CLCWeb:比较文学与文化,是人文和社会科学领域的同行评审、全文和开放获取学术期刊,发表遵循比较文学学科和文化研究领域(称为“比较文化研究”)原则的新学术论文。该期刊的出版物被编入《英语语言和文学年度书目》(Chadwyck-Healey)、《艺术与人文引文索引》(Thomson Reuters ISI)、《人文索引》(Wilson)、《国际人文全集》(EBSCO)、《美国现代语言协会国际书目》和 Scopus(Elsevier)索引。该期刊隶属于普渡大学出版社的《比较文化研究丛书》。联系方式:< clcweb@purdue.edu >
摘要通过一种简单的一步水热法获得了一种高度机智,环境和可回收的磁性蒙脱石复合材料(MMT/CF),并表现出极好的PB(II)去除。随后,AS合成的吸附剂的特征是XRD,SEM-EDX,FTIR,BET和TGA-DTA。研究了工作参数,包括吸附剂剂量,初始PB(II)浓度,溶液pH和时间。另外,在MMT/CF中,在响应表面方法(RSM)和人工神经网络(ANN)之间形成了比较方法,以优化和建模PB(II)的去除效率。结果表明,考虑到其更高的相关系数(R 2 = 0.998)和较低的预测误差(RMSE = 0.851并添加= 0.505),ANN模型比RSM更精确且非常受信任的优化工具。langmuir等温线,提供了对实验数据的最佳拟合度,最大吸附能力为101.01 mg/g。此外,动力学研究表明,伪二阶模型与实验数据非常适合。磁MMT/CF复合材料具有高吸附能力,适合重复使用。因此,这项研究表明,MMT/CF复合材料可能是Pb(II)从水性培养基吸收中的潜在吸附剂。
优生学是 20 世纪早期最强大的文化和社会运动之一,与遗传学、进化、遗传、种族和性别问题密不可分。“优生学”一词最早由查尔斯·达尔文的表弟弗朗西斯·高尔顿爵士使用,目的是改善人类遗传并重塑遗传能力(Pernick,1997:1767)。“被广泛视为一种道德上可接受、科学上可行的改善人类遗传的方法”(Dikötter,1998:467),它在世界各地实施,并得到了知识分子、科学家、政治家和改革者的认可。在被接受的早期,优生学被推广用于预防疾病和提高人类创造健康和智力人类种族的能力。借助科学的威望,它可以“增加社会的‘可取之处’,消除‘不受欢迎之处’”(Kevles,2016:45)。然而,在更深层次上,特别是在二战之后,它变成了一个贬义词,失去了其原有的含义,即“生来就好”或“生来就有健康基因”。
尊敬的先生/女士,根据印度证券交易委员会上市规则第 30(2) 条和第 34 条的规定,随函附上第 37 届年度股东大会 (“AGM”) 通知和公司 2021-22 财年年度报告。根据印度公司事务部和证券交易委员会发布的相关通函,召开 AGM 通知和公司 2021-22 财年年度报告将通过电子方式发送给所有在存管处/公司/公司注册处和股份过户代理处登记电子邮件地址的公司成员。请注意,根据上述通函,公司 AGM 将于 2022 年 9 月 27 日星期二上午 11:00(IST)通过视频会议/其他视听方式举行。年度股东大会通知以及 2021-22 财年的年度报告也将在公司网站上发布:https://www.morganmms.com/en-gb/investors/annual-reports/ 。请更新您的记录中的信息。
工业或个人用途会增加环境污染(例如水污染或二氧化碳产生)并且还会导致不利的健康影响(例如刺激、过敏反应或溶血问题)。 [6] 因此,必须找到一种环保且可持续的替代方案。Pickering 乳液以首次报道它们的科学家的名字命名,其特点是存在提供稳定性的界面活性粒子。 [7] 在油包水或水包油乳液的情况下,这些 Pickering 稳定剂会吸附在油/水界面上并发挥作用。 [8] 特别是,与传统的表面活性剂稳定体系不同,高胶体稳定性不是来自表面张力的降低,而是来自界面上物理屏障的形成。 [9] 纳米粒子的不可逆锚定可以通过考虑从两种不混溶液体界面解吸所需的高能量来解释。 [10] 因此,产生了强大的空间屏障,乳液具有很强的抗聚结、抗变形和抗奥斯特瓦尔德熟化能力,可以长时间有效地保护液滴。 [6]
