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引用：Mwata-Velu T，Ruiz-Pinales J，Avina-Cervantes JG，Gonzalez-Barbosa JJ，Contreras-Hernandez JL。经验模式分解和双向
运动图像（MI）EEG信号在BCI应用中广泛使用，因为它们通过想象身体肢体运动为用户提供了全部控制[9]。想象的和物理的肢体运动引起了MU-RHILTHM同步和去同步，可以使用感觉运动皮层上的EEG技术进行探索[10]。许多作品已经实施了特定技术选择和降低维数的特定技术，其中遗传算法（GA）[11] [11]，顺序的正向特征选择（SFF）[12]，线性判别分析（LDA）[13] [13]，经验模式分解（EMD）[14]和FISHER INCTICNANT INCINICINANT ANARESSICS（FISHER INCTINANT分析）（FDA）[15] [15] [15] [15] [15]。因此，有效的线性分类器（例如支持向量机（SVM）[16]和LDA [17]被广泛用于特征的分类。此外，贝叶斯分类器[18]，隐藏的马尔可夫模型分类器（hmm）[19]和K-Nearest邻居（K-NN）分类器[20]同样为EEG特征分类提供了竞争结果。从这个意义上讲，Miao等。[21]将右手食指解码用于手指康复。在他们的角度，Nijisha等人。[22]使用基于常见空间图案（CSP）和单个卷积层的空间过滤器对左手，右手，双手和脚MI-EEG信号进行分类。
引用：Mwata-Velu T、Ruiz-Pinales J、Avina-Cervantes JG、Gonzalez-Barbosa JJ、Contreras-Hernandez JL。经验模态分解和双向
运动想象 (MI) 脑电信号广泛应用于脑机接口 (BCI) 应用中，因为它们通过想象肢体运动让用户完全控制 [9]。想象和物理肢体运动会引起微节律同步和去同步，这可以通过使用脑电图技术在感觉运动皮层上进行探索 [10]。许多研究已经实现了特征选择和降维的具体技术，其中包括遗传算法 (GA) [11]、顺序前向特征选择 (SFFS) [12]、线性判别分析 (LDA) [13]、经验模态分解 (EMD) [14] 和 Fisher 判别分析 (FDA) [15]。因此，高效的线性分类器如支持向量机 (SVM) [16] 和 LDA [17] 被广泛用于特征分类。此外，贝叶斯分类器 [18]、隐马尔可夫模型分类器 (HMM) [19] 和 k-最近邻 (k-NN) 分类器 [20] 同样为 EEG 特征分类提供了有竞争力的结果。在这方面，Miao 等人 [21] 将右手食指解码应用于手指康复。Nijisha 等人 [22] 使用基于公共空间模式 (CSP) 的空间滤波器和单个卷积层对左手、右手、双手和脚 MI-EEG 信号进行分类。
圣费尔南多市停车管理总体规划（PMMP）
一项管理良好的停车计划导致一个社区成功地为居民和企业提供停车位，改善社区的安全性以及整个社区的经济成功。任何访问圣费尔南多的人的第一次接触将与停车计划一起 - 他们将记住的关于这座城市的最后一个要素是他们在停车资产方面的经历。停车计划旨在使这种体验成为积极的经历。Major Elements The goals defined for the PMMP by the City of San Fernando are as follows: Engage community members and stakeholders in problem-solving for parking solutions Support efforts to stimulate local economies and revitalize commercial districts Apply findings from the San Fernando Corridors Specific Plan Position the City to capture the full benefits of potential transit-oriented development
遗传修饰Natarajan Guess，1 Anand Veerapthran。
