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当地风轮廓的表征：随机森林...
摘要。在转子扫地面积的高度上进行准确的风速确定对于资源进行至关重要。ERA5数据与通过“测量，相关，预测”（MCP）方法结合使用短期测量，在这种情况下通常用于离岸应用。然而，ERA5由于其低分辨率而引起的限制位点特异性风速变化。为了解决这个问题，我们开发了随机的森林模型，将近地面风速扩展到200 m，重点关注北海的荷兰部分。基于在四个位置收集的公共2年浮动激光循环数据，15％的测试子集表明，在其余85％的现场风能中，在其余85％的森林模型中训练的随机森林模型在准确性，偏见，偏见和相关方面都超过了MCP经过MCP校正的ERA5风能。在没有转子高度测量值的情况下，该模型在200 km区域内训练有效地处理垂直延伸，尽管偏置增加。我们受区域训练的随机森林模型在捕获风速变化和局部效应方面表现出较高的精度，与校正的ERE5相比，AV的偏差低于5％，并且与测量值的偏差为20％。10分钟随机预测的风速捕获了功率谱的中尺度部分，其中ERE5显示出降解。对于稳定条件，与不稳定的条件相比，根平方平方误差和偏置分别大于12％和29％，这可以归因于稳定地层期间在较高高度处的去耦效应。我们的研究通过机器学习方法（特定的随机森林）强调了风资源评估的潜在增强。未来的研究可能会探索扩展较高高度的随机森林方法，从而使新一代的离岸风力涡轮机构成新一代，并通过跨国公司的跨国激光雷达网络在北海中唤醒群集，这取决于数据可用性。
埃塞俄比亚的绝对位势高度系统 - ERA
3.7 计算精度................................................................................................ 87 3.7.1 连续效应.................................................................................... 87 3.8 总结.............................................................................................................. 90 4 斯托克斯积分与 FFT 91 4.1 简介................................................................................................ 91 4.2 类斯托克斯积分变换...................................................................................... 93 4.3 确定性方法............................................................................................. 95 4.4 核属性............................................................................................. 96 4.5 随机方法............................................................................................. 98 4.5.1 重力功率谱与自相关函数............................................................. 99 4.6 随机重力模型与斯托克斯积分............................................................. 104 4.6.1 环平均重力的期望值 ) ( ψ g ∆ ............ 104 4.6.2 不同的4.6.3 内核的不同部分............................................................................... 108 4.7 在有限区域上计算的大地测量内核的傅里叶变换 108 4.8 总结.............................................................................................. 113 5 地球位势垂直参考系统 114 5.1 简介......................................................................................................... 114 5.2 地球位势计算原理.................................................................................... 116 5.3 水平测量......................................................................................................... 117 5.4 新高度系统......................................................................................................... 119 5.5 为什么我们需要物理高度系统？......................................................................... 121 5.6 我们如何绘制空间中的水平表面？ ................................................ 122 5.7 统一垂直参考系的标准............................................................... 124 5.7.1 潮汐系统............................................................................... 125 5.8 计算重力位能模型............................................................... 130 5.8.1 第一阶段重力场建模....................................................... 130 5.8.2 第二阶段向下延续与变换..................................................... 131 5.8.3 第三阶段向上延续与恢复重力位能.................................... 132 5.9 EGM08 与航空重力及 SRTM 改正值的比较.................................... 132 5.10 与水准测量的比较.................................................................... 139 5.11 结论................................................................................................ 144 6 讨论 145 6.1 垂直参考系统............................................................................... 145 6.2 计算概述............................................................................................... 147 6.3 空间域重力预处理....................................................................... 148 6.3.1 地形重力处理....................................................................... 149 6.3.2 重力模型验证和确认.................................................... 150 6.4 谱域重力处理.................................................................................... 152 6.5 斯托克斯积分的局部化.................................................................................... 154 6.6 未来工作.................................................................................................... 156 几何地形的重力模型.................................................................... 158 参考文献 159
脑电图与任务参与度和心理负荷的相关性...
