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工具箱模块3，工具1风险矩阵。如何使用r ...
风险评估使决策者和决策者都可以更好地了解可能影响目标实现的风险以及已经到位的控制的适当性和有效性。这为决定治疗风险的最合适方法的决策提供了基础。风险评估的输出是组织决策过程的输入。风险评估是包括：风险识别，风险分析和风险评估的过程。如何应用此过程不仅取决于风险管理过程的上下文，还取决于用于执行风险评估的方法和技术。它分为以下其他主题：
手动计算解剖工具箱 - CAT12
VBM 数据 ● 使用默认值分割数据（对纵向数据使用分段纵向数据）。现在可用于 VBM 的结果分割保存在“mri”文件夹中，灰质的分割名为“mwp1”，白质的分割名为“mwp2”。如果您使用了纵向管道，则灰质的默认分割名为“mwp1r”或“mwmwp1r”（如果选择了用于检测较大变化的纵向模型）。 ● 获取总颅内容积 (TIV) 以校正不同的脑部大小和体积。选择保存在“报告”文件夹中的 xml 文件。 ● 使用检查样本检查 VBM 数据的数据质量（可选择将 TIV 和年龄视为干扰变量）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 平滑数据（建议起始值为 6-8mm 1）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 指定具有平滑灰质或白质分割的二级模型，并检查设计正交性和样本同质性：
商业屋顶太阳能和可再生能源工具箱
o太阳能收集系统作为商业和工业区域中的配件用途可能会增加上诉委员会的最大允许最大允许的范围20％。o太阳能收集系统作为商业和工业区域中的配件使用，只要申请人可以证明仍将提供足够且安全的停车场，并且该地点至少为三英亩。
vigicaen：'vigibase'药物宣传数据库工具箱
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SPM 计算解剖工具箱
Jäger AP 等人（2024 年）静息状态功能性磁共振成像血氧水平依赖性信号中长程时间相关性的降低反映了训练后长达 2 周的运动序列学习。人脑映射，45(4)，e26539。
BioPyC，一个用于离线脑电图和生理信号分类的开源 Python 工具箱
摘要：近几十年来，脑机接口 (BCI) 的研究变得更加民主，使用基于脑电图 (EEG) 的 BCI 的实验急剧增加。协议设计的多样性和对生理计算日益增长的兴趣要求同时改进 EEG 信号和生物信号（如皮肤电活动 (EDA)、心率 (HR) 或呼吸）的处理和分类。如果一些基于 EEG 的分析工具已经可用于许多在线 BCI 平台（例如 BCI2000 或 OpenViBE），那么在线使用算法之前，执行离线分析以设计、选择、调整、验证和测试算法仍然至关重要。此外，研究和比较这些算法通常需要编程、信号处理和机器学习方面的专业知识，而许多 BCI 研究人员来自其他背景，对这些技能的培训有限或没有培训。最后，现有的 BCI 工具箱专注于 EEG 和其他脑信号，但通常不包括其他生物信号的处理工具。因此，在本文中，我们描述了 BioPyC，这是一个免费、开源且易于使用的 Python 平台，用于离线 EEG 和生物信号处理和分类。基于直观且引导良好的图形界面，四个主要模块允许用户遵循 BCI 过程的标准步骤，而无需任何编程技能：（1）读取不同的神经生理信号数据格式，（2）过滤和表示 EEG 和生物信号，（3）对它们进行分类，以及（4）可视化并对结果进行统计测试。我们在四项研究中说明了 BioPyC 的使用，即根据 EEG 信号对心理任务、认知工作量、情绪和注意力状态进行分类。
流体动力学家需要在其工具箱中添加量子力学
量子计算设置为转换流体动力学，就像量子和分子机械方法转化了材料科学一样。它将提供一个更严格的框架，具有可转让的表示1，除了扩展流体动力学的缩放分析外，还将设计创新的多尺度系统。尤其是2020年，尤其是11月，看到了一系列算法，用于方程式的通用非线性系统，引用其应用中的流体流量2-4。这与早期涉及的发展形成鲜明对比，例如量子晶格气体算法5和晶格Boltzmann方程的仿真，它的模拟与Dirac的6相比。尽管以前的方法是利用量子算法作为通用数值求解器7的通用性，但它证明了用于流体流动的量子计算的实际兴趣。基于将流体动力放置在量子理论中的情况下，应进行课程纠正。