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呼吸有重量的空气：中国环境法制与公共卫生体验报告
* Erin Ryan，佛罗里达州立大学法学院 Elizabeth C. & Clyde W. Atkinson 教授；哈佛大学法学院法学博士；卫斯理大学文学硕士（民族音乐学）；哈佛大学文学士（东亚-中国）。如此规模的项目需要感谢很多。我非常感谢中美富布赖特项目和中国教育部让我在中国度过了一年，也感谢中国海洋大学的学生和教师如此坦诚地与我分享他们的世界。我也感谢芝加哥大学和清华大学让我在五年后重返中国。我感谢 Bob Percival、Alex Wang、Tseming Yang、Barbara Kaplan 和 Ed Zilavy 的宝贵意见。在过去五年中，余明、内森·凯尔特纳、劳拉·肖普斯、金伯利·怀特·拉杜卡、萨拉·布兰肯希普、苏·佩奇、特拉维斯·沃伊尔斯、马洛里·纽曼、吉尔·鲍文、袁野和辛帅都为本项目提供了重要的研究协助。《环境》的学生编辑们值得称赞，他们付出了巨大的努力，帮助准备了一篇这样的文章，准备发表在他们的期刊上。我还要感谢环境法教授博客发表了启发我写这篇文章的论文，并允许我保留该作品的版权，以供将来使用。最后，我感谢 Sophie Shi 在中国微信上发表了这些文章的翻译摘录，并允许我将她的回应评论的翻译纳入本期第 XI 部分。
使用机器学习通过脑电图信号分析识别呼吸模式
摘要：本研究旨在探讨口呼吸引起缺氧（O 2 ）所造成的脑功能变化，并提出通过额外供氧来减轻口呼吸对脑功能副作用的方法。为此，我们使用机器学习技术根据脑电图信号对呼吸模式进行分类，并提出了一种减少口呼吸对脑功能副作用的方法。本研究共有20名受试者参与，每个受试者在工作记忆任务中进行了三种不同的呼吸：口鼻呼吸和供氧口呼吸。结果表明，鼻呼吸能保证大脑正常的O 2 供应，而口呼吸会中断大脑的O 2 供应。因此，本项使用机器学习对脑电图信号进行的比较研究表明，区分口鼻呼吸对脑功能影响的最重要因素之一是O 2 供应的差异。这些发现对于工作环境具有重要意义，表明在公共交通等密闭空间中长时间工作的员工需要特别小心，并且工作场所需要充足的氧气供应以提高工作效率。
通过原子较薄的钴矿石中的呼吸晶格实现的强铁磁
S. S. Li，Q. H. Zhang博士，S。Lin，Q。Jin，S。Chen，J。Wang博士，M。 lu，T。Zhu教授，L。Gu教授，K。J。Jin教授，E.-J。教授 guo Beijing国家冷凝物质物理实验室和中国科学学院北京学院100190，中国电子邮件：kjjin@iphy.ac.cn; ejguo@iphy.ac.cn S. Li，Z。P. Wu国家信息光子学和光学通信和光电通信和实验室北京科学材料和设备学院北京邮政与电信大学北京100876年，中国X.S. S. Li，Q. H. Zhang博士，S。Lin，Q。Jin，S。Chen，J。Wang博士，M。lu，T。Zhu教授，L。Gu教授，K。J。Jin教授，E.-J。教授guo Beijing国家冷凝物质物理实验室和中国科学学院北京学院100190，中国电子邮件：kjjin@iphy.ac.cn; ejguo@iphy.ac.cn S. Li，Z。P. Wu国家信息光子学和光学通信和光电通信和实验室北京科学材料和设备学院北京邮政与电信大学北京100876年，中国X.sang，W。Cui，Z. Hu医生材料合成和加工和纳米结构研究中心武汉技术大学材料综合与加工与纳米结构研究中心122 Luoshi Rd。，Wuhan 430070，中国
o r i g i n a l r e s a a r c h使用活细胞评估癌细胞的钴金属纳米颗粒摄取
