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β触发的自适应深脑刺激帕金森氏病
丘脑下核（STN）β触发的自适应深脑刺激（ADB）已被证明可提供与常规连续DBS（CDB）相当的临床改进，其能量较少，而能量较少，而刺激较少诱导的副作用。但是，几个问题仍未得到解决。首先，在自愿运动之前和期间，STN Beta谱带功率的逻辑逻辑降低正常。ADBS系统将在帕金森氏病患者运动过程中减少或停止刺激，因此与CDB相比可能损害运动性能。第二，在以前的大多数ADB研究中，Beta功率在400毫秒的时间段内进行了平滑和估计，但是较短的平滑周期可能具有更大的优势，即对Beta功率的变化更加站点，这可以增强运动性能。在这项研究中，我们通过使用标准的400毫秒和较短的200毫秒平滑窗口来评估STNβ触发的ADB的有效性来解决这两个问题。帕金森氏病的13人的结果表明，减少量化β的平滑窗口的确会导致β爆发持续时间缩短，这是通过增加β爆发的数量短于200 ms，并且更频繁地打开/关闭刺激剂，但没有造成的效果。与没有DBS相比，ADB和CDB都在同等程度上提高了运动性能。此外，与没有DBS相比，ADB显着地证明是震颤，但不如CDB。二级分析表明，β功率下降和GAM MA功率在预测更快的运动速度方面存在独立的影响，而Beta事件的减少相关的DENCHRONIANINID（ERD）预先固定了更快的运动启动。CDB抑制了Beta和伽玛的抑制作用和伽玛，而在CDB和ADB中，Beta ERD与无DBS相比降低到相似的水平，这共同解释了CDB和ADB期间CDBS运动的SIMI LAR性能提高。这些结果表明，受STN触发的ADB有效地改善了帕金森氏病患者的运动过程中运动性能，而平滑窗口的缩短不会导致任何额外的行为益处。为帕金森氏病开发ADBS系统时，可能没有必要跟踪非常快的beta dy namics；结合β，伽玛和运动解码的信息可能会更有益于最佳治疗震颤所需的其他生物标记。
角树的潜在地理分布（Ceratonia ...
引言正在进行的全球变暖已经在改变植物物种的生长和地理分布（Doblas-Miranda等，2017； Vellend等，2017）。鉴于当前的快速变暖速率，预计全球温度将在2030年至2050年之间升高 +1.5°C（IPCC，2018年）。气候变化对自然生态系统的影响会导致植物物种地理分布范围的扩张，减少或变化（Lenoir等，2008）。因此，这些影响可能会对陆生能，水通量以及CO 2排放产生重大影响（Forzieri等，2020）。此外，这种变暖正在影响各个层面的生物多样性，从个人和社区到整个生态系统（Franklin等，2017）。在地中海地区观察到的，自然生态系统特别受到全球变暖和极端气候事件的影响（Doblas-Miranda等，2017； Lionello and Scarascia，2018）。因此，在预计的气候变化情景下对植物物种的地理分布的理解非常感兴趣（Franklin等，2017），特别是对于制定适应性良好的保护和管理计划的发展（Kozak等，2008）。评估植物物种对气候变化的脆弱性，物种分布模型（SDM）通常被越来越多地使用。这些模型通过基于环境因素插值和推断其分布来预测物种的地理范围（Guisan等，2017； Pecchi等，2019）。此外，物种分布模型为自然资源的保护和管理提供了全面的基础（Sinclair等，2010； Qin等，2017）。当前，有许多可用的SDM方法，例如Bioclim（Bioclimatic建模），域（域环境包膜），GAM（广义加性模型），MARS（多变量自适应回归光谱）和Maxent（Maxtainter（Maximak）（最大值）（Pecchi等人，2019年）。中，Maxent算法（Phillips等，2006）在提供仅存在的数据时提供了可靠的适合性结果，并且在处理广泛分布和稀有物种的出现方面具有很高的灵活性（Elith等，2006; Moukrim等，2019; Kassout等，2019; Kassout等，20222a）。例如，最大的熵模型已用于预测宏观生态模式（Harte，2011年），物种丰度分布（White等，2012），基于特质的社区组装（Shipley等，2011）和物种生态位模型在多个尺度上（Elith等，2010; Guisan等，2017，2017年）。Ceratonia Siliqua L.（豆科植物）是一种常绿，嗜热和二元的地中海果树（Batlle和Tous，1997; Baumel et al。，2018; Kassout等，2023），有一些稀有的Hermaphrodite和单调的案例（Batle and Batle和Toble和Tous）（1997）。Cacob（C。C. silliqua）是一棵缓慢生长的长树，对干旱具有很高的抵抗力，但对极度寒冷的抵抗力有限（Batlle和Tous，1997），这有助于其重要的遗传多样性（Viruel等，2019）和
