摘要 —基于运动想象的脑机接口已广泛应用于神经康复。运动想象脑电图 (MI-EEG) 是指人们想象自己的身体在没有实际动作的情况下运动的脑电信号。患有运动障碍的人可以通过脑电图 (EEG) 解码来控制外部设备。然而,由于脑电图的复杂性和非平稳性,解码仍然存在各种挑战。如何提高脑电图解码的准确性和鲁棒性仍然是一个有待研究的关键问题。在本文中,首次引入了一种基于自注意的卷积神经网络 (CNN) 结合频带-时间带共同空间模式 (FTBCSP) 进行四类 MI-EEG 分类。基于自注意的 CNN 用于原始数据以获得通道权重并强化空间信息。共同空间模式 (CSP) 是一种广泛应用于 MI-EEG 解码的算法,可以提取两个类之间的判别特征。将经过 CSP 算法处理后的特征与上述空间信息相结合完成分类。我们在公开的多类 MI 数据集上验证了该方法,平均准确率为 78.12%,优于其他传统方法。证明了所提方法充分利用了脑电信号的时空信息,在公开数据集上获得了优异的分类性能。
片上纳米量波导传感器是一种有前途的解决方案,用于使用中红外(miR)区域中的吸收菌印刷物进行微型化和无标记的气体混合物检测。然而,由于吸收光谱的重叠,有机气体混合物的定量检测和分析仍然具有挑战性,报道较少。在这里,将人工智能(AI)辅助波导“光子鼻”作为MIR中的气体混合物分析的增强传感平台提出。凭借支持的波导设计和机器学习算法的帮助,将二元有机气体混合物的miR吸收光谱与任意混合率区分开,并分解为单组分光谱以进行浓度预测。结果,实现了19个混合比的93.57%的分类。此外,气体混合物频谱分解和浓度预测显示,平均根平方误差为2.44 vol%。这项工作证明了MiR波导平台的更广泛的感测和分析能力的潜力,用于多个有机气体成分,用于MIR片段光谱。
心血管疾病(CVD)是影响心脏和/或血管的疾病簇,是全球死亡和残疾的最大原因。在2019年,据估计,1,790万死亡归因于CVD,这是全球死亡的第一个主要原因(1)。CVD具有复杂的病因,并且在明显的症状事件发生前经常发展数十年。早期干预对于降低CVD的发病率和死亡率至关重要,这将对公共卫生负担产生深远的影响。因此,对不同危险因素的因果效应(尤其是在微观和分子水平上)的因果关系的改进,可以重新预防策略,并为CVD的治疗干预提供新的靶标。细胞因子在调节炎症反应,改变血管收缩和阻碍内皮依赖的血管舒张方面起关键部分,因此,它们可能提供预防CVD的潜在靶标(2)。广泛的流行病学证据已经证明了细胞因子与CVD之间的密切关联。例如,一项包含29个队列研究的荟萃分析表明,几种细胞因子,例如白介素6(IL-6),IL-18和肿瘤坏死因子α(TNF-a),每种都与发展冠状动脉疾病(CAD)的风险(CAD)相关,在近似log-log-log-fistry-lorig-dipplist fivestion危险中,传统的风险是独立于传统的(3)。另一项涉及17,180名个体的研究发现,单核细胞趋化蛋白1(MCP-1)的循环水平与中风长期风险的正相关(4)。然而,经典的观察设计容易逆转因果关系,并混淆了促进因果的推论,并且对细胞因子干预进行临床试验具有挑战性。Mendelian随机化(MR)是一项可靠的技术,可以解决上述观察性研究伴随的局限性,并通过将遗传变异作为工具变量(IVS)提供了最高水平的证据层次结构(5)。此方法,当满足某些假设时,可以确定
肺动脉高压(pH)是一种进行性,极端恶性和高病态性肺血管疾病[1]。它的主要特征是肺血管耐药性(PVR)增加和肺部血管压力的持续增加,最终导致右心力衰竭甚至猝死[2]。pH可以定义为由各种原因(包括毛细血管前,毛细血管后和混合原因)引起的肺动脉压(PAP)升高[3]。pH的诊断标准为平均PAP(MPAP)≥25mmHg在REST时通过右心导管在海平面测量[3]。肺动脉高压(PAH),由左心脏病引起的pH,由呼吸道疾病和/或缺氧引起的pH值,由阻塞性肺动脉疾病引起的pH值以及由未知因子引起的pH值构成当前pH的临床分类[4]。
