XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTeta
引用：Whitworth HS、Kitonsa J、Kasonia K、Tindanbil D、Kafeero P、Bangura J、Nije Y、Tetsa Teta D、Greenwood B、Kavunga-Membo H、Leigh B、Ruzagira
预防性 COVID-19 疫苗的研发、许可和实施是一项巨大的全球成就。截至 2022 年 5 月，全球超过 66% 的人口已接种至少 1 剂 COVID-19 疫苗，但不同地区和国家的疫苗接种率差异很大，从布隆迪的仅 0.1% 到阿拉伯联合酋长国的 99% [1,2]。尽管资金限制和疫苗获取不公平无疑导致许多中低收入国家 (LMIC) 的疫苗分发速度放缓 [3,4]，但疫苗犹豫对高收入国家 (HIC) 和 LMIC 都提出了单独的挑战 [5,6]。撒哈拉以南非洲 (SSA) 的一些国家备受关注，据报道，人们普遍不愿接种疫苗，导致 COVID-19 疫苗过期并被销毁 [7,8]。直到最近，科学界还认为疫苗犹豫源于错误信息和无法获取正确信息；然而，机构和社会不信任的重要作用越来越被认识到 [6, 9]，这在 COVID-19 大流行期间尤为明显 [10-12]。医护人员通常是社区内值得信赖的领袖，因此在促进疫苗接种方面发挥着不可或缺的作用 [6, 13, 14]。此外，由于医护人员接触 SARS-CoV-2 的风险很高、与弱势群体接触、以及因病缺勤会给医疗服务带来负担，他们被广泛视为 COVID-19 疫苗的优先接种群体。很少有研究评估撒哈拉以南非洲地区医护人员对 COVID-19 疫苗的接受度，而且现有的零星数据显示该群体的接受度各不相同，不过其中一些研究是在 COVID-19 疫苗实际提供给参与者之前进行的 [15, 16]。这是一项多中心横断面调查，旨在评估西非、中非和东非三国（塞拉利昂、刚果民主共和国和乌干达）在疫苗推出后的几个月内，公立医疗机构工作人员对 COVID-19 疫苗的接受度（包括疫苗接种或接种意愿）。该研究探讨了参与者对 COVID-19 疫苗的了解和看法以及态度，以更好地了解疫苗接受度的驱动因素，并评估了与 COVID-19 疫苗接种或接种意愿特别相关的因素。
2022 年行业状况特别报告 - 多德弗兰克法案更新
“除此之外，市场上还存在许多问题，包括利率、股市、疫情和经济的走势，以及购房者是否愿意继续支付不断飙升的价格，”Teta 补充道。“如果情况继续这样发展，价格应该会继续上涨，尤其是在利率如此之低、股市为高额首付提供资源的情况下。但如果我们再出现一波新冠疫情（看起来这种情况已经开始发生），而未受疫情影响的家庭数量耗尽，或者股市从历史高位回落，这肯定会抑制房价。”
环氧树脂中的水运输
四糖4,4'-二氨基甲苯甲烷（TGDDM）环氧树脂。这些树脂的热分化是出色的。他们的弱点包括高水分吸收，低断裂韧性以及3％或更低的突破。1双苯酚A（DGEBA）的二甘油乙醚也常用。环氧树脂用交联剂固化，其中胺交联剂至少具有两个反应性胺基团，它们交联环氧化物树脂。可以根据所用的固化剂，选择适当的时间和固化温度以及使用以最大程度地减少复合材料中的空隙的存在来改变固化的环氧树脂的机械性能。通常使用的固化剂是二氨基二苯基磺基（DDS），三乙二烯四矿（TETA），二杨酰胺（Dicyandiamide（dicy），苯甲酰二甲基胺（BDMA）和硼龙三甲基胺（Boron Trifluoride）。
摘要