简介：在操作环境中持续监控任务参与度和心理工作量水平的能力可以显著提高军事和工业环境中的绩效、生产力和安全性。本研究确定了使用脑电图 (EEG) 参与度和工作量指标进行操作监控的可行性，这些指标是在执行认知测试期间不引人注意地获取并量化的。方法：在一个或多个任务期间，使用无线传感器耳机 (F3-F4、C3-C4、Cz-POz、F3-Cz、Fz-C3、Fz-POz) 从 80 名健康参与者的受试者那里获取脑电图，这些任务包括：多级正向/反向数字跨度、网格回忆、轨迹和心理加法、20 分钟警觉和图像/言语学习和记忆测试。使用从 EEG 功率谱（1-40Hz 的 1-Hz 区间）得出的模型选择变量的二次和线性判别函数分析，计算了每 1 秒 EEG 的参与度和工作量指标。结果：在受试者中，在 20 分钟警觉性测试中，参与度下降，但工作量没有下降。与识别/回忆期相比，在语言和图像学习与记忆的编码期间，参与度和工作量显着增加。在正向和反向数字跨度、网格回忆和心理加法测试中，随着难度水平的增加，工作量线性增加，但参与度没有增加。EEG 测量与主观和客观绩效指标相关。讨论：这些数据表明 EEG 参与度反映了信息收集、视觉扫描和持续注意力。EEG 工作负荷会随着工作记忆负荷的增加而增加，并且在解决问题、整合信息、分析推理过程中也会增加，并且可能更能反映执行功能。以秒为单位检查 EEG 会发现，与特定任务事件相结合时，工作负荷和参与度水平之间存在关联，这提供了初步证据，表明以秒为单位的分类反映了任务绩效的参数。
富勒烯受体有机太阳能电池
背景：脑电图（EEG）越来越多地用于监测全身麻醉的深度，但是大麻醉监测的EEG数据很少被重复用于研究。在这里，我们探索了从一般麻醉中重新利用脑电图监测，用于使用机器学习进行大脑年龄建模。我们假设在全身麻醉期间从脑电图估算的大脑年龄与围手术期风险有关。方法：我们在稳定的丙泊酚或稳定的丙烷麻醉下重新分析了323例患者的四局EEG，以研究四个EEG特征（EEG功率的95％（95％EEG功率<8 E 13 Hz）的年龄预测：总功率，Alpha频段，Alpha频段，Alpha band Power（8 E 13 Hz），Power Spectrum和Spatial spatial和Spatsial spatsial sy fromeny confurears和Spats spats spatsial sy频率。我们在丙泊酚麻醉期间由健康参考组（ASA 1或2）的EEG构建了年龄预测模型。尽管所有签名都是信息丰富的，但最先进的年龄预测性能通过沿整个功率谱的电极进行解析（平均绝对误差¼8.2岁； R2¼0.65）来解锁。结果：ASA 1或2例患者的临床探索表明，脑年龄与术中爆发抑制正相关，这是全身麻醉并发症的危险因素。令人惊讶的是，大脑年龄与较高的ASA分数患者的爆发抑制作用，表明隐藏的混杂因素。次级分析表明，与年龄相关的脑电图特征是丙泊酚麻醉的特异性，这是通过有限的模型概括对用sevo lureane维持的麻醉的。结论：尽管全身麻醉的脑电图可能实现最新的年龄预测，但麻醉药物之间的差异会影响脑时代模型的有效性和有效性。为了释放脑电图监测临床研究的休眠潜力，至关重要的是，具有精确记录药物剂量的异质种群的较大数据集至关重要。
用于闭环刺激和记录自由移动人体中单个神经元和局部场电位活动的可穿戴平台
