1 德国波恩大学医院神经外科,邮编 53127;motaz.hamed@ukbonn.de(MH);valeri.borger@ukbonn.de(VB);muriel.heimann@ukbonn.de(MH);erdem.gueresir@ukbonn.de(EG);patrick.schuss@ukbonn.de(PS);hartmut.vatter@ukbonn.de(HV)2 德国波恩大学医院放射肿瘤科,邮编 53127;julian.layer@ukbonn.de(JPL);david.koch@ukbonn.de(DK);davide.scafa@ukbonn.de(DS);gustavo.sarria@ukbonn.de(GRS);jasmin.holz@ukbonn.de(JAH);stephan.garbe@ukbonn.de(SG); frank.giordano@ukbonn.de(FAG);christopher.schmeel@ukbonn.de(LCS) 3 波恩大学医院神经放射学系,53127 波恩,德国;carsten.schmeel@ukbonn.de(FCS);alexander.radbruch@ukbonn.de(AR) 4 波恩大学医院神经内科临床神经肿瘤科,53127 波恩,德国;niklas.schaefer@ukbonn.de(NS);ulrich.herrlinger@ukbonn.de(UH) 5 柏林 BG 医院神经外科系,12683 柏林,德国* 通信地址:anna-laura.potthoff@ukbonn.de(A.-LP);matthias.schneider@ukbonn.de(MS)† 这些作者对本文的贡献相同。 ‡ 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
Muzzammel Rehman,Islam M. Abdel-Rahman,Azza AK El-Sheikh和Mahmoud M. Abdelhamid。“探索对Zaire Ebolavirus蛋白24(V24)的Galidesivir类似物的治疗潜力(V24):数据库筛选,分子对接,与药物相关的性质评估和分子动力学模拟。”生物分子结构与动力学杂志(2023):1-11。26。
摘要 长期心理压力会严重影响大脑结构和功能。然而,只有少数研究使用脑电图 (EEG) 来检验这一事实。本研究展示了一种脑机接口 (BCI),用于对不同心理状态下长期心理压力的 EEG 相关因素进行分类。这项研究针对 26 名健康的右利手大学生进行,考试期被视为长期精神压力源。根据感知压力量表 (PSS-14) 评估的压力水平,选择两组受试者。在受试者睁眼静息状态下以及暴露于自我评估人体模型问卷 (SAM) 评分的正向和负向情绪刺激时收集他们的 EEG 数据。从 EEG 数据中提取了几种类型的特征,包括功率谱密度 (PSD)、侧化指数 (LI)、相关系数 (CC)、典型相关分析 (CCA)、幅度平方相干估计 (MSCE)、互信息 (MI)、相位斜率指数 (PSI)、格兰杰因果关系 (GC) 和有向传递函数 (DTF)。随后,使用几种类型的分类器对提取的特征进行区分,包括 k-最近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM) 和朴素贝叶斯 (NB) 分类器。通过一种遗漏方法验证了所提出的 BCI,并在不同的时间窗口中使用低频和高频分辨率、分别 7 个和 36 个频带进行了调查。结果表明,所提出的系统可以准确识别受试者在不同心理状态下的压力水平。此外,与其他特征提取方法相比,MI 作为功能和 DTF 作为有效的连接方法可产生最高的分类准确率。关键词:长期心理压力、脑电图、情绪状态、分类。
摘要 — 在车载自组织网络中,自动驾驶汽车在支持车载应用之前会生成大量数据。因此,需要一个大存储和高计算平台。另一方面,云平台上的车载网络计算需要低延迟。应用边缘计算 (EC) 作为一种新的计算范式,有可能在提供计算服务的同时减少延迟并提高总效用。我们提出了一个三层 EC 框架,将弹性计算处理能力和动态路线计算设置为适合实时车辆监控的边缘服务器。该框架包括云计算层、EC 层和设备层。资源分配方法的公式类似于优化问题。我们设计了一种新的强化学习 (RL) 算法来处理云计算辅助的资源分配问题。通过集成 EC 和软件定义网络 (SDN),本研究为车载网络中的资源分配提供了一种新的软件定义网络边缘 (SDNE) 框架。这项工作的新颖之处在于设计了一种使用经验回复的多智能体基于 RL 的方法。所提出的算法实时存储用户的通信信息和网络轨迹状态。给出了具有各种系统因素的模拟结果,以显示所建议框架的效率。我们通过一个真实案例研究来展示结果。
我们的两步方法采用了两个提示来收集和汇编本研究的信息。首先,我们进行了数据检索过程,重点关注有关管理 DKA 的五个基本问题:诊断标准、风险因素、体征和症状、调查和治疗。我们使用“Link Reader”插件检索相关内容,将每个问题引导至特定指南,并通过提供的 URL 检索信息。ChatGPT-4 在第一个提示期间从指定来源检索单个问题的答案,优先考虑准确性、真实性和适当的引用。为每个问题收集三个答复后,我们进入第二步,根据指定的指南检查答案的准确性。每个指南一次一个问题,这种循序渐进的方法确保了清晰的信息来源并有助于检查答案的准确性。
饲料中的霉菌毒素污染是全球安全问题。它对家禽行业造成了巨大的经济损失,并对人类健康构成了重大危害。目前的研究旨在确定在也门达哈尔省(Dhamar Convictorate)种植肉鸡鸡肉的配方和原材料饲料中的霉菌毒素污染水平。从达哈尔省的家禽农场使用的各种家禽饲料中随机收集了总共36个样品。甲醇用作从固体饲料样品中提取霉菌毒素的有机溶剂。定量快速ELISA测试试剂盒用于检测霉菌毒素的水平。结果表明,在36.11%,83.33%,22.22%和100%的测试样品中检测到Aflatoxins,T-2毒素,Ochratoxins A和Zeralenone,分别为0.37、21.67、0.8、0.8、0.8和14.04 ppb。在普通的feed-I(1.00和3.47 ppb)和普通的饲料II(1.07和4.9 ppb)中发现了最高水平的黄曲霉毒素和ochratoxin。同样,在普通饲料I(19.87 ppb)中检测到了最高水平的Zearalenone。在原始浓缩物(49.23 ppb)和最终浓缩物(49.47 ppb)中检测到最高水平的T-2毒素。霉菌毒素。统计分析表明,在饲料类型之间,霉菌毒素水平有显着差异(P值<0.05)。普通饲料与原成分饲料相比更受污染。需要进一步的研究来确定家禽饲料中与霉菌毒素污染相关的因素。这些发现强调了霉菌毒素对Dhamar省家禽和公共卫生构成的威胁,并指出需要采取干预措施以降低这些风险。
11。Mohsen Karimi,Mohammad Reza Toroghinejad,Hamed Asgari,Jerzy A. Szpunar,“商业纯净钛/SIC的质地进化和塑料各向异性,通过累积滚动键合和随后的退火而处理”,材料化学和物理学,219(219(2018) - 182-18。https://doi.org/10.1016/j.matchemphys.2018.08.027。
■ 基于光子晶体平台的全光半减器和全减器的最新进展 Fariborz Parandin、Saeed Olyaee、Farsad Heidari、Mohammad Soroosh、Ali Farmani、Hamed Saghaei、Rouhollah Karimzadeh、Mohammad Javad Maleki、Asghar Askarian、Zahra Rahimi、Arefe Ehyaee 《光通信杂志》,第 0314 卷,第 1-30 页,2024 年