标题:基于 EEG 的长期警觉和注意力缺失评估,使用以用户为中心的频率标记方法 作者:S Ladouce a、∗、JJ Torre Tresols b、K. Le Goff c 和 F Dehais b、da 大脑与认知,鲁汶脑研究所,鲁汶天主教大学,比利时鲁汶 b 人为因素与神经人体工程学,法国图卢兹高等航空航天学院 c 空中客车运营公司 SAS,设计中的人为因素与人体工程学,法国图卢兹 d 生物医学工程,德雷塞尔大学,宾夕法尼亚州费城,美国 ∗ 通讯作者:simon.ladouce@kuleuven.be ORCID(s):0000-0001-6760-6240 (S. Ladouce); 0000-0002-8292-5220 (JJT Tresols);0000-0002-8079- 3834 (KL Goff);0000-0003-0854-7919 (F. Dehais) CRediT 作者贡献声明:S. Ladouce:概念化、数据收集、数据分析、写作。JJ Torre-Tresols:数据分析、写作。K. Le Goff:写作。F Dehais:概念化、写作。重点
抽象目的:饮酒动机预测成年人的饮酒行为和结果。很少使用自决理论(SDT)对饮酒动机进行研究,该理论与减少损害的饮酒方法相一致,但是SDT可以为现有的饮酒动机框架提供一个互补的理论框架,这些框架可能有助于解释观察到的饮酒动机中观察到的异质性,并在饮酒中增加了更多的差异。这项研究研究了五个基于SDT的饮酒动机与饮酒频率,强度和后果之间的关联。方法:使用综合的相对自主饮酒指数(Crai-Drinking)和饮酒动机问卷(DMQ),典型的酒精消耗以及负面的饮酒以及负面和积极的饮酒后,总共有630名成年人(M年龄= 21.5,55%的女性,88%的本科生)评级饮酒动机。结果:Poisson回归表明,固有(IRR = 1.13)并确定(IRR = 1.11)法规与饮酒频率显着相关,确定(IRR = 0.94)和阳性注射(IRR = 1.07)法规显着相关,与饮酒强度和无效(IRR = 1.16)和内在法规相关(IRR = 1.16)和内在= 1.0且9均与IRR = 1.0相关,并依次相关。饮酒和DMQ得分,性别和饮酒强度。在考虑了DMQ分数和性别后,饮酒行为和后果的额外偏差为1.7%–9.9%。结论:饮酒的自主理由高的成年人报告了低风险,高兴趣的饮酒经历。相比之下,饮酒的进取得分较高的成年人即使考虑到饮酒强度后,也会报告更多负面后果,这表明饮酒的高动力可能是对未来与酒精相关风险的新信号。这些发现支持SDT为理解饮酒动机,行为和后果提供有用的框架的想法。
摘要:薄膜硅锂(TFLN)光子学的最新进展导致了新一代的高性能电磁设备,包括调节器,频率梳子和微波炉到光传感器。然而,依赖于全光非线性的TFLN基于TFLN的设备受到了准阶段匹配(QPM)的敏感性的限制,该设备通过铁电极通过制造公差实现。在这里,我们提出了一个可扩展的制造工艺,旨在改善TFLN中光频率混合器的波长 - 准确性。与常规的极前蚀刻方法相反,我们首先定义了TFLN中的波导,然后执行铁电孔。此序列允许在波导定义之前和之后进行精确的计量学,以完全捕获几何缺陷。系统误差也可以通过测量设备的子集进行校准,以填充QPM设计,以在晶圆上剩余的设备。使用这种方法,我们制造了大量的第二次谐波生成设备,旨在生成737 nm的光,其中73%的靶标在目标波长的5 nm之内。此外,我们还通过覆层沉积展示了设备的热点调整和修剪,前者将约96%的测试设备带到了目标波长。我们的技术使集成量子频转换器,光子对源和光学参数放大器的快速增长,从而促进基于TFLN的非线性频率混合器集成到更复杂和功能性光子系统中。
1。新南威尔士大学华莱士·沃思大厦(Wallace Wurth)大楼医学院(UNSW),悉尼,新南威尔士州2052,澳大利亚2。疼痛影响中心,澳大利亚神经科学研究(NEURA),澳大利亚悉尼兰德威克市Barker Street 139Mark Wainwright分析中心,新南威尔士州大学(UNSW)生物科学南部大楼(UNSW),悉尼,新南威尔士州2052,澳大利亚4。美国马里兰州马里兰州医学院放射与核医学系5。 马里兰州巴尔的摩大学牙科学院神经和疼痛科学系,巴尔的摩,马里兰州21201,美国6。 中心推进慢性疼痛研究,马里兰州巴尔的摩大学,巴尔的摩,马里兰州21201,美国7。 伯明翰大学心理学学院,伯明翰,B15 2TT,英国8。 人类脑健康中心(CHBH),伯明翰大学,伯明翰,B15 2TT,英国9。 加拿大安大略省伦敦帕克伍德研究所的灰色流动与活动中心10. 