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在水中诱导cynodon dactylon的分解 -
在水位波动区（WLFZ）的流量中，氮（N）的养分水平和磷（P）在上覆的水中由于土壤养分的释放而膨胀，从而影响cynodon dactylon等植物的分解。然而，对这些营养变化对植物养分释放和水动力学的影响的研究有限，使对水质影响的准确评估复杂化。这项研究使用了8个具有不同初始养分水平的水样品来模拟WLFZ土壤养分引起的N和P变化，并检查了Cynodon dactylon的分解和养分动力学。的结果表明，量量显着增加了N和P的初始水平，尤其是作为颗粒氮（PN）和颗粒磷（PP），影响了水中的植物分解和营养动力学。60天后，Cynodon Dactylon损失了47.97％-56.01％干物质，43.58％-54.48％的总氮（TN）和14.28％-20.50.50％的总磷（TP）。初始PN和总溶解氮（TDN）促进了干物质损失，PN和PP促进了TP损失，而PN和PN和TDN抑制了TN损失。到第60天，在上面的水中，植物释放的N和PN或TP之间没有发现正相关。但是，初始PP和PN水平与TN和TP负相关，表明抑制作用。进一步的分析表明，从土壤中释放出的PN和PP支持微生物骨料的形成，增强了硝化和磷的去除，从而随着时间的推移改善了水纯化。
咨询主题：建议海员及其家属警惕印度海员招聘和安置局的欺诈行为。
- | 2 | - 5. 鉴于印度航运总局于 2017 年 8 月 11 日发布了 2017 年第 07 号商船通知，推出了用于招募印度海员的电子移民系统，旨在解决未经许可的 RPS 机构招募并安置在悬挂外国国旗船只上的印度海员所面临的挑战。该系统用于规范和监督招募，确保透明度和遵守规定。 6. 鉴于自成立以来，该局已与印度船东和 RPS 提供商进行了一系列审查和指导会议，以简化将海员数据上传到电子移民系统的流程，确保其有效运行。 7. 鉴于在电子移民系统内，RPS 机构在招募过程中会被引导至特定页面，以便他们提交海员数据。提交所需数据后，系统会向海员注册的电子邮件 ID 以及 RPS 机构注册的电子邮件 ID 发送一条系统生成的短信提醒和电子邮件，从而确认通过 RPS 机构为指定船只招募海员。8. 鉴于上述上传的数据也会每三 (03) 小时分批在线传输到移民局 (BoI)，与通常的移民清关 (EC) 数据批次一起传输。抵达移民检查站后，数据已输入系统的海员的信息随时可供 BoI 官员核实，并方便其顺利从机场或海港通行。9. 鉴于在离开印度并抵达入港后，报告了以下情况：1. 无良/欺诈的 RPS 机构经常建议海员加入其他船只
基于快速脑电图的听觉方向聚焦解码...
摘要 — 目标：当存在多个声源时，当前助听器中的降噪算法缺乏有关用户关注的声源的信息。为了解决这个问题，它们可以与听觉注意解码 (AAD) 算法相辅相成，该算法使用脑电图 (EEG) 传感器解码注意力。最先进的 AAD 算法采用刺激重建方法，其中关注源的包络从 EEG 重建并与各个源的包络相关。然而，这种方法在短信号段上表现不佳，而较长的片段在用户切换注意力时会产生不切实际的长检测延迟。方法：我们提出使用滤波器组公共空间模式滤波器 (FB-CSP) 解码注意力的方向焦点作为替代 AAD 范式，它不需要访问干净的源包络。结果：提出的 FB-CSP 方法在短信号段上的表现优于刺激重建方法，在相同任务上的表现也优于卷积神经网络方法。我们实现了高精度（1 秒窗口为 80%，准瞬时决策为 70%），足以实现低于 4 秒的最小预期切换持续时间。我们还证明解码器可以适应来自未见对象的未标记数据，并且仅使用位于耳朵周围的部分 EEG 通道来模拟可穿戴 EEG 设置。结论：提出的 FB-CSP 方法可以快速准确地解码听觉注意力的方向焦点。意义：在非常短的数据段上实现高精度是朝着实用的神经引导听力设备迈出的重要一步。
Adecco Group年度报告2024
Adecco集团在具有挑战性的市场中表现出了弹性的表现，这表明在其简化的成长计划的第二年持续成功。该集团在2024年将其市场份额扩大了200个基点。一般与行政（G＆A）在2024年的成本节省了1.74亿欧元，而2022年的基线（在其最初的1.5亿欧元目标）之前，该集团得以维持强大的利润率。现金产生强大，以严格的现金管理纪律和积极的净营运资金发展为基础。该小组引入了新的IT和数字路线图，重点是简化其技术格局，并加速对创新和生成人工智能（Genai）的投资，以提高生产力并改善客户体验。同时，该集团有选择地保护销售和交付能力，定位自己以捕获增长机会并利用未来的市场反弹。我们为我们对世界各地人民的工作生活的持续积极影响感到自豪。
