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乙酰丙嗪与美托咪啶在亚琛小型猪中的应用
动物模型中预先设定的麻醉方案可能会意外地干扰科学项目的主要结果，因此它们需要考虑特定的研究目标。我们旨在优化糖尿病相关研究中的麻醉方案和动物处理策略，举例说明如何根据个体研究目标调整麻醉方法。亚琛小型猪被用作模型来测试用于糖尿病患者的长效皮肤葡萄糖传感器。总共 6 只动物参加了两到三轮实验。每轮持续 2 个月，每年最多 2 轮。在每一轮中，动物被麻醉 4 次：插入葡萄糖传感器，两次进行胰高血糖素压力测试（GST），最后一次用于移除传感器。将乙酰丙嗪 (ACE) 与美托咪啶 (MED) 以及布托啡诺 (BUT) 和氯胺酮 (KET) 进行了比较，并分析了 4 个参数以确定最佳麻醉方案，包括：镇静水平、麻醉持续时间、对血糖的影响和安全性。ACE-BUT 表现出较弱的镇静作用，但减少了总体实验时间、最大限度地降低了麻醉风险并且对葡萄糖代谢的干扰最小。虽然厌恶行为被完全消除，但并未客观评估本研究中采用的动物调理和处理策略所获得的改善。根据分析的参数，当亚琛小型猪专门用作糖尿病相关研究的模型时，乙酰丙嗪的使用效果更佳，尽管对小型猪的麻醉建议并非如此。
深度卷积神经网络在脑电图中的应用：原始数据与光谱特征
摘要 — 深度学习在计算机视觉领域的成功启发了科学界探索新的分析方法。在神经科学领域，特别是在电生理神经成像领域，研究人员开始探索利用深度学习来预测他们的数据，而无需进行广泛的特征工程。本文使用两种不同的深度卷积神经架构比较了使用经过最低限度处理的 EEG 原始数据的深度学习与使用 EEG 光谱特征的深度学习。其中一个来自 Putten 等人 (2018)，专门用于处理原始数据；另一个来自 VGG16 视觉网络 (Simonyan and Zisserman, 2015)，旨在处理 EEG 光谱特征。我们应用它们对来自 1,574 名参与者的大型语料库的 24 通道 EEG 进行性别分类。我们不仅改进了此类分类问题的最新分类性能，而且还表明在所有情况下，与光谱 EEG 特征相比，原始数据分类可带来更出色的性能。有趣的是，我们表明，专门用于处理 EEG 频谱特征的神经网络在应用于原始数据分类时性能有所提高。我们的方法表明，用于处理 EEG 频谱特征的相同卷积网络在应用于 EEG 原始数据时可产生优异的性能。
基于AI的CNS肿瘤的组织病理学分类
摘要。由于其普遍适用性，机器学习模型（ML）在过去二十年中一直是一个热门话题。尽管它们有效，但一些ML模型表现出效率低下，尤其是在大数据分类中。此外，某些ML模型在某些小数据集上有效。在这方面，由于在线数据的可访问性越来越大，自动数据分类技术吸引了很多研究兴趣。因此，在文本分类字段中已经开发了许多独特的学习策略。基于质心的分类器（CBC）是其中最广泛使用的技术之一。专注于增强NC分类器时，本文旨在简要研究某些ML模型对中小型数据集分类的影响。在这些模型中：N-中心技术（NC）作为简单设计的分类器，支持向量机（SVM）和多项式贝叶斯（MNB）。最重要的是，本文通过与两个相似性度量的集成，即基于集合理论的相似性度量（STB-SM）和改进的余弦相似度量（ISC），引入了NC的结合变化。在有效性和效率方面，综合NC分类器的性能被认为是有希望的。
实际的A位点GD掺入NDFEO3钙钛矿晶格中，以诱导自旋应用的磁顺序过渡
在这里，我们研究了掺杂（X = 0、0.05和0.1）氧化二聚体（X = 0、0.05和0.1）的结构和磁性能的影响，该氧化物（NDFEO₃）纳米颗粒通过慢速溶液燃烧技术合成。X-射线衍射（XRD）分析证实了带有空间群PBNM的原晶晶体结构（JCPDS卡No。25 - 1149），并且随着GD掺杂浓度的增加，结晶石的尺寸从52 nm降至32 nm。场发射扫描电子显微镜（FESEM）揭示了具有一致粒径的良好组织和团聚的纳米颗粒。使用squid磁力计对所有样品的铁磁特征进行了磁性测量，随着GD掺杂浓度的增加，磁矩的增加。滞后曲线显示出雷神磁化的增加，并且凝固性从0.7 t增加到0.4 t。这些发现表明，GD掺杂的NDFEO纳米颗粒具有增强的磁矩和降低的凝聚力，降低了渗透率，对纺纱应用的潜力持有。
AI与人：学术论文真实性挑战
1,2,3,4,5计算机科学工程总统大学班加罗尔，印度摘要 - “ AI vs Human：Essay Authenticity Challenge”研究了人工智能生成的内容与人类著作论文之间的持续辩论。 在诸如Chatgpt之类的生成AI技术时代，在学术和艺术写作中保留真实性和独创性已变得至关重要。 这一挑战将AI与人类生成的文本形成鲜明对比，从创造力，深度，连贯性和道德后果来对比。 该研究的目的是开发一个框架来通过确定其优势和错误来评估书面内容的真实性。 该研究还调查了AI辅助写作对教育，知识产权和人类创造力的后果，并提出了平衡AI协助与保存真正人类表达的策略。该研究通过比较人类与人工智能系统所写的论文中的文章中的真实性复杂性。 它还调查了教育者，学者和立法者在识别AI辅助内容，保持道德标准的挑战，并在使用AI作为工具和维护真实的人类创造力之间找到平衡。 