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大脑训练器设计
设计命名 设计按类别命名。这些类别包括： o Alpha (ALP) o 平衡 (BAL) o 连接 (CON) o 频率 (FRE) o SMR o HEG 设计的最后一部分指定了每个设计中编程的反馈类型。大多数设计都有多个版本，提供各种反馈。选择具有您要使用的反馈类型的设计。例如，“BxShadow Flash Games”表示该设计可用于 BxShadow 或 Flash 游戏。 HEG 设计对用于训练的放大器有额外的名称（Q-wiz、Optima+ 等）。为您的放大器选择合适的设计。 要打开设计，请打开 BioExplorer，然后选择设计 | 打开并输入类别的首字母。这将显示该类别中的设计列表供您选择。
半导体bloch方程
物质的电动力描述需要构成方程，该方程将诱导的电荷ρ和半导体的电流密度j（或等效地为极化p，j = − p and p and p and p = - d iv p）to the elemagnetic finection e，b。在这方面的通用模型是Lorentz -oscillator和线性光学的Drude -Fre -Fre -Farrier模型。另一方面，对物质的非线性性质的描述主要使用电力轨道的功率序列扩展，但是在谐振或几乎谐振条件下，这种膨胀是不合适的。在某些情况下，新解决方案甚至可能“自发”在临界光线之上，并且可能导致第二次谐波产生，尽管不存在功率扩展（包括相对于光场的阶段）。因此，对半导体光学器件的现实描述需要适当地依赖光线，包括价 - 导导带持续状态，激子效应以及频带 - 效力动力学。这些现象是通过半导体bloch - 方程（SBE）始终描述的，而nowa-days成为半导体光学的标准模型。1在这种方法中，半导体对量子进行处理，从而导致一组极化和电子/孔分布函数的耦合的非线性差异方程（以此处将省略的高阶相关函数补充）。极化在（经典）麦克斯韦方程中充当源项。从这个意义上讲，SBE是一种半经典理论。[24K1]（卷2）。它成功涵盖了线性和非线性现象，例如泵 - 探针，四波混合或光子 - 回声实验，如参考文献中所述。SBE在推导和应用方面具有相当大的复杂性，因此，我们将仅给出其派生的“行人版本”和一些选定的应用程序。详细信息可以在Haug和Koch的TexBook [94H1]中找到。为SBE的见面介绍，例如Sch'afer和Wegener的书[02S1]。我们以三个步骤处理该问题，如图1。（a）首先，我们研究两个级别的共鸣附近原子的动力学，并得出光学Bloch方程。在此公式中，阻尼
M3：飞行轨迹间空间关系的视觉探索
摘要 异常值检测与聚类是轨迹分析的重要内容。尽管目前已有许多算法被提出来解决这些问题，但它们缺乏与可视化的结合，无法将人类智能融入分析过程。我们提出了一个可视化框架M3，该框架通过三个相互协调的视图将数据挖掘算法与可视化技术相结合：地图、MST和FSDMatrix。地图视图显示轨迹的空间信息。MST是一棵最小生成树，它表示轨迹之间的关系。在MST中，每个节点代表一条轨迹；节点之间的边表示轨迹之间的Fre´chet距离。FSDMatrix显示一个成对的自由空间图矩阵，以协助检测异常值和聚类轨迹。这三个视图相互影响。通过案例研究，我们讨论了该框架的适用性并展示了它带来的便利。
分布式能源资源和电力平衡
电力系统的特征是电压和频率，而电流的流动是一个连续的过程。在每个节点缓冲或储存电能仍然不可行，因此需要在消费时准确产生电能。供需差异导致标称频率（欧盟为 50Hz）出现偏差。因此，需要实时监控供需情况，以实施调整，以保持平衡和标称频率。与标称值的明显偏差会导致连锁效应，最终导致停电 [7] 。输电系统运营商 (TSO) 负责监督快速、灵活的基于化石燃料的发电机组和大型消费者的需求响应服务，确保在能源系统发生重大瞬时故障时继续运行。这些发电机构成了用于平衡这些电力系统的频率控制策略的基础。每种控制策略都有特定的目的和特点，可分为三类：
利用生成人工智能模型对患者进行下腔静脉过滤器教育 利用生成人工智能模型对患者进行下腔静脉过滤器教育
摘要：背景：下腔静脉 (IVC) 过滤器已成为静脉血栓栓塞症患者的一种有利治疗方式。随着这些过滤器的使用不断增长，提供者必须以全面而易懂的方式对患者进行适当的教育。同样，生成人工智能模型是患者教育中日益重要的工具，但人们对这些工具在 IVC 过滤器上的可读性知之甚少。方法：本研究旨在确定由这些人工智能模型生成的 IVC 过滤器患者教育材料的 Flesch 阅读难度 (FRE)、Flesch-Kincaid 和 Gunning Fog 可读性。结果：ChatGPT 队列的平均 Gunning Fog 得分最高，为 17.76 ± 1.62，而 Copilot 队列的平均 Gunning Fog 得分最低，为 11.58 ± 1.55。尽管先验功效较低，仅为 0.392，但各组之间的 Flesch 阅读难度分数差异 (p = 8.70408 × 10 − 8) 具有统计学意义。结论：本研究结果表明，与 ChatGPT 队列相比，Microsoft Copilot 队列生成的答案在 IVC 过滤器方面具有更高的可读性。然而，这两个队列的平均 Flesch-Kincaid 可读性均未达到美国推荐的阅读等级。
