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World File Search System饱和度
内大陆架内部潮汐饱和度...
摘要：在此，我们开发了一个框架来理解第一部分中提出的观测结果。在这个框架中，由于随着水深 H 的减小幅度受限，内潮在变浅时会饱和。从这个框架可以推导出内潮平均能量的估计值；具体来说，能量 h APE i 、能量通量 h FE i 和能量通量发散 › xh FE i 。由于我们观察到耗散 h D i ' › xh FE i ，我们也将 › xh FE i 的估计值解释为 h D i 。这些估计值代表了内潮在内大陆架饱和时的能量参数化。参数化完全取决于深度平均分层和水深测量。总结一下，h APE i 、h FE i 和 › xh FE i 的跨陆架深度依赖性与冲浪区浅滩表面重力波的依赖性类似，这表明内陆架是内潮汐的冲浪区。针对一系列数据集对我们的简单参数化进行的测试表明，它具有广泛的适用性。
内大陆架内潮汐饱和度。第一部分：观测
内大陆架是冲浪区和中大陆架之间的区域，表面和底部边界层 (BBL) 在此汇合甚至重叠 ( Lentz 1994 )。在这里，横岸风有助于跨内大陆架的输送 ( Fewings 等人 2008 )，而中大陆架的输送则由埃克曼动力学引起的沿岸风驱动。内大陆架的另一个先前未研究过的显著特征是，内大陆架是内潮汐几乎失去所有能量的区域。后者是我们在这里的重点，并引出了内大陆架作为内潮汐冲浪区的作用的新区分 ( Becherer 等人 2021 ，以下简称第二部分 )。这种内部冲浪区，其中内部潮汐以受水深限制的饱和状态存在，具有与表面重力波冲浪区类似的特征（Thornton 和 Guza 1983；Battjes 1988）。内部潮汐要么在当地产生（Sharples 等人 2001；Duda 和 Rainville 2008；Kang 和 Fringer 2010），要么在传播路径较长的偏远地区产生（Nash 等人 2012；Kumar 等人 2019），将大量能量传输到内架（Moum 等人 2007b；Kang 和 Fringer 2012）。在这里，能量被湍流耗散，产生斜压混合，从而导致水体转化。在内架上，内部潮汐在驱动
2019 年加州家用电器饱和度研究 (RASS)
该研究得出了 28 种电力和 9 种天然气住宅终端用途的能源消耗估计值以及家庭电器饱和度。该团队使用条件需求分析制定了这些消费估计值，这种方法应用统计方法结合调查回复、家庭能源消费数据和天气信息来计算每台电器的平均年消费估计值。2019 年住宅电器饱和度研究得出了 39,682 个单独计量家庭和 303 个主计量家庭的终端使用饱和度。该团队对调查和条件需求分析结果进行了加权，以提供人口水平的估计值，代表参与公用事业的公用事业，允许跨公用事业服务区域进行比较、预测气候区和其他感兴趣的变量，包括住宅类型、住宅年龄组和收入。
ARS 开发出预测医院床位饱和度的方法
Capgemini Invent 是凯捷集团不可或缺的一部分，凯捷集团是咨询、数字化转型、技术和工程服务领域的全球领导者。该集团走在创新的前沿，致力于在不断发展的云、数字和平台世界中解决客户面临的各种机遇。凭借其 50 年的悠久历史和深厚的行业专业知识，凯捷集团通过从战略到运营的一系列服务帮助组织实现其业务抱负。凯捷集团是一家负责任的多元文化公司，在近 50 个国家/地区拥有 265,000 名员工，其宗旨是通过技术释放人类能量，实现包容和可持续的未来。与 Altran 一起，该集团报告称 2019 年全球总收入为 170 亿欧元。
战术显控系统人机交互中的特征整合设计研究 - 包装工程
编码特征作为预测结果，邀请用户进行认知情况调 研。从用户调研数据的计算结果可知，用户对不同特 征编码的认知存在一定的共性，有共同的认知习惯。 1 ）就属性语义来看，认知效率主要受色相、明 度、饱和度、尺寸、位置、形状的影响。色相：国军 标对色彩的应用有明确的规范，在进行色相编码时， 应考虑用户对专用色彩属性的认知习惯，严格遵守色 彩使用规范。对于没有硬性规定的色彩，也应以用户 过往的知识、经验为基础进行编码设计。如，在界面 设计中，一般认为红色表示危险，黄色表示警告，绿 色表示安全。明度：实验表明，在深色背景下，明度 越高信息等级越高。战术显控系统复杂性较高，合适 的明度编码设计适合应用于信息层级设计，能够有效 降低用户的学习成本。饱和度：饱和度取决于该色中 含色成分和消色成分（灰色）的比例。含色成分越大， 饱和度越大；消色成分越大，饱和度越小 [14] 。高饱和 度的色彩编码方式更能引起视觉关注，帮助用户集中 注意力。形状：在战术显控系统中，涉及形状属性的 元素主要为图形和符号，包括通用类和特殊类。在进 行形状编码时，现有图符应遵循沿用的原则，新的图 符应结合现实形态、行业背景进行设计，以符合用户 认知习惯、缩短学习过程，提高交互效率。尺寸：根 据实验结果显示，信息尺寸的大小与信息的重要等级 成正比，信息越重要，尺寸越大。位置：用户对显示 屏上的信息关注度依次为中间、左上方、右上方、左 下方、右下方 [15] 。