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优化干激光诱导的石墨烯（LIG）电极
1部门电子和计算机技术，科学学院，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18071年，西班牙。2部分析化学，科学学院，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18071年，西班牙。3苏利亚州大学库利亚（Culiacan），80040，墨西哥的院士。4 cienciasfísico-Matemáticas，锡那罗亚大学，库里亚坦大学，80040，墨西哥。5 Inorangic化学和技术化学系，UNED，马德里28232，西班牙。 6部门 无机化学，科学学院，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18071年，西班牙。 *通讯作者，alfonsos@ugr.es可用orcid列表：d.g. 0000-0002-7810-6345; Y.H. 0000-0002-1959-2187; F.J.R. 0000-0002-1582-9626; C.L.M. 0000-0002-6659-7781; I.B.P. 0000-0003-3997-9191; M.P.C. 0000-0001-8377-587X; D.P.M. 0000-0002-3294-8934，N.R。 0000-0002-6032-6921; A.S.C. 0000-0002-1360-6699。 摘要这项工作介绍了用于生物能力采集的激光诱导的石墨烯（LIG）电极的制造程序。 这项研究中提出的结果表明，与先前在文献中报道的其他基于LIG的电极获得的性能有关。 特别是，我们提出了使用电流测量激光器而不是CNC激光器来改善雕刻分辨率和LIG合成过程，从而增强了界面皮肤电极的表面积。 1。5 Inorangic化学和技术化学系，UNED，马德里28232，西班牙。6部门无机化学，科学学院，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18071年，西班牙。*通讯作者，alfonsos@ugr.es可用orcid列表：d.g.0000-0002-7810-6345; Y.H.0000-0002-1959-2187; F.J.R.0000-0002-1582-9626; C.L.M.0000-0002-6659-7781; I.B.P.0000-0003-3997-9191; M.P.C.0000-0001-8377-587X; D.P.M.0000-0002-3294-8934，N.R。0000-0002-6032-6921; A.S.C.0000-0002-1360-6699。摘要这项工作介绍了用于生物能力采集的激光诱导的石墨烯（LIG）电极的制造程序。这项研究中提出的结果表明，与先前在文献中报道的其他基于LIG的电极获得的性能有关。特别是，我们提出了使用电流测量激光器而不是CNC激光器来改善雕刻分辨率和LIG合成过程，从而增强了界面皮肤电极的表面积。1。为此，我们研究了所得的LIG模式的电阻，这是寻求优化的激光参数（雕刻功率和扫描速度）的函数。调整激光制造过程后，我们使用商用的基于银基电极作为参考，使用不同表面积进行了制造和表征与不同表面积的电极。因此，使用直径为15毫米，10毫米和6.5毫米的圆形电极用于使用商业设备在不同志愿者上获取ECG。随后使用尖端处理技术处理所采集的信号，以对检测QRS复合物检测的灵敏度，特异性，积极预测和准确性进行统计分析。结果表明，在噪声方面，提出的电极相对于先前报道的基于LIG的电极改善了信号的采集，并且确实比商业电极（即使是较小的表面积）提出了可比较甚至更好的结果，并且不需要使用电解质凝胶，具有附加优势。关键字：激光诱导的石墨烯，心电图，柔性电子，生物信号，电极，激光制造。引言心血管疾病（CVD）是全球死亡的主要原因[1]。根据世界卫生组织（WHO）的报告，2019年与CVD有关的死亡人数为1790万，占全球死亡人数的32％。此外，据估计，到2030年，CVD死亡人数每年将增加到2360万[2]。这些设备有望在因此，已经致力于早期诊断，预防和治疗这些疾病。心电图（ECG）在这种情况下起着至关重要的作用，因为它可以通过非侵入性监测心脏的电活动来早期检测CVD。传统上，获得ECG需要医院就诊并使用复杂的监测系统。但是，可穿戴健康监测系统（WHM）的出现彻底改变了这一领域[3]。
2年级 - 计算机编程课程计划
4。学生打开他们的活动分配。或，如果不使用分配构建器，则建模如何打开活动。让学生在提示上悬停鼠标，听到大声朗读。然后让他们单击“开始箭头”开始，然后单击页面底部的打印。然后，他们遵循指示，以帮助Moby找到宝藏。
CraterGrader - MRSD 项目 - 卡内基梅隆大学
† 机器人研究所 (https://www.ri.cmu.edu/)，* 同等贡献者 [1] 美国国家航空航天局，空间技术任务理事会。空间技术研究资助计划，月球表面技术研究机会附录，2021 年。[2] Y. Rubner、L. Guibas 和 C. Tomasi，“地球移动者的距离、多维缩放和基于颜色的图像检索”，斯坦福，加利福尼亚州，1997 年 {jharring、ryanlee、apletta、rqwong、byounes、red}@cs.cmu.edu
