摘要简介:灰色短尾负鼠(Monodelhis domestica,M. domestica)是一种广泛使用的有袋动物模型物种,在神经发育研究中具有独特的优势。值得注意的是,它们极晚熟的出生时间使得可以在相当于胎盘哺乳动物胚胎阶段的时间点对出生后的幼崽进行操作。关于短尾负鼠的发育有大量的文献,但许多研究更传统的小鼠和大鼠模型物种的研究人员可能会发现很难确定进行实验的适当年龄。方法:在这里,我们展示了从对 6 窝 40 只幼崽的摄影观察中获取的详细分期图,这些幼崽横跨出生后发育的 25 个时间点。我们还利用本研究和现有文献回顾中的时间点,对短尾负鼠 (M. do- mestica)、家鼠 (Mus musculus) 和实验室大鼠 (Rattus norvegicus) 在胚胎和出生后发育过程中的神经发育时间进行了比较,并利用了该数据集
$ 200 $ 125 $ 225 *客人是指重要的其他,家庭成员或私人朋友,而不是商业伙伴,员工同事或同事。客人注册允许在周三和周五的周三开放招待会和开放时间访问展览馆。包括的内容 - 满足注册类型和包含
研究表明,不经常上学会对年轻人的教育、未来和人生机遇产生重大的负面影响。如果学生经常缺课,那么他的 GCSE 成绩必然会比根据 Key Stage 2 的预测结果低一到两个等级。此外,学生的心理和情绪健康与出勤率高低之间存在着很强的相关性。每天出勤可以让学生感受到归属感和社会包容感,这对学生的好处远远超出了课堂学习和课程安排。最近的研究还表明,未经允许缺课的年轻人很容易卷入犯罪和反社会行为,而且他们离开学校后更容易失业。
摘要 — 脑机接口 (BMI) 已成为辅助技术的变革力量,通过实现设备控制和促进功能恢复,为运动障碍患者提供了帮助。然而,持续存在的会话间差异性挑战带来了重大障碍,每次使用时都需要耗时的校准。除此之外,当前设备的低舒适度进一步限制了它们的使用。为了应对这些挑战,我们提出了一种综合解决方案,将基于 CNN 的微型迁移学习 (TL) 方法与舒适的可穿戴 EEG 头带相结合。这种新型可穿戴 EEG 设备在头带上放置了柔软的干电极,并能够进行机载处理。我们获取了多个会话的运动 EEG 数据,并使用 TL 实现了高达 96% 的会话间准确度,大大缩短了校准时间并提高了可用性。通过每 100 毫秒在边缘执行一次推理,该系统估计可实现 30 小时的电池寿命。舒适的 BMI 设置配有微型 CNN 和 TL,为未来的设备持续学习铺平了道路,这对于解决会话间差异和提高可用性至关重要。索引术语 — 脑机接口、EEG、可穿戴医疗保健、可穿戴 EEG、深度学习、迁移学习
摘要 - 本研究开发了统计学习模型,以评估本科生在预定期内毕业的可能性,并利用入学,表现和人口统计数据。国家教育统计中心(NCES)的最新数据强调了解决学生流失的紧迫性,这表明六年来全职本科生的完成率为59%。这项研究利用沙特大学的机构数据,重点是在2012-2013和2013-2014学年招收的新生,以确定有辍学风险的学生,从而实现及时的干预措施。使用精确,回忆,准确性和Matthews相关系数(MCC)构建和评估了在代表整个数据集的33.3%的测试集上构建和评估的十种算法,包括决策树,集合模型,SVM和ANN。调查结果表明,SVM和随机森林模型是最可靠的,分别达到0.830和0.831,并保持精确度,召回和MCC的平衡。相反,天真的贝叶斯模型记录了最差的表现。比较分析揭示了整体模型在预测学生流失方面的优越性能,而不是决策树模型,强调了模型选择在制定有效的早期干预策略中的重要性。此外,我们的分析表明,学术数据比录取数据更好地预测了时间毕业的预测指标,强调了机构需要专注于持续的学术评估数据。
Thermo Fisher科学产品在全球范围内分布,因此每个国家 /地区的使用,应用和产品可用性取决于当地的监管营销授权状态。©2023 Thermo Fisher Scientific Inc.保留所有权利。除非另有说明,否则所有商标都是Thermo Fisher Scientific及其子公司的财产。LT2926A 2023年8月
N1-330-04-001 综合军事人员档案国防部范围计划 N1-330-04-002 9-11 委员会工作队档案 封闭式收藏 N1-330-05-001 CPA – 巴格达记录 封闭式收藏 N1-330-08-001 CPA - 伊拉克支持研究 封闭式收藏 N1-330-08-002 人员追踪系统 (PTS) 封闭式系统 N1-330-08-003 自由伊拉克部队 封闭式收藏
过去,跟踪和追踪设备是基本的,不可靠的,没有数据或分析。,但是下一代的物联网平台已经到了,其中包含专门构建的软件和用于现场操作的硬件。这些跟踪和追踪设备不仅确切地揭示了现场资产的何处以及正在发生的事情,而且还提供了对运营情报的访问,从而使更好的决策能够在日益数据驱动的世界中推动实际业务价值。
当前基于运动图像的大脑计算机界面(BCI)系统需要在每个会话开始时进行较长的校准时间,然后才能以足够水平的分类精度使用。特别是,对于长期BCI用户而言,此问题可能是重大负担。本文提出了一种新颖的转移学习算法,称为R-KLWDSA,以减少长期用户的BCI校准时间。建议的R-KLWDSA算法使用一种新的线性比对方法,将以前会话中用户的脑电图数据与当前会话中收集的少数EEG试验相结合。此后,先前会议的EEG试验和当前会话中的少量EEG试验进行了对齐的EEG试验,然后通过加权机制融合了它们在用于校准BCI模型之前。为了验证所提出的算法,使用了一个大型数据集,其中包含来自11名中风患者的脑电图数据,每个患者进行了18个BCI会议。与会议特定算法相比,所提出的框架表明,分类准确性的显着提高了4%以上,而本课程中每个课程可获得的两次试验少于两项试验。所提出的算法在提高初始会议准确性低于60%的会话的BCI准确性方面特别成功,其准确性的平均提高约为10%,导致中风患者具有有意义的BCI康复。
所有价格均以澳元列出。现场、电话和缺席竞标的买方佣金为 18%,通过 invaluable.com 进行互联网竞标,需支付相关竞标者费率和费用。所有拍品均保证为真品,并提供 90 天的检查/退货期。根据通过电子方式和预售查看提供的完整描述和照片,所有拍品均被视为“已检查”无任何故障或瑕疵,拍品在此方面不提供任何保证。我们很自豪地宣布完整的目录,现在可在 invaluable.com 上查看照片和进行拍卖前竞标(可通过我们网站的拍卖部分查看),并提供传统的现场、缺席和电话竞标。竞标者在注册竞标时同意本目录背面的所有“销售条件”。