- 开发和制造业都产生了最终的PDCD-1 KO TIL产品（a）和生存能力（b） - 最终TIL产品的中位数（范围）身份（％CD45 + CD3 +）在开发和制造业中的中位数（％CD45 + CD3 +）为98.5％（98％–100％）和98.7％（96％–96％–96％），以及96％和96％和96％和96％和96％和96％和96％和96％和96％和96％和96％和96％和96％–9％和CC最终PDCD-1 KO TIL产品的制造运行分别为4015 pg/ml和4725 pg/ml（d） - 中位数（范围）PDCD-1 KO效率在开发和制造业中的效率为63％（48％–81％）和62％的生长（48％–81％）和62％（31％–91％）（31％–91％）（31％–91％） - e off titil（e） - e） - 纯度，身份和效能 - 如先前的研究中所示，在开发运行中模拟和PDCD-1 KO之间可比较14剂，纯度，身份和效能结果（数据未显示）
NVIDIA 签署协议，在印度尼西亚培养人工智能 (AI) 人才并支持工业研究
关于 NVIDIA NVIDIA (纳斯达克股票代码：NVDA) 于 1999 年发明的 GPU 技术推动了 PC 游戏市场的增长，并为现代计算机图形学、高性能计算和人工智能带来了新的含义。 NVIDIA 在加速计算和人工智能方面的研究已经塑造了交通运输、医疗保健和制造业等万亿美元的行业，并正在推动许多其他行业的发展。如需了解更多信息，请访问以下链接https://nvidianews.nvidia.com/。
Faryal Jahan、Shahiq uz Zaman、Sohail Akhtar、Rabia Arshad、Ibrahim Muhammad Ibrahim、Gul Shahnaz*、Abbas Rahdar* 和 Sadanand Pandey* 开发
摘要：本研究旨在配制具有粘膜粘附性的载万古霉素硫醇化壳聚糖 (TCS) 纳米粒子。这些纳米粒子具有粘膜粘附性，可增强药物在眼部位置的保留。为此，通过离子凝胶法制备了载 TCS 的万古霉素纳米粒子，并对其大小、形状、多分散性指数、粘膜粘附性、细胞摄取和抗炎活性进行了表征。合成的纳米粒子的平均尺寸为 288 nm，具有正的 zeta 电位。此外，使用此方法成功将 85% 的万古霉素封装在 TCS 纳米粒子中。与非硫醇化万古霉素制剂相比，粘膜粘附性增加了 2 倍（p < 0.05）。与非硫醇化壳聚糖纳米粒子和单独的万古霉素相比，载有万古霉素的 TCS 的抑制区也显著改善。通过组织病理学进行的体内抗炎评估导致眼部愈合。根据结果，推断 TCS 纳米粒子是一种有前途的万古霉素眼部给药载体系统。
Fernando CORINTO 博士
Fernando CORINTO，博士 电气工程教授 都灵理工大学 电子与电信系 Corso Duca degli Abruzzi, 24, 10129 - 都灵 - 意大利 个人简历 Fernando Corinto 分别于 2001 年和 2005 年获得都灵理工大学电子工程硕士学位和电子与通信工程博士学位。他还于 2005 年获得都灵理工大学欧洲博士学位。Corinto 教授于 2004 年荣获玛丽居里奖学金。他目前是都灵理工大学电子与电信系电气工程教授。他的研究活动主要集中在非线性动态电路和系统、复杂/神经网络和用于优化问题的忆阻器纳米技术方面。 Corinto 教授是 2 本书、7 个书籍章节和 150 多篇国际期刊和会议论文的合著者。自 2010 年以来，他担任 IEEE 高级会员。他还是 IEEE CAS 技术委员会“蜂窝纳米级网络和阵列计算”和“非线性电路和系统”的成员。Corinto 教授曾担任 IEEE 北意大利 CAS 分会的副主席。Corinto 教授于 2014-2015 年担任 IEEE 电路和系统汇刊 I 的副主编。自 2015 年 1 月以来，他还担任国际电路理论与应用杂志的编辑委员会和评论编辑。Corinto 教授曾担任 COST Action“忆阻器 - 器件、模型、电路、系统和应用 (MemoCiS)”的副主席。 Corinto 教授于 2013 年和 2017 年担任德累斯顿工业大学德累斯顿高级研究员。Corinto 教授也是慕尼黑工业大学 August-Wilhelm Scheer 客座教授和慕尼黑工业大学高等研究院成员。