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深度学习在性取向相关脑电图源识别中的应用
摘要 简介：性取向是否是一种具有神经功能足迹的生物学特征尚不清楚。借助深度学习，无需先验选择特征即可对生物数据集进行分类的能力已大大提高。本研究的目的是使用深度学习正确分类不同性取向男性的静息态脑电图 (EEG) 数据，并探索识别所学区别特征的技术。方法：使用三个队列（同性恋男性、异性恋男性和混合性别队列）、一个预先训练的性别分类网络和一个新训练的性取向分类网络对性别进行分类。此外，还使用 Grad-CAM 方法和源定位来识别网络用于区分的时空模式。结果：使用预先训练的网络对男性和女性进行分类，男性和女性的分类之间没有差异
收入来源
每10雪茄或10雪茄的一部分，重量为3磅或以下的雪茄每1,000分少于3磅；每1,000雪茄的$ 7.50 $ 7.50，重量超过3磅，每1000磅超过3磅，工厂上市价格不超过3.3美分；每1,000美元的雪茄$ 11，重量超过3磅，每1000磅超过3磅，工厂上市价格超过3.3美分，没有大量的非烟叶成分；每1,000美元的雪茄15美元，重量超过3磅，每1,000磅超过3磅，工厂上市价格超过3.3美分，含有大量的非烟叶成分；每盎司1.22美元的每盎司1.22美元，牙齿的所有部分部分用于咀嚼，管道或滚动的烟草和鼻烟，并在罐子或包装上征收的税款小于1.2盎司，重量低于1.2盎司或重量为1.2盎司的罐或包装上
通过快速微粒流的紧凑型X射线源
实质性研究旨在开发高亮的短脉冲X射线源，例如电子同步物，免费电子激光器，汤姆森散射设备等，这些设备证明了它们的优势。但是，它们要么是成本不稳定，不稳定和/或用于日常成像的光子通量不足。在这里，我们关注的是高强度的Bremsstrahlung，该大体适用于体内和生产线中的串联物质检查。bremsstrahung主要是通过聚焦电子束与靶材料原子核的相互作用出现的。医疗实践中0.05％的订单的低能量转换效率（包括辐射屏蔽和X射线过滤器）使热量管理成为基本问题。空间图像分辨率通常受到最小焦点大小的限制，而焦点斑点大小又由所需的X射线输出以及从极限密度输入和热循环的X射线管的常规静止和旋转阳极侵蚀确定。
请求有关可重新配置技术和系统特刊的论文交易，用于可重新配置的设备和系统的开源工具
•美国西北大学SEDA OGRENCI•美国AMD的Stephen Neuendorffer•NHAN TRAN，美国费米拉布，美国•弗雷德里克·克乔尔斯塔德（Fredrik Kjolstad），美国斯坦福大学，美国•英国剑桥，德比亚斯·格罗瑟（Tobias Grosser）开源软件的流行率，以及对开源硬件的兴趣越来越多，可重新配置的技术在很大程度上是由专有的，封闭的工具提供的，这些工具与专有硬件架构紧密相关。鉴于这些工具和体系结构的复杂性，缺乏开放源解决方案历史上为该地区的教育，研究和创新带来了重大障碍。但是，最近，新的开源工具和方法涵盖了高水平合成和物理设计流的整个范围。在新型加速器体系结构支持机器学习的最新爆炸中，似乎正在重复类似的模式。尽管CPU和GPU体系结构的汇编通过大量开源项目（例如GCC和Clang/LLVM）支持了对新型Accelerator Architectures的支持，但尚未上游。本期特刊的目的是强调与可重构设备有关的开源软件和硬件技术的最新研究和开发，例如FPGA和CGRA，以及其他新型的加速器架构。它将包含涵盖广泛主题的文章，包括用于设计，优化，调试和机器学习的开源工具，针对从单个设备到分布式系统以及开源硬件和系统设计的广泛设计范围。本期特刊将成为嵌入式系统，计算机架构，设计自动化，特定领域的加速度和其他相关领域领域的研究人员，工程师和从业人员的宝贵资源，而感兴趣的主题包括但不限于以下开源解决方案：
Alex Gabriel、Rima Oulhaj、Laurent Dupont。开源点对点能源交易方法的探索性实施。第 27 届 ICE/IEEE 国际
二十多年来，控制电力行业的温室气体排放一直是欧盟 (EU) 关注的重点。气候变化限制了该行业大规模引入可再生能源。这些新能源主要是间歇性和局部性的。它给电网管理带来了额外的挑战。能源行业数字化的解决方案之一是部署智能电网。数字工具与电力公用事业的结合促成了新参与者和商业模式的出现，这些参与者和商业模式从经济上评估了减少温室气体排放和能源消耗的每一项贡献。十年来，欧盟各地的公司之间建立了一个新的能源市场，以促进商业竞争，并简化新型分布式发电的引入。2015 年，欧盟提倡自用 [1]，而 2019 年，一项新指令审查了内部电力市场的标准规则 [2]。
