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肯特学术资料库
对长期意识障碍 (pDOC) 患者提供准确的预后仍然是一个临床挑战。大型横断面研究已经证明了使用高密度脑电图 (hdEEG) 测量的功能性大脑网络的诊断和预后价值。尽管如此，这些神经测量的预后价值尚未通过纵向随访进行评估。我们通过评估 hdEEG 预测长期行为结果的效用来解决这一差距，采用从一组患者中收集的纵向数据，这些患者在两年的时间内通过床边的静息 hdEEG 和昏迷恢复量表修订版 (CRS-R) 进行系统评估。我们使用典型相关分析将临床（包括 CRS-R 评分与人口统计变量相结合）和 hdEEG 变量相互关联。该分析显示，患者的年龄、hdEEG θ 波段功率和 alpha 波段连接对 hdEEG 与临床变量之间的关系贡献最为显著。此外，我们发现，评估时记录的 hdEEG 测量结果增强了临床测量结果，有助于预测下次评估时的 CRS-R 分数。此外，hdEEG 变化率不仅可以预测 CRS-R 分数的后续变化，而且在预测能力方面也优于临床测量结果。总之，这些发现表明，功能性大脑网络的改善先于 pDOC 的行为意识变化。我们在此证明，在专科护理院进行的床边 hdEEG 评估是可行的，具有临床实用性，并且可以补充临床知识和系统性行为评估，以指导预后和护理。
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通过机器学习生成设计一直是计算机辅助设计领域的一项持续挑战。最近，深度学习方法已被用于随机生成时尚、家具和产品设计中的图像。然而，这种深度生成方法通常需要大量的训练图像，并且在设计过程中没有考虑到人为因素。在这项工作中，我们寻求一种方法，通过脑电图测量 (EEG) 指示的大脑活动将人类认知因素纳入生成过程。我们提出了一种受神经科学启发的机器学习设计方法，其中使用 EEG 来捕获首选的设计特征。此类信号用作生成对抗网络 (GAN) 中的条件。首先，我们使用循环神经网络 (LSTM - 长短期记忆) 作为编码器，从原始 EEG 信号中提取 EEG 特征；这些数据是从受试者观看 ImageNet 中的几类图像时记录下来的。其次，我们训练一个以编码的 EEG 特征为条件的 GAN 模型来生成设计图像。第三，我们使用该模型从受试者的 EEG 测量大脑活动生成设计图像。
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摘要 伴随前庭功能障碍的失忆症状表明前庭和视觉记忆系统之间存在功能关系。然而，人们对其背后的认知过程知之甚少。作为起点，我们寻找一种跨模态相互作用的证据，这种相互作用通常在其他感觉模态之间观察到，在这种相互作用中，如果先前将目标（在本例中为视觉）与来自另一个感觉域（在本例中为前庭）的独特、时间上一致的刺激相结合，则更容易识别目标。参与者首先执行视觉检测任务，其中刺激出现在计算机网格内的随机位置。参与者不知道，一种特定刺激的开始伴随着短暂的亚感觉脉冲电前庭刺激 (GVS)。在两个视觉搜索实验中，当在先前检测任务中出现 GVS 配对视觉刺激的网格位置呈现时，旧目标和新目标都能更快地被识别。这种位置优势似乎是基于相对而非绝对空间坐标，因为当搜索网格旋转 90° 时，这种效果仍然有效。这些发现共同表明，当个体回到熟悉的视觉场景（此处为 2D 网格）时，如果目标出现在之前与独特的、与任务无关的前庭线索相关联的位置，则视觉判断会得到促进。这种多感官相互作用的新案例对于理解前庭信号如何影响认知过程具有更广泛的意义，并有助于限制 GVS 日益增长的治疗应用。
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* 通讯作者，电子邮箱：wuz2015@mail.xjtu.edu.cn (Z. Wu)。摘要：解决传统能源危机和环境问题的迫切需要加速能源结构转型。然而，可再生能源的多变性对满足复杂的实际能源需求提出了挑战。为了解决这个问题，建设一个多功能的大型固定式储能系统被认为是一种有效的解决方案。本文批判性地研究了电池和氢混合储能系统。这两种技术都面临着阻碍它们完全满足未来储能需求的局限性，例如在有限的空间内实现大容量存储、快速响应的频繁存储以及无损耗的连续存储。电池具有快速响应（<1 s）和高效率（> 90％）的特点，在频繁的短时间储能方面表现出色。然而，自放电率（> 1％）和容量损失（~20％）等限制限制了它们在长时储能中的应用。氢能作为一种潜在的能源载体，能量密度高、状态稳定、损耗低，适合大规模、长时储能。然而，由于其储能效率低（~50%），不适合频繁储能。正在进行的研究表明，电池和氢混合储能系统可以结合两种技术的优势，满足日益增长的大规模、长时储能需求。为了评估它们的应用潜力，本文使用提出的关键性能指标对这两种储能技术的研究现状进行了详细的分析。此外，从多个角度概述了电池和氢混合储能系统面向应用的未来方向和挑战，为先进储能系统的发展提供指导。亮点：⚫回顾了电池和氢混合储能系统的面向应用的储能系统。⚫提出了一系列先进储能系统的关键性能指标。 ⚫ 在可再生能源存储情况下，电池和氢混合储能系统（0.626 美元/千瓦时）比电池储能系统（2.68 美元/千瓦时）更具成本竞争力。⚫ 总结了多功能大型固定式电池和氢混合储能系统的挑战。关键词：混合储能系统、电池、氢、固定式、大型、多功能。
Stu Kennedy