DF6000应用指南
此菜单允许客户禁用并启用选定的检测器，区域或I/O。检测器和区域是自称的，只需针对每个区域或设备触摸启用/禁用的框即可。禁用I/O菜单，但是允许用户禁用FRE，FPE，AUX继电器，故障输出和面板声音1＆2。当面板在自动中学习无法禁用单个声音时，唯一禁用声音的方法是使用“禁用所有输出”功能，或者，将文本下载到面板中，然后将其允许通过区域或单独或单独禁用声音。如果设备已经在“火中”，则系统将不允许用户禁用它。必须禁用设备所属的区域；如果面板在火上，此功能仍然可用。如果禁用了一个完整的区域，则不能选择该区域内的各个设备以重新实现。如果面板是网络的一部分，则可以使用“网络禁用/启用函数”在网络上禁用设备。如果禁用了设备或区域，则必须在网络中的所有面板上显示该残障。（EN54 -13和AS 1668）
保护简报 51：历史建筑和现有建筑的建筑规范：规划和最大化其应用
美国在 19 世纪和 20 世纪初采用的最早的建筑规范条例侧重于灾难性火灾和地震后的防火安全以及改善不达标的住房条件。随着时间的推移，规范不断扩展，设立了对自然光、净水、废物处理、结构完整性、抗风和抗食物、最小房间尺寸、建筑出口的最低要求，以及数百项影响生命和财产安全的其他要求。第二次世界大战后，规范还成为实施与住房、普遍可达性和节能相关的新的公共和政府优先事项的可用机制。在接下来的 75 年里，规范及其管理变得越来越复杂，随着新的规范变化不断提高建筑物所需性能的水平，这种模式仍在继续。例子包括侧重于能源消耗和节约、碳减排、通风系统的设计和性能以及城市与荒野交界处防止野火的规定。
营养法专题讨论会
弗兰克·胡陈公共卫生学院。他还是哈佛医学院，杨百翰和妇女医院的医学教授。他的研究重点是通过饮食和生活方式进行流行病学和预防心脏代谢疾病；基因环境相互作用以及肥胖和2型糖尿病的风险； 2型糖尿病和心血管疾病中的饮食代谢组学；低收入和中等收入国家的饮食过渡，代谢表型和心血管疾病。Hu博士是饮食生物标志物发展中心的主任，也是哈佛大学肥胖流行病学和预防计划的联合主任。 他出版了一本关于肥胖流行病学的教科书（牛津大学出版社），并有1000多个经过同行评审的论文，其H索引为310。 HU博士在2015年饮食指南咨询委员会（USDA/HHS）任职。 他曾在柳叶刀糖尿病和内分泌学，糖尿病护理和临床化学的社论/咨询委员会任职。 胡dr当选为2015年美国国家医学院。Hu博士是饮食生物标志物发展中心的主任，也是哈佛大学肥胖流行病学和预防计划的联合主任。他出版了一本关于肥胖流行病学的教科书（牛津大学出版社），并有1000多个经过同行评审的论文，其H索引为310。HU博士在2015年饮食指南咨询委员会（USDA/HHS）任职。他曾在柳叶刀糖尿病和内分泌学，糖尿病护理和临床化学的社论/咨询委员会任职。胡dr当选为2015年美国国家医学院。胡dr当选为2015年美国国家医学院。
使用基于电解器的电能转换的电网辅助服务……
可再生能源发电的渗透率不断提高，导致大容量电力系统惯性下降，发电的间歇性和不确定性增加。储能被认为是帮助管理更高渗透率的可再生能源发电的重要因素。氢气是一种可行的长期储存替代品。本文分析并介绍了利用基于电解器的电转气系统为电网提供支持的用例。本文还讨论了一些电网服务，这些服务可能更倾向于使用基于氢的储存，而不是其他形式，例如电池储能。使用带有 225 千瓦质子交换膜电解器堆栈的功率硬件在环 (PHIL) 装置开发、实施和演示实时控制。这些控制展示了不同可再生能源渗透率水平（0%、25% 和 50%）的电网频率和电压支持。结果比较表明，由于电解器的支持，不同总线上各自的频率和电压发生了变化，并注意到电网支持对氢气生产的影响。最后，本文讨论了使用物理硬件实施测试的实际细节，例如逆变器/电解器效率，以及相关的限制和机会。
共同设计人工智能代理以支持在线学习者之间的社交联系：功能、社交特征和道德挑战
由于缺乏面对面的互动，在线学习者经常会感到社交孤立，这对学生的幸福感和学习体验产生了负面影响。许多基于文本的人工智能代理都配备了不同的社交特征和功能，以支持社交孤立的人。然而，代理的功能设计、社交特征以及在促进在线学习者之间的社会联系方面的道德挑战尚未得到充分探索。采用共同设计的方法，我们将 23 名参加在线学位研究生课程的在线学习者作为两项虚拟共同设计研讨会研究的积极参与者。通过四种不同的共同设计活动，我们确定了在线学习者对人工智能代理的功能和社会特征在促进他们的社会联系方面的偏好以及潜在的道德问题。根据我们的研究结果，我们确立了人工智能代理作为促进者的角色，以不断支持在线学习者的社交联系过程。我们进一步讨论了在线学习中代理介导的社交互动的独特道德挑战。