在进行界面布局时，应注意信息等 级与其在界面中位置的一致性，同时要保证同类信息 的位置编码统一。 2 ）就情感语义来看，战时用户的生理和心理负 荷较高，任务情景的不确定性易增加用户的操作压 力 [5] 。在进行交互界面设计时应考虑信息编码元素的 情感性。从实验结果来看，影响情感语义的特征主要 为形状和色彩。尖锐的形态容易让用户产生较大的心 理压力，而圆润浑厚的形状更容易使用户平静。在进 行形状编码时，可采用倒角的设计手法。根据蒙赛尔 色彩体系对色彩要素的划分及实验结果，战术显控系 统的主色可以选用冷色调，明度、饱和度不宜过高， 以避免色彩刺激增加用户的焦虑感。而对于重点信息 和即时变化类信息，可采用高明度或高饱和度的色 彩，以提高用户的警觉性。
核磁共振响应特性和湖泊页岩油的流体饱和度的定量评估方法
流体饱和度的定量评估对于页岩油的形成评估很重要。但是，由于成岩成岩矿物质和孔类型的复杂性，目前尚无有效的方法来识别流体发生状态并定量评估湖泊页岩油的流体饱和度。在本文中，提出了一种基于核磁共振（NMR），X射线衍射（XRD）和扫描电子显微镜（SEM）测量的方法来定量评估流体饱和度的方法，用于对Fengcheng地层的页岩样品，Mahu Sag，Mahu Sag，Mahu Sag，中国Jungag。这些研究表明，页岩油岩石主要含有石英，长石，白云岩，方解石和粘土矿物质，它们都会产生有机和无机孔。流体主要以沥青，粘土结合的水，结合水，结合油和可移动油的形式出现。根据这些实验的发现，提出了混合的岩石指数（MI）和泥指数（SI）将页岩油地层分为三种类型，包括沙子，白云岩页岩和泥岩。a t 1 -t 2 2d 2d NMR流体的出现状态表征图被建立，以通过MI，SI和NMR特性识别不同的流体。此外，提出了一种方法来定量计算不同地层中页岩油的结合和可移动流体的系数。最后，提出的方法被成功地应用于河谷形成中的湖间页岩油中，以鉴定流体的发生状态并定量评估流体饱和度。
利用肌电图和脉搏血氧饱和度信号传感器融合的肌电假肢
厄瓜多尔约有 215,156 人患有肢体残疾，其中近一半的残疾率在 30% 至 49% 之间，相当一部分人没有肢体。此外，截肢病例激增，这一趋势与糖尿病患病率上升有关，根据国际糖尿病联合会 (IDF) 的数据，到 2021 年，糖尿病患病率预计将达到 5.37 亿。虽然存在假肢解决方案，但它们可能会产生高昂的成本或限制运动，即使价格更实惠。因此，提出了一种替代方案：肌电上肢假肢。这种假肢将通过肌电图和脉搏血氧饱和度信号进行操控，利用人工智能方法。采用多层神经网络模型，该模型由一个输入层、四个隐藏层和一个输出层组成，对用户运动意图的预测准确率高达 93%。对于 AI 模型训练，记录并仔细检查了来自 EMG 和 PPG 传感器的数据，从而将类别从四个压缩为三个。该模型嵌入在 ESP32 C3 DevKit-M1 开发板中，开源蓝图促进了假肢的创建，并辅以用于电子集成的补充组件。该模型在预测类别方面达到了 93% 的准确率，而假肢的续航时间约为三个小时，售价 295 美元，可处理各种轻量级物体。
镰状细胞病的脉搏血氧测定 - NCBI
摘要 镰状细胞病患者通常有轻度低氧血症，其氧合血红蛋白解离曲线向右移动。因此，镰状细胞病患者的氧饱和度应低于正常值。然而，本诊所的大多数受试者通过脉搏血氧饱和度测定结果为正常。为了提高对这一矛盾的理解，对 20 名镰状细胞病儿童进行了动脉毛细血管氧张力 (Po2) 和氧饱和度与同时测量的脉搏血氧仪饱和度的比较。此外，还将所有 20 名患者 50% 血红蛋白饱和度 (Pso) 下的 Po2 与脉搏血氧仪测得的饱和度进行了比较。研究发现，脉搏血氧饱和度测量结果总体上与根据血液样本计算得出的结果相似。然而，个体偏差并非随机的，部分原因在于 P50 值的差异。结论是，脉搏血氧饱和度在镰状细胞病患者中产生的结果各不相同，应谨慎使用该法预测此类患者组的动脉饱和度。(Arch Dis Child 1993; 68: 735-738)
与儿童冲动有关的慢性早期肥胖症通过依赖剂量依赖的小脑不饱和度22q11.2缺失综合征
摘要53背景：最近的流行病学证据将早期肥胖症和代谢失调与成人54精神病脆弱性联系起来，尽管因果关系尚不清楚。在高度可遗传的55种精神病中建立因果关系需要：1）证明早期的代谢因素在遗传56脆弱性和精神病轨迹之间介导的早期代谢因素，2）解剖机制，导致遗传上的早期肥胖57个易受伤害的个体，以及3）澄清下游神经发育症状的早期症状，以链接到早期的症状。59方法：为了解决这些关键问题，我们调查了双向途径，将行为，BMI和60个神经发育轨迹联系起来，在一个独特的184个患者的独特纵向队列中，具有高遗传性的精神病风险，61由于22q11.2 deletion综合征（22q11ds），以及182个神经对照，紧随其后的是Childs，其次是Child tocticals，紧随其后。我们62综合重复的BMI测量以及临床/神经认知表型和神经影像学。我们63研究了BMI轨迹与精神病风险之间的关系，并测试了皮质变化还是64小脑发育是否可以构成这种关联的基础。65
