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World File Search SystemRish
RISH FLEX 48024A
输入电压范围 (Vac) 90 – 135 (115) 170 – 280 (230) 浪涌电流 (Vn 和 In Load) I 2 t 16 A 5 毫秒 频率 47 – 63 Hz 6% 输入电流 (115 – 230 Vac) 6.4 – 3.4 A 内部保险丝 T 10 A 外部保险丝 (推荐) 16 A (MCB 曲线 B) 输出数据 输出电压 (Vn) 出厂设置 3% 24 Vdc 调整范围 (Vadj) 22 – 27 Vdc 强负载启动 (电容性负载) 50,000 F 施加主电压后的开启延迟 1 秒(最大) 24 V < 40°C 时的连续电流 (In) 20 A (永久) 24 V < 50°C 时的连续电流 (In) 18 A (永久) 24 V < 60°C 时的连续电流 (In) 16 A (永久) 24 Vdc 60°C 时的功率提升电流 (In) 20 A 3 分钟 最大电流 过载 4Vdc (永久) Imax=In60°Cx(1.8 -2.2) 短路电流 Icc 最大 2 秒：打嗝模式 永久：连续模式
四核基因型小鼠具有3.2mb X-y易位，可抗tlr7剂量
jasper裤子1.2†，Stefanix del 1，Jaurn Rish 1，Ajel，Ajourn 1，D。Turn Heard 3 *，Duncan T. ODOM 1 * div>
cajecs.com使用...
驱动器slaver sleaction khamberzev oglal网络kamzidin oglu 1,4,2,3,3,3 tiss boburbek namplay oglu 4,2,3,3 tuit以Muhammad al-Khwarism的电子邮件命名，tuit命名。 div>使用此模型，可以定义和开发驱动程序绘制性逐渐消除系统。 div>该系统将更大的助手卡车司机，因为将野外驱动器分开会导致眼睛疲劳和驾驶员Heerf。 div>关键字 - CNN，模型，计算机视觉，驱动程序，系统，人工智能。 div>注释 - 本文讨论了基于人工智能的CNN模型。 div>此模型可以识别并开发一个系统来确定驾驶员的驾驶员。 div>系统可以帮助卡车司机，因为运输控制的分离会导致自我和驾驶员的自私。 div>关键字 - 查看CNN，模型，计算机，驱动程序，系统，人工智力。 div>
oeano (1800) o4 里程碑名称设计 1 ...
30 JONES ISAIAH J 1810 31 KANTH VIKRAM KRISHNA 1810 32 KING ANTHONY WAYNE 1810 33 MCCULLOUGH CALVIN A 1810 34 MILLER ASHTON TAE 1810 35 MINIKUS ANDREW MOTHER 1810 10 37 MULE APRIL MARIE 1810 38 NGUYEN MARTIN VINAM 1810 39 PEREZ ANTHONY 1810 40 PIAVIS PAUL HAWTHORNE 1810 41 PORTER DEAN WILLIAM 1810 42 QUICK AND MARY BRIDGE 1810 810 44 RIELLY RYAN JOSEPH 1810 45 RISH JARED LOUIS 1810 46 ROBINSON MERIEL T 1810 47 SANTORELLI ERIC JOSEPH 1810 48 SCOTT KEVIN MICHAEL 1810 48 JOHN JOSEPH JOSEPH 1810 45 N EARL JR 1810 51 SZEKELY JOSEPH J III 1810 52 THORNTON CORY WARREN 1810 53 THORP MATTHEW J 1810 54 TOMLINSON CHARMAINE A 1810 55 VIZZINSTI PETER JOHN 1810 JOHN LMS 1810 10 57 WILLIAMS MICHAEL ROBERT 1810 58 ZEPEDA DANNY LOUI 1810 59 ZUBER MARTIN ANDREW 1810
基于眼部跟踪信号的眼睛疲劳检测特征和算法的探索“ 2279糖尿病预测的深度学习技术
糖尿病是我们社会中的一种常见疾病。每个第三人都会受到这种严重疾病的影响。这是由不规则的生活方式，不良的饮食习惯以及缺乏运动以及怀孕期间引起的。在人体中，血糖水平受胰腺释放的胰岛素激素控制。由于胰岛素激素的任何原因，由于任何原因，血糖水平也会影响。这样，一个人可能会受到糖尿病的影响。可以通过定期运动和采用健康的生活方式来治愈受影响的患者。要控制血糖水平，可以给予某些药物或可以明确给予胰岛素。要知道一个人是否受到糖尿病的影响，需要进行一些诊断。如果我们在早期了解这种疾病，我们可能会防止这种有害疾病。用于早期预测机学习技术已被使用（Kerner＆Bruckel，2014）。机器学习技术从数据集中学习以预测结果。Some data is used as a training data which is used to train and then we can perform prediction using test data (Bottou,2014).For early stage diabetes prediction the various researchers have been used Support Vector Machine(Vishwanathan et al.,2002),Naive Bayes (Rish,2001), Artificial Neural Network (Wang,2003), Decision tree (Safavian et al.,1991)(Pal,2005),K nearest Neighbour （Liao＆Vemuri，2002），LSTM（长期记忆）（Sherstinsky，2020）。
FMN1/GREM1 基因区域内的基因位点与体重指数在结直肠癌风险中的相互作用 Elom K. Aglago 1 , Andre Kim 2 , Yi Lin 3 ,
