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mRNA疫苗如何起作用？ - 教师指南
mRNA疫苗如何起作用？教师指南课程摘要：本课程让学生介入解释文本和插图，以制作模型，以显示mRNA疫苗如何用于防止COVID-19的感染。建议学生成对工作，并允许有足够的时间来开发自己的模型，拍照和为演示准备幻灯片。与模型制作斗争的学生需要鼓励和支持。考虑创建一个“问题板”，学生可以在其中编写有关Covid-19疫苗的问题。在课程结束时花时间回答这些问题。老师可以回答问题或将问题分配给学生进行研究。所需的估计时间：40-60分钟的关键概念：辉瑞和现代Covid-19疫苗是mRNA疫苗。他们使用在实验室中创建的mRNA为细胞提供如何制造蛋白质触发免疫反应的信息。这种免疫反应教导免疫系统产生抗体，以保护人们免受导致COVID-19的病毒的生病。每对学生需要的供应：•1个透明塑料板保护器（“叠加”肌肉图中的细胞）
在帕金森氏病患者中使用人姿势估计的暂时空间和运动学步态参数的评估：近额外和侧视图之间的比较
步态障碍是帕金森氏病（PD）患者最常见的症状之一，与临床不良结局密切相关。最近，基于视频的人类姿势估计（HPE）技术吸引了与基于标记基于标记的3D运动捕获系统更便宜，更简单的方法进行步态分析的方法。然而，尚不清楚基于视频的HPE是否是测量PD患者的临时和运动步态参数的可行方法，以及该功能如何随相机位置而变化。在这项研究中，使用运动捕获系统和两个智能手机摄像机测量了24例早期PD患者的跑步机和地面步行，并放置在受试者的近额和外侧侧面。我们比较了从3D运动捕获系统和无标记的HPE获得的关节位置数据之间的暂时步态参数和运动学特征的差异。我们的结果证实了使用HPE的PD患者的Ana-lyzing步态的可行性。尽管脚后跟和脚趾清晰可见的近额外视图对于估计时间步态参数有效，但横向视图特别适合评估空间步态参数和关节角度。，在侧面记录不可行的临床环境中，近额外的视图记录仍然可以作为运动捕获系统的实际替代方法。
皮质活动与聋哑成年人的计时相关：通过静态和动画刺激呈现获得 fNIRS 见解
摘要：耳聋对时间处理可能产生的影响这一问题仍未得到解答。基于行为测量的不同发现显示出相互矛盾的结果。本研究的目的是通过使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 技术分析时间估计背后的大脑活动，该技术可以检查额叶、中央和枕叶皮质区域。共招募了 37 名参与者（19 名聋人）。实验任务包括处理道路场景以确定驾驶员是否有时间安全执行驾驶任务，例如超车。道路场景以动画形式呈现，或以 3 张静态图像序列呈现，显示情况的开始、中间点和结束。后一种呈现需要计时机制来估计样本之间的时间以评估车速。结果显示聋人的额叶区域活动更活跃，这表明需要更多的认知努力来处理这些场景。一些研究表明，中脑区域与计时有关，在聋哑人士估计时间流逝时，静态呈现尤其会激活中脑区域。对枕叶区域的探索没有得出任何结论性结论。我们对额叶和中脑区域的研究结果鼓励进一步研究时间处理的神经基础及其与听觉能力的联系。
NEPR-MI-2019-0007 SU
LUMA 已开发出一些流程，这些流程与在运营输配电系统的同时生成质量报告的需求并存。生成系统数据季度报告的流程在每个报告截止日期前四十五 (45) 天开始，涉及来自 19 个不同领域的 46 名员工，他们具有不同的角色和职责。在大多数情况下，这些员工被临时指派执行与系统数据季度报告相关的任务，因为数据的生成或提取形式与报告的形式不同，因此需要手动操作。相关系统数据以各种方式从各种数据源中检索。目前，本季度报告的开发总共需要 49 个数据源，包括手动输入的处理、质量控制和保证流程以及相关系统数据的主题专家审查。执行所有数据输入、数据收集、数据清理、数据处理、指标计算、数据验证和质量管理所需的总估计时间约为 430 小时。每次提交都需要投入大量时间，并且（取决于报告频率）需要多次重复相同的步骤才能生成准确的数据。尽管 LUMA 可能会在其他场合报告一些统计数据，但《系统数据季度报告》是一份复杂而单一的报告。因此，即使只适用于有限数量的指标，增加报告频率仍需要增加必须分配的资源数量，以满足 NEPR-MI-2019-0007 档案中的报告要求。
使用机器学习方法预测全身性癫痫发作
摘要 — 近年来，癫痫发作的脑电图 (EEG) 信号识别已发展成为确定癫痫的常规程序。由于由专业神经科医生对癫痫发作进行物理识别是一项劳动密集型、耗时的过程，而且还会产生一些错误。因此，需要高效、计算机化的癫痫发作检测。导致癫痫发作的脑功能紊乱会对患者的病情产生影响。如果在癫痫发作前就能预测到，那么药物可以非常成功地预防癫痫发作。脑电图 (EEG) 信号被用于使用机器学习算法和复杂的计算方法来预测癫痫发作。此外，影响预期时间和真正阳性预测率的两个重大挑战是从 EEG 信号中提取特征和从 EEG 信号中去除噪声。因此，我们提出了一个提供可靠预处理和特征提取技术的模型。为了自动识别癫痫发作，我们使用了多种基于集成学习的分类器从脑电图信号中提取基于频率的特征。我们的算法提供了更高的真实阳性率，并在癫痫发作之前就对其进行了足够的预见性诊断。在 24 名受试者的头皮脑电图 CHB-MIT 数据集上，该建议的框架检测到了发作前状态的开始，即拘留开始前几分钟的状态，导致真实阳性率 (91%) 高于传统方法，最佳估计时间为 33 分钟，平均预测时间为 23 分 36 秒。根据实验结果，本研究的最大准确率、灵敏度和特异性率分别为 91%、98% 和 84%。
