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多源遥感数据的潜力......
感谢我的两位论文导师 Pascal Allemand 和 Christophe Delacourt。感谢您信任我，为我投入时间，并为我提供完成这个项目的方法。感谢 Christophe 的热情、活力和自发性。感谢帕斯卡的冷静、专注、严谨和积极进取（“摇滚之心”）。我要热烈感谢帕特里克·莱德鲁。在这三年里，我受益于你们的动力、你们的能量、你们的支持和你们的地质知识。感谢 Herv´e Le Borgne，没有他我就会淹没在资料来源的独立性中。感谢您对我们的所有讨论、鼓励以及对本研究的参与。感谢奥利维尔·布尔乔亚在纳米比亚战场上陪伴我们。与您分享这次旅行，无论是为了深夜谈话还是为了我作为一名野外地质学家的学徒，我真的很高兴。感谢 Ondrej Sramek，他为约束下光谱混合物分析的编程做出了贡献。感谢您投入的时间、动力和兴趣。感谢托马斯·贝克对我们的研究和结果如此热情（感谢您通过烧烤向我们介绍了纳米比亚生活的一部分）。还要感谢 Serge Elmi 让我参与他在摩洛哥的测绘项目。
脑电图源定位
脑电图 (EEG) 已广泛用于脑功能研究，目前仍是如此。EEG 相较于其他神经成像方式具有优势。首先，它不仅直接对神经元的电活动进行成像，还具有更高的时间分辨率。此外，当前先进的技术能够从 EEG 数据中进行精确的数学计算和复杂的定位。使用这些先进技术进行 EEG 分析时，应考虑几个重要因素。首先，原始 EEG 数据包含生理或非生理伪影。因此，已经提出并开发了用于检测和去除这些伪影的预处理方法和算法。在分析预处理后的 EEG 时，需要解决正向和逆向问题，并且已经应用了几种提出的模型。为了解决正向问题，EEG 来源的源信息和矩阵参数至关重要。因此，需要一个精确的头部模型。相比之下，根据在有限数量的电极处测量的 EEG 反向计算出的电流源的可能组合是无限的，这指的是逆问题。逆问题可以通过基于解剖学和生理学假设对电流源的产生和传播设置限制来解决。因此，提出了偶极子源模型和分布式源模型等方法。源定位需要考虑许多因素，例如原始EEG数据的预处理、伪影去除、准确的头部模型和正向问题以及逆计算问题。本综述总结了应用于上述EEG源定位过程的方法和考虑因素。它还介绍了EEG源定位在癫痫和其他疾病以及脑功能研究中的应用，并讨论了未来的发展方向。
eeg源本地化
自从发现脑电图（EEG）以来，当人们希望脑电图提供“通向大脑的窗口”时，研究人员和临床医生试图在大脑中定位神经元活性，从而产生与EEG无创测量的头皮电位的头皮电位。1950年代的早期探索使用电场理论来从头皮电位分布中推断出当前偶极子在大脑中的位置和取向，从而触发了巨大的努力，以定量推断这些来源。最初，偶极拟合或偶极性定位是选择的方法，许多研究在实验和临床研究中使用了这种方法，并取得了显着的成功。后来，提出了新方法，该方法试图克服必须先验来解决资源数量的问题；这些方法被称为分离源成像技术。引入和增加的磁共振成像的可用性，使大脑和头部的详细逼真的解剖结合在源定位方法中，已大大提高了这种方法的精度。今天，脑电图（以及磁脑摄影或MEG）的来源定位已达到一致性和精确度，使这些方法可以放置在脑成像技术家族中。他们比其他成像方法具有的特殊优势是它们的高时间分辨率，这使活动的起源可以与大规模脑网络中的传播和信息流进行研究。本章概述了这些方法，并以几个示例说明了这些方法，从而将其重点放在癫痫和术前计划中的脑电图源成像，作为具有明显成熟的临床应用。
定向能源部门