报告日期：2023 年 7 月 31 日 031-COM-2002 报告 CBRN 侦察数据使用 CBRN 4 报告状态：已批准
绩效衡量标准 通过 不通过 N/A 1. 使用正确的格式填写 CBRN 4 报告的所有必填（M）行。 注意：QUEBEC、ROMEO 和 SERRA 行最多可重复 20 次，以描述多个探测器和监测或调查点。 a. 填写化学或生物攻击的所有必填（M）行，例如“CBRN 4/CHEM// 或 CBRN 4/BIO//”。 (1) 输入行 INDIA：发布化学事故信息，然后输入“//”。 例如“I/AIR/NERV/P/MPDS/-//”。 (2) 输入行 QUEBEC：读数/样本/检测的位置以及样本/检测的类型，然后输入“//”。例如“Q/31UDS986628/LIQ/MPDS/-/OM/31UDS988628/LIQ/MPDS/- /OM/31UDS992628/LIQ/MPDS/-/OM//”。 (3) 输入行 SERRA：DTG（日期-时间-组，指定本地或祖鲁 (L/Z)）读数或初始污染检测，然后输入“//”。 例如“S/030830ZAPR2017/030845ZAPR2017/030905ZAPR2017//”。 (4) 输入已知的操作确定集 (O) 行，然后输入“//”。 例如“T/FLAT/BARE//”。 b. 完成放射性攻击的所有必填 (M) 行。 例如“CBRN 4/RAD//”。 (1) 输入行 INDIAR：发布有关放射事件的取样信息，然后输入“//”。例如“IR/RDPS/GAM/-/PD//”。 (2) 输入行 QUEBEC：读数/样本/检测的位置以及样本/检测的类型，然后输入“//”。例如“Q/504056N0021515W/-/HGSM/506056N0021515W/-/HGSM//”。 (3) 输入行 ROMEO：污染程度、剂量率趋势和衰减率趋势（如果已知）则输入“//”。例如“R/30CGYH/32CGYH//”。 (4) 输入行 SERRA：读数或初始污染检测的 DTG，然后输入“//”。例如“S/100209ZAUG2010//”。 (5) 输入操作确定集（O）行已知，然后输入“//”。例如“T/FLAT/URBAN//”。c. 已完成核攻击的所有必填 (M) 行。例如“CBRN 4/NUC//”。 (1) 输入行 QUEBEC：读数/样本/检测的位置以及样本/检测的类型，然后输入“//”。例如“Q/31UDS984628/-/MPDS/HGSM/31UDS984626/-/MPDS/HGSM//”。 (2) 输入行 ROMEO：污染程度、剂量率趋势和衰减率趋势。剂量率趋势/衰减率，然后输入“//”。例如“R/38CGH/DECR/DN/36CGH/DECR/DN//”。 (3) 输入行 SERRA：读数或初始污染检测的 DTG，然后输入“//”。例如“S/030900ZAPR2010/030905ZAPR2010//”。 (4) 输入已知的操作确定集 (O) 行，然后输入“//”。 例如“W/POS/POS/Y/HIGH//”。 2. 在 GEN-TEXT 中完成所有管理数据。 a. 输入发件人：输入您的单位标识，然后输入“/”。 b. 输入收件人：输入接收单位的单位标识，然后输入“/”。 c. 输入安全分类，然后输入“/”。 d. 输入发送的 DTG：使用八位数字（DDHHMM - 2 位数字表示日期，4 位数字表示军事时间和 L/Z），然后输入“/”。 e. 输入报告类别：如果这是您提交的关于此次袭击的第一份报告，请输入 INITIAL；否则，请输入 FOLLOW-UP，然后输入“//”。示例“GEN-TEXT/WAT40B/WAT4AA/UNCLASS/030905Z/INITIAL//”。3. 提交 CBRN 4 报告，并指定适当的优先顺序（消息顶部的“F/F/F//”或“O/O/O//”）示例“F/F/F//”，IAW SOP。