脑部计算机界面（BCIS）近年来已经达到了重要的里程碑，但是连续控制运动中的大多数突破都集中在具有运动皮层或周围神经的侵入性神经界面上。相比之下，非侵入性BCI主要在使用事件相关数据的连续解码方面取得了进展，而大脑数据的运动命令或肌肉力的直接解码是一个开放的挑战。来自人类皮层的多模式信号，从相结合的氧合和电信号的移动脑成像中获得，由于缺乏能够融合和解码这些混合测量值的计算技术，因此尚未发挥其全部潜力。为了刺激研究社区和机器学习技术，更接近人工智能的最新技术，我们在此释放了一个整体数据集的混合性非侵入性措施，以进行连续力解码：混合动力学握把（Hygrip）数据集。We aim to provide a complete data set that comprises the target force for the left/right-hand cortical brain signals in form of electroencephalography (EEG) with high temporal resolution and functional near-infrared spectroscopy (fNIRS), which captures in higher spatial resolution a BOLD-like cortical brain response, as well as the muscle activity (EMG) of the grip muscles, the force generated at the grip sensor （力）和混淆噪声源，例如任务过程中的呼吸和眼动活动。总共14位右手受试者在每只手最大自愿收缩的25–50％内执行了单项动态握力任务。Hygrip旨在作为基准，其中有两个开放挑战和用于抓地力解码的研究问题。首先是跨越时间尺度的大脑信号的数据的剥削和融合，因为脑电图的变化速度比FNIRS快三个数量级。第二个是与每只手使用的全脑信号的解码，以及每只手共享特征的程度，或者相反，每只手不同。我们的同伴代码使BCI，神经生理学和机器学习社区中的研究人员易于获取数据。hygrip可以用作开发BCI解码算法和响应的测试床，从而融合了多模式脑信号。由此产生的方法将有助于理解局限性和机会，从而使人们在健康方面受益，并间接地为类似的方法提供信息，从而满足疾病中人们的特殊需求。
CBI经济学：向英国经济呼吸生活
这些污染物还可以反应形成新的化合物或二次污染物，这可能比直接排放更具破坏性。科学证据发现，五种污染物是对健康和环境最大的损害：颗粒物（PM 10和PM 2.5），臭氧（O 3），二氧化硫（SO 2）和二氧化氮（NO 2）。2的证据还表明，与国家排放水平相比，这些污染物的浓度水平实际上在导致不利的健康和环境结果方面更为重要。从汽车和卡车的公路运输现在对英国的空气质量构成了重大威胁。3因此，空气质量在整体排放水平和污染物的浓度上都可以判断。
呼吸频率评估和胸廓扩张测量的可靠性：
摘要目的：尽管物理治疗师似乎接受了呼吸频率评估和胸廓扩张测量 (CEM)，但人们对这些测试和测量的测量特性知之甚少，尤其是对儿童进行测量时。文献中报告了正常发育儿童的参考数据，但没有调查测量的可靠性。这项初步研究旨在系统地探索这些胸部检查方法在儿童中的可行性以及评分者间和重测信度。方法：通过便利抽样选出 19 名儿童，10 名男性和 9 名女性，平均年龄 (SD) 为 11.11 (±1.29) 岁。评估员使用明确定义的协议测量参与者的呼吸频率和胸廓扩张。两周后在类似的测试条件下进行了第二次评估。结果：呼吸频率评估在评估者和测试场合之间产生较差的可靠性。在第四肋间隙水平进行的 CEM 显示可靠性较差至优秀（ICC=0.48 至 0.81），而沿剑突进行的测量产生可接受的评估者间信度（ICC=0.6 至 0.7）和优秀的重测信度（ICC=0.88 至 0.94）。结论和建议：在明确定义的方案下，CEM 可能可行且可靠地用于正常发育的儿童。鉴于儿童的可靠性可能较差，可能需要进一步评估呼吸频率评估的临床可接受性。简介 肺部疾病是儿科人群发病和死亡的主要原因之一。2011 年，全球新生儿和五岁以下儿童死亡中 13% 是由肺炎和其他急性呼吸道感染导致的。1 在菲律宾，卫生部提供的最新数据显示，肺炎是儿童年龄组中第三大致死原因，而急性下呼吸道感染、肺炎、支气管炎和呼吸道结核病位列十大主要发病原因。2,3 患有原发性或继发性肺部疾病的人并不是唯一面临疾病负担的人，因为正常发育的儿童由于日益接触污染和被动吸烟，也面临患上肺部疾病的风险。4-6 肺部疾病会导致运动和身体功能受限，因为无论是在休息还是身体活动期间，骨骼肌的氧气输送不足。7
PEM 燃料电池堆呼吸的滑模策略...
