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环境心理学杂志
电抽搐治疗（ECT）是晚期抑郁症（LLD）的有效治疗方法，但其确切机制尚未完全了解。神经可塑性假设表明，ECT通过诱发导致神经营养作用的癫痫发作而起作用[1]。支持神经塑性假说，临床前研究表明，电性抽搐刺激（ECS）增强了神经营养因素，促进神经发生，增强突触发生，轴突发芽，树突状生长，棘突密度，以及在Hippo Campus中的突触循环（Alter）[2]。这些变化，特别是在海马和额叶前皮层中，被认为是ECT的情绪改善效果的基础[3]。然而，这些临床前发现向人类ECT治疗的翻译尚待验证。临床研究为神经可塑性假设提供了有限的直接证据，主要依赖于间接措施，例如MRI扫描来显示ECT对增加灰质体积（GMV）的影响[4]。尚不清楚这些结构变化背后的确切分子机制及其与ECT有效性的关系。此外，在ECT之后在人类中观察到的GMV的增加尚无共识，直接与所属于ECS的动物模型中看到的神经塑性变化相关。基于LeviterAcetam的新型放射性体已推动了突触密度的体内PET成像，这些放射性体的靶向具有高亲和力的靶向突触囊泡蛋白2A（SV2A）[5]。sv2a是一种关键的突触前囊泡内膜蛋白，几乎在几乎所有大脑突触中都发现[6]。a由于其SV2A亲和力和分布体积，11 C-UCB-J示踪剂是评估体内突触密度的可靠标记[5]。使用该示踪剂现在可供人类使用，研究人员可以直接观察到接受ECT的患者突触密度的变化。这项研究旨在通过利用体内突触密度成像来验证EC的临床前突触发生结果，以检测晚期抑郁症患者（LLD）患者的ECT诱导的突触发生。主要目标是评估通过T1加权MRI检测到的GMV的增加，与在急性ECT之后通过11 c-UCB-J PET测量的突触den sity的同时增加了突触den性。
介意差距。我不是机器人！ - 正念＆...
14。毫无疑问，随着AI。的指数兴起，专业实践与其他所有事物一样，将受到深远的影响。将有赢家和失败者。我了解AI。扫盲将成为HKU中的强制性主题，我对法律法律法律和法律法律以及由Lite Lite实验室HKU运行的循环项目印象深刻。我感谢艾伯特·陈（Albert Chen）教授介绍了Lite Lab的创始执行董事Brian Tang先生，我感谢Tang先生向我解释了Lite Lab已启动或完成的激动人心的计划。下面是PPT之一。滑动他向我展示。我可以通过表达希望HKU将考虑建立牛津大学所做的事情，正念和福祉的愿望来结束。我希望将提供有关Lonergan的正念方法的课程。谢谢！Dev> Denis Chang教授，CBE，KC，SC，LLD（HON），JP [版权所有，2024]
岩石物理裂化.pdf
摘要：本研究对尼日利亚尼日尔三角洲珍珠田的五口井的井数据进行了解释。对数分析结合了伽马射线（GR），电阻率（LLD），中子（phin）和密度（Rhod）对数有效定义了碳氢化合物区域的深度和厚度。深度相关性和可渗透区域识别利用了伽玛射线和卡尺原木，表征了整个研究的井中两个储层。井对数分析能够表征岩性描述和岩石物理参数的计算，例如孔隙率，净到净得多，水饱和度和碳氢化合物饱和度。结果显示，储层1和2的平均孔隙率值分别为0.29和0.27。水饱和值分别为0.35和0.33，平均净值为0.88和0.81，储层1和2分别获得了0.65和0.67的烃饱和值。这些结果发现表明潜在的碳氢化合物来源和可满足的碳水化合物系统用于碳氢化合物。建议进一步测试以量化生产能力。关键字：岩石物理解释，井数据数据，珍珠场，碳氢化合物，水库。
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C L1 平衡-不平衡线圈 33.7 34.1 33.8 12.5 12.8 13.5 L2 平衡-不平衡线圈 33.5 31.6 31.8 12.7 12.3 13.1 L31 扼流圈 43.8 46.1 45.0 29.4 30.3 30.4 L51 扼流圈 69.9 70.6 68.2 23.7 23.8 23.9 T21 传输脉冲 37.2 38.2 36.7 23.1 24.4 24.6 T32 传输脉冲 46.2 45.9 44.2 20.2 20.6 20.8 D1 桥式二极管 33.6 36.0 36.2 16.6 17.4 18.2 D2 LLD 34.2 37.3 36.2 15.3 17.5 17.8 D51~D52 SBD 48.2 43.1 40.8 20.7 18.9 18.8 D53~D54 SBD 55.3 51.8 50.0 24.2 23.0 23.2 Q1~Q2 MOS管 40.4 41.6 41.2 19.0 20.4 21.0 Q31~Q32 MOS管 45.8 45.8 45.0 25.0 25.2 25.3 SR1晶闸管 39.1 41.8 41.8 17.4 19.7 20.2 A102 芯片 IC 28.7 30.2 30.1 18.7 20.9 21.3 A152 芯片 IC 29.9 31.1 30.2 21.1 22.3 22.5 A351 芯片 IC 30.0 29.7 29.0 20.1 21.0 21.7 C12 电容量 19.4 20.3 19.7 11.2 12.5 12.8 C13 电容量 11.3 11.5 11.3 3.7 4.4 4.9 C51 电容量 33.5 34.2 32.5 13.8 14.4 14.8 C52 电容量23.1 23.7 23.0 11.0 12.0 12.1 C53 E.CAP。 24.3 24.2 23.8 11.2 11.8 11.8 C54 E CAP。 29.8 31.1 29.0 12.8 13.3 13.3