技能和经验全栈开发：Typescript/ htmx/ node/ go/ svelte/ svelte/ flutter/ remix/ nextjs/ django ai开发：python/ tensorflow平台（Cloudflare/ aws/ aws/ firebase/ supabase）：dashboard Management and Clis。Amazon AWS - S3，EC2，RDS，Lambda，MapReduce，Memcached，Ses，Cloudfront等功能 / FRP：精通功能和功能反应性编程，以声明的方式解决算法问题。敏捷：由苏格兰精益敏捷的创始人培训，并通过培训和指导帮助大型企业实施敏捷原则。Testing: Cypress, React-Testing, Mocha, Chai, Jasmine, Ava, Sinon, Cucumber, PhantomJS, CircleCI, Jenkins Programming languages: TYPESCRIPT / JAVASCRIPT / CLOJURE / HTML5 / CSS3 / TAILWIND SQL RDBMS (POSTGRES / MYSQL) PYTHON / PERL / BASH / PHP JAVA / C / C++ / QT Programming Software: VSCode / Zed / VIM Operating Systems: Mac OSX / Linux (Ubuntu / Debian) / Microsoft Windows Algorithmic skills: Physics engines, Numerical methods Particle solvers, fluid solvers, rigid body dynamics DSP (FFT, DCT, JPEG, 3D JPEG) Compression (JPEG, 3D JPEG, Fractals, 3D Fractals)密码学（RSA，Elgamal，Diffie-Hellman，Eternity/Shuffle（自己的发明））项目管理：经营自己的公司（Continuata），为30个世界领先的音乐样本图书馆制造商提供数字产品分销。沟通技巧：与客户在与非技术经理进行技术发展的销售和技术支持方面进行处理。公开演讲和讲课。创造力：
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1联邦科学中心“全俄的研究与技术家禽研究所”，俄罗斯科学院，塞尔吉耶夫·波萨德，莫斯科，莫斯科oblast 141311，俄罗斯2联邦州立州预算高等教育的预算教育机构”彼得斯堡国家农业大学”，普希金，圣彼得堡，196601，俄罗斯3 Biotrof LLC，普希金，普希金，圣彼得堡，196602，俄罗斯4 K. I. Skryabin莫斯科州兽医医学和生物技术学院王国6英国布里斯托尔BS4 2RS的Vitagene and Health Research Center 7，Trakia University，Trakia University兽医学系微生物学和生物化学系，6000 SATAA ZAGORA，保加利亚8号，保加利亚8动物营养系，农业与环境科学系，Szent Istvan Istrant，Houstrant Istvan istvan University，H-2103 G-2103 G.杜布罗斯克（Dubrovitsy），波多尔斯克（Podolsk），莫斯科牛皮纸研究中心，俄罗斯142132，俄罗斯
ABDR 2023 年 3 月至 7 月.pdf - 肯特学术资料库
生物经济，即利用生物技术和生物资源为所有经济部门提供信息、产品、流程和服务，是解决各种全球和地方问题的关键。过去几年，全球生物经济战略取得了重大发展：2021 年 10 月，世界生物经济论坛首次由全球南方国家巴西主办，这是一个分享以生物为基础的负责任创新理念以促进循环生物经济的全球平台。论坛结束时，巴西帕拉州州长还推出了巴西首个专门的生物战略（世界生物经济论坛，2021 年）。几个月后，即 2022 年 5 月，中国推出了首个国家生物经济五年计划，目标是将该行业的价值提高到 22 万亿元人民币（3.3 万亿美元）（欧阳，2022 年）。在英国，除了其创新战略和英国基因组实施计划外，其人类受精与胚胎学管理局还继续“为未来做好准备”其立法（DSIT 和 DBEIS，2021 年；生命科学办公室等，2021 年，Devlin，2022 年）。2022 年 9 月，拜登总统签署了《关于推进生物技术和生物制造创新的行政命令》（白宫，2022 年）。2023 年 4 月，印度生物技术部 (DBT) 发布了《2022 年生物经济报告》（BIRAC，2022 年），预计到 2030 年生物经济对 GDP 的贡献将从目前的 2.6% 跃升至近 5%。
Kenya-Innovation-Week-.pdf - 内罗毕
我们将设法创造就业机会，推进气候解决方案，并将肯尼亚定位为绿色创新中心。 11. 我坚决支持这一主张，即充满活力的创新生态系统取决于我们识别和培养强大的技术人才和创新技能、支持大学主导的研究以及巩固产业和教育机构之间紧密联系的能力。为此，我们致力于扩大创业培训的提供，加强对大学衍生企业的支持，并加强《创业法案》和《国家知识产权政策》等体制框架。我们还通过云优先政策和康扎科技城等举措培育知识驱动型经济，以确保肯尼亚保持全球竞争力。
肯尼亚 2023 年机器人和人工智能社会法案
国会法案规定成立肯尼亚机器人和人工智能协会；规定其职能和权力；促进肯尼亚共和国境内机器人和人工智能技术负责任和合乎道德的发展和应用；并用于相关目的。