阿尔伯克基（Albuquerque）是新墨西哥州的城市中心，在该国最多样化，最具创造力的人群之一中提供了完整的经济发展计划。Albuquerque是一个现代的中型城市，可以在全年愉快的气候下融合当代城市设施和崎and的户外活动，从而使生活平衡的生活变得容易。寻求扩大或转移到负担得起的，有弹性和业务友好的公司的公司将在阿尔伯克基找到自然的合身。一个城市每年有310天的阳光，进入户外活动，最少的交通流量，负担得起的住房以及一个协作的商业社区，Albuquerque提供了很高的投资回报率和支持工作服平衡的环境。平均23分钟的单向通勤，交通量更少，这意味着人们可以按时工作，与家人花更多的时间，而不是在路上。提供质量，较高且负担得起的住房，房价中位数为230,000美元，每月的生活费用平均每月为1,500美元。Albuquerque International Sunport距离城市的任何地方都有20分钟车程，可直飞20个主要地铁。没有飓风，龙卷风，地震或其他自然灾害破坏生命或业务，并且湿度低可为任何产品提供最佳的气候控制。
源-NC Eprocurement
搜索NC Epropurement供应商可以使用公共供应商搜索来定位供应商的申请。要使供应商用于NC Eprourement进行申请，供应商需要注册并有效以进行NC Eprocurement。可以使用NC EproCurement注册状态过滤器来定位当前活动的供应商。可以通过查看位于培训视频页面上的NCFS基本请求培训视频来找到有关公共供应商搜索的其他信息。
源能技术参考
概述 商业建筑使用不同的能源组合，包括电力、天然气、燃油、区域蒸汽等。为了评估这些建筑的能源性能，我们必须用一个共同的单位来表示这些不同类型的能源。源能是最公平的评估单位，可以对能源效率进行全面评估。您可能熟悉场地能源，即建筑物消耗的热量和电量，反映在公用事业账单中。场地能源可以以两种形式之一输送到设施。一次能源是燃烧以产生热量和电力的原始燃料，例如天然气或燃油。二次能源是由原始燃料产生的能源产品，例如从电网购买的电力或从区域蒸汽系统获得的热量。场地消耗的一次能源单位和二次能源单位不能直接比较，因为一个代表原始燃料，而另一个代表转化燃料。最终，建筑物需要热量和电力才能运行，而产生和输送这些热量和电力总是会带来损失。源能将建筑物的热量和电力需求追溯到原始燃料输入，从而计算任何损失并实现完整的热力学评估。下图总结了 Portfolio Manager 中用于转换为源能的比率。我们使用全国平均比率进行源能转换，以确保没有特定建筑物因其能源供应商的相对效率而获得奖励（或惩罚）。
可再生能源 - 源。pdf
单元 - I太阳辐射原理：新的和可再生能源的作用和潜力，太阳能的环境影响，太阳的物理学，太阳常数，太阳能，外星和陆地太阳辐射，倾斜表面上的太阳辐射，用于测量太阳能辐射的仪器和阳光照射的仪器。太阳能收集：平板和集中收集器，集中收集器的分类，方向和热分析，高级收集器。单元风能：来源和电势，水平和垂直轴风车，性能特征，Betz标准生物质量：生物转化的原理，厌氧/有氧消化，生物气体消化类型，气体产量的类型，气体产量，bio-gas for Bio-gas，for Bio-gas for for for for for cook cook cook cook cook cook，cocking cook，ic.c.c. c.c. c。发动机操作和经济方面。单元III地热能：资源，井类型，利用能量的方法，印度的潜力。海洋能量：OTEC，原理利用，OTEC植物的设置，热力学周期。潮汐和波能量：潜力和转换技术，迷你杂志发电厂及其经济学。单元IV太阳能存储和应用：不同的方法，明智的，潜热和分层存储，太阳池。太阳能应用 - 太阳能加热 /冷却技术，太阳蒸馏和干燥，光伏能量转换。单元V直接能量转换：需要DEC，限制，DEC原理和不同类型的能量转换。教科书：1。可再生能源资源，Tiwari和Ghosal/ Narosa，第二版（2008年），新德里MC Graw Hill Company。2。非惯性能源，G.D.RAI，第四版（2009年），Khanna Publishers，新德里。参考：1。可再生能源，Twidell＆Weir，第四版（2009年），塔塔·麦格劳·山（Tata McGraw Hill）教育私人有限公司，新德里。2。太阳能，S.P。Sukhatme，第三版（2010年），塔塔·麦格劳·希尔教育私人有限公司，新德里。
