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使用脑电图信号进行神经营销的调查 - UNB Scholar
摘要 — 神经营销是利用神经科学来了解消费者对产品和服务的偏好。因此，它研究与偏好和购买意向相关的神经活动。神经营销被认为是一个新兴的研究领域，部分原因是每年在广告和促销上花费了大约 4000 亿美元。鉴于这个市场的规模，即使性能略有改善也会产生巨大影响。传统的营销方法考虑以问卷、产品评级或评论形式出现的后验用户反馈，但这些方法不能完全捕捉或解释消费者的实时决策过程。已经提出了各种生理测量技术来促进记录决策过程的这一关键方面，包括脑成像技术（功能性磁共振成像 (fMRI)、脑电图 (EEG)、稳态地形图 (SST)）和各种生物传感器。EEG 在神经营销中的应用尤其有前景。脑电图 (EEG) 可以检测大脑活动的连续变化，没有明显的时间延迟，这是评估顾客无意识反应和感官反应所必需的。目前市场上有几种类型的脑电图设备，每种都有自己的优点和缺点。研究人员使用其中许多设备对不同年龄组和不同类别的产品进行了实验。由于可以获得深刻的见解，消费者和研究保护组织对神经营销研究领域进行了密切监控，以确保受试者得到适当的保护。本文调查了基于脑电图的神经营销策略的一系列考虑因素，包括可以收集的信息类型、如何向消费者呈现营销刺激、这些策略如何影响消费者的吸引力和记忆力、该领域应用的机器学习技术以及这一新兴领域面临的各种挑战，包括道德问题。关键词：脑电图、神经营销、神经科学、电子商务
轻巧的溶解 - sartomotive-market.pdf
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供应链基准领先工具比较
doyensec进行了三个流行的软件组成分析（SCA）工具（Semgrep，Snyk和Displyabot）的并排比较，以评估其能力，以正确地确定应用程序的第三方库，具有已知漏洞是否在该应用程序中确实引入了可利用的条件。这包括确认不仅包括脆弱的库版本，而且还包括公开披露中所述实际使用的脆弱功能或配置。需要高度准确性，以减少误报的总数，从而减少专业人员所需的整体分式分三名努力。通过手动分析，我们测量了真实和误报，并确定了安全团队来调查工具发现所需的努力水平。
估计马兽医服务市场的大小并确定其动态
注册办公室：13级，公共信托大厦，威尔斯顿街22-28号|邮政信箱3479，惠灵顿6140奥克兰办公室：4级4，70 Shortland ST，奥克兰电话0800 220 090或+64 4 472 1880 | econ@nzier.org.nz | www.nzier.org.nz©NZ经济研究所（INC）。封面图像©Dreamstime.com Nzier的合同研究参与度标准条款，请访问www.nzier.org.nz。尽管Nzier将在进行合同研究和制作报告中使用所有合理的努力，以确保信息与可行性一样准确，但该研究所，其贡献者，雇员和董事会不应承担任何责任（无论是在合同，侵权（包括过失），公平性），公平性还是任何其他损害或损害任何损失或损害任何损失或损害任何事业的损害或损害。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Mirzaei Alavijeh，N.，Khezri，R.，Mazidi，M。M.等（2025）。利润基准测试和DEGR
本文介绍了一种新型的混合企业线性编程（MILP）模型，用于在瑞典的Day-Ahead（DA）电力和频率封装储备（FCR）市场中堆叠电池储能系统（BESS）。该模型包括一个详细的日历和周期电池降低和市场技术需求建模，旨在最大程度地利用电池所有者从参与DA和三个FCR市场，正常运营（FCR-N）以及FCR（FCR-D）的潜在利润，以及进行上下调查的障碍（FCR-D）。为提出全面的结果，使用一分钟分辨率的真实数据对2022年进行连续的每日优化。模拟了五种利用模式，包括参与无FCR市场（仅DA），只有DA和FCR-N，只有DA和FCR-D上调，只有DA和FCR-D下调，以及DA和所有FCR市场。对于DA和多FCR市场的收入堆叠中的最大潜在利润可能为1MW-1MWH BESS的K€708，这是没有FCR参与情况的22倍。由多FCR市场参与导致的年度退化占电池容量损失的1.7％。考虑优化问题中的退化会使衰老减少29％，而不会对利润产生重大影响。所提出的模型可以作为评估电池操作策略和算法的盈利能力和可持续性的基准。
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Vector Institute)、Vijay Janapa Reddi（哈佛大学）、G Anthony Reina（在英特尔任职期间做出贡献）、
Quaternary Tantalum- ...
