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CD388对季节性流感的体内功效在... 中CD388对季节性流感的体内功效在...
In V ivo Eff ica cy o f CD 3 8 8 A g a in st S e a so na l In f lu e n za in Pro p hy la xis in Immu n e Co mp ete nt M ice , a n d in a S eve re Immu n o d e f icie nt ( S CID ) M o u se M o d e l
EEG 信号复杂性测量以增强 BCI-...
摘要：中风是全球第二大死亡原因和最常见的残疾原因之一。研究人员发现脑机接口 (BCI) 技术可以更好地帮助中风患者康复。本研究使用所提出的运动想象 (MI) 框架分析了来自 8 名受试者的脑电图 (EEG) 数据集，以增强针对中风患者的基于 MI 的 BCI 系统。该框架的预处理部分包括使用传统滤波器和独立成分分析 (ICA) 去噪方法。然后计算分形维数 (FD) 和赫斯特指数 (Hur) 作为复杂性特征，并评估 Tsallis 熵 (TsEn) 和弥散熵 (DispEn) 作为不规则参数。然后使用双向方差分析 (ANOVA) 从每个参与者那里统计检索基于 MI 的 BCI 特征，以展示个体在四个类别（左手、右手、脚和舌头）中的表现。降维算法拉普拉斯特征图 (LE) 用于增强基于 MI 的 BCI 分类性能。利用 k 最近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM) 和随机森林 (RF) 分类器，最终确定了中风后患者的组别。研究结果表明，使用 RF 和 KNN 的 LE 分别获得了 74.48% 和 73.20% 的准确率；因此，所提出的特征与 ICA 去噪技术的综合集可以准确描述所提出的 MI 框架，可用于探索四类基于 MI 的 BCI 康复。这项研究将帮助临床医生、医生和技术人员为中风患者制定良好的康复计划。
液体电池的脉冲充电，以增强寿命性能
最近的研究发现，脉冲充电协议可以延长锂离子电池的循环寿命。鉴于此，已经进行了这项研究，以研究脉冲充电对锂离子电池容量保留和内部电阻的影响。 棱柱形NMC锂离子电池用使用的脉冲电流恒定电压（PPC-CV）充电模式循环，并且它们的能力已与常规恒定恒定电流恒定电压（CC-CV）充电进行了比较。 开发并实施了一种新颖的方法，以在定义的充电（SOC）窗口内执行脉冲充电配置文件。 测试对象在4周的间隔内连续循环，并进行了标准化参考性能测试（RPT）的介入，以计算标准容量和内部电阻。 另外，还进行了增量能力分析（ICA）和电化学阻抗光谱（EIS）以进行分析。鉴于此，已经进行了这项研究，以研究脉冲充电对锂离子电池容量保留和内部电阻的影响。棱柱形NMC锂离子电池用使用的脉冲电流恒定电压（PPC-CV）充电模式循环，并且它们的能力已与常规恒定恒定电流恒定电压（CC-CV）充电进行了比较。开发并实施了一种新颖的方法，以在定义的充电（SOC）窗口内执行脉冲充电配置文件。测试对象在4周的间隔内连续循环，并进行了标准化参考性能测试（RPT）的介入，以计算标准容量和内部电阻。另外，还进行了增量能力分析（ICA）和电化学阻抗光谱（EIS）以进行分析。
使用侵入性冠状动脉造影对未来心肌梗塞的深度预测：可行性研究
抽象背景血管造影参数可以促进冠状动脉病变的风险分层，但在预测未来心肌梗死（MI）方面仍然不足。我们的目标是比较人类，血管造影参数和深度学习（DL）的能力，以预测基线不显着的CAD患者中未来MI的病变。我们回顾性地包括对MI进行侵入性冠状动脉造影（ICA）的患者，其中5年内已经进行了先前的血管造影。比较了人类视觉评估，直径狭窄，区域狭窄，定量流量比（QFR）和DL预测未来罪魁祸首（FCL）的能力。总共分析了746个FCL和非硫磺病变（NCL）的ICA图像。每种模式的预测模型是在训练集中在测试集中验证之前开发的。dl表现出最佳的预测性能，曲线下的面积为0.81的面积为0.81。dl表现出显着的净重新分类改进（NRI），与直径狭窄相比，NRI呈阳性。在所有模型中，DL表现出最高的精度（0.78），其次是QFR（0.70）和区域狭窄（0.68）。基于人类视觉评估和直径狭窄的预测的精度最低（0.58）。现在需要进行较大的研究来确认这一发现。在这项可行性研究中的结论，DL在预测FCL中的表现优于人类的视觉评估，并确定了血管造影参数。
我们的脑电波如何感知时间的流逝？在节奏表演任务中量化时间的神经相关性
3 设计 6 3.1 先前的工作. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.1.3 实验数据....................................................................................................................................................................................9 3.2 数据预处理....................................................................................................................................................................................................10 