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1血液学单位，意大利拉文纳（Ravenna）的Romagna移植网络； 2法国巴黎圣安托万医院的急性白血病工作组，巴黎的3个公共援助大门，法国巴黎圣安托万医院； 4法国巴黎的皮埃尔大学和玛丽·库里大学； 5法国巴黎938的Santè和医学研究所国家研究所混合研究； 6移植计划和蜂窝疗法，马赛癌症研究中心，法国马赛的Paoli Calmettes研究所； 7 Ospedale San Raffaele S.R.L.，Hematology and BMT，意大利米兰； 8土耳其Kocaeli的骨髓移植部Anadolu医疗中心医院； 9 Hopital Jean Minjoz，《血液学服务》，法国Besancon； 10巴黎世界炎，医院LaPitié-Salpêtrière，法国巴黎临床血液学； 11南特大学医院中心，部。d'Hematologie，法国南特，法国； 12 Hopital Saint-Louis，法国巴黎血液学服务-BMT； 13医院U.来自西班牙桑坦德的Servicio deHematología-Hemoterapia的Valdecilla。 14个医疗公园医院，土耳其安塔利亚的干细胞移植单元； 15血液学和医学肿瘤学系，范德比尔特大学医学中心，田纳西州纳什维尔，美国，16岁，圣坦医院，AP-HP，AP-HP，巴黎，法国，17血液学和骨髓移植司，Chaim Sheba医疗中心，以色列Tel-Hashomer，以色列； 18特拉维夫大学萨克勒医学院，以色列特拉维夫大学，法国巴黎索邦大学19号，索邦大学，法国巴黎938 Inserum umrs 938。
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这是：最终的同行评审的手稿：Villa S. M.，Maturi M.，Santaniello T.，Migliorini L.，Locatelli E.，Franchini M.，Milani M.
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11 12认知和情感因素在解释这些干预措施的影响中的顺序作用，13 14，例如非人性化，以及可以调节其影响的意识形态因素，例如15 16 16 17社会优势取向（SDO； Pratto，Pratto，Sidanius，Sidanius，Sidanius，Stallworth，Stallworth和Malle，1994）。18 19在审查的最后部分，感知到感知和20 21经历多种身份的理论和实际含义，我们建议对研究的未来方向和23 24 24潜在的应用，以帮助促进更多的包容性社会。25 26通过多重分类减少偏见28 29群体间偏见的认知基础30 31社会心理学家一直在研究群体间的基本基础
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文献中广泛强调了在工业背景下对运营商的培训的重要性。虚拟现实（VR）被认为是用于培训的有效解决方案，因为它提供了沉浸式，现实和互动的仿真环境，这些环境促进了一种学习方法，这远非现实领域的风险。通过多项研究证明了其功效，但是在使用此类技术期间，在使用压力和认知负荷方面，对操作员的认知反应进行了适当的评估。本文提出了一种综合方法，用于分析用户的认知状态，适用于工业部门及其他地区的每种培训，从而促进了以人为本的设计和制造观点。使用工业案例研究对方法进行了评估，该案例研究将虚拟培训用于农业车辆组装。实验结果强调，借助VR额外的支持信息，尽管操作员的错误大幅减少，但由于要管理的信息量增加，因此重音任务的压力增加了。提出的协议允许了解操作员的认知条件，以优化VR培训应用程序，避免操作员的压力，心理超负荷和提高性能。
