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基于机器学习的脑机接口任务识别有效性分析
摘要：本研究旨在比较脑电图 (EEG) 信号特征提取方法在脑活动分类有效性方面的效果。为了进行分类，使用 EEG 设备从 17 位受试者的三种心理状态（放松、兴奋和解决逻辑任务）中获取脑电图信号。对获取的信号进行采用独立成分分析 (ICA) 的盲源分离。使用 Welch 方法、自回归建模和离散小波变换进行特征提取。执行主成分分析 (PCA) 以降低特征向量的维数。使用 k-最近邻 (kNN)、支持向量机 (SVM) 和神经网络 (NN) 进行分类。展示了精度、召回率、F1 分数以及基于统计分析的讨论。本文还包含用于预处理和实验主要部分的代码。
Julie Hiromoto，AIA，LEED AP BD+C，WELL AP
我要感谢主要共同提案人、国会议员 Peter Welch (佛蒙特州民主党议员) 和 David McKinley (西弗吉尼亚州共和党议员)，他们为推动住宅、商业和工业领域使用节能技术所做的努力。通过建立建筑培训和评估中心，该法案为建筑师和建筑行业的其他专业人士学习新的节能设计和最佳技术实践提供了有益的支持。4 它修订了《能源保护和生产法》（ECPA）第 304 条，要求能源部长鼓励和支持各州和市政当局采用建筑规范，并再次为受影响的建筑行业专业人士提供培训和技术援助支持。AIA 非常支持这一目标，并致力于支持州和地方采用建筑规范以及制定延伸规范。5 最重要的是，该法案重新确立了 ECPA 的能源效率目标，并更新了基准年。
战略计划进度报告-2023.pdf
备忘录 致： 尊敬的 JB Pritzker，州长 尊敬的 Tony McCombie，众议院少数党领袖 尊敬的 Don Harmon，参议院议长 尊敬的 John Curran，参议院少数党领袖 尊敬的 Emanuel “Chris” Welch，众议院议长 发件人： Tony Sanders 博士 州教育总监 日期：2023 年 6 月 15 日 主题：2020-2023 年战略计划状态报告 根据 105 ILCS 5/2-3.47a，附件提供了 ISBE 战略计划的状态报告。本报告代表州教育总监传送。 欲了解更多信息，请联系立法事务临时执行董事 Jennifer Saba，电话 (217) 782-6510 或 jsaba@isbe.net。抄送：参议院秘书 众议院书记官 立法研究组 州政府报告中心
学龄儿童的免疫接种要求...
规则） • 10-144 CMR 第 33 章 - 家庭儿童保育提供者许可规则（OCFS 规则） • 10-148 CMR 第 36 章 - 托儿所许可规则（OCFS 规则） 儿童保育免疫标准位于此处（PDF）。美国儿科学会缅因分会网站上有儿童保育医疗豁免表样本。有关儿童保育免疫法的问题，请发送电子邮件至 DHHS 儿童和家庭服务办公室的 Pattie Collins（Pattie.Collins@maine.gov）或 Jennifer Welch（Jennifer.S.Welch@maine.gov）。 2. 此规则适用于公立学前班和私立幼儿园吗？根据疫苗要求，它们属于“儿童保育”类别还是学校类别？学校是指为学前班至 12 年级的任何课程提供教学的任何公立或私立小学、中学或特殊教育机构。不与需要儿童保育的机构或项目合作运营的公立学前班将遵守学校的免疫规则。
ES4C06645_SI_001.pdf
图S6。 （a）纳米颗粒尺寸浓度和（b）小提琴图，在1 d，15 d，15 d和30 d的PET颗粒和30 d的PET颗粒和5 mm AC中插入粒度分布的盒子图。 在A中，实线表示粒子浓度的平均值，阴影代表95％的机密间隔。 在B中，框图的顶部和底部边缘分别表示第一个四分位数和第三四分位数，内部线代表中位数，晶须表示数据中的上极端和下极端。 小提琴图的宽度说明了不同粒径的浓度。 在（b）中，由于不同条件下的样本量和方差不相等，对韦尔奇的t检验进行了成对比较（* p <0.05，** p <0.01，*** p <0.001）。 在每个孵育时间从一个生物复制中收集数据。图S6。（a）纳米颗粒尺寸浓度和（b）小提琴图，在1 d，15 d，15 d和30 d的PET颗粒和30 d的PET颗粒和5 mm AC中插入粒度分布的盒子图。在A中，实线表示粒子浓度的平均值，阴影代表95％的机密间隔。在B中，框图的顶部和底部边缘分别表示第一个四分位数和第三四分位数，内部线代表中位数，晶须表示数据中的上极端和下极端。小提琴图的宽度说明了不同粒径的浓度。在（b）中，由于不同条件下的样本量和方差不相等，对韦尔奇的t检验进行了成对比较（* p <0.05，** p <0.01，*** p <0.001）。在每个孵育时间从一个生物复制中收集数据。
2-脑调节在早期发育过程中改善神经保护 (2-BRAINED)：一项转化超扫描研究项目