通过可解释的深度学习评估脑损伤的人类声音生物标志物
脑损伤或中风导致的脑损伤可能会演变为未确诊患者的言语功能障碍。使用基于 ML 的工具分析人类语音的韵律或发音语音可能有利于早期筛查未被发现的脑损伤。此外，解释模型的决策过程可以支持预测并采取适当措施来改善患者的语音质量。然而，依赖于低级描述符 (LLD) 的传统 ML 方法可能会牺牲详细的时间动态和其他语音特征。解释这些描述符也很有挑战性，需要付出巨大努力来理解特征关系和合适的范围。为了解决这些限制，本研究论文介绍了 xDMFCC，这是一种从单个语音话语中识别解释性判别声学生物标记的方法，可为语音应用中的深度学习模型提供局部和全局解释。为了验证这种方法，我们实施了该方法来解释在梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 上训练的卷积神经网络 (CNN)，以进行二元分类任务，以区分患者和对照组的发声。ConvNet 取得了令人满意的结果，f 分数为 75%（75% 的召回率、76% 的精确度），堪比传统机器学习基线。xDMFCCs 的与众不同之处在于它通过保留完整语音信号的 2D 时频表示进行解释。这种表示为区分患者和健康对照组提供了更透明的解释，提高了可解释性。这一进步使得对脑损伤的语音声学特征进行更详细、更令人信服的研究成为可能。此外，这些发现对于开发低成本、快速的未察觉脑损伤诊断方法具有重要意义。
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C L1 平衡-不平衡线圈 33.7 34.1 33.8 12.5 12.8 13.5 L2 平衡-不平衡线圈 33.5 31.6 31.8 12.7 12.3 13.1 L31 扼流圈 43.8 46.1 45.0 29.4 30.3 30.4 L51 扼流圈 69.9 70.6 68.2 23.7 23.8 23.9 T21 传输脉冲 37.2 38.2 36.7 23.1 24.4 24.6 T32 传输脉冲 46.2 45.9 44.2 20.2 20.6 20.8 D1 桥式二极管 33.6 36.0 36.2 16.6 17.4 18.2 D2 LLD 34.2 37.3 36.2 15.3 17.5 17.8 D51~D52 SBD 48.2 43.1 40.8 20.7 18.9 18.8 D53~D54 SBD 55.3 51.8 50.0 24.2 23.0 23.2 Q1~Q2 MOS管 40.4 41.6 41.2 19.0 20.4 21.0 Q31~Q32 MOS管 45.8 45.8 45.0 25.0 25.2 25.3 SR1晶闸管 39.1 41.8 41.8 17.4 19.7 20.2 A102 芯片 IC 28.7 30.2 30.1 18.7 20.9 21.3 A152 芯片 IC 29.9 31.1 30.2 21.1 22.3 22.5 A351 芯片 IC 30.0 29.7 29.0 20.1 21.0 21.7 C12 电容量 19.4 20.3 19.7 11.2 12.5 12.8 C13 电容量 11.3 11.5 11.3 3.7 4.4 4.9 C51 电容量 33.5 34.2 32.5 13.8 14.4 14.8 C52 电容量23.1 23.7 23.0 11.0 12.0 12.1 C53 E.CAP。 24.3 24.2 23.8 11.2 11.8 11.8 C54 E CAP。 29.8 31.1 29.0 12.8 13.3 13.3
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C L1 平衡-不平衡线圈 33.7 34.1 33.8 12.5 12.8 13.5 L2 平衡-不平衡线圈 33.5 31.6 31.8 12.7 12.3 13.1 L31 扼流圈 43.8 46.1 45.0 29.4 30.3 30.4 L51 扼流圈 69.9 70.6 68.2 23.7 23.8 23.9 T21 传输脉冲 37.2 38.2 36.7 23.1 24.4 24.6 T32 传输脉冲 46.2 45.9 44.2 20.2 20.6 20.8 D1 桥式二极管 33.6 36.0 36.2 16.6 17.4 18.2 D2 LLD 34.2 37.3 36.2 15.3 17.5 17.8 D51~D52 SBD 48.2 43.1 40.8 20.7 18.9 18.8 D53~D54 SBD 55.3 51.8 