图 1. Neuro-stack 平台。a、用于单神经元和局部场电位 (LFP) 记录以及闭环可编程锁相 (PLS) 刺激的 Neuro-stack 和基于 GUI 的平板电脑。平板电脑可以选择记录和刺激通道、采样率、单极/双极记录和其他参数。显示的是封装（左）和未封装（右）版本。b、Neuro-stack 由三个堆叠层组成：1）通信 (Comm)、2) 数字和 3) 模拟。展示的是印刷电路板 (PCB，尺寸 = 90×60 mm 2 ) 和 5×2 引脚（8 个通道、1 个参考和 1 个接地，共 10 个引脚）Omnetics 探头连接器，可连接微电极（仅连接顶部模拟层）。请注意，每个模拟层最多接收两个 Omnetics 连接器，以通过一个探头连接最多 4 个电极。显示了每层的高级框图（右）。通信层包含一个 FPGA（现场可编程门阵列），用于介导外部软件和集成电路 (IC) 芯片之间的命令和数据传输（通过 USB）。数字层包含 PLS IC。模拟层包含用于感测（Sense IC）和刺激（Stim IC）的芯片。显示三个模拟层以允许记录 192 个通道（64 x 3 层）。串行外围设备接口 (SPI) 用于 FPGA 与 Sense 和 Stim IC 的通信，移位寄存器用于 FPGA 与 PLS 和 Spike IC 的通信。c，神经堆栈连接到佩戴眼动追踪系统的参与者的微电极。d，显示用于宏电极的 10 针防触摸跳线和用于微电极记录的 10 针连接器（例如 Adtech）。e，使用临床监测系统（Nihon Kohden，灰色）和神经堆栈（黑色）同时记录的示例数据显示信号相似。 f，数据（e）中功率谱图示例，显示一致的活动模式。使用对数刻度显示频率（0.1-32 Hz）。g，数据（e）中归一化功率谱密度（PSD）图示例。
用于闭环刺激和记录自由移动人体中单个神经元和局部场电位活动的可穿戴平台
图 1. Neuro-stack 平台。a、用于单神经元和局部场电位 (LFP) 记录以及闭环可编程锁相 (PLS) 刺激的 Neuro-stack 和基于 GUI 的平板电脑。平板电脑可以选择记录和刺激通道、采样率、单极/双极记录和其他参数。显示的是封装（左）和未封装（右）版本。b、Neuro-stack 由三个堆叠层组成：1）通信 (Comm)、2) 数字和 3) 模拟。展示的是印刷电路板 (PCB，尺寸 = 90×60 mm 2 ) 和 5×2 引脚（8 个通道、1 个参考和 1 个接地，共 10 个引脚）Omnetics 探头连接器，可连接微电极（仅连接顶部模拟层）。请注意，每个模拟层最多接收两个 Omnetics 连接器，以通过一个探头连接最多 4 个电极。显示了每层的高级框图（右）。通信层包含一个 FPGA（现场可编程门阵列），用于介导外部软件和集成电路 (IC) 芯片之间的命令和数据传输（通过 USB）。数字层包含 PLS IC。模拟层包含用于感测（Sense IC）和刺激（Stim IC）的芯片。显示三个模拟层以允许记录 192 个通道（64 x 3 层）。串行外围设备接口 (SPI) 用于 FPGA 与 Sense 和 Stim IC 的通信，移位寄存器用于 FPGA 与 PLS 和 Spike IC 的通信。c，神经堆栈连接到佩戴眼动追踪系统的参与者的微电极。d，显示用于宏电极的 10 针防触摸跳线和用于微电极记录的 10 针连接器（例如 Adtech）。e，使用临床监测系统（Nihon Kohden，灰色）和神经堆栈（黑色）同时记录的示例数据显示信号相似。 f，数据（e）中功率谱图示例，显示一致的活动模式。使用对数刻度显示频率（0.1-32 Hz）。g，数据（e）中归一化功率谱密度（PSD）图示例。
重新利用脑电图监测用于建立脑老化生物标志物的一般麻醉：探索性研究
