XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System出版
引用出版版本的引文：吴，x，jiang，s，li，g，liu，s，metcalfe，b，chen，l＆zhang，d 2023，''卷卷卷神经网络的深度学习
摘要 - 目的：基于卷积神经网络（CNN）的深度学习已使用头皮脑电图（EEG）在脑部计算机界面（BCIS）方面取得了成功。然而，对所谓的“黑匣子”方法的解释及其在立体情节摄影（SEEG）基于BCIS（SEEG）的BCIS中的应用仍然在很大程度上未知。因此，在本文中，对SEEG信号深度学习方法的解码性能进行了评估。方法：招募了三十例癫痫患者，并设计了包括五种手和前臂运动类型的范式。六种方法，包括过滤库公共空间模式（FBCSP）和五种深度学习方法（EEGNET，浅层和深CNN，Resnet，Resnet和一个名为STSCNN的深CNN变体），用于对SEEG数据进行分类。进行了各种实验，以研究Resnet和STSCNN的窗口，模型结构以及解码过程的影响。结果：EEGNET，FBCSP，浅CNN，DEEP CNN，STSCNN和RESNET的平均分类精度分别为35±6.1％，38±4.9％，60±3.9％，60±3.3％，61±3.2％和63±3.1％。对所提出方法的进一步分析表明，在光谱域中不同类别之间的可分离性明显。结论：重新连接和STSCNN分别达到了第一高的解码精度。STSCNN证明了额外的空间卷积层是有益的，并且可以从空间和光谱的角度部分解释解码过程。意义：这项研究是第一个研究Seeg信号深度学习的表现的研究。此外，本文证明了所谓的“黑盒”方法可以部分解释。
页面证明未决出版物
先生。 Shafer：问：您好，A.T。正如您几次听到的那样，我叫Christian Shafer。我代表学区。先生。 Shafer：Goetz女士在开始之前，我们在以前的证词中规定的一件事是在整个学生的名字中都使用缩写。如果您是，我愿意再次同意这一点？ms。 Goetz：是的，我们是。先生。 Shafer：Carl女士，我可能会使用学生的名字，但是如果我们可以将其简化为记录中的缩写，那么[5]就会很棒。先生。 Shafer：Q. A.T.，您能说出并为法院记者拼写您的名字。A. A.T.，{name拼写}。Q. A.T.，您是否曾经进行过沉积？A.我没有。Q. 您在场，Goetz女士在此案之前进行的一部分进行了证词，对吗？ A.我是。 Q. 您还记得Goetz女士在沉积物开始时是否有一些介绍性的问题/基本规则，她在沉积真正开始之前就经历过？ A.我记得各方之间的讨论，是的。 Q. 好吧。 我将浏览这些版本。 首先，您知道，法院Q.您在场，Goetz女士在此案之前进行的一部分进行了证词，对吗？A.我是。Q. 您还记得Goetz女士在沉积物开始时是否有一些介绍性的问题/基本规则，她在沉积真正开始之前就经历过？ A.我记得各方之间的讨论，是的。 Q. 好吧。 我将浏览这些版本。 首先，您知道，法院Q.您还记得Goetz女士在沉积物开始时是否有一些介绍性的问题/基本规则，她在沉积真正开始之前就经历过？A.我记得各方之间的讨论，是的。Q. 好吧。 我将浏览这些版本。 首先，您知道，法院Q.好吧。我将浏览这些版本。首先，您知道，法院
材料化学A -RSC出版
材料构成重要的环境挑战。它们是从不可再生资源中得出的，涉及生产过程中的高能消耗，并且是不可生物降解的，在生命周期结束时有助于土地ll废物。基于聚合物的泡沫可以逐渐释放化学物质（例如，甲醛，氰化氢和在操作和处置过程中的异氰酸酯等VOC，带来与健康相关的风险。11,12与其生产的密集能源需求相关的高碳排放也加剧了气候变化，这迫使对可持续替代方案的迫切需求。13在各种可持续材料中，源自生物量的绝缘材料（例如菌丝体复合材料（MBC））提出了有希望的替代方案。4 - 9,14,15菌丝体是真菌的营养部分，可以从生物质资源中种植，以形成有价值的复合材料。15,16这些基于菌丝体的复合材料具有多种优势，包括生物降解性和低体现的碳，因此有可能应用于减少温室气体排放的可能性。主要是因为它们的低能量制造过程和农业废料的利用，基于菌丝体的复合材料与基于石油的绝缘材料（如挤出的聚苯乙烯（XPS））相比具有重要的环境优势。菌丝体涉及的阶段