I. 引言燃料电池（FC）是一种将氢化学能转化为电能的装置，可用于从移动和固定电源系统到便携式设备等各种应用。FC 的工作原理早在 1839 年就被发现，但直到最近二十年，该领域的研究活动才显着增加，提高了 FC 的灵活性和可靠性 [1]。促使 FC 发展的最重要因素之一是化石燃料燃烧对环境的严重影响。考虑到可以利用可再生能源（太阳能、风能、地热能等）通过水电解生产氢气，聚合物电解质膜 (PEM) 燃料电池成为减少对化石燃料依赖的最清洁和最有前途的替代品之一 [2]。该领域的改进需要跨学科工作和许多领域新技术的开发。最重要的问题之一与开发系统地处理干扰和模型不确定性的稳健控制策略有关。例如，在可变负载跟踪期间，针对电池内部燃料-氧化剂协调问题的有效控制算法可以避免瞬时功率下降和电池膜的不可逆损坏。然而，从控制的角度来看，燃料电池堆代表着一项重大挑战，因为它们相关的子系统存在相互冲突的控制目标和复杂的动态[3]。例如，九阶非线性模型用于描述基于氢-空气供给堆的发电系统。在这种模型中，状态相互作用通常通过以下方式建模
NRDC：过道里没有呼吸：校车内的柴油机尾气 (pdf)
致谢 自然资源保护委员会 (NRDC) 和清洁空气联盟 (Coalition) 谨感谢 Environment Now、William C. Bannerman 基金会、娱乐业基金会、Jill Tate Higgins、James P. Higgins 以及 Laurie 和 Larry David，他们的支持使得本报告和我们继续开展加州倾倒肮脏柴油运动成为可能。与我们所有的工作一样，全国数十万 NRDC 成员和联盟数千名加州成员的支持对于完成本项目起到了至关重要的作用。加州大学伯克利分校公共卫生学院、NRDC 和联盟还要感谢罗斯社区与环境基金会对其监测工作的慷慨支持。我们还要感谢 Magee Scientific 和 Lawrence Berkeley Labs 的 Anthony D. A. Hansen 博士，以及 Andersen Instruments, Inc. 的 Jim Morton 借给我们空气质量仪。我们特别要感谢本报告部分内容的审阅者，包括审阅风险评估计算的 Dale Hattis 博士和 Stan Dawson 博士、审阅第 1 章和第 2 章及监测协议和附录的 Steven D. Colome 理学博士，以及审阅第 2 章至第 8 章的 Michael P. Walsh、Jason Mark、B.S.E.、M.S. 和 Richard Kassel。
闭路呼吸器认证测试和标准提案
摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 CCBA认证测试和标准的提案。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 前言 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 个定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 设备分类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 必需的组件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 测试描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 容量测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 性能测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 耐磨性测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 定量泄漏测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 透气性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 高低温测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 冲击和振动测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 缺氧场景测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 测试程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 持续监控。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>............。 。 5 监测压力源和建议限值 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . . 5 CO 2 和氧气浓度 . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . . div> . . . . . . . . . . 5 呼吸压力 . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。。。5 监测压力源和建议限值 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..5 CO 2 和氧气浓度 .........。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . . div> . . . . . . . . . . 5 呼吸压力 . .。。。。。。。。.....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>..........5 呼吸压力 .......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 温度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 BMS 与人体测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 定量泄漏测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 假设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 推理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 测试设置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 测试程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 参考文献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6