50.0 24.2 23.0 23.2 Q1~Q2 MOS管 40.4 41.6 41.2 19.0 20.4 21.0 Q31~Q32 MOS管 45.8 45.8 45.0 25.0 25.2 25.3 SR1晶闸管 39.1 41.8 41.8 17.4 19.7 20.2 A102 芯片 IC 28.7 30.2 30.1 18.7 20.9 21.3 A152 芯片 IC 29.9 31.1 30.2 21.1 22.3 22.5 A351 芯片 IC 30.0 29.7 29.0 20.1 21.0 21.7 C12 电容量 19.4 20.3 19.7 11.2 12.5 12.8 C13 电容量 11.3 11.5 11.3 3.7 4.4 4.9 C51 电容量 33.5 34.2 32.5 13.8 14.4 14.8 C52 电容量23.1 23.7 23.0 11.0 12.0 12.1 C53 E.CAP。 24.3 24.2 23.8 11.2 11.8 11.8 C54 E CAP。 29.8 31.1 29.0 12.8 13.3 13.3
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欧洲资源充足评估2023 Edition
在ERAA 2023年报告中描述的奥地利的充分指标显示，在两个方案A和B.在两种情况下，中期地平线的平均lole值均低于1H（直至2030年），而目标年度为2033年的较高值（场景A的1.44h，场景b的2.69h）。这些结果表明，尽管RES容量的内部增长（主要是太阳能光伏和风能陆上）和关键战略水力发电项目的调试，但预期的电力需求的快速增长以及加热和运输部门的普遍电气化可以构成重大挑战，以维持所需的家庭安全供应水平。为评估电动汽车和热泵的渗透，进行了临时科学工作，这有助于确定驱动因素增长的电动迁移和供暖/冷却，并完善电力需求预测中相应的小时剖面。系统的弹性需要通过灵活的资源的不断增长来支持。目前在奥地利没有具有法律约束力的可靠性标准（RS）。尽管如此，我们看到有必要密切监视国内资源的可用性，以确保在中期，尤其是长期观点的奥地利资源充足性。此外，在2023年ERA 2023输入数据中，所有部门的电气化开发并未完全捕获，因此将在未来的充足性评估中对其进行密切监控和调查。实际上，在方案A和B的情况下，p95负载持续时间损失（LLD）的损失值分别增加至2033年，每年增加14h/年，显示出某些极端但可能的情况的高影响，以及相对于户外温度剖面的峰值载荷的敏感性提高。apg（奥地利电力TSO）打算继续监控国家是否适当的水平，以提供TSO和国家主要利益相关者对国内充分指标的量身定制和互补的见解，除了ERA 2023年ERA 2023年报告的报告外，特别是考虑到奥地利电力系统的特征，这是不适合ERA的特征。其中包括但不限于（i）复杂的水电存储系统的精确建模，（ii）内部高压传输网格的特异性，（iii）对可用容量，需求和其他关键输入数据的其他敏感性和方案。
预印本
广泛用作航空航天和核工程（在裂变和聚变应用）的结构材料、金属加工工具和坩埚，以及腐蚀环境中的化学反应容器。最近，所有组成元素含量相当的复杂浓缩合金 (CCA) 已成为 RA 研究的一个新课题 [3, 4, 5, 6]。从纯金属到 CCA 的转变通常会改善材料性能和/或出现新的有益工程特性。在过去的 15-20 年里，这类合金一直是深入研究的主题。如今广泛讨论的高熵合金 [7, 8, 9] 是 CCA 的一个特例，其中合金元素的数量等于或超过五种。但即使涉及的元素数量只有三四种，与纯金属相比，高构型熵和严重的晶格畸变也会导致 CCA 材料性质发生质的变化。Senkov 等人。 [3, 10] 研究了一种 W 0.25 Ta 0.25 Mo 0.25 Nb 0.25 合金，该合金在高温下表现出有趣的力学性能：在 850K 至 1800K 的温度范围内，屈服应力极高（约 600 MPa）并且似乎几乎与温度无关。人们认为造成这一不寻常特征的主要机制之一是 CCA 的局部晶格畸变 (LLD) [7, 11]，它抑制了位错运动。根据这一推测，在 Zou 等人最近的研究中 [12]，他们通过高分辨率透射电子显微镜证实了 Nb-Mo-Ta-W 耐火合金中的局部畸变。经典分子动力学 (MD) 模拟是研究 CCA 特性最有力的工具之一。这种建模的关键部分是原子间势。因此，为此类系统开发可靠且广泛适用的势能是计算材料科学中的一项基本任务。对于耐火 CCA，Zhou 等人 [13, 14] 报道了一类可扩展至合金的嵌入式原子方法 (EAM) 势能。2013 年，Lin 等人 [15] 将 Zr 和 Nb 组分纳入该组势能中。这些势能被广泛用于探测耐火 CCA 中缺陷的行为 [16, 17, 18, 19, 20]。然而，由于可预测性较差，使用该模型获得的模拟结果最多只能视为定性的——即使对于纯金属也是如此。例如，对于纯钨，Zhou 的势能严重高估了熔化温度（比实验值高出近 1000K）[21]，并且与从头算计算结果相比，显示出错误的螺位错 Peierls 势垒特征（峰值和形状）[22]。对于纯钼，Zhou 的模型给出了螺位错的极化核心