基于IQVIA桌面研究,参考期刊(例如Lancet,BMJ),公共机构(例如CDC,尼斯),非政府组织,例如AHA和其他次要来源
抽象军团菌是饮用水分布和前提铅系统中重要的机会病原体。这项研究研究了颗粒活性碳(GAC)过滤过程中肺炎军团菌的潜在生长,考虑到它们在滤床中的生存状态。使用实验室规模的生物活性GAC柱,并以不同的生存能力(可培养,可行但不可培养(VBNC)和死细胞)尖刺肺炎。监测废水中的基因浓度70天。在与可培养细胞尖刺的柱中,即使在运行70天后,在废水中也检测到高水平的肺炎。然而,当引入VBNC细胞时,废水中的肺炎乳杆菌的水平明显低,尽管仍然高于死细胞峰值的色谱柱。这表明肺炎乳杆菌的生长潜力受到进水中其生存状态的影响。这些发现强调了军团菌再生的生态潜力,并强调了在GAC治疗期间监测其行为的必要性,尤其是当涉及臭氧期间不完全失活时。
摘要 — 我们引入了一种改进的增量学习算法,用于进化粒神经网络分类器 (eGNN- C+)。我们使用双边界超框来表示颗粒,并定制自适应程序以增强外框对数据覆盖和噪声抑制的鲁棒性,同时确保内框保持灵活性以捕获漂移。分类器从头开始发展,动态合并新类别,并执行局部增量特征加权。作为一种应用,我们专注于脑电图 (EEG) 信号中与情绪相关的模式的分类。情绪识别对于增强计算机系统的真实感和交互性至关重要。挑战恰恰在于开发高性能算法,能够有效地管理生理数据中的个体差异和非平稳性,而无需依赖特定于受试者的校准数据。我们从 28 名玩电脑游戏的人获得的 EEG 信号的傅里叶频谱中提取特征 - 这是一个公共数据集。每个游戏都会引发不同的主要情绪:无聊、平静、恐惧或快乐。我们分析单个电极、时间窗口长度和频带,以评估由此产生的独立于用户的神经模型的准确性和可解释性。研究结果表明,两个大脑半球都有助于分类,尤其是颞叶 (T8) 和顶叶 (P7) 区域的电极,以及额叶和枕叶电极的贡献。虽然模式可能出现在任何波段中,但 Alpha (8-13Hz)、Delta (1-4Hz) 和 Theta (4-8Hz) 波段按此顺序与情绪类别表现出更高的对应性。eGNN-C+ 证明了学习 EEG 数据的有效性。即使面对高度随机的时变 4 类分类问题,它也能使用 10 秒时间窗口实现 81.7% 的准确率和 0.0029 II 的可解释性。
(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年8月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.08.09.606830 doi:Biorxiv Preprint
本文介绍了一种生物启发的气动软执行器,旨在模仿人手指的柔韧性运动运动,特别关注通过颗粒状干扰来调节刚度。三腔几何形状 - 蜂窝,矩形和中途 - 以优化曲率性能,利用霉菌星15慢速弹性体进行执行器制造。使用Chia和藜麦晶粒在不可扩展的层中实现了颗粒状干扰,以增强刚度调制。实验结果表明,蜂窝几何形状与天然食指轨迹最紧密地对齐。刚度评估Quinoa的范围为0 - 0.47 N/mm/°,CHIA的范围为0 - 0.9 N/mm/°。与非裁定配置相比,藜麦的执行力量的产量增加了16%,CHIA的力量增加了71%。这种增强的性能对于诸如手部康复等应用特别有益,在这种应用中,自适应刚度和力调节至关重要。颗粒状干扰,尤其是使用Active Chia,为需要可变的刚度和电阻的任务提供了卓越的适应性,使其成为可穿戴机器人应用康复的有前途的候选人。
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摘要 已经通过实验测量了波长范围为 300 – 1,100 nm 的广谱太阳辐射对不同粒径范围的水和二氧化碳冰的穿透深度。这两种冰成分都在火星表面被发现,并被观测到为表面霜冻、积雪和冰盖。之前已经测量过雪和板冰的 e 折叠尺度,但了解这些最终成员状态之间的行为对于模拟与火星上冰沉积物相关的热行为和表面过程非常重要,例如晶粒生长和通过烧结形成板冰,以及二氧化碳喷射导致蜘蛛状物形成。我们发现穿透深度随着晶粒尺寸的增加而以可预测的方式增加,并且给出了一个经验模型来拟合这些数据,该模型随冰成分和晶粒尺寸而变化。
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3.4.2 Thermal Reactivation of Granular Activated Carbon (retained for disposal of Sorption Media) ..........................................................................................................................................................................30
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