在人体中发现新的脂肪细胞亚型可以推进个性化的肥胖治疗大脑在做出决策时如何平衡风险和回报
近年来，机器学习的研究人员开发了一种决策理论，可以更好地捕捉与选择相关的各种潜在奖励。他们将该理论纳入了一种新的机器学习算法中，该算法优于Atari视频游戏中的替代算法，以及每个决定都具有多个可能结果的其他任务。
引用：Weeks S，Fanstone JW，Marcu V等。关于居住在英国的成年人捐赠已故器官捐赠的对话的障碍：系统的R
抽象目标是探讨有关居住在英国的成年人中已故器官捐赠的对话的障碍。设计系统的综述与叙事综合。数据源PubMed，通过OVID，APA PSYCINFO通过EBSCO，通过Clarivate和Scopus通过Elsevier进行的MEDLINE，涵盖了2006年1月至2023年12月之间发表的研究。搜索于2023年12月1日进行，并于2024年2月2日完成。资格标准研究于2006年1月至2023年12月之间发表，重点介绍了英国成年人对器官捐赠对话的障碍。包括定性研究和定量研究，强调文化和世代因素。非英语研究和与英国无关的研究被排除在外。使用标准化工具由两个独立审阅者进行数据提取和合成筛选和数据提取。使用Joanna Briggs研究所清单进行质量评估，评估研究偏见。一种叙事合成方法用于整合异质研究的发现。结果11研究（6个定性，5个定量），总共包括4991名参与者。出现了四个主要的主题障碍：（1）Jinx因素 - 文化信念将对死亡讨论与运气不好； （2）世代相传的影响 - 年轻人更开放，但对父母不高兴的态度谨慎； （3）对话中的种族差异 - 各种背景和（4）行动的挑战 - 媒体和个人经验引发了对话。主持人包括文化量身定制的沟通和社区参与。关于死亡和器官捐赠的结论对话通常是简短的，并且受到围绕死亡的文化禁忌，态度的代际差异以及家庭动态的影响而阻碍。需要进一步的研究以更好地了解沟通方式，并量身定制干预措施，以鼓励对不同种族的器官捐赠进行公开讨论。Prospero注册号CRD42022340315。
一种深入的CNN方法，用于解码上肢的电动机从源级别的EEG信号的时间 - 频率图
一个可以检测到行动和解码计划运动意图的系统，可以帮助所有可以计划运动但无法实施的受试者。在本文中，通过使用脑电图（EEG）信号来研究电动机计划活动，目的是解码运动制备阶段。在执行不同动作（肘部流量/扩展，前臂旋转/supination/supination/suplination/open/loth/collos）的过程中，可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。 引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。 对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。 拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。 所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。
共同自适应训练可以改善fMRI解码的神经反馈
对神经反馈培训研究和相关临床应用的一个重大挑战是参与者在训练过程中学习诱导特定大脑模式的困难。在这里，我们在基于fMRI的解码神经反馈（DECNEF）的背景下解决了这个问题。可以说，用于构建解码器的数据与用于神经反馈训练的数据之间的差异，例如数据分布和实验环境的差异，可能是上述参与者困难的原因。我们使用标准机器学习算法开发了一个共同适应程序。首先，我们使用以前的Decnef数据集通过模拟测试了该过程。该过程涉及一种自适应解码器算法，该算法根据其在神经反馈试验中的预测中实时更新。结果表明，在神经反馈训练期间，解码器性能有了显着改善，从而增强了学习曲线。然后，我们在Decnef培训程序中收集了实时fMRI数据，以提供概念证据证据，表明共同适应增强了参与者在训练过程中诱导目标状态的能力。因此，通过共同适应的个性化解码器可以提高Decnef培训方案的精度和可靠性，以针对特定的大脑表示，并在转化研究中产生后果。这些工具可公开提供给科学界。