西安大略大学,伦敦,安大略省,加拿大安大略省西部安大略大学物理治疗学院11。 舒利希医学与牙科学院医学生物物理学系,西安大略大学,伦敦,安大略省安大略省,加拿大安大略省美国马里兰州马里兰州医学院放射与核医学系5。马里兰州巴尔的摩大学牙科学院神经和疼痛科学系,巴尔的摩,马里兰州21201,美国6。中心推进慢性疼痛研究,马里兰州巴尔的摩大学,巴尔的摩,马里兰州21201,美国7。伯明翰大学心理学学院,伯明翰,B15 2TT,英国8。人类脑健康中心(CHBH),伯明翰大学,伯明翰,B15 2TT,英国9。加拿大安大略省伦敦帕克伍德研究所的灰色流动与活动中心10.西安大略大学,伦敦,安大略省,加拿大安大略省西部安大略大学物理治疗学院11。舒利希医学与牙科学院医学生物物理学系,西安大略大学,伦敦,安大略省安大略省,加拿大安大略省
背景:透明隔尾状沟 (CSP) 是一种重要的解剖结构,在胎儿大脑发育中发挥作用。本研究旨在评估孕妇 CSP 的位置、几何特性和面积,以及它与中线的关系。方法:对 106 名孕妇进行了横断面研究。评估了 CSP 相对于中线的位置,并使用超声成像测量了其长宽比、面积和形状。进行了统计分析以检查这些特征与年龄、BMI 和孕龄等母亲特征之间的关系。结果:大多数 CSP 位于中线或中线附近 (67.9%)。CSP 的长宽比主要大于 1.5,表明呈细长形状。CSP 面积范围为 6 至 10 平方毫米,观察到一些较大的值。 CSP特征与母体因素无明显相关性。结论:孕妇CSP的位置、几何形状和面积均呈正常变化,大多数测量值均在预期发育范围内。这些发现为胎儿大脑发育评估提供了有用的参考,并可能有助于识别妊娠期间异常的大脑结构。
图像上的人工智能改善了现代人类生活的各个方面,并在众多应用中表现出了巨大的成功。但是,执行图像AI是昂贵的。图像AI管道需要通过网络移动重型图像文件,以便许多应用程序可以同时处理具有不同源预算和性能要求的图像。结果,数据移动主导了端到端图像AI成本。这项工作介绍了频店,这是图像的第一个列店。我们的直觉是,图像不需要一次由图像ai全部图像消耗。相反,每个图像中都有“组件”可以单独消费,因此也可以单独存储。这种分解允许在图像AI处理管道上共享数据移动,以进行培训和推理。频率商店将图像分解为列,并通过列存储图像的批次,而不是通过文件存储单个图像。它利用图像数据中的固有块和基于频率的结构,并定义了新型的列抽象。列的存储允许具有各种特征和资源需求的应用程序有效共享数据。列存储具有相似特征的数据项,允许密切的数据代表和有效的压缩。我们表明,与最先进的图像AI存储相比,频率商店的推理/训练时间最多可提高11倍,压缩比最高为2.2倍。
运行原理PFPD使用氢和空气混合物的流速不支持连续燃烧。燃烧器充满了可容纳的气体混合物,火焰被点燃,火焰通过燃烧器传播,并且在所有燃料消耗时会燃烧。以3-4赫兹的速度连续重复循环。传播火焰产生的气相反应导致特定发光光谱和寿命的光排放。特定发射寿命的差异与传播火焰的动力学相结合,可以使用时间和波长信息来提高PFPD的选择性并降低观察到的噪声,从而提高灵敏度。传播火焰使用低燃烧气流速,从而增加了相对分析物的浓度。这对于形成二聚体的硫等物种尤其重要。此外,使用封闭电子设备允许采集两个同时选择性的色谱图,并允许拒绝指定的距离窗口外发生的噪声,从而进一步提高了PFPD的检测率(图1.1)。
在过去的几十年里,全球趋势是用可再生能源取代传统发电厂,并用可再生能源满足不断增长的负荷。这是为了减少化石燃料对环境的影响,并确保能源供应安全 [3]。未来的计划包括提高可再生能源的渗透率。风力涡轮机和太阳能光伏电站等可再生能源在许多方面都不同于同步发电机。这些能源中的大多数不会增加系统惯性,从而降低了系统的有效惯性。此外,运行策略将这些能源视为电网中的负需求。因此,这些能源不会增加系统的总储备。最后,这些能源的输出取决于天气条件和控制策略。变化的天气条件会使这些能源的输出发生变化。风力发电厂的发电机和叶片中储存惯性,通常对其进行控制以实现最大功率输出。无论电网上的频率事件如何,这种最大效率控制策略都能保持电厂惯性。
接收 FCESS 提升付款的设施数量。修订规则有望大幅降低 FCESS 提升付款的总体成本,具体方式为减少为应急和监管服务而派遣的设施数量,倾向于派遣不太可能需要大量 FCESS 提升付款的设施,并避免当设施的启用损失由其他实时市场付款部分或全部覆盖时进行过度补偿。其他变化预计将通过减少实时市场短缺的发生率来降低市场清算价格,从而进一步降低 FCESS 成本以及能源成本。虽然 EPWA 承认,更大比例的 FCESS 提升成本可能会分配给应急和监管责任方,但这需要与预期的 FCESS 和能源成本总体减少相平衡。