背景：脑电图（EEG）越来越多地用于监测全身麻醉的深度，但是大麻醉监测的EEG数据很少被重复用于研究。在这里，我们探索了从一般麻醉中重新利用脑电图监测，用于使用机器学习进行大脑年龄建模。我们假设在全身麻醉期间从脑电图估算的大脑年龄与围手术期风险有关。方法：我们在稳定的丙泊酚或稳定的丙烷麻醉下重新分析了323例患者的四局EEG，以研究四个EEG特征（EEG功率的95％（95％EEG功率<8 E 13 Hz）的年龄预测：总功率，Alpha频段，Alpha频段，Alpha band Power（8 E 13 Hz），Power Spectrum和Spatial spatial和Spatsial spatsial sy fromeny confurears和Spats spats spatsial sy频率。我们在丙泊酚麻醉期间由健康参考组（ASA 1或2）的EEG构建了年龄预测模型。尽管所有签名都是信息丰富的，但最先进的年龄预测性能通过沿整个功率谱的电极进行解析（平均绝对误差¼8.2岁； R2¼0.65）来解锁。结果：ASA 1或2例患者的临床探索表明，脑年龄与术中爆发抑制正相关，这是全身麻醉并发症的危险因素。令人惊讶的是，大脑年龄与较高的ASA分数患者的爆发抑制作用，表明隐藏的混杂因素。次级分析表明，与年龄相关的脑电图特征是丙泊酚麻醉的特异性，这是通过有限的模型概括对用sevo lureane维持的麻醉的。结论：尽管全身麻醉的脑电图可能实现最新的年龄预测，但麻醉药物之间的差异会影响脑时代模型的有效性和有效性。为了释放脑电图监测临床研究的休眠潜力，至关重要的是，具有精确记录药物剂量的异质种群的较大数据集至关重要。
电生理学和神经影像学研究——意识障碍中的静息状态和感觉刺激：综述
严重的脑损伤可能导致意识障碍 (DOC)，如昏迷、植物人状态 (VS)、微意识状态 (MCS) 或闭锁综合征 (LIS)。迄今为止，DOC 的诊断仅依赖于临床评估或主观评分系统（如格拉斯哥昏迷量表），这些系统无法检测到细微的变化，从而导致诊断错误。DOC 患者的误诊率高且无法预测意识的恢复，引起了人们对意识评估的极大研究兴趣。研究人员已经探索了使用各种刺激和神经成像技术来改善诊断。在本文中，我们介绍了静息状态和感官刺激方法的重要发现，并重点介绍了在意识评估中被证明有效的刺激。我们首先根据 (a) 应用/不使用刺激（即感觉刺激/基于静息状态）、(b) 所用刺激类型（即听觉、视觉、触觉、嗅觉或心理意象）、(c) 所用电生理信号（EEG/ERP、fMRI、PET、EMG、SCL 或 ECG）来回顾文献。在感觉刺激方法中，听觉刺激已被广泛使用，因为它对这些患者来说更容易进行。嗅觉和触觉刺激的探索较少，需要进一步研究。情绪刺激，如受试者自己的名字或熟悉声音的叙述或受试者自己的面部/家庭照片或音乐，会引起比中性刺激更强烈的反应。基于静息状态分析的研究采用了复杂性、功率谱特征、熵和功能连接模式等措施来区分 VS 和 MCS 患者。静息状态脑电图和 fMRI 是最先进的技术，在预测昏迷患者的恢复方面具有巨大的潜力。此外，基于 EMG 和心理意象的研究试图从 VS 患者那里获得意志反应，从而可以检测他们的命令执行能力。这可能为与这些患者沟通提供有效的手段。最近的研究采用了 fMRI 和 PET 来了解与心理意象相对应的大脑激活模式。这篇综述促进了我们对用于诊断 DOC 患者的技术的了解，并试图为未来的研究提供思路。
幻影研究