FMN1/GREM1基因区域内的遗传基因座与结直肠癌的体重指数相互作用Elom K. Aglago 1，Andre Kim 2，Yi Lin 3，Conghui Qu 3，Marina Evangelou 1，Yu Ren 1，Yu Ren 1，John Morrison 2，John Morrison 2，John Morrison 2，John Morrison 2，John Morrison 2，Demetri Albans，Demetri Albans，4，4，Elizabeth Art Art I. BARN I. BARN。 Timothy Bishop 9，Emmanouil Bouras 10，Hermann Brenner 5,11,12，Daniel D. Buchanan 13,14,15，Arif Budiarto 16，17，Carreham，Robert Care 19，Tjeng Wawan Cenggoro 7 V. Conti 2，Matthew Devall 29，Virginia Diez-Obrero 1730，David 33，Nikiu，34 22，JaneC ，Michael Tameha 33，Jeroen R. Huyghe 3，Mark A. Jenkins 38，Kristina Jordahl 3，Amit D. Joshi 22,24，Eric S. Kawaguchi 2，Temitope O. Keku 43 Bharuno Mahesworo 7，Marko Mandic 5,28，Mireia ob on-Santacana 17,30,31，Victor Moreno 17,30,31,50，Neil Murphy 34，Nai Hong，515，Rame ly A. Newcomb 3,54 Palmer 60，Nikos Papadimitriou 34，Bens Pardamean 7，Anita R. Peoples 57，Elizabeth A. Platz，31，A。Potter，Ross L. Prentice 3，Gad Rennert 63.64.65 EN 70，Anna Bina 4，Maria St.后，41，Ltd。C. Stern 2，Yu-Ru Su 3，Catherine M. Tangen 72，Stephen N. Thibodeau 73，Duncan C. Thomas 2，Yu Tian 26.74 ，Jun Wang 2，Emily White 3,54，Alicja Wolk 46，Michael O. Woods 80，Anna H. Wu 2，Natalia Zemlianskaia 2，Li Hsu 3,81，W。JamesGauderman 2，Ulrike Peters，354，354，Peter Konstantis和K. tsantis和K. Tsino 100 82 Campbell。
使用 3-D 深度学习模型进行大规模脑功能网络整合以辨别自闭症
目前，自闭症谱系障碍的诊断主要依靠临床医生的症状和行为来判断。但这些方法要求医生具备很高的专业知识，且诊断结果容易受到医生的主观性影响。为了寻找更客观的生物标志物来识别自闭症谱系障碍，许多研究者致力于从遗传学、表观遗传学、身体代谢和神经影像学等角度寻找有效的生物标志物（ Goldani et al., 2014 ）。神经影像学被认为是一种很有前途的非侵入性技术，可以揭示人脑的潜在模式。利用结构磁共振成像（sMRI）、功能磁共振成像（fMRI）和正电子发射断层扫描（PET）等技术，可以将人脑建模为一个复杂的系统，各个区域执行不同的结构和功能。先前的神经影像学研究表明，在神经或精神疾病人群中，大脑的结构和功能连接都会发生交替（ Mueller et al., 2013 ）。在各类检查方法中，fMRI，尤其是记录血氧水平依赖性 (BOLD) 信号变化的静息状态 fMRI (rs- fMRI)，已广泛用于研究阿尔茨海默病 (Qureshi et al., 2019b)、精神分裂症 (Yan et al., 2019) 和 ASD (Abraham et al., 2017) 等精神疾病。功能性磁共振成像数据以高维 (∼ 100 万) 的 4 维矩阵格式组织，包含空间和时间信息。这使得直接利用原始数据作为分类算法的输入成为一项艰巨的任务。为了解决数据的高维性，已经提出了许多降维技术 (Abdi and Williams, 2010; Suk et al., 2015; Soussia and Rekik, 2018)。一些人没有使用原始 fMRI 数据，而是提出了脑功能网络分析来描述感兴趣区域 (ROI) 之间的“关系”。基于脑血流会刷新脑各区域的神经活动这一事实，对功能连接 (FC) 进行建模有助于理解精神障碍的神经基础 (Lindquist, 2008)。最常用的 FC 模型是 Pearson 相关性，可以使用两个脑区之间的 BOLD 信号来计算。脑功能网络 (BFN) 是根据图谱预先定义的所有位置的 FC 强度构建的。BFN 构建方法明确将维数从 4 维降低为 1 维向量。许多机器学习 (ML) 方法已成功用于与 ASD 相关的改变的 BFN 的自动分类 (Uddin 等人，2013；Abraham 等人，2017)。一些方法采用稀疏方法，通过在损失函数中添加额外的稀疏正则化项（例如，Lasso（Tibshirani，1996）或Elastic Net（Zou and Hastie，2005））来实现隐式降维。然而，常用来描述 ROI 之间 FC 的相关性仅捕捉线性关系，不适合表征高阶或非线性特征（Shojaee et al., 2019）。此外，将数据折叠成特征向量（向量化）会丢弃脑区的空间信息（Kong et al., 2019）。此外，传统的分类算法，如支持向量机（SVM）（Cortes and Vapnik, 1995）、随机森林（Liaw and Wiener, 2002）和朴素贝叶斯（Rish, 2001）属于浅层分类
<潜水>林奇综合征结直肠癌风险的变化