这是我刚开始学习计算机领域时希望读到的书。与大多数关于计算机的书不同——它们要么是关于如何使用计算机,要么是关于构建计算机的技术(ROM、RAM、磁盘驱动器等),这是一本关于思想的书。它解释或至少介绍了计算机科学领域的大多数重要思想,包括布尔逻辑、有限状态机、编程语言、编译器和解释器、图灵通用性、信息理论、算法和算法复杂性、启发式、不可交换函数、并行计算、量子计算、神经网络、机器学习和自组织系统。任何对计算机感兴趣并阅读这本书的人可能都曾接触过其中的许多思想,但除了正规的计算机科学教育之外,很少有机会看到它们是如何结合在一起的。这本书建立了联系——从简单的物理过程(如关闭开关)到自组织并行计算机所表现出的学习和适应。
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最近的研究表明,能够记录患有半晶状体切除术的脑外伤(TBI)患者的脑电图(EEG)中高γ信号(80-160 Hz)。然而,由于与面部和头部运动相关的表面肌电图(EMG)伪影的混淆带宽重叠,因此提取与运动相关的高γ仍然具有挑战性。在我们以前的工作中,我们描述了一种增强的独立组件分析(ICA)方法,用于从EEG中删除EMG伪像,并通过添加EMG来源(ERASE)称为EMG降低。在这里,我们对六名Hemicraniectomies患者记录的EEG测试了该算法,同时他们执行了拇指流失任务。删除的平均值为52±12%(平均±S.E.M)(最大73%)EMG伪影。相比之下,常规ICA从EEG中删除了EMG伪像的平均值为27±19%(平均值±S.E.M)。尤其是,在擦除擦除后,在半晶切除术中的对侧手运动皮层区域中,高γ同步显着改善。更复杂的高γ复杂性是分形维度(FD)。在这里,我们在每个通道上计算了EEG高γ的FD。高γ的相对FD定义为移动状态下的FD在空闲状态下减去FD。我们发现,施加擦除后,高γ的相对FD与半骨切除术相对于半晶状分裂术,与纤维流量的振幅密切相关。的结果表明,与拇指流量相关的电极上的显着相关系数平均为〜0.76,而非流行性辐射切除术区域的同源电极的系数接近0。在常规ICA之后,在两个半开裂区域(最高0.86)和非流行颅切除术区域(最高0.81)中,高γ和力之间的相对FD之间的相关性均保持较高。在所有受试者中,使用擦除后,平均83%的电极与力显着相关。常规ICA后,只有19%的具有显着相关性的电极位于半晶切除术中。
摘要 — 在癫痫监测中,由于脑电图伪影在幅度和频率上具有形态相似性,因此经常被误认为是癫痫发作,这使得癫痫发作检测系统容易受到更高的误报率的影响。在这项工作中,我们介绍了一种基于并行超低功耗 (PULP) 嵌入式平台上最少数量的脑电图通道的伪影检测算法的实现。分析基于 TUH 脑电图伪影语料库数据集,并重点关注颞电极。首先,我们使用自动机器学习框架在频域中提取最佳特征模型,在 4 个颞脑电图通道设置下实现了 93.95% 的准确率和 0.838 F1 得分。所实现的准确率水平比最先进的水平高出近 20%。然后,这些算法针对 PULP 平台进行并行化和优化,与最先进的低功耗伪影检测框架实现相比,能效提高了 5.21 倍。将此模型与低功耗癫痫发作检测算法相结合,可以在可穿戴外形尺寸和功率预算下使用 300 mAh 电池进行 300 小时的连续监测。这些结果为实现经济实惠、可穿戴、长期癫痫监测解决方案铺平了道路,该解决方案具有低假阳性率和高灵敏度,可满足患者和护理人员的要求。临床意义——所提出的 EEG 伪影检测框架可用于可穿戴 EEG 记录设备,结合基于 EEG 的癫痫发作检测算法,以提高癫痫发作检测场景的稳健性。索引词——医疗保健、时间序列分类、智能边缘计算、机器学习、深度学习