戏剧或舞蹈历史:至少1个讲座(3个教育)和一个研讨会(5-15 ECS)戏剧性/表演分析:1个基本课程(6个ECT),1个介绍性讲座(3个教授),1个研讨会(5-15个ects)(5-15个教派)或舞蹈理论:1个基本课程:1个基本课程(6 ects),1个简介(6 ectects),1个简介(3次),bthere(3)戏剧或舞蹈历史或戏剧或舞蹈科学背景(10 ECTS)2 FHNW:单身汉中学级别(仅具有语言取向):50–60 ECS
电池建模的中心步骤是识别模型参数。但是,参数的确定是时间耗尽,通常是次优的。强化学习提供了一种有希望的替代方案,其中代理通过交互和目标奖励来学习最佳参数。本学士学位论文的目标是对基于RL的参数确定的全面搜索和一个简单示例的实际实现。
1巴黎大学,Inserm iame,F-75018法国巴黎8 2 2巡回大学,南特大学,Inserm Sphere,UMR 1246,France,法国旅游9 3 3 3 Institut Roche,Boulogne-Billancourt,Boulogne-Billancourt,Boulogne-Billance,法国10 4临床药理学,Genetech/Roche,genetech/Roche,Bioft,Paref paref paref paref ost paref。瑞士12 6临床药理学,Genentech Inc.,南旧金山,加利福尼亚州,美国13 7产品开发,Genentech Inc.,南旧金山,美国加利福尼亚州,美国141巴黎大学,Inserm iame,F-75018法国巴黎8 2 2巡回大学,南特大学,Inserm Sphere,UMR 1246,France,法国旅游9 3 3 3 Institut Roche,Boulogne-Billancourt,Boulogne-Billancourt,Boulogne-Billance,法国10 4临床药理学,Genetech/Roche,genetech/Roche,Bioft,Paref paref paref paref ost paref。瑞士12 6临床药理学,Genentech Inc.,南旧金山,加利福尼亚州,美国13 7产品开发,Genentech Inc.,南旧金山,美国加利福尼亚州,美国14
机器学习的最新进展,尤其是在疾病进展模型中,允许从横截面数据重建长期病理。Fonteijn等。 引入了“基于事件的模型” [13],该模型启动了一系列无监督的机器学习方法,共同称为“疾病进展建模” [14]。 这种方法从横截面数据重建了长期的时间疾病进展,迄今为止,已主要应用于神经退行性疾病领域。 Young等人引入了一项关键的创新,后者开发了一种新颖的技术,即“亚型,阶段和推理”(Sustain)。 该机器学习工具通过结合疾病进展建模和聚类来确定疾病亚组和进展模式[15-18]。Fonteijn等。引入了“基于事件的模型” [13],该模型启动了一系列无监督的机器学习方法,共同称为“疾病进展建模” [14]。这种方法从横截面数据重建了长期的时间疾病进展,迄今为止,已主要应用于神经退行性疾病领域。Young等人引入了一项关键的创新,后者开发了一种新颖的技术,即“亚型,阶段和推理”(Sustain)。该机器学习工具通过结合疾病进展建模和聚类来确定疾病亚组和进展模式[15-18]。
摘要背景:pregabalin(PGB),一种gabapantinoid药物,通常由医生开处方,一些患者滥用它,可能导致癫痫发作。p雷加林引起的癫痫发作(PGBI)及其危险因素进行了系统的审查。方法:从2011年1月1日至2022年8月1日搜索数据库。包括报告PGBI的研究。根据Prisma-P协议评估记录。结果:从总共224个记录中包括11项研究,包括4项横断面研究和7个病例报告。来自横断面研究的数据受到明显限制。七项研究记录了9例(五名女性和四名男性),中位年龄为51岁(范围为16至65岁)。PGB用于治疗目的,滥用和自杀企图。一个病例患有肾功能障碍。大量使用PGB与其他药物使用的病例。男性(2700和4200 mg)的PGB摄入剂量与(3000、1200、3825和1200 mg)之间没有区别。除一种情况外,所有情况都具有正常的肾功能。结论:PGBI并不常见。但是,据报道了PGB消费的所有目的。未发现PGBI的特定风险因素。,它在女性,食用高剂量的PGB(> 1200 mg)的患者中,摄入多种药物的患者以及肾功能不全的患者。用于治疗目的的剂量远低于其他两组。关键字:pregabalin,癫痫发作,神经毒性综合征,不良效应
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。永久性。预印本(未经同行评审的认证)是作者/资助者,他已授予Medrxiv的许可证,以在2025年2月8日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.02.07.25321054 doi:medrxiv preprint
•开发传感器融合算法和机器学习模型,以根据其听力上下文从助听器用户中动态整合多模式的生理数据。•在实验室和现实世界环境中进行研究,以增强助听器的听觉关注跟踪。•与学术和行业合作伙伴合作,包括奥尔堡大学的声学信号处理研究中心(CASPR),涉及听觉感知研究。•评估注意力传播的束缚和多模式注意跟踪算法对助听器的用户满意度的影响。•设计和实施解决方案,这些解决方案有助于与Octicon的研发团队紧密合作,从而有助于现实世界中的现实应用程序。•参与脑电图/EOG数据的收集和分析,以改善助听器用户体验和听觉重点检测。
摘要:由于未来几十年电力需求预计会增加,以及碳氢燃料燃烧发电引起的经济和环境问题,可再生能源并入偏远岛屿电网引起了人们的关注。在所有可再生能源中,潮汐能由于其可预测性和半日周期性,在潮汐流强的地区显示出积极贡献的潜力,这使得它与短期储能兼容。然而,它在可用功率密度较低的地区的表现尚未得到解决。本文根据全系统性能指标(如年度能源短缺和盈余以及电池负载率)评估了日本五岛群岛结合太阳能、海上风能和潮汐能的能源系统。如果没有储能,31% 的太阳能、47% 的海上风能和 22% 的潮汐能的能源结构提供了最低的年度能源短缺值(占总电力需求的 29.26%)和盈余值(29.26%)。当电池被纳入系统时,潮汐能是降低这两个参数的主要因素,在安装存储容量为 30 MW 的太阳能和潮汐能情景下,这两个参数的值分别高达 23.58% 和 19.60%。这些结果显示了在独立能源系统中利用潮汐能的优势,即使容量系数相对较低(0.33)。