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World File Search SystemCUE
轻松有效的速度控制 - Wattuneed
多功能且灵活的系列 CUE 拥有超过 100 种不同的配置可能性，功率范围从 0.55 kW 到 250 kW，是目前市场上最全面、用途最广泛的泵应用变频器系列之一。无论要求如何，总有一款合适的 CUE 解决方案适合您。
超越生长：非生长生长代谢对微生物碳持续效率的重要性
土壤中的微生物碳使用效率（CUE）捕获碳（c）在微生物代谢物的合成代谢生物合成和分解代谢C排放之间进行分配（即呼吸c废物）。使用C进行生物合成，为土壤中微生物代谢残基的积累提供了潜力。在C循环中被认为是至关重要的控制，在大多数土壤C模型中实现了微生物提示。由于模型对提示的高灵敏度，可靠的土壤C投影需要准确的提示定量。提示的当前测量值忽略微生物非生长代谢产物，例如细胞外聚合物（EPS）或外酶，尽管它们仍然保留在土壤中，并且可能在定量上很重要。在这里，我们强调说，无视非增长的代谢可能会导致严重低估提示。基于两个案例研究，我们证明，忽视外酶和EPS的产生分别低估了100％以上和30％的提示。通过将这些特异性值纳入模型模拟中，我们观察到该模型在64年内投影了34％的SOC库存，当时考虑了非增长代谢物用于估算提示，强调了准确的提示量化的至关重要的重要性。我们在这里概述的考虑因素挑战了目前如何测量提示的方式，我们建议对非生长代谢产物定量的改进进行改进。根据当前关于土壤C稳定机制的讨论，我们呼吁努力在土壤中打开“黑框”微生物生理的“黑匣子”，并在提示测量中纳入所有定量重要的C用途。研究工作应以（i）捕获微生物C使用的多种tude来提高提示估计，（ii）改进技术以量化土壤中的非增长代谢产物，以及（iii）对动态代谢C在不同环境条件下的使用和随着时间的推移以及随着时间的流逝以及随着时间的流逝提供了理解。
事实说明书 - vaping-公共文件中心
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运动控制计算神经解剖学的修订版
图 1. 台球游戏是状态和动作表示的模型。任务状态主要编码白球、红球（目标球）和要将球击入的球袋的位置。任务动作是桌上的动作——球杆应该以一定的角度、旋转和速度击中白球的特定位置，白球应该击中目标球并将其推向球袋。身体状态是球员的姿势和他/她握球杆的方式；身体动作是他/她移动球杆的动作。
视觉线索可能会影响脑电图深度学习模型
过去几年，深度学习 (DL) 在基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 分类中的应用取得了显著增长，有望提高 EEG 分类准确率。然而，DL 的黑箱性质可能导致准确但有偏差和/或不相关的 DL 模型。在这里，我们研究在 DL 输入窗口中使用视觉提示 EEG（通常使用）对所学特征和最先进 DL 模型 DeepConvNet 的分类性能的影响。分类器在一个大型 MI-BCI 数据集上进行了测试，在视觉提示后有两个时间窗口：0-4 秒（有提示 EEG）和 0.5-4.5 秒（无提示 EEG）。从性能角度来看，第一个条件明显优于第二个条件（86.82% vs. 76.11%，p<0.001）。然而，显著性图分析表明，加入视觉提示 EEG 会导致提取提示相关诱发电位，这与没有视觉提示 EEG 训练的模型所使用的 MI 特征不同。
不同的学习异常与不同内容的妄想类信念相关
预测误差理论对妄想症的解释已经取得了成功。然而，它对不同内容的妄想症的解释却一直不足。被害妄想症和偏执狂是常见的毫无根据的信念，即他人对我们怀有恶意。其他妄想症包括相信自己的思想或行为受到外部控制，或相信世界上的事件具有特定的个人意义。我们比较了两种不同的认知任务中的学习情况，即概率逆转学习和卡明阻断，它们分别与偏执和非偏执的妄想类信念有关。我们发现，单独的临床高风险状态不会导致概率逆转学习任务中的不同行为结果，但个体的偏执程度与过度的转换行为有关。在卡明阻断任务中，偏执者对被阻断的线索学习不当。然而，他们对控制线索的学习也有所减少，这表明他们存在更普遍的学习障碍。非偏执妄想类信念信念（但不是偏执狂）与被阻断线索的异常学习有关，但与控制线索的学习有关，这表明与线索组合相关的学习存在特定障碍。我们分别将任务特定的计算模型与行为数据相匹配，以探索潜在参数在个体之间如何在任务之间变化以及它们如何解释症状特定的影响。我们发现偏执狂与概率逆转学习任务和阻断任务中的低学习率有关。非偏执妄想类信念信念与控制同时呈现线索时线索更新的相似程度和方向的参数有关。这些结果表明，偏执狂和其他妄想类信念涉及学习和信念更新的可分离缺陷，鉴于偏执狂的跨诊断状态，这可能在预测精神病方面具有不同的效用。
大学统计 2022/2023
2012 年《大学法》授权大学教育委员会 (CUE) 通过促进大学教育的目标来监督大学教育。该法第 5 (k) 条规定，委员会有义务收集、分析、维护和传播大学数据。在这方面，委员会每年从大学收集指定参数的数据。准确可靠的数据对于规划、资源分配、决策和制定政策至关重要。因此，委员会有责任坚定不移地收集准确、有效和可靠的数据。此外，收集的数据应保存在安全的数据库中。数据经过验证后，将通过 CUE 网站等各种渠道发布和传播，以便所有利益相关者都可以访问。这将促进政策制定和预测的和谐，因为数据将来自共同的来源，从而最大限度地减少有关大学部门的报告中存在的差异。服务的提供和项目的实施也将更加高效。值得注意的是，大学勉强接受了使用大学教育管理系统 (UEMIS) 来提交数据。这令人鼓舞，我们相信，未来提交数据的请求将得到及时响应，不会出现过去出现的延迟。我们还希望，在发出请求时，某些领域尚未提供的数据将得到提供。
Pacific Energy 为 Horizon 提供太阳能和电池...
Norseman 的系统包括一个 758kW 太阳能发电场和 336kWh BESS，与 Cue、Sandstone、Yalgoo、Meekatharra 和 Wiluna 系统一起，预计将大幅减少柴油使用量，每年抵消约 2,100 吨碳排放。这六个可再生资产归 Horizon Power 所有，由 Pacific Energy 运营和维护。