Onyx是由Apelem SAS生产的IIB类医疗设备,尚未带有CE标记。它将根据Eurofins Electric&Electronics Finland OY(CE 0537)的《 2017/745/eu》在欧盟获得认证,仅在所有患者的治疗领域对儿科和成人患者进行放射线照相X射线检查。归因于该设备的其他非医疗用途不在CE认证范围之内。仔细阅读操作说明。Onyx尚未获得FDA的批准或清除。照片是非合同的。该项目由法国政府资助,作为恢复计划和未来投资计划的一部分。flyera_onyx_preliminary_01 / 08.2024 < / div>
图 2:10 K 下注入 Cr 的 MoSe 2 ML 的 PL。 (a) 低 n 掺杂(V g = 0.8 V)下注入 Cr 的 MoSe 2 ML(红色曲线)的 PL 光谱,与原始 MoSe 2 ML(黑色)的 PL 光谱一起绘制。除了来自 MoSe 2 ML 的 X − 和 X 之外,注入 Cr 的样品还在 1.51 eV 左右显示出宽 D 峰。 (b) 激光功率范围为 36 nW 至 123 µ W 下注入 Cr 的 ML 的 PL 光谱。光谱已针对 X − 进行归一化。此处的样品在 V g = 0.8 V 时略微 n 掺杂。 (c) PL 的功率依赖性。最佳拟合线(虚线)及其标准偏差(线周围的阴影区域)与从 PL 光谱中提取的强度(点)一起绘制。除非明确说明,误差线小于数据点的大小。X − 和 X 与幂律 I ∝ P α 拟合,D 与方程 (1) 描述的饱和曲线拟合。(d) Cr 注入 MoSe 2 的时间分辨 PL。1/e 时间约为 14 纳秒。
CleanSpace 呼吸器是空气过滤、风扇辅助、正压系统,设计用于氧气充足、可安全呼吸的环境中。请勿在立即危及生命或健康 (IDLH) 的环境中、在无法过滤的气体/蒸汽中或在富氧或缺氧的环境中使用 CleanSpace 呼吸器。
SIRIUS 是一种创新的数字操作系统。SIRIUS 简化了复杂的数字控制过程的操作。SIRIUS 提供图形动态和透明的可视化。SIRIUS 包括辅助功能。SIRIUS 享有最高的用户认可度。SIRIUS 使复杂的事情变得简单。
该产品是有助于防止某些空气传播污染物的系统的一部分。滥用可能导致疾病。要适当使用,请咨询职业健康专家,这些用户说明或联系CleanSpace技术客户支持:support@cleanspacetechnolology.com。正确选择,使用和维护的呼吸器有助于防止某些空中污染物。必须遵守有关该产品使用该产品的所有指示和政府法规,以便该产品帮助保护佩戴者。滥用呼吸器可能导致过度暴露于污染物并导致疾病。要适当使用,请咨询职业健康专家,这些用户说明或联系CleanSpace技术客户支持,网站support@cleanspacetechnology.com或网站:CleanSpaceTechnology.com您必须在温度更改中,与36°f(20°c)相比,您必须在温度更改中,随时将内部压力传感器重新启动。第一次。最好的做法是,如果设备一直在存储中,则重新校准,特别是如果存储温度尚不清楚。
• 这意味着您的所有医疗保健需求(从 PCP 和紧急护理到处方药等)都将由我们 Select Plan 医院和医师团体网络中的提供商满足。 • 较小的网络使我们能够以低保费的形式将节省的费用转嫁给您,帮助您控制成本而不牺牲护理质量。 • 虽然这些计划仅适用于哈里斯县居民,但会员可以在 Ultra Select Plan 提供商所在的任何地方获得护理。
额定扭矩................................................................. 2 Nm 额定速度............................................................... 20 rpm 可调速度........................................ 10-28,增量为 2 rpm 噪音等级............................................................... <42 dB(A)* 无线电协议............................................................. Zigbee 无线电频率............................................................. 2,4 GHz 电池类型................................ 12V 2600 mAh(内置锂离子) 电池使用寿命.................................... 每年仅充电一次** 充电时间.................................................... <1,5 小时*** 低电量指示器............................................................. LED
不同受试者的脑电图 (EEG) 信号的模式存在显著差异,这对 EEG 分类器提出了挑战,因为 1)有效地将学习到的分类器应用于新受试者,2)适应后保留已知受试者的知识。我们提出了一种有效的迁移学习方法,称为元更新策略 (MUPS-EEG),用于跨不同受试者进行持续的 EEG 分类。该模型通过元更新学习有效的表示,这加速了对新受试者的适应,同时减轻了对先前受试者知识的遗忘。所提出的机制源自元学习,其作用是 1)找到广泛适用于不同受试者的特征表示,2)最大化损失函数的灵敏度以快速适应新受试者。该方法可应用于所有面向深度学习的模型。在两个公共数据集上进行的大量实验证明了所提模型的有效性,在适应新主题和保留已学主题知识方面,其表现远远优于当前最先进的模型。我们的代码可在 https://github.com/tiehangd/MUPS-EEG 上公开获取。
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•改进的共同模式拒绝以达到标准量子限制•通向低损耗分布式量子传感的路径?•将信号转移到纤维平台外挤压状态注射的本地振荡器上?•开发用于FE应用的非线性光纤传感器?