u/s。7,2016年:M/s。Sunedison Energy India Private Limited…金融债权人vs M/s。KSK Energy Company Private Limited…公司债务人C O R A M: - DR。 Venkata Ramakrishna Badarinath Nandula,Hon'ble成员(司法)sh。Charan Singh,Hon'ble成员(技术)
关于 OILTEK INTERNATIONAL LIMITED Oiltek International Limited(“Oiltek”及其子公司统称“集团”)是一家知名的综合工艺技术和可再生能源解决方案供应商,专门为全球植物油行业价值链的各个不同部门提供可靠、创新、多样化和全面的炼油工艺和工程解决方案。该集团的历史可以追溯到其主要运营子公司 Oiltek Sdn. Bhd.,该公司于 1980 年 12 月 1 日在马来西亚注册成立。Oiltek 拥有超过 44 年的业绩,已成功在五大洲的 35 多个国家设计、建造和商业化工厂。该集团经营三大核心业务 - 食用和非食用油炼油厂、可再生能源以及产品销售和贸易。对于食用和非食用油精炼部门,该集团为食用和非食用油精炼厂、下游特种产品和加工厂提供工程、采购、设计、施工和调试(“ EPCC ”)服务;现有设施的升级和改造;以及交钥匙电池范围之内(“ ISBL ”)和电池范围之外(“ OSBL ”)基础设施工程。对于该集团的可再生能源部门,Oiltek 为可再生能源行业提供服务,包括多原料生物柴油、酶生物柴油、冬季燃料、HVO 原料(处理和精炼的 POME 油)和棕榈油厂废水(“ POME ”)沼气甲烷回收厂的 EPCC;现有设施的升级和改造;以及交钥匙 ISBL 和 OSBL 基础设施工程,其中包括环境解决方案和蒸汽和发电集成。 Oiltek 的产品销售及贸易部门为集团创造经常性收入,其服务包括工程零部件销售、代理及分销、以及特种化学品贸易。
为了加强对警察部队数据质量的监督,内政部对各警察部队进行了一项调查,以记录各警察部队使用的犯罪记录 IT 系统和流程。内政部将选择一组警察部队来代表现有的所有系统和流程,并进行深入的跟踪,以确定和记录每个 IT 系统的主要优势和局限性以及对数据质量的影响。与使用的各种 IT 系统相关的信息将于 2025 年 7 月在 ONS 犯罪统计用户指南中发布。这些信息将每年更新一次。
低成本、高便携性生理系统的进步为监测人类在日常生活活动和驾驶飞机等更复杂任务中的认知过程提供了良好的机会。Muse 2 系统结合了脑电图 (EEG) 和光电容积描记法 (PPG) 传感器,可以提取时域、频域和心率中的神经动力学特征。在一项研究中,我们为五名飞行员配备了 Muse 2 系统,让他们执行低负荷和高负荷交通模式任务以及被动听觉异常任务。组级分析显示,与低负荷条件相比,参与者在高负荷下表现出更高的平均心率、更低的 alpha 波段功率谱密度、更低的 P300 幅度。这些结果与之前在高度控制的环境和研究级仪器中进行的实验室研究一致。基于 EEG 频率特征,在单次试验基础上对两种水平的心理工作负荷进行分类的准确率达到 93.2%。事后分析显示,分类器主要依赖于 beta 和 gamma 波段的运动伪影特征。使用心率和 ERP 特征的分类器分别达到 76% 和 77.8% 的分类准确率。尽管该系统很有趣,但它在移动和神经人体工程学应用方面存在一些局限性,特别是电极数量有限,阻碍了使用先进的信号处理技术来解决信号中的噪声和伪影。
摘要蜘蛛对于维持生态系统的平衡很重要,在奥斯曼纳巴德地区仍然没有涵盖蜘蛛多样性的工作,因此,我们从事奥斯曼纳巴德地区蜘蛛的多样性,发现属于17种蜘蛛的11个家族的不同蜘蛛。所有蜘蛛都是通过走出工作区域,视觉搜索和陷阱陷阱刷捕获等来收集的。随后根据Tikader(1987)研究了研究,用于鉴定,形态,丰度和多样性参数的蜘蛛[13]。与居住在未受干扰的温带地区相比,奥斯曼纳巴德地区蜘蛛的形态和人口结构受到人类干扰的密切影响。;它仍然没有完全探索或理解。因此,目前的研究是为了调查印度马哈拉施特拉邦奥斯曼纳巴德地区所选栖息地的蜘蛛多样性。关键字:多样性,蜘蛛,身份,家庭,物种和奥斯马纳巴德
土壤节肢动物的多样性有助于地球上总生物多样性的很大比例。但是,大多数土壤节肢动物仍然未描述,阻碍了我们对土壤功能和全球生物多样性估计的理解。使用常规的分类方法库存土壤节肢动物特别困难且昂贵,这是因为中莫索纳群岛社区的丰富性,丰富性和局部规模的异质性以及大多数血统的分类学背景知识差。为了减轻这种情况,我们设计并实施了一个适合土壤动物区系的分子条形码框架。此管道包括不同的步骤,从基于形态的样品选择开始。然后,将DNA无损地提取。图像和凭证标本都用于根据形态进行分类识别,以进一步检查与分子信息一致的形态。使用此程序,我们研究了加那利群岛的239个螨虫标本,包括中骨,sarcoptiformes和trbidiformes,我们
