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一个无线系统，用于在耳塞外观中以600小时电池寿命
摘要 - 近年来，与基于标准头皮的脑电图相比，近年来，脑脑电脑术（EEG）记录了质量相似的信号，并且已经报道了客观听力阈值估计的临床应用。现有设备仍然缺乏重要的效果。实际上，大多数可用解决方案都是基于湿电极，需要连接到外部采集平台，或者不提供车载处理功能。在这里，我们克服了所有这些局限性，并基于干电极电极呈现一个耳EEG系统，其中包括直接在耳芽中的所有采集，处理和连接电子设备。听筒配备了一个超低功率模拟前端，用于模数转换，低功率MEMS麦克风，低功率惯性测量单元以及ARM Cortex-M4基于MART Cortex-M4的微控制器启用板上的船上处理和蓝牙低能能连接。系统可以直接流式传输RAW EEG数据或直接进行数据处理。我们通过分析其检测大脑对外部听觉刺激的响应的能力来测试该设备，分别实现4和1.3 MW的数据流或船上处理。后者允许在PR44锌空气电池上进行600小时的操作。据我们所知，这是执行机载处理的第一个无线且完全独立的耳朵系统，所有这些都嵌入了单个耳塞中。较长的电池寿命也适用于连续监控方案。临床相关性 - 拟议的EAR-EEG系统可以用于诊断任务，例如客观听力阈值 - 旧估计，在临床环境之外，从而使其作为护理解决方案。
导致多种抗生素爆发的 R 因子
在两年的时间里，路易斯维尔大学医院出现了多重耐药性肺炎克雷伯菌引起的院内感染（M. Raff，未发表数据）。怀疑是 R 因子传播，因为在几种不同的肺炎克雷伯菌血清型中都发现了多重耐药特性（1、11、17）。在本研究中，我们表明，单一 R 因子是造成这种流行病的原因，并且在我们的医院环境中持续存在。脱氧核糖核酸 (DNA)-DNA 杂交用于在所有肺炎克雷伯菌菌株中识别这种 R 因子，并且可能被证明是持续研究这种和未来多重耐药微生物爆发的有用工具。（这项工作是 M.-A. Courtney 提交给路易斯维尔大学研究生院的论文的一部分，部分满足博士学位的要求。）
用随机尿液 ACR 检测 2 型糖尿病患者糖尿病肾病的发生率及其相关危险因素
摘要 目的：利用随机尿液 ACR 比值确定 2 型糖尿病患者的糖尿病肾病发病率并确定其相关危险因素。 研究设计：描述性横断面研究。 研究地点和持续时间：本研究于 2023 年 2 月 1 日至 2023 年 7 月 31 日在巴基斯坦白沙瓦穆罕默德教学医院 (MTH) 医学部进行。 方法：共调查了 150 名 2 型糖尿病患者。样本量是使用 WHO 样本量计算器计算的，使用一项参考研究，2 型糖尿病患者糖尿病肾病的患病率为 10.8%；置信区间 = 95%，误差幅度为 5%。 结果：标准差 ± 5.146，平均年龄为 49 岁。有 87 名（58%）女性和 63 名（42%）男性。对 150 名受试者的随机尿液 ACR 进行了分析。其中，47 名（31%）患有微量白蛋白尿（少于 300 mg/m），28 名患者（19%）患有大量白蛋白尿（超过 300 mg/m），而 6 名（4%）患有终末期肾病，GFR < 30 ml/m -1.73 m2。对 150 名受试者进行了一项研究以确定糖尿病肾病的状况。其中，81 名（54%）患有糖尿病肾病，69 名（46%）没有。结论：使用随机尿液 ACR 比率，我们的研究表明 46% 的 2 型糖尿病患者患有糖尿病肾病。糖尿病病程 5-10 年的患者的发病率为 24%，糖尿病病程 11-15 年的患者发病率为 26%。糖尿病病程16至20年的患者发病率为50%。总之，糖尿病病程越长，患糖尿病肾病的风险就越大。
花生鲜种子休眠：机制、因素及对作物改良的影响——综述
摘要：花生（Arachis hypogaea L.）是一种全球重要的油籽和豆科粮食作物。然而，最常见的西班牙束状花生品种缺乏鲜种子休眠（FSD），这对花生的产量和质量造成了重大障碍。鉴于其经济意义，目前正在研究模型系统中导致 FSD 的机制和因素，这对花生栽培具有重要意义。最近的评论强调了在揭示遗传控制、分子机制以及影响不同植物物种发芽和休眠的生理和环境因素方面取得的显著进展。在此背景下，我们研究了有关花生 FSD 的最新研究成果，重点关注与 FSD 相关的遗传因素。此外，我们还探讨了旨在培育优良基因型以加强花生改良的尝试。
Greencore Factory - 投资媒体发布 - 最终版
关于 SNRG SNRG 正在加速英国住宅和工业及商业项目的脱碳和电气化。接下来还有更多公告。SNRG 通过其智能电网实现这一目标，智能电网是一种基于地点的电力系统，利用太阳能光伏、电池存储和智能编程，提供可靠、更便宜的电力供应，并连接到电动汽车充电器和热泵等资产。当所有这些元素被控制和协调在一起时，开发商可以节省前期成本，居住者可以节省账单，地球可以节省碳排放。SNRG 智能电网克服了开发商、房屋建筑商和企业面临的主要障碍，为前期成本、电网限制和短期租赁提供了即时解决方案。请在 oursnrg.com/explainer 上阅读有关 SNRG 创新工作的更多详细信息
衰减加速因子保护人类肿瘤细胞
Diaialoganglioside GD2在包括神经母细胞瘤和黑色素瘤在内的各种人类肿瘤类型中表达。3F8结合后，对GD2的鼠单克隆抗体（MAB），神经母细胞瘤和某些黑色素瘤对通过人的补体杀死很敏感，而某些甲虫则不是。研究了补体介导的细胞毒性中这些差异的基础机制，将补体不敏感的黑色素瘤细胞系与衰减加速因子（DAF）的表达进行了比较，衰减加速因子（DAF），一种膜调节蛋白，一种保护血细胞，可保护血液细胞免受自动补体攻击。虽然DAF在神经母细胞瘤中是无法检测的，但它以补充不敏感的素瘤存在。当DAF的功能被抗DAF MAB阻断时，C3的摄取和补体介导的液位黑色素瘤系的裂解显着增强。f（ab'）2个碎片在增强裂解方面与完整的抗DAF mAb一样有效。DAF阴性和DAF阳性黑色素瘤细胞系对Cobra毒液因子处理的血清对被动裂解具有相当抗性。数据表明，在某些肿瘤中，DAF活动解释了它们对涉及杀害的抵抗力。通过阻止DAF功能来使这些细胞对这些细胞的敏感性的能力可能暗示免疫疗法。
从现金转移到无现金经济：影响...
