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最新-EN-13605-2021.pdf
本欧洲标准于 2021 年 4 月 12 日获得 CEN 批准。CEN 成员必须遵守 CEN/CENELEC 内部规定，该规定规定了授予本欧洲标准国家标准地位的条件，不得有任何修改。有关此类国家标准的最新清单和参考文献可向 CEN-CENELEC 管理中心或任何 CEN 成员申请获得。本欧洲标准有三个官方版本（英语、法语、德语）。由 CEN 成员负责翻译成其本国语言并通知 CEN-CENELEC 管理中心的任何其他语言版本与官方版本具有同等地位。 CEN 成员包括奥地利、比利时、保加利亚、克罗地亚、塞浦路斯、捷克共和国、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、爱尔兰、意大利、拉脱维亚、立陶宛、卢森堡、马耳他、荷兰、挪威、波兰、葡萄牙、北马其顿共和国、罗马尼亚、塞尔维亚、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其和英国的国家标准机构。
SIST EN 17232:2020
本欧洲标准于 2020 年 1 月 5 日获得 CEN 批准。CEN 成员必须遵守 CEN/CENELEC 内部规定，该规定规定了授予本欧洲标准国家标准地位的条件，不得进行任何更改。可向 CEN-CENELEC 管理中心或任何 CEN 成员申请获取有关此类国家标准的最新列表和参考文献。本欧洲标准有三个官方版本（英语、法语、德语）。由 CEN 成员负责翻译成其本国语言并通知 CEN-CENELEC 管理中心的任何其他语言版本与官方版本具有同等地位。CEN 成员包括奥地利、比利时、保加利亚、克罗地亚、塞浦路斯、捷克共和国、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、爱尔兰、意大利、拉脱维亚、立陶宛、卢森堡、马耳他、荷兰、挪威、波兰、葡萄牙、北马其顿共和国、罗马尼亚、塞尔维亚、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其和英国的国家标准机构。
最新-EN-474-1-2022.pdf
本欧洲标准于 2022 年 2 月 14 日获得 CEN 批准。CEN 成员必须遵守 CEN/CENELEC 内部规定，该规定规定了授予本欧洲标准国家标准地位的条件，不得有任何更改。有关此类国家标准的最新清单和参考文献可向 CEN-CENELEC 管理中心或任何 CEN 成员申请获得。本欧洲标准有三个官方版本（英语、法语、德语）。由 CEN 成员负责翻译成其本国语言并通知 CEN-CENELEC 管理中心的任何其他语言版本与官方版本具有同等地位。 CEN 成员包括奥地利、比利时、保加利亚、克罗地亚、塞浦路斯、捷克共和国、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、爱尔兰、意大利、拉脱维亚、立陶宛、卢森堡、马耳他、荷兰、挪威、波兰、葡萄牙、北马其顿共和国、罗马尼亚、塞尔维亚、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其和英国的国家标准机构。
最新-EN-16165-2021.pdf
本欧洲标准于 2021 年 7 月 25 日获得 CEN 批准。CEN 成员必须遵守 CEN/CENELEC 内部规定，该规定规定了授予本欧洲标准国家标准地位的条件，不得有任何修改。有关此类国家标准的最新清单和参考文献可向 CEN-CENELEC 管理中心或任何 CEN 成员申请获得。本欧洲标准有三个官方版本（英语、法语、德语）。由 CEN 成员负责翻译成其本国语言并通知 CEN-CENELEC 管理中心的任何其他语言版本与官方版本具有同等地位。 CEN 成员包括奥地利、比利时、保加利亚、克罗地亚、塞浦路斯、捷克共和国、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、爱尔兰、意大利、拉脱维亚、立陶宛、卢森堡、马耳他、荷兰、挪威、波兰、葡萄牙、北马其顿共和国、罗马尼亚、塞尔维亚、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其和英国的国家标准机构。
