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高阶组间力常数和热>的极端灵敏度
图。1。硅的结果。（a）使用有限差异方法计算出2 nd-，3 rd和4 th -ifc的比较，使用LDA交换相关函数，使用有限差方法，δ为0.01Å和0.03Å。δ是有限差异方法中的原子位移。Å的超字词对应于th -ther dord rorder ifcs。（b，c）与（a）相同，但分别使用PBE和PBESOL功能。（d）使用LDA，PBE和PBESOL XC函数使用的声子分散，该功能通过使用0.01至0.03Å的任何δ计算得出。（e）使用LDA，PBE和PBESOL XC功能的三频道室温热导率的比较，δ为0.01Å和0.03Å。（f）与（e）相同，但在热导率计算中包含四个子散射。（g，h）通过使用不同的δ与LDA，PBE，PBESOL XC函数获得的力常数计算三个和四频散射速率。
人工智能能帮助众包吗？基于理论的众包竞赛创意筛选模型
1 我们不使用 Berger 和 Packard 的基于潜在狄利克雷分析 (LDA) 的方法，因为它提取了最流行 (常见) 的主题 (维度)，例如词束。LDA 方法在新产品创意的背景下可能会出现问题，因为 LDA 可能会将新颖和独特的词归类为“错误”。成功的新产品创意往往是新颖或独特的 (Dahl and Moreau 2002；Toubia 2006)。在众包创意竞赛中，在创意级别而不是主题级别捕捉非典型性的指标可能更胜一筹，因为它不会筛选出这些新颖或独特的创意。
类风湿关节炎的靶向治疗策略中最佳目标是什么？系统评价和元回归分析的结果
摘要目的：靶向治疗 (T2T) 策略已被证明优于类风湿关节炎 (RA) 的常规治疗，但最佳目标仍然未知。目标基于疾病活动性测量（例如疾病活动性评分 28 (DAS28)、简化疾病活动性指数/临床疾病活动性指数 (SDAI/CDAI) 以及诸如缓解或低疾病活动性 (LDA) 之类的临界值。我们的目的是比较不同目标对临床和放射学结果的影响。方法在 Cochrane、Embase 和 (pre)MEDLINE 数据库中搜索（2022 年 6 月 1 日），以查找 2003 年后在 RA 患者中应用 T2T ≥12 个月的随机对照试验和队列研究。数据提取自各个 T2T 研究组；使用 Cochrane 协作工具评估偏倚风险。使用元回归，我们评估了所用目标对临床和放射学结果的影响，并校正了研究之间和研究内部的异质性。结果在元回归分析中使用了 115 个治疗组。就 DAS-缓解和 SDAI/CDAI/布尔缓解结果在 1-3 年内显著改善。以 SDAI/CDAI-LDA 为目标也明显优于 DAS 缓解，包括 SDAI/CDAI/布尔缓解（1-3 年内）和平均 SDAI/CDAI（1 年内）。以 DAS 缓解而非 DAS-LDA 为目标只会提高 DAS 缓解患者的百分比，并且仅在 2-3 年的 T2T 后才具有统计学意义。健康评估问卷和放射学进展方面没有差异。结论 就几种临床结果而言，以 SDAI/CDAI-LDA 为目标以及在较小程度上以 DAS 缓解为目标可能优于以 DAS-LDA 为目标。然而，由于残留混杂风险以及缺乏关于（过度）治疗和安全性的数据，未来的研究应旨在直接和全面地比较目标。PROSPERO 注册号 CRD42021249015。
2024-2028 年可持续发展战略
我们的 LDA 价值体系塑造了我们所做的一切。它指导我们的工作并鼓励我们做得更好。我们的核心价值观之一是可持续性。其他包括创新和协作。这三个是相互交织的。只有通过创新和与合作伙伴的合作，我们才能实现我们的可持续发展目标。随着我们发展自己的研究能力，我们将加强与其他公共机构、我们的行业同行和第三级机构合作开展的工作，以支持和促进创新以及全行业转向更可持续的规划、城市设计和住房解决方案。该战略的制定得益于 LDA 可持续发展团队的重大努力和奉献精神。我们要感谢他们的工作以及对 LDA 愿景的持续热情和承诺，即提供经济、环境和社会可持续的住房。
基于脑电图的大脑 - 计算机接口...
抽象背景：大脑计算机界面的医疗应用中的进步（如运动图像系统）高度促进使残疾人生活更好。这种系统的挑战之一是实现高分类精度。方法：此处提出了一种具有低计算复杂性的高度准确的分类算法，以对不同的电机成像和执行任务进行分类。对两个脑电图数据集（伊朗大脑 - 计算机界面竞争[IBCIC]数据集和世界BCI竞争IV数据集2A）进行了一项实验研究，以验证该方法的有效性。对于较低的复杂性，除了增加了类可分离性外，还应用了常见的空间模式将64个通道信号降低到四个组件。从这些组件中，首先，在时间和时间域中提取某些功能，接下来，通过采用逐步线性判别分析（LDA）方法，选择它们的最佳线性组合，然后将其应用于训练和测试，包括LDA，LDA，LDA，LDA，随机森林，支持矢量机，以及K最近的邻居。分类策略在二元分类器的结果中进行多数投票。结果：实验结果表明，所提出的算法准确性比第一个IBCIC的赢家高得多。关于世界BCI竞赛的数据集2A，第6和9的受试者获得的结果优于其对手。此外，该算法的平均KAPPA值为0.53，高于第二个竞争者的冠军。结论：结果表明该方法能够以有效和自动的方式对运动图像和执行任务进行分类。
epack 24dec24
Epack Durable（EPACK）是房间空调（RAC）和小型/大型家用电器（SDA/LDA）的杰出合同制造商。该公司已制定了一个涉及的业务模板：（1）蓬勃发展的核心RAC业务； （2）SDA/LDA业务扩展。我们看到这种策略推动了24-27E的增长。关键点：（1）EPACK旨在利用以下领导的RAC段中设想的强大增长：（i）恒定容量/客户添加； （ii）组件业务扩展。与印度海伦斯和松下生命解决方案的战略合作印度可能会推动RAC/组件细分市场的增长增长。（2）进入LDA和现有SDA细分市场的扩展可能会启用：（i）产品组合多元化； （ii）较高的资产转折/边缘。
2024信号处理第21届关于控制，自动化和机器人技术信息学国际会议（ICINCO 2024）
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