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Ragazzini I.，Gualandi I.，Selli S.，Polizzi C.，Cassani M.C.，Nanni D.，Gambassi F.，Tarterini F.，Tonelli D.，Scavetta E.，Ballarin B. “一种简单而行业的可扩展方法，用于制作Pani修饰的纤维素触摸传感器”，碳水化合物聚合物，2021，254Ragazzini I.，Gualandi I.，Selli S.，Polizzi C.，Cassani M.C.，Nanni D.，Gambassi F.，Tarterini F.，Tonelli D.，Scavetta E.，Ballarin B.“一种简单而行业的可扩展方法，用于制作Pani修饰的纤维素触摸传感器”，碳水化合物聚合物，2021，254
卷。 71不2025年2月24日 - 德国厄运
Micahnik先生于1959年毕业于宾夕法尼亚州艺术与科学的上校。虽然在宾夕法尼亚州的联合国裁员，但在传奇击剑大师La Jos Csiszar的指导下，他在围栏中获得了全身荣誉，并于1958年和1959年参加了东部决赛。毕业后一年，米卡尼克先生参加了1960年在罗马举行的三场奥运会游戏中的第一场比赛。他还参加了1964年东京运动会和1968年墨西哥城市运动会。在所有三种围栏武器（Épée，Foil and Saber）中都完成了，Micahnik先生的Forte先生是Épée，他在1960年赢得了美国国家冠军，并在1964年，1966年和1968年获得第二名。Mi Cahnik先生的Épée团队从1965年至1968年赢得了美国冠军，Micahnik先生在1965年和1969年在世界上麦卡比亚比赛中赢得了Indi Vidual冠军。
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2 意法半导体技术研发部，意大利阿格拉泰布里安扎 摘要 — 热载流子应力引起的性能退化是功率 LDMOS 晶体管可靠性的关键问题。对于 p 沟道 LDMOS 来说更是如此，因为与 n 沟道 LDMOS 不同，多数载流子和少数载流子都对器件可靠性起着根本性的作用。本文深入研究了新一代 BCD 集成 p 沟道 LDMOS 中热载流子应力引起的微观机制。彻底分析了竞争电子和空穴捕获机制对导通电阻漂移的影响。为此，据我们所知，我们首次使用了包括玻尔兹曼传输方程的确定性解和微观性能退化机制在内的 TCAD 模拟。对性能退化源和动态的深入了解将为未来的器件优化提供相关基础。
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选择性 b AChE BuChE PQM-170 (5a) 26.4 >30 >1.1 PQM-171 (5b) 5.6 >30 >5.4 PQM-172 (5c) 25.1 >30 >1.2 PQM-173 (5d) 15.3 >30 >2.0 PQM-174 (5e) 12.0 >30 >2.5 PQM-175 (5f) 8.2 >30 >3.6 PQM-176 (5g) 3.3 49.8 15.0 PQM-177 (5h) 13.9 >30 >2.2 PQM-179 (5i) 12.0 >30 >2.5 PQM-180 (5j) 9.0 12.9 1.4 PQM-181（5k） 5.9 >30 >5.1 PQM-182（5l） 13.5 12.9 1.0
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摘要 — 运动想象 (MI) 脑机接口 (BMI) 使我们只需想象执行运动动作即可控制机器。实际用例需要一种可穿戴解决方案，其中使用嵌入在节能微控制器单元 (MCU) 上的机器学习模型在传感器附近本地对脑信号进行分类，以确保隐私、用户舒适度和长期使用。在这项工作中，我们为嵌入式 BMI 解决方案的准确性与成本权衡提供了实用见解。我们的多光谱黎曼分类器在 4 类 MI 任务上达到 75.1% 的准确率。通过针对每个受试者调整不同类型的分类器，准确率进一步提高，达到 76.4%。我们进一步缩小模型，将其量化为混合精度表示，准确率损失分别仅为 1% 和 1.4%，但仍比最先进的嵌入式卷积神经网络高出 4.1%。我们在低功耗 MCU 上实现了该模型，能量预算仅为 198 µ J，每次分类仅需 16.9 毫秒。连续对样本进行分类，将 3.5 秒样本重叠 50% 以避免遗漏用户输入，这样仅需 85 µ W 即可运行。与嵌入式 MI-BMI 中的相关工作相比，我们的解决方案在近传感器分类的准确度-能量权衡方面树立了新的领先地位。