在本文中,我们为经历多个相关退化过程的系统开发了一个维护模型,其中使用多元随机过程来建模退化过程,并使用协方差矩阵来描述过程之间的相互作用。当任何退化特征达到预先指定的阈值时,系统即被认为发生故障。由于基于退化的故障具有休眠性,因此需要进行检查以检测隐藏的故障。检查后将更换发生故障的系统。我们假设检查不完善,因此只有特定的概率才能检测到故障。基于退化过程,以系统可靠性评估为基础,然后建立维护模型以减少经济损失。我们提供了成本最优检查间隔的理论边界,然后将其集成到优化算法中以减轻计算负担。最后,以疲劳裂纹扩展过程为例,说明了所开发的维护策略的有效性和稳健性。研究了退化依赖性和检查精度的影响,以获得更多管理见解。数值结果表明,检查不准确性对运营成本有重大影响,建议应付出更多努力来提高检查精度。
我们研究了 WSRR 对股东价值的影响。我们发现,对于零工经济公司及其推动者而言,随着 WSRR 采用率的提高,平均股价反应为负值。财务灵活性较低、劳动条件较差的零工经济公司受 WSRR 的影响更大。差异估计表明,在 WSRR 之后,零工经济公司的成本更高、杠杆率更高、信用评级更差、劳动条件有所改善,这证实了事件研究结果所反映的股东预期。我们的研究为正在进行的工人地位立法政策辩论提供了参考。
摘要,由于基于化石的材料引起的环境问题,从生物基础资源中开发了可持续材料。木质素是一种化学复杂的生物聚合物,存在于血管植物的木质组织中。木质素具有许多有用的特性,例如抗氧化活性,热稳定性,紫外线吸收性,刚度等。然而,木质素的固有挑战与其复杂的分子结构以及在水和常见溶剂中的溶解度差有关。一种利用木质素的一种策略是制造木质素纳米颗粒(LNP),以在水中产生胶体稳定的分散体。本论文旨在开发基于LNP的材料,这些材料可用于光子晶体和光热膜用于节能功能材料。论文的第一部分重点是阐明在LNP-Photonic Crystal(L-PC)的离心辅助组装过程中发生的现象。L-PC。在后续工作中,开发了一种改进的方法来提高L-PC的产量。研究了诸如初始木质素浓度以及稀释时间对粒径和稀释时间的影响,并研究了形成的LNP的PDI。经验模型以预测LNP的大小,并成功用于控制L-PC的颜色。此外,研究了L-PC的纳米结构。LNP-Chitosan膜和涂料并将其应用于室内热管理。将LNP含量从10到40 wt%调节。在论文的第二部分中开发了木质素吸收太阳能(光波长:250–2500 nm),基于LNP的复合膜和具有光热性能的涂层的能力。通过合并LNP,与纯壳聚糖膜相比,膜的机械强度和光热性能得到了改善。此外,通过使用LNP作为还原剂制备LNP-Silver-Chitosan(CC-AG@LNP)膜。用紫外线辅助在LNP的表面降低了银离子,并使用杂交纳米颗粒来通过铸造来制备膜。CC-AG@LNP膜表现出改善的湿势,并针对大肠杆菌表现出抗菌性能(灭菌作用> 99.9%)。总的来说,本文既有助于木质素聚集的基本见解,又有助于胶体颗粒的胶合颗粒,并展示了控制其组装并掺入具有附加功能的宏观材料中的方法。
毛主席作报告一个多月后,党内最大的走资本主义道路的当权派,匆匆忙忙地到河北、河南、湖北、湖南、广东五省巡回演讲,到处唱着与毛主席相反的歌。四月份,他到上海,发表了《在上海党员干部代表大会上的讲话》。他在讲话中公然歪曲生产资料所有制社会主义改造基本完成以后的阶级斗争形势,大肆宣扬“阶级斗争熄灭论”,反对和取消社会主义革命,妄图把无产阶级专政变为资产阶级专政。
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