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Circadiana使用曲唑酮和丙咪嗪的脑电图中的健康受试者
通过睡眠倾向测试（SPT研究了抗抑郁药曲唑酮和丙咪嗪对昼夜节律的影响；由35分钟的EEG记录在09：00，11：00，11：00，11：00，13：00，13：00，15：00，15：00，17：00，17：00）检查了睡眠潜伏期。受试者是11名健康的男性志愿者（平均年龄为23.6岁）。药物每天使用不活动的安慰剂作为对照，每天对单盲试验进行4次药物。药物的剂量为曲唑酮50-100毫克，丙咪嗪20-40毫克。我们讨论了使用相同的药物和剂量与大多数相同受试者的相同药物和剂量进行的循环节奏（涉及先前的polysomnograhy psg）研究。结果，SPT的平均睡眠潜伏期在09：00（p <0.1）（安慰剂）中最短，在11：00 p <0.05时，曲唑酮和13：00（在13：00）（没有显着）使用丙氨酸胺给药。这些结果表明两种药物都不会影响嗜睡。他们在白天（一天的节奏）上影响了昼夜节律。他们推迟了一天的节奏。一天节奏的延迟是由于曲唑酮造成的，不仅是由Trazodon给药本身引起的，而且还引起了前一天晚上PSG研究中获得的慢波睡眠的增加。和日节律延迟是由于丙咪嗪引起的，并且可能不仅是由丙咪嗪的给药本身引起的，而且还由慢波睡眠和REM睡眠的百分比降低，以及前一天晚上PSG研究中获得的REM潜伏期的增加。因此，我们得出的结论是，没有药物影响嗜睡的趋势，但确实影响了健康受试者的节奏。
开发可以轻松执行医学级脑电图测量的设备...
家庭脑电图服务的图像1。对患者的家庭脑电图测量的解释2。返回家中的患者带回家eeg设备3.检查如何使用患者检查如何使用随附的视频手册4。家庭EEG测量患者和家庭成员亲自安装设备并在家中测量脑电波（1-7天），并诊断为他们的大脑波（1-7天）。
《AI哲学地图》【总览上篇】哲学对人工智能的15点批判
（关键词） * 出现的一切都是现象学的问题领域；意识的叠加 * 解释学方法与动力系统非常相似 * 瓦雷拉在他的论文中特别谈到了胡塞尔的时间理论，这与循环网络颇有关联 * 德雷福斯对人工智能的批判非常著名，他借鉴了胡塞尔的现象学分析，指出人工智能的主要弱点是没有程序使用“期望” * 可以说，胡塞尔在纯逻辑的基础上创造了人工智能的大部分思想 * 甚至明斯基的框架理论也是胡塞尔很早就提出的，胡塞尔本人也已经意识到了它的局限性 * 现象学越来越深入地渗透到日常世界，与世界建立更紧密的关系，创造一种与世界同步的关系 * 如果你从感觉运动的最底层开始，换句话说，它就变得和现象学所想的一样了 * 威廉·詹姆斯的理论非常像一个动力系统* 主动推理是试图将世界重塑为你想要的样子的行为。 * 当预测错误发生时，为了将错误最小化，自上而下的预测和自下而上的错误信号会反复相互作用，从而改变信念（内部状态）。 * 动态系统是确定性的，但通过在其中引入概率，可以将力量融入思维过程。 * 系统不是通过因果关系创建的，而是通过中介创建的。 * 与其通过逻辑连接事物，不如以稍微更灵活的形式创建人工智能。 * Tanabe 将中介定义为“通过切割连接”。 * 较高层与意识相关的部分处于缓慢的规模，而较低层的运动模式等则是快速的模式。 * 记忆是在很长一段时间内沉积的。 * 意识诞生于失去。 * 重新发现和同情哲学，而不是援引它，是工程与哲学并驾齐驱的研究风格之一。
CRISPR-CAS9筛查：一种进步药物发现的有力方法...
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标量波计算的未来
随着技术继续以惊人的速度发展，计算的未来正在呈现令人兴奋的新维度。该领域最有前途和最有趣的新兴技术之一是标量波，这一概念挑战了传统的计算范式。标量波具有革命性计算、通信和各种其他应用的潜力，因为它具有即时数据传输、降低能耗和抗电磁干扰等优势。在本文中，我们将探索标量波的世界，并深入探讨其重塑计算未来的潜力。标量波，也称为纵波，是一种电磁波，在几个基本方面与传统的横波不同。横波沿垂直于其运动的方向振荡，而标量波沿其传播方向振荡。这一独特特性使它们与众不同，并提供了大量应用和优势。标量波最早由著名科学家詹姆斯·克拉克·麦克斯韦于 19 世纪中叶提出，但直到 19 世纪末 20 世纪初尼古拉·特斯拉的发现，标量波才开始受到重视。特斯拉对非赫兹波（即不受光速限制的波）的概念很感兴趣，他相信标量波可以提供革命性的可能性。然而，他的工作在很大程度上仍然不为人知，直到最近几年，这一概念才开始受到关注 [1]。
基于小波的特征提取及SVM分类
Pradesh) 摘要 本文探讨了使用小波变换技术在运动想象 (MI) 任务中对 EEG 信号进行特征提取和分类，重点关注事件相关去同步 (ERD) 和事件相关同步 (ERS) 现象。该研究强调了离散小波变换 (DWT) 相对于连续小波变换 (CWT) 的有效性，因为它在处理时间上更高效，并且能够紧凑地表示信号。根据能量压缩特性和捕获与 MI 相关的信号特征的能力对各种小波函数进行了评估，包括 Daubechies 和双正交小波。选择在近似带中表现出最高能量集中的小波进行进一步分析。使用这些选定的小波从 EEG 信号中提取特征，并使用统计和 (HoS) 度量（例如均值、方差、偏度和峰度）进行表征。然后使用这些特征来训练具有不同核函数的支持向量机 (SVM) 分类器。分类结果显示，小波 J db10 和 J bior6.8 的准确率最高，表明它们最适合 MI 任务中的 EEG 信号分析。研究结果表明，优化的小波特征提取与先进的机器学习技术相结合，具有提高脑机接口 (BCI) 系统分类性能的潜力。
波鸿大学机械学院 ...
• 提高化学能存储和碳基原料领域的学科和方法能力 • 熟悉化学能存储和碳基原料领域的最新发展和技术原理 • 比较不同的化学能存储概念和碳基原料，并评估这些概念在流程链分析中的适用性，并考虑工艺技术方面和应用 • 评估和讨论化学能存储和碳基原料的热力学和动力学方面 • 解释、估计和计算存储技术和概念的潜力、能量密度和效率
卡波圣路易斯公司
兹证明 Morgan Thermal Ceramics 的环境管理体系已获得 Carbo San Luis SA Planta San Luis 的认证：Calle 106 entre 6 y 8, Parque Industrial Sur, (5700) San Luis, Provincia de San Luis, Argentina & Talcahuano 736, 4° Piso, C1013AAP Buenos Aires, Argentina，且仅作为符合 ISO 14001:2015 要求的有效企业认证的一部分。注册范围与圣路易斯工厂设计、开发、生产和供应绝缘、不定形基本和非基本、预制和压制耐火产品及陶瓷纤维有关的环境管理体系，由布宜诺斯艾利斯销售办事处提供支持。