新型环氧树脂/苯甲甲聚合物网络与硅粉作为填充剂的合成，并评估其机械强度和热稳定性。Mohammed H. M. Alhousami 1 *，Sultan S.A. Qaid 2，Ahmed S. N. Al-Kamali 3和Anjali A. Athawale 4，工业化学系应用科学学院，泰兹大学应用科学学院，也门共和国，也门共和国。4化学部，印度浦那大学，浦那大学，电子邮件：甲氧醇 - A苯甲醇-A苯甲醇TDGEBA/Bz具有紫色的二苯酚，带有紫色开发的环氧树脂，并以各种百分比的硅（SI）作为档案，以获取TETRA二甘油乙醇乙醚Bisether-A Bisether-A苯甲醇-A苯甲酰氨基硅硅硅/bz-bz-bz -si的基于新颖的Espents，以均匀效应。将新型环氧基的聚酰胺用三乙基环胺TETA（HARDENER）％固化，以获得高度交联热固性聚合物。通过测量（TDGEBA//BZ-SI的影响强度增长了33％以上的影响强度，其表征）的特征是未修饰的环氧树脂的影响强度高于未修饰的DGEBA环氧树脂。差异扫描量热法（DSC）和Thermo gravimetric（TGA）分析也被治愈以评估样品的热行为。这些材料表现出更高程度的溶剂耐药性。。这些材料表现出更高程度的溶剂耐药性。关键字：环氧树脂。热稳定性。DSC显示出放热反应，与未修改的DGEBA环氧树脂相比，玻璃过渡温度（TG）从300°C转移到450°C，而TDGEBA/BZ-SI Epoxy修饰的TDGEBA/BZ-SI Epoxy Motified Morpoy silicy silic sys Scanning Evalson nignning Evalson nignning Evalson nignning Evalson Ning sscan Ning sscan nisning Evalsion sscan Ning sscan nisning sscan nisning sys scan ning。未切换后，对断裂表面的样品DSC。TGA。 sem，1。介绍TGA。sem，1。介绍
1 TetR 型阻遏物的发散定向进化...
图 1 RolR 诱变、选择和半自动化高通量筛选工作流程。a. 全构象的 RolR 二聚体（PDB：3AQT），以及配体结合口袋的结构，其中残基 D149 为黑色，间苯二酚为青色，5Å 内选择用于诱变的 19 个残基为橙色，5Å 和 8Å 之间的残基为紫色。b. 组合活性位点饱和度测试 (CAST) 的笛卡尔结合口袋图。c. 六个氨基酸组组成了要用于诱变的 19 个残基。d. 生物传感器 TetA 双重选择的原理，使用 NiCl 2 对转录抑制能力进行负向选择，使用四环素对目标配体进行正向选择。e. 半自动化高通量筛选。在第 1 天，为每个候选分子挑选约 500 个菌落。第二天，使用声学液体处理器将 IPTG 和小分子分配到 384 孔板中。生长的菌落被稀释并分配到 384 个孔板中，使用液体处理工作站测试传感器的不同状态。第三天，荧光
大脑计算机界面
英国研究人员卡顿（1）在1875年设法测量了兔子和猴子大脑中的自发电活动，1924年，德国神经精神病学家汉斯·伯格（Hans Berger）首次通过人头皮肤获得了贝伊（Bey）的电记录。汉斯·伯杰（Hans Berger）于1929年发表了这项研究（2）。Hans Berger在第一批记录中定义了Alpha（8-13 Hz）和Beta（15-30 Hz）的波，并将此电气记录称为“脑电图”（EEG）。大脑中的神经细胞与电连接相互通信，并且在获取细胞记录时，可以测量突触后的抑制剂，退出器突触电位后出口并最终导致动作电位。当有效电极连接到头骨上并作为第二电极中的参考电极连接时，测量该电极下神经细胞的所有电气集体活性。这些记录在大脑头皮上拍摄的记录是不正确的复杂信号。这些信号取决于人类的瞬时大脑活动，时间，频率和拓扑差异。汉斯·伯格（Hans Berger）表明，即使在第一次记录期间，枕骨闭嘴，大脑的视觉区域，阿尔法波也有所增加。在Alpha和Beta波之后，1936年，Walter（3）定义了Delta（0.5-3.5 Hz）和TETA（4-7 Hz）波，所有频带在1938年被命名为Gamma波（4）。今天，在许多书籍中，这些频带已成为任务说明
研究论文：利用物联网 (IoT) 和基于词汇的声学信号处理技术监测儿童健康的可穿戴传感器