开放访问一系列成像研究（OASIS）：年轻，中年，非痴呆和痴呆的老年人的横截面MRI数据
开放式成像研究（OASIS）是一个旨在使大脑的磁共振成像（MRI）数据集的大脑数据集，可自由使用科学界。通过编译和自由分发MRI数据集，我们希望促进基本和临床神经科学中的未来发现。具体来说，OASIS项目旨在扮演许多角色。首先，绿洲图像和相关措施是持续科学探索的数据集。从整个成人寿命中从有或没有痴呆症的400多个个人获得的一组图像开始，选择了绿洲数据集，以鼓励对高兴趣主题进行研究，并提供对个别实验室难以获取的数据。第二，OASIS数据是研究人员创建和推动分析技术的目标。由于图像是从多个年龄和健康状况的受试者中获取的，因此绿洲数据可用于测试人类大脑各种景观各个范围内技术的鲁棒性和有效性。第三，绿洲数据可以用作相似分析技术的基准目标。标准图像证明了证明和对比方法的共同参考点。通过仔细筛选
博士的标题论文
在ADS 4时期的Brane上首次检查，提供了证据表明这些量子效应增强了弱宇宙审查制度，从而增强了黑洞地平线的稳定性。随后，考虑了在不同位置的叠加中由点状源产生的时空几何形状。表明，量子校正是由位置不确定性引起的，对常规的Schwarzschild奇异性进行了切除，并在非词性黑洞和可遍历的虫洞之间产生常规的几何形状。此外，构建了一类广泛的De-Sitter核非核黑洞模型，该模型由各向异性流体采购，该模型被认为可以编码量子 - 重力校正。表明这些解决方案具有几个有趣的特征：存在额外的且可能是超级普兰克的“量子”头发，一种常规的极端黑洞状态和热力学相过渡，偏爱带有超级普兰克头发的黑洞。随后使用常规黑洞保留这些特征的二维模型来解决信息损失问题：检查了半经典级别的蒸发过程，包括反应效应。发现辐射纠缠
Fe3O4/氧化石墨烯/壳聚糖的复合合成
在这项研究中，合成了氧化物 /壳聚糖复合材料的Fe 3 O 4 /氧化二壳含量，以降解亚甲基蓝色染料。使用XRD，SEM-EDS，VSM和UV-VIS DRS Instruments对合成产品进行表征。使用共沉淀方法合成的Fe 3 O 4 /氧化石墨烯 /壳聚糖复合材料导致具有磁性特性的深褐色粉末。XRD表征在2θ= 35,49°时显示衍射峰，晶体尺寸为23,29 nm。SEM-EDS表征显示骨料形态和C（83,20％），O（11,70％），Na（1,00％），N（0,70％）和Fe（2,50％）。VSM表征显示磁化值为25,39 EMU/g。UV-VIS DRS表征表明Fe 3 O 4 /氧化石墨烯 /壳聚糖的带隙值为1,40 eV。
机器学习的趋势分析
机器学习的快速增长已大大改变了各种行业，包括健康，金融和自治系统。了解这个动态领域的趋势对于指导研究，分配资源和预期未来的发展至关重要。本研究通过研究科学文章的标题和摘要来解决2014年至2024年机器学习研究中进行全面趋势分析的必要性。通过提取描述性限定词，我们将文章分类为特定的主题，并随着时间的推移分析了它们的演变。我们的方法包括对预选赛的详细研究，对这些资格符与关联规则的共同存在的研究，文章的主题分类以及每个主题的趋势预测。关键发现突出了“人工神经网络和深度学习”等主题的持续突出以及“生成模型”等新领域的出现。分析显示研究重点的重大转变，并确定了一致的趋势，为该领域的发展提供了宝贵的见解。这项研究证明了文本挖掘技术在跟踪和预测研究趋势中的有效性。
健康与医学科学杂志
早在很久以前就观察到了强迫性症状与精神病之间的复杂关系。当然，这两种疾病的重叠是，已经发现解剖异常和治疗反应令人惊讶。强迫性症状先于精神病之前或成功，仍然是辩论问题。然而，证据足以表明两种疾病都具有相互交织的病因，并且彼此之间的影响很大。，精神卫生专业人员通常很难剖析确切的症状，以区分精神病和痴迷。洞察力在确定疾病和当前疾病中的心理病理学方面起着至关重要的作用。ho积是DSM V中的一个新实体，因为对于研究人员来说，这是长期存在的困惑，无论是将其分类为强迫症状还是精神病症状。治疗方式在其中一种疾病使另一种疾病复杂时也有所不同。临床医生在同时处理两种疾病的同时面临艰巨的挑战。作为强迫性症状改变了精神病的病程，它也对疾病的预后有影响。疾病的管理是愉悦的结果与加剧症状的风险之间的平衡。