出版物清单-Ricardo Vinuesa
[80] S. Rezaeiravesh，R。Vinuesa和P. Schlatter。一个不确定性定量框架，用于评估计算流体动力学中的准确性，灵敏度和鲁棒性。J. Comput。SCI。 ，62，101688，2022。 [81] M. Morimoto，K。Fukami，R。Maulik，R。Vinuesa和K. Fukagata。 基于神经网络的流体流量估计中的模型形式的不存在定量。 Nagare J. JPN。 Soc。 流体机械。 ，41，2022。 [82] R. T. Javed，O。Nasir，M。Borit，L。Vanh´ee，E。Zea，S。Gupta，R。Vinuesa和J. Qadir。 下车！ AI伦理教育中的孤岛：全球AI课程的无监督主题建模分析。 J. Artif。 Intell。 res。 ，73，933–965，2022。 [83] Moon，R。Murphy，Y。Nakauchi，E。Prestes，B。RaoR.，R。Vinuesa和C.-M。 m orch。 机器人技术在实现联合国可持续发展目标中的作用 - 专家在2021 IEEE/RSJ IROS研讨会上的会议。 IEEE机器人。 Autom。 mag。 ，29，92–107，2022。 [84] R. Vinuesa，O。Lehmkuhl，A。Lozano-Dur´an和J. Rabault。 翅膀中的流量控制和通过深度加强学习发现新方法。 流体，7，62，2022。 [85] R. Vinuesa和S. Le Clainche。 用于复杂流的机器学习方法。 Energies，15，1513，2022。 [86] N. Tabatabaei，R。Vinuesa，R。Orléu和P. Schlatter。SCI。，62，101688，2022。[81] M. Morimoto，K。Fukami，R。Maulik，R。Vinuesa和K. Fukagata。基于神经网络的流体流量估计中的模型形式的不存在定量。Nagare J. JPN。Soc。流体机械。，41，2022。[82] R. T. Javed，O。Nasir，M。Borit，L。Vanh´ee，E。Zea，S。Gupta，R。Vinuesa和J. Qadir。下车！AI伦理教育中的孤岛：全球AI课程的无监督主题建模分析。J. Artif。 Intell。 res。 ，73，933–965，2022。 [83] Moon，R。Murphy，Y。Nakauchi，E。Prestes，B。RaoR.，R。Vinuesa和C.-M。 m orch。 机器人技术在实现联合国可持续发展目标中的作用 - 专家在2021 IEEE/RSJ IROS研讨会上的会议。 IEEE机器人。 Autom。 mag。 ，29，92–107，2022。 [84] R. Vinuesa，O。Lehmkuhl，A。Lozano-Dur´an和J. Rabault。 翅膀中的流量控制和通过深度加强学习发现新方法。 流体，7，62，2022。 [85] R. Vinuesa和S. Le Clainche。 用于复杂流的机器学习方法。 Energies，15，1513，2022。 [86] N. Tabatabaei，R。Vinuesa，R。Orléu和P. Schlatter。J. Artif。Intell。 res。 ，73，933–965，2022。 [83] Moon，R。Murphy，Y。Nakauchi，E。Prestes，B。RaoR.，R。Vinuesa和C.-M。 m orch。 机器人技术在实现联合国可持续发展目标中的作用 - 专家在2021 IEEE/RSJ IROS研讨会上的会议。 IEEE机器人。 Autom。 mag。 ，29，92–107，2022。 [84] R. Vinuesa，O。Lehmkuhl，A。Lozano-Dur´an和J. Rabault。 翅膀中的流量控制和通过深度加强学习发现新方法。 流体，7，62，2022。 [85] R. Vinuesa和S. Le Clainche。 用于复杂流的机器学习方法。 Energies，15，1513，2022。 [86] N. Tabatabaei，R。