目的：本研究旨在比较精确 IQ 引擎 (PIQE) 和高级智能 Clear-IQ 引擎 (AiCE) 算法在心脏计算机断层扫描 (CT) 协议中根据剂量水平对图像质量的性能。材料和方法：使用 CT ACR 464 幻影在三个剂量水平（体积 CT 剂量指数：7.1/5.2/3.1 mGy）下使用前瞻性心脏 CT 协议进行采集。使用 AiCE 和 PIQE 的三个级别（轻度、标准和强）重建原始数据。计算了骨骼和丙烯酸插入物的噪声功率谱 (NPS) 和基于任务的传递函数 (TTF)。计算可检测性指数 (d ') 来模拟冠状动脉腔 (350 Houns 场单位和 4 毫米直径) 和非钙化斑块 (40 Houns 场单位和 2 毫米直径) 的可检测性。结果：PIQE 的噪声幅度值低于 AiCE (轻度为 13.4 § 6.0 [标准差 (SD)] %、标准为 -20.4 § 4.0 [SD] % 和强度为 -32.6 § 2.6 [SD] %)。PIQE 的平均 NPS 空间频率比 AiCE 向更高频率移动 (轻度为 21.9 § 3.5 [SD] %、标准为 20.1 § 3.0 [SD] % 和强度为 12.5 § 3.5 [SD] %)。对于丙烯酸插入物，PIQE 的 TTF 值在 50% (f 50 ) 值下比 AiCE 移向更高频率，但对于骨插入物，发现 f 50 值接近。无论剂量和 DLR 水平如何，两种模拟心脏病变的 d ' 值在 PIQE 中都高于在 AiCE 中。对于模拟冠状动脉腔，所有剂量水平的轻度 d ' 值平均好 35.1 § 9.3 (SD) %，标准剂量水平好 43.2 § 5.0 (SD) %，强剂量水平好 62.6 § 1.2 (SD) %。结论：与 AiCE 相比，PIQE 降低了噪音，提高了模拟心脏病变的空间分辨率、噪音纹理和可检测性。PIQE 似乎在心脏 CT 采集中具有更大的减少剂量的潜力。© 2023 Société française de radiologie。由 Elsevier Masson SAS 出版。保留所有权利。
神经影像 - Eric Rawls
分形是在不同尺度上重复的自相似图案，其复杂性用 0（一个点）和 2（一个填充平面）之间的分数欧几里得维数 D 表示。美国画家杰克逊·波洛克 (JP) 的滴画本质上是分形，波洛克最著名的作品属于高维（~1.7）类别。这意味着人们更喜欢更复杂的分形图案，但一些研究表明人们更喜欢低维分形。此外，研究表明顶叶和额叶大脑活动跟踪分形图案的复杂性，但之前的研究根据分形维数人为地对分形进行分类，而不是将分形维数视为参数变化的值。我们使用从 JP 艺术品中提取的白色层作为刺激，并构建统计匹配的二维随机康托集作为控制刺激。当参与者观看 JP 和匹配的随机 Cantor 分形图案时，我们记录了脑电图 (EEG)。然后，参与者对每种图案的主观偏好进行评分。我们使用单次试验分析构建了将主观偏好与分形维数 D 相关联的受试者内模型，以及将 D 和主观偏好与单次试验 EEG 功率谱相关联。结果表明，对于 JP 和 Cantor 刺激，参与者更喜欢高 D 图像。功率谱分析表明，对于艺术分形图像，顶叶 alpha 和 beta 功率以参数方式跟踪分形图案的复杂性，而对于匹配的数学分形，顶叶功率以参数方式跟踪一系列频率内图案的复杂性，但在 alpha 波段最为显著。此外，顶叶 alpha 功率以参数方式跟踪对艺术和匹配的 Cantor 图案的审美偏好。总体而言，我们的结果表明，对艺术和计算机生成的分形图像的复杂性的感知反映在顶叶 - 枕叶的 α 和 β 活动中，而对复杂刺激的偏好的神经基础则反映在顶叶 α 带活动中。