值得注意的是，在出生后的头几个月，VPT 婴儿及其照顾者的二元组中观察到了生物行为失调模式（Jean 和 Stack，2012 年；Montirosso 等人，2010 年；Neugebauer 等人，2022 年；Provenzi 等人，2019 年），这表明 VPT 出生和 NICU 相关压力可能通过改变出生后 1,000 天内二元共同调节的关键过程来影响儿童发育和父母适应（Feldman，2006 年；Linnér 和 Almgren，2020 年）。促进亲子亲密关系的早期干预措施可能有助于促进建立类似的心理生物学共同调节过程（ Ionio 等人，2021 年； Lordier 等人，2019 年； Mörelius 等人，2015 年； Welch and Ludwig，2017 年），为儿童发展和父母幸福提供缓冲和保护效益（ Burke，2018 年； He 等人，2021 年； Thomson 等人，2020 年）。
Xiao，PhD-步骤 lintius li-步骤 Miguel A. Cedeno博士
2021-教授；得克萨斯大学德克萨斯州埃尔帕索大学化学与生物化学系。当前的主要研究项目：使用X射线晶体学和冷冻EM等结构技术来研究（1）巨型海洋病毒（CROV和AAV）； （2）一个毒噬细胞整合酶； （3）哺乳动物昼夜节律核心成分； （4）GAM1，一种病毒蛋白在全球范围内抑制细胞sumoylation； （5）肠病毒装配； （6）JAK3结构； （7）开发RIVEM2计划进行结构分析。当前资金：一项NIH-R01 Grant和Welch Foundation Grant的PI；一项NIH U54 Grant的共同投资者；一项NSF MRI Grant的Co-Pi；一个多个PI NIH U24 CRYO-EM财团的本地PI。目前监督三个博士学位的研究还有两名MS学生，一名实验室技术员和9名本科生，目前在2 M.S.委员会任职学生和6 ph.D.学生。成就：1个出版物，完成了两个多个PI NIH U24 CRYO-EM财团
bidyanus bidyanus（银鲈）的保护建议
银鲈几乎与唯一描述的bidyanus物种 - 韦尔奇（B. welchi（Welch's Grunter;在MDB中找不到）都无法区分，除了银鲈具有更高数量的横向线尺度（Allen等人。 2002）。 与MDB，Macquaria ambigua（Golden Perch）和Australasica（Macquarie Perch）中通常称为“ Perch”的其他大物种相比，银鲈具有较小的尺度和分叉的尾巴（Lintermans 2023）。 这些其他“鲈鱼”物种是Percichthyidae家族（温带栖息地）的成员，而银鲈是Terapontidae家族的成员。 银鲈与其他terapontids不同，因为它的分布包括南部（温带）澳大利亚淡水系统，而其他Terapontids通常仅在澳大利亚北部发现。 terapontids通常被称为“咕run脚”，因为它们在震惊或压力时发出可听见的声音（例如，在捕获过程中）。2002）。 与MDB，Macquaria ambigua（Golden Perch）和Australasica（Macquarie Perch）中通常称为“ Perch”的其他大物种相比，银鲈具有较小的尺度和分叉的尾巴（Lintermans 2023）。 这些其他“鲈鱼”物种是Percichthyidae家族（温带栖息地）的成员，而银鲈是Terapontidae家族的成员。 银鲈与其他terapontids不同，因为它的分布包括南部（温带）澳大利亚淡水系统，而其他Terapontids通常仅在澳大利亚北部发现。 terapontids通常被称为“咕run脚”，因为它们在震惊或压力时发出可听见的声音（例如，在捕获过程中）。2002）。与MDB，Macquaria ambigua（Golden Perch）和Australasica（Macquarie Perch）中通常称为“ Perch”的其他大物种相比，银鲈具有较小的尺度和分叉的尾巴（Lintermans 2023）。这些其他“鲈鱼”物种是Percichthyidae家族（温带栖息地）的成员，而银鲈是Terapontidae家族的成员。银鲈与其他terapontids不同，因为它的分布包括南部（温带）澳大利亚淡水系统，而其他Terapontids通常仅在澳大利亚北部发现。terapontids通常被称为“咕run脚”，因为它们在震惊或压力时发出可听见的声音（例如，在捕获过程中）。
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基于快速 Walsh Hadamard 变换和投票分类器的 EEG 信号压力检测
摘要 精神压力目前是一个重大问题，尤其是在年轻人中。压力会对人们的整体工作表现产生不利影响，在某些情况下甚至会导致严重的健康问题。每个人在生活中都会经历压力。本文提出了一种基于脑电图 (EEG) 识别和分类压力水平的独特方法。在这项工作中，快速 Walsh Hadamard 变换用于生成 EEG 信号中存在的所有频率。在后续阶段计算索引值的 alpha、beta、gamma 和 delta 范围。主成分分析 (PCA) 用于特征降维，然后是标准缩放器。使用 Welch 方法计算了健康和不健康 EEG 信号组的 PSD 向量。PSD 向量用作投票分类器的输入，该分类器是 k-NN 和逻辑回归分类器的组合。实验结果发现，与现有方法相比，所提出的方法在准确度 (Acc) 和均方误差 (MSE) 方面提供了更好的结果。所提出的方法最高分类准确率达到 94.22%