Vinuesa，R。Orléu和P. Schlatter。Intell。res。，73，933–965，2022。[83]Moon，R。Murphy，Y。Nakauchi，E。Prestes，B。RaoR.，R。Vinuesa和C.-M。 m orch。 机器人技术在实现联合国可持续发展目标中的作用 - 专家在2021 IEEE/RSJ IROS研讨会上的会议。 IEEE机器人。 Autom。 mag。 ，29，92–107，2022。 [84] R. Vinuesa，O。Lehmkuhl，A。Lozano-Dur´an和J. Rabault。 翅膀中的流量控制和通过深度加强学习发现新方法。 流体，7，62，2022。 [85] R. Vinuesa和S. Le Clainche。 用于复杂流的机器学习方法。 Energies，15，1513，2022。 [86] N. Tabatabaei，R。Vinuesa，R。Orléu和P. Schlatter。Moon，R。Murphy，Y。Nakauchi，E。Prestes，B。RaoR.，R。Vinuesa和C.-M。 m orch。机器人技术在实现联合国可持续发展目标中的作用 - 专家在2021 IEEE/RSJ IROS研讨会上的会议。IEEE机器人。Autom。 mag。 ，29，92–107，2022。 [84] R. Vinuesa，O。Lehmkuhl，A。Lozano-Dur´an和J. Rabault。 翅膀中的流量控制和通过深度加强学习发现新方法。 流体，7，62，2022。 [85] R. Vinuesa和S. Le Clainche。 用于复杂流的机器学习方法。 Energies，15，1513，2022。 [86] N. Tabatabaei，R。Vinuesa，R。Orléu和P. Schlatter。Autom。mag。，29，92–107，2022。[84] R. Vinuesa，O。Lehmkuhl，A。Lozano-Dur´an和J. Rabault。翅膀中的流量控制和通过深度加强学习发现新方法。流体，7，62，2022。[85] R. Vinuesa和S. Le Clainche。用于复杂流的机器学习方法。Energies，15，1513，2022。[86] N. Tabatabaei，R。Vinuesa，R。Orléu和P. Schlatter。在rans模拟中，边界层的湍流跳闸技术。流湍流。燃烧。，108，661–682，2022。[87] N. Tabatabaei，M。Hajipour，F。Mallor，R。Orloul - Orl u，R。Vinuesa和P. Schlatter。使用风洞测量值对NACA4412唤醒建模。流体，7，153，2022。[88] G. R. McPherson，B。Sirmacek和R. Vinuesa。质量灭绝事件的环境阈值。结果工程。，13，100342，2022。[89] D. Mamchur，J。Peksa，S。LeClainche和R. Vinuesa。用于非侵入对象检查的射线照相和新技术的应用和进步。传感器，22，2121，2022。[90] R. Raman，P。Singh，V。K. Singh，R。Vinuesa和P. Nedungadi。了解IEEE访问中出版物的文献计量模式。IEEE访问，10，35561–35577，2022。[91] M. Atzori，W。Kéopp，S。W. D. Chien，D。Massaro，F。Mallor，A。Peplinski，M。Rezaei，N。Jansson，S。Markidis，R。Vinuesa，E。Laure，P。Schlatter，P。Schlatter和T. Weinkauf。用paraview催化剂在NEK5000中大规模湍流模拟的原位可视化。J.超级计算。，78，3605–3620，2022。[92] D. Mamchur，J。Peksa，S。LeClainche和R. Vinuesa。对非侵害对象筛查技术的艺术状态分析。prz。elektrotech。，98，168–173，2022。[93] S. Singh Gill，R。Vinuesa，V。Balasubramanian和S. K. Ghosh。