研究资助 1) 第 12 届科技合作执行计划（2019-2021 年）框架内研究项目“带有振荡神经元和事件驱动突触交叉开关的忆阻器脉冲神经网络用于神经形态视觉识别”的首席研究员。 2) 国家研究项目 PRIN 2007“带有动态开关忆阻器振荡器的模拟计算：理论、设备和应用（COSMO）”的首席研究员，该项目由大学及研究部（MIUR）支持。 3) COST 行动“忆阻器 - 设备、模型、电路、系统和应用（MemoCiS）”副主席http://www.cost.eu/COST_Actions/ict/Actions/IC1401。 4) 2013 - 2015年意大利共和国和韩国科技合作执行计划框架内研究项目“用于神经形态应用的基于忆阻器的混合蜂窝系统”的首席研究员。5) 2015 年法国意大利大学/意大利法国大学 (UFI/UIF) PHC Galilée 2015 项目“使用忆阻器实现复杂网络同步”研究项目的首席研究员。 6) 拉格朗日项目为期两年 (2005/7-2007/6) 研究奖学金 (由 CRT 基金会资助并在 ISI 基金会的科学监督下) 的首席研究员。 7) 2009-2011 年期间 CRT 基金会资助的“用于处理时空模式的纳米电路阵列”研究项目的首席研究员。 8) 2012-2014 年期间 CRT 基金会资助的“用于神经形态计算的局部连接混合系统”研究项目的首席研究员。
德国红十字会 2030 战略 同舟共济。团结一致，共同强大。
在这个关键的实施阶段，我们的目标是以制定该战略所采用的成功参与式方法为基础。为了促进对话，GRC 总秘书处将发挥协调作用并提供动力；模拟和数字交流形式将得到维护和扩展。此外，GRC 内各组织将分享经验和专业知识，并通过合作咨询形式和有组织的知识管理共同制定措施。为了使 GRC 战略“2030 战略”成为现实，我们邀请 GRC 内的所有组织继续积极参与并独立推动这一进程，以进行交流和在实地实际实施。
开发知识管理应用本体以支持飞机装配系统设计 郑晓晨 1、陆金芝 1、Rebeca Arista 2、胡晓都 3,4、Joachim Lentes 3、Fernando Ubis 5、Jyri Sorvari 5 和 Dimitris Kiritsis 1
摘要 在飞机项目的早期阶段，工业架构师需要评估不同的工业场景并进行权衡，以根据不同的关键绩效指标优化未来的工业架构。以前项目中积累的专家知识为新项目提供了基础。以一致的方式捕获和重用专家知识是一项具有挑战性的任务。本文介绍了一个关于飞机装配过程形式化应用本体开发的案例研究。它旨在促进从现有程序中捕获专家知识并重用它以支持新的飞机装配系统设计。该应用本体继承了IOF-Core本体的结构和类作为基础，采用BFO作为顶级本体。历史装配过程规范和领域专家的反馈被用作本体的知识来源。提取装配过程的相关元素，包括所有操作、材料和制造资源，并将其作为个体集成到本体中。基于对这些个体的分析，可以在类似过程中重复使用的共同知识可以概括为本体的相互关联的类。使用工业试点介绍了应用本体的详细开发方法。开发的本体被集成为交易空间框架的核心功能块。它可以帮助跟踪利益相关者的需求并支持新装配过程的联合仿真。关键词 1 本体，IOF，BFO，飞机装配，知识管理，系统工程，基于本体的工程。
尼托-瓦列霍，安德烈斯-爱德华多；拉米雷斯-佩雷斯，奥马尔-费尔南多；巴列斯特罗斯-阿罗亚夫，路易斯-爱德华多； Aragón，Angela 神经反馈训练系统的设计
1 哈韦里亚纳宗座大学理学硕士（哥伦比亚波哥大首都区）。 nieto-andres@javeriana.edu.co 。 ORCID：0000-0003-1934-8552 2 哈韦里亚纳宗座大学理学硕士（哥伦比亚波哥大首都区）。 omar.ramirez@javeriana.edu.co 。 ORCID：0000-0003-1492-7010 3 宗座哈韦里亚纳大学（哥伦比亚波哥大首都区）。 luis.ballesteros@javeriana.edu.co 。 ORCID：0000-0003-4660-2739 4 宗座哈韦里亚纳大学（哥伦比亚波哥大首都区）。 angela.aragon@javeriana.edu.co 。 ORCID： 0000-0003-2968-244X