INGAAS量子点的量子效率和振荡器强度，用于电信中发出的单光子源O波段
我们基于时间分辨的光致发光光谱证明了实验结果，以确定INGAAS量子点（QDS）的振荡器强度和内部量子效率（IQE）。使用减少应变层，这些QD可用于制造电信O波段中发出的单光子源。通过确定在QD位置的光密度在QD的位置的变化下，在QD的位置确定辐射和非辐射衰减速率，以评估振荡器的强度和IQE。为此，我们对QD样品进行测量，以实现由受控的湿化学蚀刻过程实现的封顶层的不同厚度。从辐射和非辐射衰减速率的数字建模依赖于上限层厚度，我们确定长波长Ingaas QD的振荡器强度为24.6 6 3.2，高IQE（85 6 10）的高IQE（85 6 10）。
人类棋盘格和导航图像中单次试验表面脑电图和源的黎曼分类
自从发现 [1,2] 以来，EEG 已越来越多地应用于基础研究、临床研究和工业研究。针对每个领域，都陆续开发出了特定的工具。这些工具包括：(i) 利用微电极进行脑内记录 [3,4]，该方法可以识别 EEG 信号的神经元来源，并更好地理解 EEG 活动的生理机制；(ii) 大平均法，包括由重复事件 (视觉、听觉、体感……) 触发的一系列试验的平均值 [5]，该方法开启了诱发相关电位 (ERP) 领域的研究，最近包括 EEG 源发生器 [8–10] 在内的 EEG 动力学工具 [6,7] 丰富了这一研究领域； (iii) 将 EEG 用于神经反馈和脑机接口 (BCI) [ 11 , 12 ]。过去，这些领域及其相关工具是分开发展的，但计算资源和实验数据的日益普及推动了横向方法和方法论桥梁的发展。视觉诱发电位 (VEP) 是一种特殊的 ERP，从枕叶皮质记录的 EEG 信号中提取，可由不同类型的视觉刺激触发，从简单（如棋盘格）[ 13 ，第 14 页，15 ] 到更复杂的视觉刺激（如人脸、3D 或运动图像）[ 14 , 16 – 20 ]。VEP 是通过计算大量正在进行的 EEG 信号试验的总平均值获得的（见公式 1），从而产生精心设计且易于识别的电位，随后可用于更好地理解视觉输入的连续处理阶段。然而，这些诱发反应来自至少两种不同的机制，分别源自加法模型或振荡模型 [8, 21 – 24]。对于加法模型，诱发反应来自对感觉输入的自下而上的连续处理。这会产生特定序列的单相诱发成分峰，这些峰最初嵌入自发 EEG 背景中。后者 EEG 活动被视为噪声，并通过随后的平均排除。对于振荡模型，诱发电位可能是由于特定频带内正在进行的 EEG 节律的相位锁定所致。这种 EEG 相位重组可以通过试验间一致性 (ITC) 来测量，作为对外部刺激的反应。从根本上讲，只有当相关 EEG 功率没有同时变化（增加或减少）时，这种测量才有意义。在这种情况下，我们处于纯相位锁定状态，诱发反应仅归因于正在进行的 EEG 振荡的重组。例如，体感诱发电位的 N30 分量就是这种情况，其中 70% 的幅度归因于纯相位锁定 [ 25 ]。事实上，在大多数 ERP 研究中，会出现混合情况（功率变化和相位锁定），这使得基础和临床解释变得困难。另一个缺点是，在大多数诱发电位研究中，对一组受试者进行的是总体平均值。虽然总体平均值方法可以得到适当的统计数据[26]和关于基本或临床结果的实际结论，但它掩盖了从临床角度来看可能至关重要的个体特性。当诊断工具基于总体平均值诱发电位[27]时，这个问题尤其重要。同样，对总体平均值数据应用逆建模[10,28]可以非常有效地识别ERP发生器[19,29-31]，但不利于确定个体特征。面对这些缺点，