提升科学五年级 2024 年 10 月
● 测量并绘制数量图表，以提供证据证明无论加热、冷却或混合物质时发生何种变化，物质的总重量都会守恒 ● 进行调查以确定两种或多种物质的混合是否会产生新物质 ● 识别物质三种状态之间的差异 ● 使用证据表明物质在物理变化过程中守恒 ● 使用证据表明物质在化学变化过程中守恒 ● 解释温度如何影响物理变化 ● 解释不同物质混合时会发生什么 ● 解释在水中混合物质时如何减慢或加速溶解过程 ● 证明固体混合物可以分离
LTSC EDD手册 - 教育研究生院
LTSC EDD计划从1年开始将论文（DIP）整合到课程中，从而确保学生在教师支持下逐步发展他们的研究。每个里程碑将实践问题（POP）完善为严格的，以从业者为中心的论文。以下概述了里程碑的进程。资格预审的论文（Pre-QP）→成为第1章的学生开始，学生从资格资格前论文开始，这是一篇10页的文章，该论文在春季1末期，他们定义了自己的流行音乐。本文确定了他们的研究的基础，阐明了问题的重要性和关键的研究问题。在教师评估和成功的辩护之后，本文成为DIP第1章的基础。合格论文（QP）→成为第2章在预先资格纸基金会上建立的第2章，合格论文通过结合背景分析和方法概述来扩展研究。在第2秋季第4周到期，这个里程碑完善了POP，同时证明了拟议的研究的可行性。对合格论文的成功辩护标志着学生准备提出独立研究的准备，并正式建立了他们浸入的前两章草案。下降提案辩护→涵盖DIP第1-3章的提案防御，到春季2年底到期，要求学生完善并整合其浸入的第1至第3章，并正式介绍他们的研究设计和方法。此阶段包括书面建议，预先录制的演讲和同步的口头防御。成功的辩护使学生能够继续进行数据收集和分析。DIP发现→在第3年最终确定第1-4章，学生进行研究，分析发现并完成DIP的第3和第4章。在此阶段，论文由四个关键章节组成：第1章介绍了流行，研究问题和目的；第2章提供了背景分析；第3章详细介绍了调查方法和方法论；第4章介绍了发现，含义和建议。DIP调查结果防御→最后一步最终的里程碑是实践中的论文，该论文发生在春季3。学生提交他们完成的DIP第1-4章，并通过书面提交，现场或记录的演讲以及同步的口头辩护提出他们的发现。这种辩护是对他们进行应用，从业者驱动的研究能力的最终评估，从而导致教育和社会环境的有意义的变化。
基于图的蛋白质设计的生成模型
工程蛋白质有可能解决生物医学、能源和材料科学中的许多问题，但在实践中创造出成功的设计却很困难。这一挑战的一个重要方面是蛋白质序列和三维结构之间的复杂耦合，而找到一种可行设计的任务通常被称为逆蛋白质折叠问题。在这项工作中，我们引入了一种基于图形表示的给定三维结构的蛋白质序列条件生成模型。我们的方法通过关注那些在序列中是长距离但在三维空间中是局部的蛋白质，有效地捕捉蛋白质中复杂的依赖关系。这种基于图的方法在速度和可靠性方面都比传统和其他基于神经网络的方法有所提高，并借助深度生成模型向快速和有针对性的生物分子设计迈出了一步。
g-hop：相互作用重建的生成性手动对象和掌握合成
和一个锅的不同）或意图（例如通过刀与使用它进行切割），我们人类可以毫不费力地描绘出与日常生活中日常物体的这种互动。在这项工作中，我们的目标是构建一个可以同样生成合理的手动配置的计算系统。具体来说，我们学习了一个基于扩散的常规模型，该模型捕获了3D相互作用期间手和对象的关节分布。给定一个类别的描述，例如“握着板的手”，我们的生成模型可以合成人手的相对配置和表达（见图1个顶部）。我们解决的一个关键问题是，该模型是什么好的HOI表示。通常通过空间（签名）距离场来描述对象形状，但人的手通常是通过由发音变量控制的参数网格建模的。我们提出了一个均匀的HOI表示，而不是在生成模型中对这些不同的代表进行建模，并表明这允许学习一个共同生成手和对象的3D扩散模型。除了能够合成各种合理的手和物体形状的综合外，我们的扩散模型还可以在跨任务的辅助推理之前作为通用，而这种表示是所需的输出。例如，重建或预测相互作用的问题对于旨在向人类学习的机器人或试图帮助他们的虚拟助手来说是核心重要性。重建的视频重新投影错误）或约束（例如我们考虑了这些行沿着这些行的两个经过深入研究的任务：i）从日常交互剪辑中重建3D手对象形状，ii）鉴于任意对象网格，合成了合理的人类grasps。为了利用学到的生成模型作为推论的先验，我们注意到我们的扩散模型允许在任何手动对象配置给定的（近似）log-likelihood梯度计算（近似）log-likelihoodhoodhood。我们将其纳入优化框架中，该框架结合了先前的基于可能性的指南与特定于任务的目标（例如已知对象网格的合成）推理。虽然理解手动相互作用是一个非常流行的研究领域，但现实世界中的数据集限制了3D中这种相互作用的限制仍然很少。因此，我们汇总了7种不同的现实世界交互数据集，从而导致157个对象类别的相互作用长期收集，并在这些范围内训练共享模型。据我们所知，我们的工作代表了第一个可以共同生成手和对象的生成模型，并且我们表明它允许综合跨类别的各种手动相互作用。此外，我们还经验评估了基于视频的重建和人类掌握合成的任务的先前指导的推断，并发现我们所学的先验可以帮助完成这两个任务，甚至可以改善特定于特定于任务的状态方法。