创新的软件系统，用于管理COVID-19大流行的影响。nat。软件。：实践。实验。，52，821–823，2022。[94] R. Vinuesa和B. Sirmacek。可解释的深度学习模型，以帮助实现可持续发展目标。马赫。Intell。 ，3，926，2021。 [95] L. Guastoni，A。Guemes，A。Ianiro，S。Decetti，P。Schlatter，H。Azizpour和R. Vinuesa。 卷积网络模型，以预测壁数量的壁湍流。 J.流体机械。 ，928，A27，2021。 [96] A. Guemes，S。Decetti，A。Ianiro，B。Sirmacek，H。Azizpour和R. Vinuesa。 从粗壁测量到湍流速度场，通过深度学习。 物理。 流体，33，075121，2021。Intell。，3，926，2021。[95] L. Guastoni，A。Guemes，A。Ianiro，S。Decetti，P。Schlatter，H。Azizpour和R. Vinuesa。卷积网络模型，以预测壁数量的壁湍流。J.流体机械。，928，A27，2021。[96] A. Guemes，S。Decetti，A。Ianiro，B。Sirmacek，H。Azizpour和R. Vinuesa。从粗壁测量到湍流速度场，通过深度学习。物理。流体，33，075121，2021。
引用出版版本（APA）：Thellufsen，J。Z.，Lund，H.，Sorknæs，P.，Nielsen，S.，Chang，M。和Mathiesen，B。V.（2023）。超越部门coupl
部门耦合和系统集成是从化石燃料到基于可再生能源的完全脱碳能系统的能量过渡中的关键概念。智能使用扇区耦合（例如在智能能源系统概念中表达的耦合）可容纳识别更节能和负担得起的绿色过渡。但是，这些好处在场景建模中通常并未完全识别，原因是并非所有能源系统分析工具都配备了这样做的简单原因。在这里，我们使用能量计划工具来复制欧盟基线和1.5个报告“所有人的干净星球”的技术场景，然后我们将其与欧洲的智能能源系统场景进行比较。由于其专注于扇区耦合，我们展示了这种智能的能源欧洲场景如何比其他方案更能有效，更实惠。
美国财政部发布了最终规则，该规则在外国出站投资中实施行政命令|出版物| Kirkland＆Ellis LLP
根据最终规则，某些类型的交易需要通知或禁止在美国或受控外国实体会在某些关键技术领域的外国人的活动中获得覆盖的外国人的利益。“美国人物”和“承保的外国人”是广泛的。例如，涵盖的外国人包括在中国，香港和澳门组织的实体，以及中国以外的实体，包括位于美国的子公司，这些实体是中国实体的子公司，或者从目标领域的中国子公司获得了可观的收入。制定了最终规则，以使美国人无法通过通过离岸资金或实体路由投资来避免应用最终规则。
引用出版版本（APA）：Maria Alonso-Valerdi，L.，Ibarra-Zarate，D.I.，Torres-Torres，A.S.
方法：声学疗法为：（1）耳鸣培训治疗（TRT），（2）听觉歧视疗法（ADT），（3）（3）富含声学环境（TEAE）和（4）双耳式疗法治疗（BBT）的治疗。此外，放松音乐也包括在内：耳鸣患者和健康的个体。为了实现这一目标，招募了103名参与者，有53％是女性，男性为47％。所有参与者用这些五个声音之一对所有参与者进行了8周的处理，此外，这些声音也根据其耳鸣的声学特征（如果应用）和听力损失进行了调节。它们是在声学疗法之前和之后对电脑电图进行监测的，并且估计了Aerps的哪些脑电图。通过检查这些AERP的曲线下的面积来评估声学疗法的声音效应。获得了两个参数：（1）幅度和（2）地形分布。
国际研究出版与评论杂志-IJRPR
一项关于Nagaradhya Ghrita Matra Basti和Yastimadhu Ghrita Matra Basti在Parikartika管理中DR。 Gowthami B，Soumya Jangamashetti博士，Geetanjali Hiremath博士，Lohit Kalal博士DR。 Gowthami B，Soumya Jangamashetti博士，Geetanjali Hiremath博士，Lohit Kalal博士