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通过生物过滤器处理废水：硝化和...
硝化和反硝化生物过程用于去除废水处理中的氮，可提高出水水质，从而减少接收介质中的硝化和随后的氧气消耗；进一步将输送到沿海地区的氮降低到防止沿海水体富营养化的水平[1]。硝化是一个自养需氧过程，通过两个连续的反应将铵转化为硝酸盐：NH 4 + NO 2 – NO 3 –。在铵氧化的第一步中，铵被铵氧化细菌转化为亚硝酸盐，在第二步中，亚硝酸盐被亚硝酸盐氧化细菌转化为硝酸盐。众所周知，硝化生物的比例随着废水 C/N 比的增加而减少。反硝化是一种异养缺氧过程，通过反硝化生物体将硝酸盐转化为气态氮，反应顺序如下：NO 3 – NO 2 – NO N 2 O N 2 [2]。在废水处理中，硝化和反硝化通常分两个步骤进行，因为这两个过程的环境条件不同。废水的生物处理需要培养专门的细菌种群，这些细菌种群可通过固定化等工程技术来强化和加速。事实上，生物过滤器相对于活性污泥的主要优势在于其致密性和在废水生物处理中的效率 [3]。通常，生物膜被描述为基质包裹的微生物，它们粘附在表面和/或彼此上，产生一个动态环境，其中组成微生物细胞似乎达到体内平衡，并被最佳地组织起来以利用所有可用的营养物质。尽管有相当多的综合评论涵盖了生物膜特征和生物膜形成 [3]，但它们通常不太强调生物物理原理在生物膜中的作用 [4]。在本研究中，我们根据最近的技术和理论进展重新审视膜催化生物物理模型，以及如何利用它们来强调膜介导硝化和反硝化的细节。我们研究了氮浓度在膜催化中可能造成的影响，并将注意力集中在用于确定分配常数的技术上。
快速砂过滤器的生物修复，用于在饮用水生产时间中去除有机微污染物，同伴H.A.；西格斯，沃尔特；费尔
在饮用水生产过程中使用快速砂过滤（RSF），用于去除颗粒，可能有害的微生物，有机物质和无机化合物，例如铁，锰，铵和甲烷。但是，RSF也可用于去除某些有机微污染物（OPM）。在这项研究中，可以通过生物增强来刺激填充全尺度RSF的沙子的柱子中的拆卸（即用另一个RSF的沙子接种RSF和/或生物刺激（即添加刺激微生物生长的营养素，维生素和微量元素）。结果表明，柱中的PFOA，卡马西平，1-H苯并二唑，苯并二氮酸酯和二氨二醇的去除量很低（<20％）。普萘洛尔和双氯芬酸的去除率更高（50 - 60％），可能通过吸附过程发生普萘洛尔去除，而对于双氯芬酸，尚不清楚去除是否是物理化学和生物学培训的组合。此外，生物学和生物刺激导致38天后加巴喷蛋白和美托洛尔的99％去除，孵育52天后去除99％。没有生物刺激的生物仪柱显示52天后加巴喷丁和美托洛尔的去除率为99％，在80天后进行了Acesulfame。相比之下，非生物仪的柱未去除加巴喷丁，去除<40％的美托洛尔，仅在孵育80天后才显示出99％的丙硫酸含量。去除这些OMP与铵氧化和氨氧化细菌的绝对丰度负相关。16S rRNA基因测序表明，丙硫酸含量，加巴喷丁和美托洛尔的抗粉化与特定细菌属的相对丰度呈正相关，这些属的物种含有异养和有氧或有氧或硝化的代谢。这些结果表明，RSF的生物提升可以成功地去除，在这种情况下，生物刺激可以加速这种去除。
HEPA滤波器H13（对于G100）PDF -ROFIHEPA滤波器H13（对于G100）PDF -ROFI
在处理有害物质（去除石棉，重金属，致癌灰尘，冷却润滑剂等）中苛刻的空调技术（手术室 /医院重症监护病房，实验室，洁净室等）< / div>在高度敏感的工业过程中（药学，生物技术，化学，光学，食品加工，微电子学等）作为Dectusting技术的下游警察过滤器
工件过滤应用程序以增加通信BCI中的在线均等：在日常生活中使用
在开发可靠的脑部计算机界面（BCIS）方面，一个重大挑战是在获得的脑信号中存在伪影。这些文物可能会导致错误的解释，模型拟合不佳以及随后的在线绩效降低。此外，在家庭或医院环境中的BCIS更容易受到环境噪音的影响。伪影处理程序旨在通过过滤，重建和/或消除不良信号污染物来减少信号干扰。虽然在概念上且在很大程度上是无可争议的，但在BCI系统中是必不可少的，合适的人工处理应用程序，在某些情况下仍未解决，并且在某些情况下可能会降低性能。使用这些程序的大多数BCI研究中仍未探索的潜在混杂是缺乏在线使用（例如在线平价）的均等。此手稿比较了使用整个数据集的经常使用的离线数字过滤和在线数字过滤方法之间进行分类性能，在线数字过滤方法中，将对闭环控制过程中将使用的分段数据时期进行过滤。在BCI试点研究中招收的健康成年人样本（n = 30）中，旨在整合新的通信界面，在与在线奇偶校验过滤时，模型性能有很大的好处。在线模拟这项研究中的条件上表现出相似的性能，但在线均等的方法似乎没有任何弊端。