大脑是人体最复杂的器官，也是整个生物系统中最复杂的器官，是地球上最复杂的器官。根据目前的研究结果，正确表征EEG数据信号的现代研究提供了与先前研究不同的人类活动分类准确性。在已收集的脑电图（EEG）数据中可以发现与睡眠、阅读和看电影等常见活动相关的各种脑电波模式。由于这些活动，我们的大脑中积累了多种情绪信号，包括Delta，Teta和Alpha波段。这些波段将由于这些活动在我们的大脑中提供不同类型的情绪信号。由于EEG记录的非平稳性质，时频域技术更有可能提供良好的结果。使用时频表示识别不同神经节律尺度的能力也被证明是一种合法的EEG标记；这种能力也被证明是研究小规模神经脑振荡的有力工具。本文首次对脑电图动力学进行频率分析。由“多功能启发式小波变换”和“自适应小波变换”组成的增强分解与收集的脑电图节律结合使用，以提供足够的时间和频谱分辨率。儿童可穿戴传感器被用于从包括互联网在内的多个来源收集数据。信号通过物联网 (IoT) 传输。具体而言，建议的方法是在两个脑电图数据集上进行评估的，其中一个是在嘈杂（即非屏蔽）环境中获得的，另一个是在屏蔽环境中记录的。结果说明了所提出的训练策略的弹性。因此，我们的方法有助于识别参与研究的儿童的特定大脑活动。基于滤波响应、准确度、精确度、召回率和 F 测量等几个参数，使用 MATLAB 仿真软件来评估所提出系统的性能。
1 招标书 招标标题
卡塔扎项目卢旺达开发银行希望邀请所有感兴趣且合格的投标人提交最佳提案，以获得咨询服务，对卡塔扎项目进行监测、评估和学习活动。在这方面，卢旺达开发银行 (BRD) 要求感兴趣的公司根据建议书征求书中详述的职权范围，提交上述服务的技术和财务建议书。 英文版建议书征求书可在 2024 年 12 月 12 日起的办公时间（当地时间上午 8:30 至下午 6:00）从采购办公室获取，需出示已支付两万卢旺达法郎 (20,000 Frw) 不可退还费用的证明，该费用已存入在 BPR Bank Rwanda Plc 开设的 BRD 账户 Nº 4414310784。投标书装订完好并密封，共 3 份硬拷贝，其中一份标有“原件”，另两份标有“副本”。投标书有效期为 120 天，应在 2024 年 12 月 27 日当地时间上午 10:00 之前提交至 BRD 采购办公室，地址为 BRD HQ，PO BOX 1341，基加利卢旺达。电子版应发送至以下电子邮箱：procurement@brd.rw，brd@brd.rw。财务提案必须使用密码保护，密码应由投标人保管，仅在开标时被邀请时提供给客户。请注意，技术提案将与财务提案分开，放在单独的信封中，并用英文书写。两份提案将被装入一个外信封，信封上将写明投标人的姓名、地址、招标通知编号，并标明：“为 Kataza 项目开展监测、评估和学习活动” 除 2024 年 12 月 27 日当地时间上午 10:00 的公开会议外，不得开启 有关本次招标的问询可以书面形式发送至：卢旺达开发银行，邮政信箱 1341 基加利卢旺达，电子邮件：procurement@brd.rw 最佳投标人应根据并遵守征求建议书中所述的质量基础选择方法 (QBS) 进行选出。 技术提案将在希望出席 BRD 会议室开幕式的投标人代表面前立即开启 注意：强烈鼓励女性领导的公司/企业参加本次招标。 真诚的， 纳丁·特塔·姆巴巴齐 坎佩塔·萨因佐加 人力资本和企业服务主管 首席执行官
基于常见空间模式和机器学习技术的癫痫发作预测新方法
癫痫是最常见的神经系统疾病之一，其特征是由大脑电功能短暂紊乱引起的反复发作。在30%的病例中，这种疾病无法通过药物或切除成功治疗，直接影响患者的生活质量。因此，人们对开发可靠的工具来预测癫痫发作、帮助做出决策、或至少在癫痫发作时提醒患者做好准备有着浓厚的兴趣。所提出的癫痫发作预测方法基于头皮脑电图 (EEG) 的时频分析和使用空间滤波技术提取能够区分发作间期和发作前活动的特征。通过离散小波变换分解获得的脑电图的 theta、alpha 和 beta 节律系数受到常见空间模式滤波技术的影响。提取统计和熵相关属性，然后选择特征并将其应用于具有高斯核的 SVM 分类器，以区分大脑状态为发作前或非发作前。对来自波士顿儿童医院和麻省理工学院 (CHB-MIT) 数据库的 17 名难治性癫痫患者的多通道表面记录进行了评估。在后处理步骤中还比较了卡尔曼滤波器和中值滤波器两种技术，以平滑分类器结果。每个 EEG 时期的最终决定都是在经过平衡过程后做出的。最佳结果显示样本分类的平均准确率为68.8%。警报生成器报告的误报率为每小时0.334。