摘要估计表明，全球供人消费的大量食物被丢失或浪费，这强调了减少食物浪费以解决环境问题的重要性。这项研究研究了来自十个巴西街头市场的25种不同食物废物分数的一代和相关的碳足迹。目的是确定食品类别中的热点，分析食物浪费的原因并研究阻碍食物浪费减少的潜在危险因素。本研究在确定预防和价值措施以及废物管理策略以增强农业发展系统的可持续性时寻求提供支持。该研究表明，每周在RibeirãoPreto和SãoPaulo的街头市场中，每个摊位的4.98公斤和20.15公斤的食物都会浪费，导致平均碳足迹为6.74 kg和35.20 kg CO 2 EQ。每个摊位。具有最大碳足迹的三种食品类别是（1）不可避免的食物浪费，（2）叶子，花和茎以及（3）肉。RibeirãoPreto和圣保罗街市场的年度食品废物产生估计分别为每年0.50和2.22公斤。这表明从垃圾填埋场到其他废物管理方法将有机食品浪费，尤其是不可避免的废物转移，具有减少碳足迹的巨大潜力。叶子，鲜花和茎以及肉类应优先考虑预防措施。
对强迫症的心理治疗和药理治疗的结构神经影像学标记的系统综述
识别与治疗反应和治疗性变化的假定机制相关的个体差异因素可能会改善对强迫症（OCD）的治疗。我们对心理疗法的结构神经影像学标记（即形态计量学，结构连通性）和OCD的药物治疗反应的系统综述26符合条件的出版物（平均研究总计n = 54±41.6 [范围：11-175] [范围：11-175]； OCD组n = 29±19±19±19），以及成人的脑海中，以及成人的脑海中，成人的脑海中，成人的脑海中，适用于Adection n = 29±19）。作为与治疗相关的大脑结构变化。研究结果在整个研究中不一致。前扣带回皮层内（3/5区域，2/8全脑研究）和眶额皮层（5/10区域，2/7全脑研究）中的显着关联是最常见的，但后期性和方向性并不总是一致的。治疗反应的结构性神经影像学标记当前不具有临床实用性。给出越来越多的证据表明，复杂行为与大脑结构之间的关联的特征是小但有意义的效果，可能需要更大的样本。多元方法（例如机器学习）也可以改善神经影像数据的临床预测效用。
迈向自动动力电池检测：新挑战基准数据集和基线
我们对一项名为动力电池检测（PBD）的新任务进行了全面的研究，该任务旨在从 X 射线图像中定位密集的阴极和阳极板端点，以评估动力电池的质量。现有制造商通常依靠人眼观察来完成 PBD，这使得很难平衡检测的准确性和效率。为了解决这个问题并让更多人关注这个有意义的任务，我们首先精心收集了一个称为 X 射线 PBD 的数据集，该数据集包含从 5 家制造商的数千个动力电池中选择的 1,500 张不同的 X 射线图像，具有 7 种不同的视觉干扰。然后，我们提出了一种基于分割的新型 PBD 解决方案，称为多维协作网络（MDCNet）。借助线和计数预测器，可以在语义和细节方面改进点分割分支的表示。此外，我们设计了一种有效的距离自适应掩模生成策略，可以缓解由板分布密度不一致引起的视觉挑战，从而为 MDCNet 提供稳定的监督。无需任何花哨的修饰，我们基于分割的 MDCNet 始终优于其他各种角点检测、人群计数和基于一般/微小物体检测的解决方案，使其成为有助于促进 PBD 未来研究的强大基础。最后，我们分享了一些潜在的困难和未来研究的工作。源代码和数据集将在 X-ray PBD 上公开提供。
内皮细胞标志物对 BNT162b2 mRNA COVID-19 加强疫苗的不同反应模式与刺突特异性 IgG 抗体 p 相关
1 Research Unit, General University Hospital of Albacete, Health Service of Castilla-La Mancha (SESCAM), Albacete, Spain, 2 Molecular Oncology Laboratory, Molecular Medicine Unit, Associated Unit of Biomedicine, University of Castilla-La Mancha-Spanish National Research Council (UCLM- CSIC), Faculty of Medicine, Albacete, 39 cine, University of Castilla-La Mancha, Albacete, Spain, 4 Immunology Unit, Clinical Analysis Department, General University Hospital of Albacete, Albacete, Spain, 5 Microbiology Department, General University Hospital of Albacete, Albacete, Spain, 6 Research Unit, General University Hospital of Albacete, Albacete, National Parastatics of Toledo, Albacete, Spain, 7 Internal Medicine Department, General University Hospital of Albacete, Albacete, Spain, 8 Biomedicine Institute of UCLM (IB-UCLM), Faculty of Medicine, University of Castilla-La Mancha, Albacete, Spain, 9 Faculty of Pharmacy, Associated University of Castile-La Mancha, 10 of Biomedicine UCLM- CSIC, University of Castilla-La Mancha, Ciudad Real, Spain, 11 Neurology Department, General University Hospital of Albacete, SESCAM, Albacete, Spain, 12 Faculty of Medicine, University of Castilla- La Mancha, Albacete, Spain