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World File Search System卡蒙
基于蒙脱石、精油等的涂层……
本研究旨在评估基于苋菜粉 (AF)、蒙脱石和三种精油（丁香、muña 和 matico）的涂层对延长微加工芒果保质期的效果。将芒果块分为四种不同的处理。T1-对照（未涂层芒果）、T2（0.3% w/v 的丁香）、T3（0.3% w/v 的 muña）和 T4（0.3% w/v 的 matico）。所有处理均含有 0.6% w/v 的苋菜粉和 0.02% w/v 的蒙脱石 (MMT)，并在 5°C 下保存 12 天。对每种处理评估了水活度 (Aw)、pH 值、总可溶性固体、酸度、重量损失、颜色、质地和抗菌活性。Matico 处理保持了 pH 值，并且芒果上的酵母和霉菌形成单位数量最低（3.47 log UFC g-1）。在贮藏最后一天，所有涂层处理均比对照组重量损失少，效果良好。马蒂科处理对芒果的保鲜效果更好。
克里斯托弗·P·哈蒙德
投资约 300 亿美元，创建首个半导体共同投资计划，为半导体行业引入新的融资模式；(ii) 与 Apollo 成立 110 亿美元的合资企业，涉及英特尔位于爱尔兰莱克斯利普的 Fab 34 半导体制造工厂；(iii) 与联华电子合作开发 12 纳米半导体工艺平台
伊萨卡
背景和目标：神经反馈 (NF) 是一种允许用户自我调节大脑活动模式的范例。它采用闭环脑机接口 (BCI) 系统实现，该系统实时分析用户的大脑活动并提供持续反馈。该范例具有极大的兴趣，因为它有可能成为治疗非退行性脑部疾病的非药物和非侵入性替代方法。然而，目前可用的 NF 框架有几个局限性，例如缺乏各种实时分析指标或过于简单的训练场景可能会对用户表现产生负面影响。为了克服这些限制，这项工作提出了 ITACA：一种用于设计、实施和评估 NF 训练范例的新型开源框架。方法：ITACA 的设计易于使用、灵活且具有吸引力。具体而言，ITACA 包括三种不同的游戏化训练场景，可选择五种大脑活动指标作为实时反馈。其中，基于功能连接和网络理论的新型指标脱颖而出。它与五种不同的计算机化版本的广泛认知评估测试相辅相成。为了验证所提出的框架，进行了计算效率分析和侧重于额叶内侧 θ 调制的 NF 训练协议。结果：效率分析证明，所有实施的指标都允许以最佳反馈更新率进行 NF 会话。此外，实施的 NF 协议产生了支持在 NF 研究中使用 ITACA 的结果。结论：ITACA 实施了多种功能来设计、开展和评估 NF 研究，目的是帮助研究人员扩展当前最先进的 NF 培训。