3.2.1 数据分离....................................................................................................................................................................................................11 3.2.2 数据分割....................................................................................................................................................11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................................................. 15 3.4 自回归模型.................................................................................................................................................................................... 15 3.4.1 通道间相关性.................................................................................................................................................................................... 15 3.4.2 通道自相关性.................................................................................................................................................................................... 16
法律援助机构上诉手册 - GOV.UK
本手册旨在通过提供有关担任独立费用评估员 (ICA) 或独立资金裁决者 (IFA) 的相关信息来帮助新老审查小组成员。本手册包含的信息可帮助那些担任特别控制审查小组和刑事 VHCC 小组的裁决者。小组成员的任命和地位以及角色要求在审查小组安排（“安排”）中列出。本手册基于但不能替代《2012 年法律援助、判刑和惩罚罪犯法》（LASPO）及其下制定的法规、提供商合同和相关民事和刑事诉讼费用评估指南。
IRIS 咨询委员会，2024 年 11 月 26 日
变更：为参与者提供客户服务指南、后续沟通期望和程序。为什么需要：参与者和倡导者已经表达了对需要更好的沟通渠道和所有联系人的响应时间的担忧。FEA 客户服务标准在 2024 年合同更新中得到了解决。反馈：实质上，ICA 表示要求过多且过于规范。BPDD 要求在对参与者的初始问候中包含预期的响应时间。DHS 回应：接受突出显示的请求更改。红线语言：第 53-54 页根据反馈做出的更改：
使用神经网络的一般电流轮廓充电的健康估计和增量能力分析的电池状态
摘要 - 递增能力分析（ICA）和不同的电压分析（DVA）通常需要电池降解监控的恒定当前条件，这限制了它们在现实情况下的适用性。本文提出了一种统一的方法，可以在一般充电当前概况下启用基于ICA/DVA的降解监测，这在文献中尚未解决。首先，提出了一种新颖的虚拟增量能力（IC）和不同电压（DV）的概念。第二，两个相关的卷积神经网络（CNN），称为U-NET和CONC-NET，是为了构建虚拟IC/DV曲线的构建，并估算了跨任何状态（SOC）范围内的一般充电概况的健康状况（SOH），以满足某些约束。最后，提出了两个称为移动U-NET和移动网络的CNN，分别替换了U-NET和Conv-NET以进行车载实现。它们会大大减少计算和内存需求，同时在虚拟IC/DV曲线构建和SOH估计中保留性能。在具有各种快速充电协议和SOC范围的电池模块的广泛实验数据集上进行了测试，拟议的U-NET和移动U-NET构造精确的虚拟IC/DV曲线可以提取有价值的降级功能。建议的Conv-NET和移动网络提供的模块级SOH估计值，根平方误差（RMSE）小于0.5％。关键字 - 增量容量分析；差分伏分析；非恒定电流充电；快速充电；卷积神经网络；健康状况估计
通过 SLM 和 EBM 获得的 Ti-6Al-4V 零件的疲劳行为：粗糙度的影响
评审团：Jean-Yves Buffière、里昂国立应用科学学院、MATEIS、评审团主席 Éric Charkaluk 大学教授、巴黎综合理工学院、LMS、CNRS 研究主任报告员 Stéphane Godet、布鲁塞尔自由大学、4MAT、大学教授报告员 Anis Hor、 ISAE-SUPAERO，ICA，讲师、考官 Nicolas Saintier，ENSAM 波尔多， I2M，教授兼论文主任考官 Charles Brugger，ENSAM 波尔多，I2M，讲师和论文导师考官 Mohamed El May，ENSAM 波尔多，I2M，工程师，博士和共同导师论文考官