艾克斯-马赛大学 - Théses.fr
图 6-5：使用行为数据集、驾驶时间和参与者信息训练的模型的实际时间和估计时间之间的误差分布（左图）和相关性（右图）的频率直方图。................................................ . ................................................. ................................... 119 图 6-6：训练模型的实际时间和估计时间之间的误差分布频率直方图（左图）和相关性（右图）具有行为、汽车和生理数据集。................................................ . ................................................. ...................................................... 119 图 7-1 :用于新驾驶员疲劳驾驶检测和预测模型泛化的数据集划分（训练/验证/测试）...... 129 图 7-2：检测模型泛化的数据源并预测新驾驶员驾驶时的困倦................................................................ ................................................... 130 图 7-3：REQM用于检测困倦程度的不同数据源的验证集和测试集。星号代表重要性程度（NS：p>0.05；*：p<0.05；**：p<0.01；***：p<0.001）。................................................ . ...................................................... 132 图 7-4：验证集和测试集的 REQM用于检测睡意水平的不同数据源。星号代表重要性程度（NS：p>0.05；*：p<0.05；**：p<0.01；***：p<0.001）。................................................ . ................................................... 133 图 8-1：传统机器学习与迁移之间的说明图学习（改编自 Pan & Yang，（2010））....................................... ……………………………… ...................................... 140 图 8-2：数据集划分。 ……………………………… ...................................................... 143 图 8-3：用于调整模型以进行检测和处理的数据源预测新驾驶员驾驶时的困倦...................................................... ......................... 143 图 8-4：Oktal® 的静态驾驶模拟器。A 代表 3 个视频屏幕上显示的道路场景。B 代表仪表板。C 是faceLAB® 硬件。D 是用于心电图的三个电极中的两个，E 是呼吸带。。F 是 EDA 的电极（由于信号损失严重，本研究中未使用）。........................................................................................................... 149 图 8-5：具有不同类型道路和相关交通的场景图 ................................ 150 图 8-6：用于调整 ANN 的训练方法。圆柱体代表不同的数据集。小数字圆圈代表第 2.7 部分使用 ANN 进行自适应学习的方法中定义的流程步骤。矩形代表流程中的步骤。.................................................................... 155 图 8-7：基于 AdANN 验证数据集，针对不同信息源，在调整前后检测到的困倦程度的均方根误差 (RMSE) 和标准误差。星号代表显著性水平（NS：p>.05；*：p<.05；**：p<.01；***：p<.001）。158 图 8-8：基于 AdANN 验证数据集，针对不同信息源，在适应前后预测的嗜睡等级 1.5 发生时间的 RMSE 和 SD 平均值。星号表示均值差异的显著性水平（NS：p>.05；*：p<.05；**：p<.01；***：p<.001）。................................................................................................................................................ 