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使用凝胶、水和干 EEG 系统分析和解码自然伸手抓握动作
伸手和抓握是每个人生活中必不可少的一部分，它使人能够与环境进行有意义的互动，是独立生活方式的关键。最近基于脑电图 (EEG) 的研究已经表明，可以在 EEG 中识别自然伸手和抓握动作的神经关联。然而，这些在实验室环境中获得的结果是否可以过渡到适用于家庭使用的移动 EEG 系统仍是一个问题。在当前的研究中，我们调查了是否可以使用移动 EEG 系统（即基于水的 EEG-Versatile TM 系统和干电极 EEG-Hero TM 耳机）成功识别和解码基于 EEG 的自然伸手和抓握动作的关联。此外，我们还分析了在实验室环境中获得的基于凝胶的记录（g.USBamp/g.Ladybird，黄金标准），这些记录遵循相同的实验参数。对于每个记录系统，15 名研究参与者执行了 80 次自发伸手抓取玻璃杯（手掌抓取）和勺子（侧抓取）的动作。我们的结果证实，使用这些移动系统可以成功识别基于 EEG 的伸手抓取动作的相关性。在结合运动条件和休息的单次试验多类解码方法中，我们可以证明低频时域 (LFTD) 相关性也是可解码的。根据未见测试数据计算的总平均峰值准确度，水基电极系统为 62.3%（9.2% STD），而干电极耳机达到 56.4%（8% STD）。对于凝胶基电极系统，可以达到 61.3%（8.6% STD）。为了促进和推动基于 EEG 的运动解码领域的进一步研究，以及让感兴趣的社区得出自己的结论，我们提供了 BNCI Horizon 2020 数据库 (http://bnci-horizon-2020.eu/database/data-sets) 中公开的所有数据集。
C++ Online 2024 | 策略设计模式
策略设计模式是一种基本的行为设计模式，允许客户端在运行时控制对象的行为。策略模式在 C++ STL 中实际应用，例如将“策略”应用于如何执行操作（例如 std::par 或 std::seq 就是一个例子）——因此策略通常也称为“策略模式”。策略设计模式通常用于在运行时选择算法以最好地解决问题——将算法行为与对象本身分开，以帮助我们的软件更易于维护、扩展和灵活。在本次演讲中，我们将从头开始介绍一系列使用策略模式在运行时部署不同算法的 C++ 示例。我们还将查看部署策略模式的库中的代码示例，并讨论在现代 C++ 中使用策略模式的最佳实践。策略模式还将与模板方法模式进行比较，后者可能是一种替代选择。与会者将通过本次演讲获得继续实施策略模式的知识，以及如何在他们可能正在开展的项目中发现策略设计模式！
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每一位母亲、每一位婴儿、每一位时间提供者......
特别说明：北卡罗来纳州的先天性梅毒发病率正在上升，但根据北卡罗来纳州法律规定，可以通过怀孕期间的早期筛查来预防。有了您的帮助，我们可以大幅减少先天性梅毒病例，改善本州妇女和婴儿的健康状况。如需了解您作为北卡罗来纳州一位值得尊敬的妇产科医生可以做什么的更多信息，请访问：https://www.cdc.gov/std/treatment-guidelines/syphilis-pregnancy.htm
用于飞行控制系统的光纤 AFDX - Zenodo
航空电子全双工交换以太网 (AFDX) 是 ARINC 664 飞机数据网络第 7 部分中指定的一种光纤航空电子总线规范，用于空客 A380、波音 787 等飞机。它被设计为标准以太网协议的升级，增加了有保证的确定性以及有界的抖动和延迟。这样做是为了让硬实时关键系统使用标准 IEEE 802.3 以太网协议进行通信。它使用双冗余和全双工链路来最大限度地减少抖动和延迟并消除数据包冲突。尽管 AFDX 在设计时考虑了硬实时系统，但它尚未用于安全关键型飞行控制系统。空客已表示有兴趣将 AFDX 的使用范围从任务关键型系统扩展到飞行关键型系统 [1] 。与 MIL STD 1553 和 ARINC 429 (A429) 等传统系统相比，在飞行控制系统中使用 AFDX 可以带来许多好处。确实存在其他光纤总线，包括 MIL STD 1773、ARINC 629、ARINC 636 和光纤通道，但这些总线目前不用于飞行控制，并且与这些总线的比较超出了本研究的范围。
gc13 zscaler定价
ZPA Professional Edition ZPA-PRO-EDITION Per User Per Year 47.25 Annual subscription to Zscaler Private Access Professional Edition features including ZPA Cloud Platform, Client Connector, Std device posture enforcement, User-to-App Segmentation - App Segments (upto 10), User-to-App Segmentation - App Connectors (Pair / 1,000 users, Max 10 included) Min: 50 users