此外，本文提出了实用策略和框架，以识别AI生成的内容，保护知识产权并鼓励在越来越多的AI受驱动的世界中进行批判性思维。1,2,3,4,5计算机科学工程总统大学班加罗尔，印度摘要 - “ AI vs Human：Essay Authenticity Challenge”研究了人工智能生成的内容与人类著作论文之间的持续辩论。在诸如Chatgpt之类的生成AI技术时代，在学术和艺术写作中保留真实性和独创性已变得至关重要。这一挑战将AI与人类生成的文本形成鲜明对比，从创造力，深度，连贯性和道德后果来对比。该研究的目的是开发一个框架来通过确定其优势和错误来评估书面内容的真实性。该研究还调查了AI辅助写作对教育，知识产权和人类创造力的后果，并提出了平衡AI协助与保存真正人类表达的策略。该研究通过比较人类与人工智能系统所写的论文中的文章中的真实性复杂性。它还调查了教育者，学者和立法者在识别AI辅助内容，保持道德标准的挑战，并在使用AI作为工具和维护真实的人类创造力之间找到平衡。此外，本文提出了实用策略和框架，以识别AI生成的内容，保护知识产权并鼓励在越来越多的AI受驱动的世界中进行批判性思维。索引术语 - 真实性，独创性，生成性AI，创造力，连贯性，道德后果，学术完整性，知识产权，检测框架，道德标准，教育，AI驱动世界。
-Perovskite太阳能电池的种族
n为清洁和成本效益的能源解决方案开发新材料的全球竞赛，晶体结构已显示出作为半导体的希望。行业的外观认为，该半导体将成为新一代光伏太阳能电源的主要原材料。使用溴化铅，碘化铅和溴化纤维类化合物在La-boratories中开发的钙钛矿模块已被证明在将光子能量转化为电力方面非常有效。第一项探索钙钛矿独特特性的研究于2009年发表，当时《美国化学学会杂志》上的一篇开创性的论文首次证明了它们作为光电化学太阳能电池的组成部分。从那以后，全球研究小组一直在研究钙钛矿。
Anaheim Ducks vs. Montreal Canadiens曲棍球游戏
在加利福尼亚理工大学的西部涂料技术中心，圣路易斯·奥比斯波（San Luis Obispo）与Cal Poly会议和活动计划部合作，将在2月17日星期一上午8点至2月21日（星期五）中午2月17日星期一，为年度冬季聚合物和涂料短期课程提供。Cal Poly的夏季短期课程有关聚合物和涂料的夏季短期课程将该领域的学术和工业专家汇集在一起。一周的课程涵盖了涂料技术的许多方面，重点是液体涂料和基于溶剂的液体涂料。参与者受益于对行业和学术专家的广泛主题的讨论，包括涂料机构的VOC和空气质量方面。参与者有望在涂料领域有一定的曝光，以及封闭的化学和其他科学知识，请找到冬季课程小册子。
可持续性与移动性
关键讨论点1。重新思考流动性的目的和必要性：学术旅行带来了独特的文化，协作和知识共享的好处，但并非所有旅行都产生同等的影响。学生和早期职业研究人员通常依靠移动性来建立技能和网络，而更多的学者可能会专注于维护现有网络。区分基本旅行与可避免的旅行将是UNA Europa努力的核心。2。虚拟替代方案的作用：虚拟会议和在线合作的最新增加提供了减少旅行的机会而无需牺牲联系。战略采用虚拟选择可以支持学术工作，尤其是在旅行的环境成本超过其利益的情况下。3。通过排放数据有知情的决策：知情的旅行政策需要关于排放的强大，透明的数据。爱丁堡大学的标准化数据方法提供了模型，从而在UNA Europa联盟中实现了集体，数据驱动的努力，以准确评估和管理旅行的环境影响。
预测与完美的预科策略
网格尺度电池储能系统（BESS）可以通过控制和放电来及时转移能量来捕获电源系统的灵活性，并捕获短期价格波动。高度波动的欧洲连续盘中（CID）市场可以进行交易，直到物理交付前仅几分钟，发挥了巨大的收入潜力。但是，其高交易频率构成了实质性的建模挑战。在CID市场中对BESS交易的准确建模对于估计潜在的收入潜力和优化交易策略至关重要。此外，将CID利润与其他现货市场进行比较有助于确定尽管它的复杂性很复杂，但参与CID是否值得。我们提出了一个预测驱动的模型，以优化CID市场中的Bess交易。我们的策略采用滚动窗口建模框架来捕获市场动态。在每个窗口的开头生成了即将推出的CID产品的价格预测，并用于优化交易计划以进行后续执行。我们还在各个现货市场上基准了我们的方法，提供了广泛的跨市场利润比较。我们在不同的bess功率容量比率上评估了我们的预测驱动的模型，并将其与完美的上视情况和关键CID市场指数（例如ID 1和ID 3）进行了比较。使用Real 2023德国CID数据，采用我们方法的1 MW/1 MWH系统可获得E 146 237，仅比完美的远见低11％，超过了所有其他市场和指数。我们的方法分别超过4％和32％的ID 1和ID 3，确认ID 1是CID市场中收益潜力的可靠较低估计。
本体感受与视觉偏见和自闭症谱系障碍
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。（未经同行评审证明）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。此预印本版的版权持有人于2025年1月12日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.10.25320221 doi：medrxiv preprint