159 图 8-9：检测：不同数据集（ANN 训练集、ANN 验证集、AdANN 训练集、AdANN 验证集）的 RMSE 平均值和 SD，作为用于调整 ADANN 训练数据集的数据量（τ，以分钟为单位）的函数。................................................................................................ 160 图 8-10：调整后，Ad-ANN 验证数据集的不同 τ 之间的 RMSE 均值 P 值比较。.................................................................................................................... 161 图 8-11：预测：不同数据集（ANN 训练集、ANN 验证集、AdANN 训练集、AdANN 验证集）的 RMSE 平均值和 SD 作为用于调整 AdANN 训练数据集的数据量（τ，以分钟为单位）的函数。............................................................................................. 162 图 8-12：调整后，将 AD-ANN 验证数据集中每个 τ 与另一个 τ 进行比较的 RMSE 平均值的 P 值。................................................................................................................... 163 图 8-13：困倦程度检测：用于适应的参与者（A）和 ANN 从未遇到过的其他参与者（B）的 RMSE 平均值和 SD，前后
Gunnison Sage的恢复实施策略 -
简介此恢复实施策略（RIS）补充了Gunnison Sage-Guess Recovery计划（服务2020，整个），并更详细地描述了如何在恢复计划中概述的特定地点，优先级的措施，并估计时间完成这些操作。可以在恢复过程中的任何时间进行修订，每当获得经验和信息都需要改变策略，从而最大程度地提高恢复实施的灵活性。所用的“行动”是广泛的措施，可以清楚地描述完成最终恢复计划中所述长期生存能力的目标。“活动”是实施更高级别恢复行动所需的详细，现场特定的战术步骤。“活动合作伙伴”包括各种合作伙伴，他们可能会在不同程度上进行活动，从提供支持或工具到领导组织和实施。因为这可能会因人口而有所不同，在整个活动的整个生命中，我们尚未指定谁可以领导任何给定的活动。推荐引用：美国鱼类和野生动物服务。2020。Gunnison Sage-Grouse（Centrocercus minimus）的恢复实施策略。2020年9月。美国科罗拉多州莱克伍德市上科罗拉多州盆地地区的鱼类和野生动物服务。75页。由Grand Junction生态服务现场办公室Allison Hearne准备。特别感谢所有当地工作组，县代表，保护区，州和联邦机构，非政府组织以及土地信托，这些信托合作并分享了他们的专业知识和知识来开发这种RIS。首字母缩写词：BLM土地管理局CSFS科罗拉多州森林服务CPW Colorado Parks和野生动物CLWG Crawford Crawford地方工作组ESA ESA濒危物种ACT FSA农场服务机构GSC Gunnison指导委员会NFWF NAFWF国家鱼类和野生鱼类非政府组织NGO非政府组织非政府组织非政府组织
通过单电子自旋优化量子传感......
基于单个固态旋转的量子传感器有望敏感性和空间分辨率1 - 20的独特组合。感应的关键挑战是在给定时间内并具有高动态范围内达到最小估计不确定性。自适应策略来实现最佳的表现，但是苛刻的实验要求阻碍了它们在固态系统中的实施。在这里，我们意识到自适应D.C.通过将钻石中电子自旋的单次读数与快速反馈相结合来感测。通过基于预先的结果实时调整自旋读数基础，我们在拉姆西互联网中表现出了超过标准测量极限的敏感性。此外，我们通过模拟和实验发现，自适应方案在考虑到开销和有限的估计时间时，与最知名的非自适应方案相比，具有独特的优势。使用优化的自适应协议，我们在1.78吨的范围内实现了6.1±1.7 nt Hz -1/2的磁场灵敏度。这些结果为固态传感器开辟了一类新的实验，其中利用了对测量历史的实时知识以获得最佳性能。量子传感器有可能通过利用对单个量子系统的控制来实现前所未有的灵敏度1,2。在一个突出的示例中，基于与钻石中氮的空位（NV）中心相关的单电子旋转的传感器资本资本利用了旋转的量子相干性以及由原子样电子波函数引起的高空间分解3,4。最近，它开创性实验已经证明了磁场5 - 7，电场8，温度9,10和菌株11的单旋传感。NV传感器有可能对生物学领域12-15，纳米技术16 - 18和材料科学产生革命性的影响。基于自旋的磁力计可以感觉到D.C.通过Zeeman偏移E Z =ħγB=ħ2πfB（其中γ是Gyromag-Netic Batio，而F B是Larmor频率）在两个自旋水平| 0>和| 1>之间。在拉姆西干涉测量实验中，由π/ 2脉冲制备的叠加态（1/2√）（| 0> + 1>）将在感应时间t上演变为（1/2√）（| 0> + e i i或）。可以通过在适当的基础上读取自旋，通过调整第二π /2脉冲的相位ϑ来测量φ=2πfb t。对于以恒定感应时间t重复的拉姆西实验，不确定性σf b随着总感应时间t的降低，为1 /（2πttt√）（标准的测量灵敏度，SMS）。然而，由于信号是周期性的，因此领域的范围也随t而下降，每当|2πfb t |时都会产生歧义。 >π。这导致动态范围为f b，max /σfb≤πt /t√。