商业航空公司和按需移动应用的飞行员操作是一个活跃的研究领域。这些变化将减少人为因素,从而威胁到“训练有素、资质优良的飞行员是飞机系统安全的关键中心点,也是整个商业航空系统不可或缺的安全组成部分”这一原则。NASA 最近与联邦航空管理局 (FAA) 合作完成了一项飞行员在环高保真运动模拟研究,试图量化飞行员在正常飞行期间以及在飞机系统故障时对飞行安全的贡献。机组人员被用作受试者间设计的实验独立变量。这些数据表明,与双机组相比,单飞行员操作的工作量显著增加,对安全和性能的主观评估也显著降低。尽管如此,在所有情况下,飞行员都能够克服所有机组配置中的故障模式影响。这些数据反映了当今的驾驶舱装备,并有助于确定可能改善双机组操作和/或可能实现未来减少机组和/或单飞行员操作的技术。
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和PrzemysławB。RadwaðSki,Pharm.D。,博士学位戴维斯心脏和肺研究所俄亥俄州立大学460医学中心DR,IBMR 415C,俄亥俄州哥伦布,俄亥俄州43210 614-366-2696 Office电子邮件:radwanski.2@osu.edu.edu
Annamaria Painold 1 , Pascal L Faber 2 , Eva Z Reininghaus 1 , Sabrina Mörkl 1 , Anna K Holl 1 , Peter Achermann 2 , Bernd Saletu 3 , Gerda Saletu-Zylharz 3 , Peter Anderer 3 , Nina Dalkner 1 , Armin Birner 1 , Susanne Bengesser 1 , Hans-Peter Kapfhammer 1 , Patricia Milz 2 1 奥地利格拉茨医科大学精神病学和心理治疗系 2 瑞士苏黎世精神病学大学医院精神病学、心理治疗和心身医学系,KEY 脑-心智研究所 3 维也纳医科大学精神病学和心理治疗系,维也纳 通讯作者:Eva Z Reininghaus,精神病学和心理治疗系心理治疗医学,格拉茨医科大学,Auenbruggerplatz 31,A-8036 格拉茨,奥地利。电子邮件:eva.reininghaus@medunigraz.at
通过一种简便的一锅方法合成氧化锌/还原氧化石墨烯(ZnO/RGO)纳米颗粒。与氧化石墨烯(GO)相比,由于存在更多的活性位点而启动RGO的使用。物理表征,例如傅立叶变换红外光谱(FTIR)证实了RGO光谱中ZnO拉伸峰的存在,这表明纳米颗粒作为成分共存。热力学分析(TGA)证实纳米颗粒的稳定性为68.91%的纳米颗粒在暴露于900°C的高温后仍保持纳米颗粒的稳定性。当使用Brunauer-Emmett-Teller(BET)研究时,纳米颗粒在间孢子虫区域下,纳米颗粒在中孔区域(BET),其中纳米颗粒在中孔区域(BET),其中有10.4 nm nm。将ZnO/RGO滴入裸露的玻璃碳电极(GCE)上,以使用环状伏安法(CV)和电化学障碍谱光谱谱(EIS)以及氧气还原反应(ORR)研究纳米颗粒的电化学行为。与裸露的GCE相比,对ZnO/RGO/GCE修饰的电极的电化学研究表现出更大的电流响应,稳定的电子转移以及较低的电荷转移电阻。纳米颗粒证明了潜在的应用作为电催化剂,其产量率很高(ORR)。因此,纳米颗粒可以用作当前生产和克服高成本的贵金属使用量的替代品。关键字:电化学,纳米颗粒,电解质,石墨烯,氧化锌
通过修改Hu等人实现了GO(方案1)的功能化(方案1)。的方法。28 Hu等。的28协议可重复地交付了无法分散的材料。,我们通过保持修改后将其分散在整个工作中,从而调整了该过程,从而获得了NAL产品作为稳定的分散体。我们期望与APTES进行合法化,这将通过 - cooh和 - nh 2之间的反应发生,分别在GO和APTES中产生酰胺功能。ftir Spec- trum显示了一个新形成的频带,以1657 cm-1的形式在反应产物中(图1),支持以下观点:功能确实是通过形成酰胺片段而发生的。XPS进一步支持此观点,如下所述。此外,在GO中分配给官能团的FTIR频段的强度较低,效果化,很可能
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摘要:在本研究中,我们提出了一种用于检测和分类脑肿瘤的新型增强型深度学习方法,即降低复杂度空间融合 CNN (RCSF-CNN) 方法。该方法集成了复杂度特征提取,从而提高了脑肿瘤图片特征提取的质量。为了捕获关键的检测属性,提取了图像变量,例如平均值、标准差、熵、方差、平滑度、能量、对比度和相关性。然后,RCSF-CNN 使用这些属性来检测和分类脑癌。当与离散正交斯托克韦尔变换 (DOST) 配对作为中间阶段时,所提出的方法说明了增强型深度学习方法在脑癌识别中的有效性和优越性。研究是通过 Kaggle 使用 BRATS 数据集进行的,网络在 32 个样本上进行训练,并评估了 5 个样本图片的特征。RCSF-CNN 以其高效的架构脱颖而出,其中包括空间融合以及关键的规范化步骤。类激活映射 (CAM) 的加入提高了透明度和可解释性,突出了模型的创新性。MATLAB 仿真工具用于实现,并在自由源脑肿瘤图像分割基准 (BRATS) 数据集上进行了实验研究。脑肿瘤识别的结果显示熵值为 0.008、能量值为 0.8155、对比度值为 0.354。这些熵、对比度和能量值对于脑肿瘤的检测至关重要。此外,在准确度、特异性和灵敏度方面,新技术在脑肿瘤检测中胜过早期的方法,例如传统 CNN、具有修改后的局部二元模式的深度学习和 ML 算法(例如 SVM)。实现的准确度为 98.99%,表明总正确分类水平很高。99.76% 的特异性说明了该方法能够正确识别非肿瘤区域,而 98.43% 的灵敏度则证明了其能够正确检测癌症位置。