研究表明，数字支付媒介对无现金经济有积极影响。这表明数字支付媒介的增加导致无现金经济。同样，结果也表明技术对无现金经济有积极影响。这表明技术进步会导致无现金经济。结果还表明，互联网对无现金经济有积极影响。这表明快速安全的互联网通向无现金经济。同样，研究表明，网络犯罪对无现金经济产生负面影响。这表明网络犯罪的减少导致无现金经济。此外，研究表明，安全对无现金经济有积极影响。这表明高度安全的网络通向无现金经济。关键字：无现金经济，数字支付媒介，技术，互联网，网络犯罪和安全性。1。简介
探究影响讲师不愿融入定制数字游戏化的因素
量身定制的数字游戏化对于提高学生参与度和学习成果具有重要意义。然而，越南讲师对它的采用仍然有限。这项定性研究调查了他们不愿接受量身定制的数字游戏化的原因，并探讨了文化因素的作用。研究人员对越南六所大学的讲师进行了采访。研究结果显示，讲师们更喜欢传统的教学方法，因为他们熟悉这些方法并认为这些方法有效。采用的障碍包括感知到的复杂性、缺乏培训和对内容开发的担忧。此外，还发现等级制度、游戏感知和集体主义等文化因素显著影响讲师对游戏化的态度。这项研究对阻碍越南大学采用数字游戏化的复杂挑战和因素提供了至关重要的见解，为制定有针对性的干预措施提供了信息，以促进数字游戏化成功融入越南环境。
贫困中的经济因素：巴基斯坦的新证据
贫困是一种至关重要的全球现象。该研究的主要目的是研究社会经济因素，社会因素和贫困之间存在的关系，经济和社会因素对贫困的相对影响，并描述VAR系统中时间序列之间的因果关系。这项研究利用了从世界发展指标（WDI）和巴基斯坦的经济调查中收集的1994q1至2018Q4的季度时间序列数据，利用了矢量误差校正模型（VECM）。该研究确定教育，失业，通货膨胀是经济因素，而Zakat和降雨是可以减少贫困的社会因素。这项研究的结果表明，从长远来看，通货膨胀和失业与贫困之间存在积极而重要的关系，而教育，降雨，社会福利计划和Zakat在长期以来与贫困长期存在负面关系。此外，研究还发现，在短期内，经济和社会因素与贫困之间没有关系。此外，研究发现，从长远来看，教育和降雨的相对贡献（28％和20％）大于通货膨胀，社会福利计划，失业和Zakat的贡献，3.8％，0.5％，2.5％和0.08％。同样，从长远来看，其对贫困的贡献最多可减少44％。这项研究可帮助决策者在设计政策以减少贫困的同时就经济和社会因素做出重要决定。政府应发展一个商业环境，以创造更多的就业机会。结果表明，巴基斯坦国家银行应采用收缩货币政策来控制通货膨胀，决策者可以制定所有人的政策。
第 11 章 AI 完备性：利用深度学习消除人为因素
摘要 计算复杂性是计算机科学和数学的一门学科，它根据计算问题的固有难度对其进行分类，即根据算法的性能对其进行分类，并将这些类别相互关联。P 问题是一类可以使用确定性图灵机在多项式时间内解决的计算问题，而 NP 问题的解可以在多项式时间内验证，但我们仍然不知道它们是否也可以在多项式时间内解决。所谓 NP 完全问题的解也将是任何其他此类问题的解。它的人工智能类似物是 AI 完全问题类，对于该类问题仍然没有完整的数学形式化。在本章中，我们将重点分析计算类，以更好地理解 AI 完全问题的可能形式化，并查看是否存在适用于所有 AI 完全问题的通用算法（例如图灵测试）。为了更好地观察现代计算机科学如何尝试解决计算复杂性问题，我们提出了几种涉及优化方法的不同深度学习策略，以表明无法精确解决高阶计算类问题并不意味着使用最先进的机器学习技术无法获得令人满意的解决方案。这些方法与人类解决类似 NP 完全问题的能力的哲学问题和心理学研究进行了比较，以强化我们不需要精确和正确解决 AI 完全问题的方法就可以实现强 AI 的概念的说法。