在傅立叶过滤波前传感，基本限制和定量比较中建模噪声传播
上下文。自适应光学器件（AO）是一种允许地面望远镜的角度分辨率的技术。波前传感器（WFS）是此类系统的关键组成部分之一，驱动基本的性能限制。目标。在本文中，我们专注于特定类别的WFS：傅立叶过滤波前传感器（FFWFSS）。此类以其极高的灵敏度而闻名。然而，缺乏任何类型的FFWF的清晰而全面的噪声传播模型。方法。考虑到读出的噪声和光子噪声，我们得出了一个简单而全面的模型，使我们能够了解这些噪声如何在线性框架中的相重建中传播。结果。这种新的噪声传播模型适用于任何类型的FFWF，它允许人们重新审视这些传感器的基本灵敏度极限。此外，还进行了广泛使用的FFWFSS之间的新比较。我们专注于使用的两个主要FFWFS类：Zernike WFS（ZWFS）和金字塔WFS（PWFS），从而带来了对其行为的新理解。
ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭
使用在实验室设置之外记录的脑电图构建机器学习模型，需要对嘈杂的数据和随机丢失的渠道进行健全的方法。在使用稀疏的脑电图蒙太奇（1-6个频道）时，这种需求尤其重要，通常在消费级或移动脑电图设备中遇到。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试，以实现腐败的鲁棒性，尤其是针对随机缺失的渠道。 一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略，但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时（例如，可穿戴设备，手机），这些方法是不切实际的。 为了解决这个问题，我们提出了动态空间过滤（DSF），这是一个多头注意模块，可以在神经网络的第一层之前插入，以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。 我们在公共脑电图数据上测试了DSF，其中包含约4,000张录音，并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。 我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能，但是当存在显着的通道损坏时，优于基准的精度高达29.4％。 此外，DSF输出是可以解释的，可以实时监视频道的重要性。 这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中，因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试，以实现腐败的鲁棒性，尤其是针对随机缺失的渠道。一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略，但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时（例如，可穿戴设备，手机），这些方法是不切实际的。为了解决这个问题，我们提出了动态空间过滤（DSF），这是一个多头注意模块，可以在神经网络的第一层之前插入，以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。我们在公共脑电图数据上测试了DSF，其中包含约4,000张录音，并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能，但是当存在显着的通道损坏时，优于基准的精度高达29.4％。此外，DSF输出是可以解释的，可以实时监视频道的重要性。这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中，因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。