目的:我们进行了系统的审查,以研究脑脑摄影(EEG)改变急性呼吸事件的时期,例如呼吸暂停以及呼吸刺激物对婴儿脑电图的影响。方法:包括在月经后28至42周之间检查呼吸和脑电图录制的脑活动的研究。使用Joanna Briggs Institute关键评估工具评估了两名审稿人对所有记录进行了独立筛选所有记录和纳入的研究。该协议已在Prospero(CRD42022339873)注册。结果:我们确定了14项研究,共有534名婴儿。九篇文章评估了与呼吸暂停相关的脑电图变化,其中一项评估了,其中1篇评估了呼吸兴奋剂的作用。新生儿呼吸暂停与脑电图变化之间的关系不一致;在某些但不是全部,呼吸症中观察到脑电图抑制和振幅降低和频率。呼吸兴奋剂增加了脑电图的连续性。结论:该领域的当前研究受到小样本量的限制。各种暴露的定义和结果指标影响推理。明显的能力:本评论突出了需要进一步工作的必要性;了解呼吸与发展大脑之间的关系是减轻呼吸暂停长期影响的关键。2023国际临床神经生理联合会。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
Germany ................................................. 48 France ......................................................... 40 Italy .................................................................. 40 South Africa ...................................... 37 Spain ............................................................. 23 UK ........................................................................ 21 Netherlands .......................................... 7 Russia ............................................................... 6 Poland .............................................................. 4 Belgium ......................................................... 3 Romania ....................................................... 3 Czech Republic ................................ 2
摘要 - 空气写入识别是一项任务,涉及使用手指运动在自由空间中写的字母。这是手势识别的一种特殊情况,手势与特定语言的字母相对应。脑电图(EEG)是一种用于记录大脑活动的非侵入性技术,已被广泛用于脑部计算机界面应用中。杠杆eeg信号用于空气写作识别提供了一种有希望的替代输入方法,用于人类计算机相互作用。空气写作识别的一个主要优点是用户不需要学习新的手势。通过串联公认的字母,可以形成各种各样的单词,使其适用于更广泛的人群。但是,在使用脑电图信号识别空气写作方面的研究有限,这构成了本研究的核心重点。首先构建了包含在编写英语大写字母过程中记录的EEG信号的NeuroAir数据集。然后与不同的深度学习模型结合探索各种功能,以实现准确的空气写作识别。这些功能包括处理后的脑电图数据,独立的组件分析组件,基于源域的侦察时间序列以及基于球形和头部 - 基于基于的特征。此外,全面研究了不同EEG频带对系统性能的影响。这项研究中达到的最高准确度是44。04%使用独立的组件分析组件和EEGNET分类模型。结果强调了基于EEG的空气写入识别作为人类计算机交互应用中替代输入方法的用户友好模态的潜力。这项研究为未来的进步树立了强大的基准,并证明了基于EEG的空气写作识别的可行性和实用性。
摘要 目的。视神经是视觉神经假体的理想位置。当受试者无法接受视网膜假体时,可以将其作为目标,并且它比皮质植入物的侵入性更小。电神经假体的有效性取决于必须优化的刺激参数组合,优化策略可能是使用诱发的皮质反应作为反馈进行闭环刺激。然而,有必要确定目标皮质激活模式,并将皮质活动与受试者视野中存在的视觉刺激联系起来。视觉刺激解码应在视觉皮层的大面积上进行,并使用尽可能可转化的方法,以便将来将研究转移到人类受试者身上。这项工作的目的是开发一种满足这些要求的算法,并可以利用该算法自动将皮质激活模式与产生它的视觉刺激联系起来。方法。向三只小鼠展示十种不同的视觉刺激,并使用广角钙成像记录它们的初级视觉皮层反应。我们的解码算法依赖于卷积神经网络 (CNN),该网络经过训练可以从相应的广角图像中对视觉刺激进行分类。我们进行了几项实验来确定最佳训练策略并研究推广的可能性。主要结果。最佳分类准确率为 75.38% ± 4.77%,在 MNIST 数字数据集上对 CNN 进行预训练并在我们的数据集上对其进行微调后获得。通过对 CNN 进行预训练以对鼠标 1 数据集进行分类并在鼠标 2 和鼠标 3 上对其进行微调,可以进行推广,准确率分别为 64.14% ± 10.81% 和 51.53% ± 6.48%。意义。广角钙成像和 CNN 的组合可用于对皮质对简单视觉刺激的反应进行分类,并且可能是现有解码方法的可行替代方案。它还使我们能够将皮质激活视为未来视神经刺激实验中的可靠反馈。