XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempo
深层网络加速器对医疗保健和生物医学应用的硬件实施
电气调节深脑的设备已使神经和精神疾病的管理中的重要突破。此类设备通常是厘米尺度，需要手术插入和有线供电，从而增加了每日活动期间出血，感染和损害的风险。使用较小的远程材料可能导致侵入性神经调节较少。在这里，我们提出了能够无线传输电信号的磁电纳米电极，以响应于外部磁场。这种调节机制不需要对神经组织的遗传修饰，允许动物在刺激过程中自由移动，并使用非共振载体频率。使用这些纳米电极，我们在体内表现出神经元调节的体外和深脑靶标。我们还表明，局部亚乳头调制促进了通过基底神经节电路连接的其他区域的调制，从而导致小鼠行为变化。磁电材料提出了一种多功能平台技术，可用于侵入性较小的深脑神经调节。
主题：补充第79/2024号通告办公室PNI/SES-PB，该办公室涉及用于预防前预防用户的HPV疫苗的可用性（
两次剂量为6至12个月，在易感丙型肝炎A（非抗抗抗HAV）的个体中 - 在怀孕中不要接种三剂（0、2、4个月），每10年加强。孕妇：如果破伤风和白喉不完全疫苗接种，则在任何怀孕时的任何时候进行一两个剂量。孕妇：从第20周开始将一剂DTPA应用于每次妊娠，无论先前的疫苗接种如何，两剂剂量为8至12周，无论年龄pneumo 13（VPC13）剂量如何。间隔2个月后，使用pneumo 23。如果先前使用Pneumo 23进行疫苗接种，则在疫苗之间施加一定剂量的pneumo 13，在两次疫苗之间进行12个月间隔，而不论年龄如何。观察Pneumo 23和Pneumo 13的间隔一年。肺炎链球菌（23-勇敢）
![千禧挑战公司[MCC FR 22-08]通知...](/simg/c/c121c0fb72762d96581e118db1e16449e01c5063.webp)
千禧挑战公司[MCC FR 22-08]通知...
MCC Kosovo紧凑型MCC与科索沃政府的五年契约概述旨在通过针对该国经济增长的约束力来减少经济增长的贫困：不可靠的电力供应。紧凑型将通过三个项目解决这一约束：储能项目，公正和公平的过渡加速度（JETA）项目和美国开发催化剂设施（ACFD）项目。ACFD项目利用美国国际发展金融公司（DFC）融资来补充储能项目的目标。MCC在科索沃能源部门的投资将加速科索沃的过渡到一个更可持续，包容，可靠和负担得起的能源未来。
嘌呤能信号在癌症治疗中的潜在作用
1 po´ s-Gradual in Shic and Sau o of Sau，Rio Grande Do Sul of of Sau of Sau和Sau学院里奥里奥·格兰德（Rio Grande Do）的宗座天主教大学，巴西Porto Alegre，4号药品和药物化学系，埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls），埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls），埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls），图宾根（Tübingen），5个社会和生活学院po´ s-Gradual in Shic and Sau o of Sau，Rio Grande Do Sul of of Sau of Sau和Sau学院里奥里奥·格兰德（Rio Grande Do）的宗座天主教大学，巴西Porto Alegre，4号药品和药物化学系，埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls），埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls），埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls），图宾根（Tübingen），5个社会和生活学院po´ s-Gradual in Shic and Sau o of Sau，Rio Grande Do Sul of of Sau of Sau和Sau学院里奥里奥·格兰德（Rio Grande Do）的宗座天主教大学，巴西Porto Alegre，4号药品和药物化学系，埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls），埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls），埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls），图宾根（Tübingen），5个社会和生活学院po´ s-Gradual in Shic and Sau o of Sau，Rio Grande Do Sul of of Sau of Sau和Sau学院里奥里奥·格兰德（Rio Grande Do）的宗座天主教大学，巴西Porto Alegre，4号药品和药物化学系，埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls），埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls），埃伯哈德·卡尔斯（Eberhard Karls），图宾根（Tübingen），5个社会和生活学院
图1：准确性与CNN模型的时期图
摘要该项目提出了三种用于为EEG Net数据集创建神经网络模型的方法 - 使用CNN，CNN+LSTM和变异自动编码器（VAE）。研究评估并比较了两种方法在分类运动图像中的性能。结果表明，CNN+LSTM方法在准确性方面优于VAE方法。但是，VAE方法具有保留脑电图信号的关键特征的优势，同时降低其尺寸。两种方法都有其各自的优势和局限性，可以根据应用程序的特定要求使用。除了上述两种方法外，我们还为该数据集实施了随机森林，以对ML和DL模型的准确性成就进行比较分析。索引术语：机器学习（ML），深度学习（DL），VAE（变异自动编码器），长期短期存储网络（LSTM），脑电图（EEG）（EEG）
电池 - CERES研究存储库
摘要：将电池保持在特定温度范围内对于安全性和效率至关重要，因为极端温度会降低电池的性能和寿命。此外，电池温度是电池安全法规的关键参数。电池热管理系统（BTMS）在调节电池温度方面是关键的。虽然当前的BTMS提供实时温度监测，但缺乏预测能力却构成了限制。本研究介绍了一种新型混合系统，该系统将基于机器学习的电池温度预测模型与在线电池参数识别单元相结合。标识单元不断实时更新电池的电气参数，从而提高了预测模型的准确性。预测模型采用自适应神经模糊推理系统（ANFIS），并考虑了各种输入参数，例如环境温度，电池电流温度，内部电阻和开路电压。该模型通过基于实时数据动态调整热参数来准确地在有限时间范围内准确预测电池的未来温度。实验测试是在一系列AMB温度范围内对锂离子（NCA和LFP）圆柱细胞进行的，以在不同条件下验证系统的准确性，包括电荷状态和动态载荷电流。提议的模型优先考虑简单，以确保实时的工业适用性。