下一代战斗机统一互连系统
摘要 本文详细介绍了为确定下一代战斗机对高速数据总线的需求而进行的研究，对各种高速数据总线技术进行了比较，并对光纤通道航空电子环境 (FC-AE) 数据总线协议的选择进行了说明。基于这项研究，提出了采用 FC-AE 网络的航空电子架构以满足下一代战斗机的要求。这项研究的必要性在于当前基于 MIL STD 1553B 进行数据通信的联合航空电子架构和基于 STANAG 3350 的模拟视频分发网络的缺点。MIL STD -1553B 的最大速度限制为 1 Mbit/秒，STANAG 3350 的最大视频分辨率为 760 x 575 像素。当前的航空电子架构使用多种协议来实现数据、视频和控制功能。可以使用单个冗余商用现货网络来代替使用多种网络协议，这可以节省空间、成本和重量，同时增加网络容量。重量对于航空电子设备来说尤其重要，每架战斗机容纳其航空电子设备和互连系统的空间都有限。在下一代战斗机中，新功能需求的数量有所增加，需要在重量预算约束内实现。建议的解决方案是基于 FC-AE 网络的先进集成航空电子设备和统一互连系统。
FUT8 指导的 N-糖核心岩藻糖基化受糖结构和蛋白质环境调控
摘要：FUT8 是一种必需的 α -1,6-岩藻糖基转移酶，可使 N-糖链最内层的 GlcNAc 发生岩藻糖基化，这一过程称为核心岩藻糖基化。在体外，FUT8 表现出对双触角复合 N-糖寡糖 (G0) 的底物偏好，但 N-糖链所附着的底层蛋白质/肽的作用仍不清楚。在这里，我们用一系列 N-糖寡糖、N-糖肽和 Asn 连接的寡糖探索了 FUT8 酶。我们发现底层肽在少甘露糖（低甘露糖）和高甘露糖 N-糖链的岩藻糖基化中发挥作用，但对复合型 N-糖链不起作用。使用饱和转移差异 (STD) NMR 光谱，我们证明 FUT8 可识别 G0 N-糖链的所有糖单元和大多数氨基酸残基 (Asn-X-Thr)，这些残基可作为寡糖基转移酶 (OST) 的识别序列。在存在 GDP 的情况下观察到最大的 STD 信号，这表明 FUT8 必须先与 GDP-β-L-岩藻糖 (GDP-Fuc) 结合才能最佳地识别 N-糖链。我们利用 CHO 细胞的糖基化能力基因工程来评估 FUT8 在具有一组特征明确的治疗性 N-糖蛋白的细胞中对高甘露糖和复合型 N-糖链的核心岩藻糖基化。这证实了核心岩藻糖基化主要发生在复合型 N-糖链上，尽管显然只发生在选定的糖基位点上。消除细胞中复合型糖基化能力（KO mgat1）表明，当转化为高甘露糖时，具有复合型 N-糖的糖基位点会失去核心岩藻糖基化。然而有趣的是，对于在有效获取四天线 N-糖方面并不常见的促红细胞生成素，在高甘露糖 N-糖上，三个 N-糖基化位点中有两个获得了岩藻糖基化。对几种蛋白质晶体结构的 N-糖基化位点的检查表明，核心岩藻糖基化主要受 N-糖的可及性和性质的影响，而不是受底层肽序列的性质的影响。这些数据进一步阐明了细胞体外和体内不同的 FUT8 受体底物特异性，揭示了促进核心岩藻糖基化的不同机制。关键词：FUT8、核心岩藻糖基化、N-糖基化、STD NMR、酶动力学、高甘露糖N-聚糖、复合N-聚糖、寡甘露糖型N-聚糖■ 引言
NXP eIQ™ 机器学习软件开发...
输出前缀：[] 最小热身运行次数：[1] 最小热身运行持续时间（秒）：[0.5] 图表：[mobilenet_quant_v1_224.tflite] 输入层：[] 输入形状：[] 输入值范围：[] 输入层值文件：[] 允许 fp16：[0] 要求完全委派：[0] 启用 op 分析：[0] 最大分析缓冲区条目：[1024] 用于导出分析数据的 CSV 文件：[] 最大委派分区数：[0] 加载模型 mobilenet_quant_v1_224.tflite 输入模型文件大小（MB）：4.2761 初始化会话用时 29.969 毫秒。运行基准测试至少 1 次迭代和至少 0.5 秒，但如果超过 150 秒则终止。 count=6 first=87280 curr=84477 min=84477 max=87280 avg=85015.3 std=1015 运行基准测试至少 50 次迭代和至少 1 秒，但如果超过 150 秒则终止。count=50 first=84593 curr=84484 min=84441 max=85168 avg=84582.6 std=148 平均推理时间（单位：美元）：热身：85015.3，初始化：29969，推理：84582.6 注意：由于基准测试工具本身会影响内存占用，以下内容仅是模型在运行时实际内存占用的近似值。请自行判断。峰值内存占用（MB）：init=7.03516 Overall=8.96875