是AI的未来开源吗？数据驱动的方法。
抽象的大语言模型（LLM）在学术界和行业中都占据了中心地位。在讨论其可用性，准确性和社会影响的讨论中，人们对隐私，透明度及其在非法活动中的潜在滥用的关注日益加剧。这些辩论中的一个关键话题是LLM的可信度，特别是当有关模型是专有的时。一种经常提出的解决方案，以显着提高可信赖性，这是开源模型。但是，此选项具有重要的缺点，例如可以修改和滥用模型的非法应用程序，缺乏激励结构（主要是财务）来支持开放源代码和保护知识产权。另一方面，由于数据和计算资源要求，大多数LLM都受私营部门培训。这些成本很大，专有模型可以更好地定位以获得投资回报。在完全开源和专有之间的频谱上，还有其他方法。这些可以在很大程度上被分类为受许可，部分开放源（开放权重）模型保护的开源用法限制，在开源的陈旧模型版本的混合方法中，而具有市场价值的竞争性版本仍然专有。目前，关于频谱上应该在哪里应该落在何处的讨论仍然没有后卫，并且主要是在何处进行讨论的权衡。我们的目标是避免支持极端，而是提供数据，这些数据将支持行业专家和政策制定者的未来讨论。在本文中，我们通过编译有关LLM的开源开发的数据及其在改进，修改和方法方面的贡献，介绍了一种数据驱动的方法。我们的发现表明，假设性能指标代表了现实的模型性能，则开源社区可以显着有助于改善开源模型的表现。我们确定了开源贡献中的正模式，例如模型大小的显着降低，准确性降低。此外，我们确定了社区成长的模式以及从参与度中受益不成比例的体系结构。
探索蝴蝶豌豆（Clitoria ternatea）提取物作为具有抗菌特性的天然槲皮素源
蝴蝶豌豆花（Clitoria ternatea）是槲皮素的天然来源，槲皮素是一种具有各种生物学活性的类黄酮，包括抗氧化剂，抗炎症和抗菌特性。本研究旨在确定蝴蝶豌豆花提取物中的槲皮素水平，并测试其针对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的抗菌活性。使用HPLC方法在374 nm处使用HPLC方法的槲皮素分析显示，平均水平为42 ppm（4.2％w/w），方法验证包括精度，精度，线性性（𝑟2= 0.9959），LOD和LOD和LOQ分别为0.57 ppm和1.91 ppm。抗菌试验表明，蝴蝶豌豆花提取物分别抑制了大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的生长，其抑制区最大，浓度分别为10.27±1.01 mm和12.28±0.09 mm的30％。该活性与槲皮素含量有关，槲皮素含量通过损坏细菌细胞壁和抑制生物膜形成等机制起作用。由于这种药理潜力，这些花可以作为药物和化妆品应用中的天然抗菌剂开发。©2025 SPC（SAMI Publishing Company），《亚洲绿色化学杂志》，用于非商业目的。
补充表 S7—疫苗信息来源...
有关疫苗的任何其他信息来源 11.9 10.0 13.7 13.0 10.6 15.4 0.457 注：基于作者在 2024 年 5 月 7 日至 5 月 15 日对 5,784 名美国居民进行的在线调查收集的数据。其中，2,853 人养狗（49%），1,977 人养猫（34%）。
化石能源交易
始于工业革命开始的机械化改变了工作的方式，并创造了一个强烈使用能源的环境。通过化石能源或可再生能源来满足对能源的需求。化石Kaynaklar，YüksekMiktardakarboniçerenVeKömür，Petrol vedoğalgazolmak olmak olmak olmaküzereüçgrubaayrılankaynaklardır。这些资源具有很长的自然补给时期，也称为不可再生（常规）能源。在第二组中，可再生能源被归类为地热，太阳，风，水力发电，水力，氢，生物量，波和潮汐能。与化石能源相比，这些资源本质上的自我更新过程的发生速度要快得多。但是，化石能源主要用于满足能源需求。这种情况为某些问题的出现奠定了基础。例如，世界某些地区存在化石资源会在获得能源资源方面的不平等问题。在这种情况下，缺乏获得世界上每个国家所需的能源资源的机会，这会导致能源贸易。因此，依赖能源来满足其能源需求的国家成为能源进口商，而出口能源资源的国家成为能源出口商。在这项研究中，为了分析2011 - 2021年化石能源的贸易状况，检查了前50个国家的进出口状况，并确定了化石能源的出口商和进口商的国家。另一方面，土耳其在这些国家中的地位也已被揭示。