使用深的Kalman滤波器生成模型
基于变异自动编码器（VAE）的深层可变生成模型已显示出有希望的视听语音增强性能（AVSE）。基本的想法是学习干净的语音数据的基于VAE的视听先验分布，然后将其与统计噪声模型相结合，以从目标扬声器的嘈杂的音频录制和视频（LIP图像）中恢复语音signal。为AVSE开发的现有生成模型没有考虑到语音数据的顺序性质，从而阻止它们充分整合视觉数据的力量。在本文中，我们提出了一个视听深度卡尔曼滤波器（AV-DKF）生成模型，该模型假设了潜在变量的一阶马尔可夫链模型，并有效地融合了视听数据。此外，我们将一种有效的推理方法来估算测试时估计语音信号的方法。我们进行了一组实验，以比较语音增强的生成模型的不同变体。结果证明了AV-DKF模型的优越性，与仅音频版本以及基于Audio-Audio-forio-visual Vae模型相比。
从通过selivex滤波器单元（核瘤DNA/RNA水试剂盒-Macherey Nagel）过滤的水样品中提取EDNA。
-1000 µl带过滤器的1000 µl尖端-100 µl带过滤器的尖端-50毫升管：准备等分试样-5 ml管：每8个样品1个样品制备核量b -b-珠和MWA2混合物 - 2 ml管-2 ml管：1个样品以每样品 + 2转移裂解液以每样样品来制备Elyquots -1.5 ml lock local lock local lock lock locke loce loce luu dna -forse lu dna -forse lu dna -forse luer dna -frus luer dna -luer luer luer luer luer luer luer luer luer luer 96孔板，带2毫升深孔，u底（Macherey Nagel -746032.Deep）：每16个样品1-磁杆盖磁盘32（Macherey Nagel 32
长长的神经生物学：假设和未解决的问题
拖拉图是脑白质的虚拟表示。它由数百万的虚拟纤维组成，编码为3D polyline，近似于白质轴突途径。迄今为止，拖拉图是最准确的白质表示形式，因此用于诸如神经塑性，脑部疾病或脑网络的术前计划和研究。然而，众所周知的问题是，大部分的拖拉机在解剖学上并不合理，并且可以被视为跟踪程序的伪像。使用验证者，我们使用一种新颖的完全监督的学习方法解决了过滤术的问题。与基于信号重建和 /或大脑拓扑正则化的其他方法不同，我们使用现有的白质解剖学知识来指导我们的方法。使用根据解剖学原理注释的拖拉图，我们训练我们的模型验证者，以将纤维分类为解剖上合理或不合理的纤维。所提出的验证模型是一种原始的几何深度学习方法，可以处理可变尺寸纤维，同时又不变到纤维方向。我们的模型将每个文件视为点的图表，并且通过通过提出的序列边缘卷积之间的边缘学习特征，它可以捕获基本的解剖学特性。在一组广泛的实验中，输出过滤结果高度准确，稳健，并且快速；使用12GB的GPU，对1m纤维的拖拉图进行了填充，需要少于一分钟。可在https://github.com/fbk-nilab/verifyber上获得验证实现和训练有素的模型。
现场可编程门阵列实现基于卡尔曼过滤器的锂离子电池组的电荷观察者的状态
本文介绍了一项有关锂离子电池的电荷观察状态，用于嵌入式应用中的能量管理。对收费状态的了解对于这些电池的安全性和最佳用途至关重要。该研究的重点是在Spartan 6 FPGA上基于Kalman滤波器的观察者算法的开发和实施，即使可以从其实际状态开始初始化电池的电池，该算法可以准确估算电池的充电状态。在本文中，我们专注于FPGA进行快速计算的机会，该计算可以将FPGA用作BMS中的从属组件，并允许以低成本观察SOC大量的单元。在低成本FPGA上实施该观察者可能会导致各种应用中的电池管理系统（例如电动汽车和任何其他需要观察电池组充电状态）的电池管理系统的成本。通过模拟和实时测试验证了观察者模型。本研究提出了一种有希望的方法，可以准确估计锂离子电池的电荷状态，以用于各种应用中的E FFI能源管理。