通讯作者：墨尔本人口与全球健康学院流行病学与生物统计学中心Mark A. Jenkins，澳大利亚VIC 3010，墨尔本大学。m.jenkins@unimelb.edu.au。 *请参阅贡献者部分和附录P1-6中的作者姓名列表。 贡献者AKW，RWH，FAM，GM和MAJ概念化了研究调查。 AKW，RWH，FAM，GM和MAJ获得了资金。 JCR，GL和AST在AKW和MAJ的监督下为数据策划，项目管理和资源做出了贡献。 AKW，JGD和MAJ使用统计软件和方法进行了正式分析，并起草了手稿。 AKW，JCR，GL和MAJ已访问和验证的数据。 所有贡献者都参加了手稿审查和编辑。 Manuscript Writing Group: Aung Ko Win, James G. Dowty, Mark A. Jenkins Steering Committee: Mark A. Jenkins, Finlay A. Macrae, Gabriela Möslem, Robert W. Haile Central Database Group: Jeanette C. Reece, Grant Lee, Allyson S. Templeton Data Contributing Group: Kiwamu Akagi, Seçil Aksoy, Angel Alonso, Karin Alvarez, David J. Amor, Ravindran Ankathil, Stefan Aretz, Julie L. Arnold, Melyssa Aronson, Rachel Austin, Ann-Sofie Backman, Sanne W. Bajwa–ten Broeke, Verónica Barca-Tierno, Julian Barwell, Inge Bernstein, Pascaline Berthet, Beate Betz, Yves-Jean Bignon, Talya Boisjoli, Valérie Bonadona, Laurent Briollais, Joan Brunet, Daniel D. Buchanan, Karolin Bucksch, Bruno Buecher, Reinhard Buettner, John Burn, Trinidad Caldés, Gabriel Capella, Olivier Caron, Graham Casey, Min H. Chew, Yun-hee Choi, James Church, Mark Clendenning, Chrystelle Colas，Elisa J. Woods，Tatsuro Yamaguchi，Silke Zachariae，Mohd N. Zahary。m.jenkins@unimelb.edu.au。*请参阅贡献者部分和附录P1-6中的作者姓名列表。贡献者AKW，RWH，FAM，GM和MAJ概念化了研究调查。AKW，RWH，FAM，GM和MAJ获得了资金。JCR，GL和AST在AKW和MAJ的监督下为数据策划，项目管理和资源做出了贡献。 AKW，JGD和MAJ使用统计软件和方法进行了正式分析，并起草了手稿。AKW，JCR，GL和MAJ已访问和验证的数据。所有贡献者都参加了手稿审查和编辑。Manuscript Writing Group: Aung Ko Win, James G. Dowty, Mark A. Jenkins Steering Committee: Mark A. Jenkins, Finlay A. Macrae, Gabriela Möslem, Robert W. Haile Central Database Group: Jeanette C. Reece, Grant Lee, Allyson S. Templeton Data Contributing Group: Kiwamu Akagi, Seçil Aksoy, Angel Alonso, Karin Alvarez, David J. Amor, Ravindran Ankathil, Stefan Aretz, Julie L. Arnold, Melyssa Aronson, Rachel Austin, Ann-Sofie Backman, Sanne W. Bajwa–ten Broeke, Verónica Barca-Tierno, Julian Barwell, Inge Bernstein, Pascaline Berthet, Beate Betz, Yves-Jean Bignon, Talya Boisjoli, Valérie Bonadona, Laurent Briollais, Joan Brunet, Daniel D. Buchanan, Karolin Bucksch, Bruno Buecher, Reinhard Buettner, John Burn, Trinidad Caldés, Gabriel Capella, Olivier Caron, Graham Casey, Min H. Chew, Yun-hee Choi, James Church, Mark Clendenning, Chrystelle Colas，Elisa J.Woods，Tatsuro Yamaguchi，Silke Zachariae，Mohd N. Zahary。COPS，ISABELLE COUPLER，MARCIA CROSS，CRUZ，WIND，Adriana Della Valley，Capuchine Delnatte，Marion Dhooge，Valentine Domingues，Drouet Youenn，Floor A.发言人D. Gareth Evans，Vargas的AídaFalse，Jane C Figueird，William，William，Lauren M. Gimaud，Annabel Goodwin，Heike Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，kate Green， Jose Guillem，Roselyne，Rodrigo St. C. Guindani，Elizabeth E. Half，Michael，Hampel Heather，Thomas V. Ho，Elke Holinski-Feder。