动驾驶汽车的道路表面条件
[2] M. Yamada等人，“对车辆部署的道路表面状况检测技术的研究”，JSAE Review，2003，24（2）：183-188。[3] L. Colace等人，“一种近红外的光电方法来检测道路状况”，《工程学的光学和激光》，2013年，51（5）：633-636。[4] R. Finkele，“使用76 GHz的极化毫米波传感器在路面上检测冰层”，《电子信》，1997，33（13）：1153-1154。
隧道识别锂离子传导通道中的聚合物复合固体电解质Zhu，Lei； Chen，Junchao；王，你韦； f
摘要：与单个有机或无机固体电解质相比，陶瓷中的聚合物复合固体电解质（PIC-CSE）具有重要的优势。在常规的PIC -CSE中，离子传导途径主要局限于陶瓷，而与陶瓷 - 聚合物界面相关的更快路线仍被阻塞。这一挑战与两个关键因素有关：（i）由于陶瓷聚集而建立广泛而不间断的陶瓷 - 聚合物接口的困难； （ii）陶瓷 - 聚合物界面由于其固有的不兼容而对导电没有反应。在这里，我们通过引入与聚合物兼容的离子液体（PCIL）提出策略，以在陶瓷和聚合物基质之间进行介导。这种介导涉及与陶瓷表面上与李 +离子相互作用的极地PCIL以及PCIL和聚合物链的极性成分之间的相互作用。该策略解决了陶瓷聚合问题，从而导致均匀的图片-CSE。同时，它通过建立互穿的通道来激活陶瓷 - 聚合物界面，从而促进Li +离子在整个陶瓷相，陶瓷 - 聚合物界面和中间途径的有效运输。因此，获得的PIC -CSE表现出高离子电导率，特殊的柔韧性和稳健的机械强度。其锂金属袋细胞的高能量密度为424.9 WH kg -1（不包括包装膜）和穿刺安全性。这项工作为使用商业生存能力设计PIC -CSE铺平了道路。■简介包括聚（乙烯基氟化物）（PVDF）和60 wt％Pcil涂层的Li 3 Zr 2 Si 2 PO 12（LZSP）填充剂的PIC - CSE，表现出0.83 ms cm-1的离子电导率，均为0.83 ms cm-cm的li +离子转移数量为0.81，并在0.81中产生了emper the em li + ion tragter n.81和extrential in e米〜300％c的〜300％c.包括聚（乙烯基氟化物）（PVDF）和60 wt％Pcil涂层的Li 3 Zr 2 Si 2 PO 12（LZSP）填充剂的PIC - CSE，表现出0.83 ms cm-1的离子电导率，均为0.83 ms cm-cm的li +离子转移数量为0.81，并在0.81中产生了emper the em li + ion tragter n.81和extrential in e米〜300％c的〜300％c.
可解释的机器学习利用蛋白质组学来改善心血管疾病风险预测和生物标志物识别
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过同行评审证明）预印版本的版权所有者，该版本发布于2024年2月20日。 https://doi.org/10.1101/2024.02.18.24303003 doi：medrxiv preprint
众所周知，公众对硕士学位论文的讨论为“识别恢复性脑的虚拟实施例的EEG生物标志物，以恢复大脑v> Athanasios othanasios vourvopoulos（IST）
众所周知，公众讨论硕士的论文“确定恢复性脑部计算机界面的虚拟体现的脑电图生物标志物”，由许可的Daniela Alexandra Carvalho Esteves提出，将于3月7日下午4点举行。
对声音，图像和文本中识别多模式情绪方法的审查
收到：2023年9月18日；接受：2023年12月25日摘要通过听觉，视觉和文本提示识别多方面情绪的研究是一个快速发展的跨学科领域，涵盖了心理学，计算机科学和人工智能领域。本文研究了用于隔离和识别这些模式中复杂情绪状态的方法的范围，目的是描述进步并确定未来研究的领域。在声音领域中，我们探索了信号处理和机器学习技术的进展，从而有助于从人声弯曲和音乐安排中提取细微的情感指标。视觉情绪识别是通过面部识别算法，肢体语言分析以及上下文环境信息整合的有效性来评估的。使用自然语言处理技术检查基于文本的情感识别，以感知书面语言的情感和情感内涵。此外，本文考虑了这些不同情绪数据来源的融合，考虑了构建能够解释多模式输入的连贯模型时所面临的挑战。我们的方法涵盖了最近研究的荟萃分析，评估了各种方法的有效性和精度，并确定了常见的指标进行评估。结果表明，偏爱深度学习和混合模型，以利用多种分析技术的优势来提高识别率。然而，诸如情感的主观性质，表达中的文化差异以及广泛的注释数据集的必要性持续存在的挑战，这是重大障碍。总而言之，这篇综述倡导了更多细微的数据集，增强的跨学科合作以及一个道德框架来管理情绪识别技术的实施。这些技术的潜在应用是广泛的，从医疗保健到娱乐，并且需要一致的努力来完善和道德将情感识别纳入我们的数字互动中。关键字：多模式情绪，融合，机器学习，深度学习，回归，CNN，RNN。