对诱导的,特定于频率的神经活动的经典分析通常在试验中平均带限制功率。 最近,已广泛理解的是,在个别试验中,β频段活性是作为瞬态爆发而不是振幅调节的振荡而发生的。 大多数Beta爆发研究将它们视为单一,并具有刻板印象的波形。 但是,我们表明爆发形状各不相同。 使用爆发产生的生物物理模型,我们证明了波形可变性是通过产生β爆发的突触驱动器的可变性来预测的。 然后,我们使用一种新颖的自适应爆发检测算法来识别基于操纵杆的到达任务中记录的人类MEG传感器数据的爆发,并应用主成分分析以爆发波形来定义一组维度或图案,以最能解释波形方差。 最后,我们证明了特定范围的波形图案的突发,生物物理模型未完全解释的波形基序,差异化有助于运动相关的β动力学。 感觉运动β爆发不是均匀的事件,并且可能反映了不同的计算过程。对诱导的,特定于频率的神经活动的经典分析通常在试验中平均带限制功率。最近,已广泛理解的是,在个别试验中,β频段活性是作为瞬态爆发而不是振幅调节的振荡而发生的。大多数Beta爆发研究将它们视为单一,并具有刻板印象的波形。但是,我们表明爆发形状各不相同。使用爆发产生的生物物理模型,我们证明了波形可变性是通过产生β爆发的突触驱动器的可变性来预测的。然后,我们使用一种新颖的自适应爆发检测算法来识别基于操纵杆的到达任务中记录的人类MEG传感器数据的爆发,并应用主成分分析以爆发波形来定义一组维度或图案,以最能解释波形方差。最后,我们证明了特定范围的波形图案的突发,生物物理模型未完全解释的波形基序,差异化有助于运动相关的β动力学。感觉运动β爆发不是均匀的事件,并且可能反映了不同的计算过程。
4您是否讨论了建模结果中潜在不确定性,可变性和错误的所有来源及其对定量结果和定性趋势的影响?您是否讨论了建模(和数值)输入的敏感性,例如材料属性,时间步长,域大小,神经网络体系结构等。它们是可变还是不确定的地方?
客户重视Delamag Mgo粉末的性能,突出了粉末一致性,活动和物理特性所产生的稳定基础。这种一致性使牙科技术人员可以减少配方中的可变性,从而更容易首次获得正确的混合,吨后!
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认知援助是关于在正确的时间提供正确的信息。可以提供的支持质量取决于对任务环境和操作员的认知过程的了解和了解。在甲板上,环境和任务动力学上,很难将试点行为和认知状态预测为环境的功能。对于此类复杂的任务,将需要非常广泛的模型来纳入所有可变性来源,以确定个人表现。此外,诸如飞机类型的经验之类的个体差异可以使人解释和预测个人表现非常具有挑战性。而不是对所有潜在可变性来源进行建模,而是需要更简单的模型来预测飞行员行为。这样的模型需要能够不断更新有关环境和任务动态的信息,以及实时的个体差异,以预测飞行员的个人帮助需求。实施这种认知援助能力的能力应从如何根据人类互动来实现的个人需求和行动来汲取灵感。
摘要 - 在本文中,我们研究了基于多层结构(ML)的创新卵子阈值开关选择器(OT)。多亏了物理化学分析和电特性,我们显示了如何通过每个单独的层化学计量,厚度和接口的工程来调整MLS的性质和结构。ge/n掺杂的MLS OT,从而揭示了Asepososed材料中存在的结构特征以及接口处的单个层之间的强相互作用。我们证明了通过共扩散技术实现的电气参数的可变性wrt标准OT的可变性,并且MLS OTS的高耐力能力高达2·10 9以上,具有稳定的Na泄漏电流。此外,我们还显示了GE-N键在400℃的OT热稳定性中发挥着重要作用,以及如何在ML OT中更容易调节它们。这些发展为通往新的OTS材料及其工程的道路铺平了道路,从而确保了高温稳定性和对电气表演的最佳调整。
摘要 - 与结构化环境相比,在非结构化环境中,行人和车辆的轨迹行为可能是不同的。在自动驾驶汽车的轨迹预测算法中,这些运动行为上的这些差异很有价值。但是,通常用作轨迹前词的基准的行人和车辆轨迹的可用数据集尚未根据其环境的性质进行分类。另一方面,为非结构化和结构化环境提供的定义相当合理,很难用来证明给定环境的类型。在本文中,我们根据几个提取的轨迹特征(例如平均速度和轨迹可变性)比较了不同的现有数据集。通过k-表示聚类和广义线性模型,我们提出了更定量的措施来区分两种不同类型的环境。我们的结果表明,轨迹可变性,停止分数和行人密度等特征在两种环境类型之间有所不同,可用于对现有数据集进行分类。
GAO发现,负责报告DHS时间的组件不会从相同的起点跟踪雇用时间,而是在其招聘时间的数据中实现广泛的可变性。例如,一旦收到申请,有些人就开始跟踪雇用时间,而另一些则在第一次宣布工作机会时会这样。组件从不同的起点轨道跟踪,因为有些使用开放的连续公告和大规模招聘模型有助于满足紧急招聘需求,包括优先位置。人事管理办公室(OPM)对联邦机构的指导允许采取不同的招聘方法。DHS向OPM报告了此部门范围的数据,但尚未透露在组件之间跟踪雇用时间的可变性。通过清楚地披露数据限制和与OPM报告时间时所作的相关假设,DHS可以提供有关它是否正在做出及时雇用决定的更透明,准确的信息。
每个PT回合的每个数据集报告结果的可变性,称为RSD%。每个符号对应于以m/m%(圆圈)或cp/cp%(三角形)表示的一个数据集。打开和封闭的符号分别指简单或具有挑战性的测试项目矩阵。
人类的认知和行为取决于大脑的功能连接,它们在各个个体之间差异很大。然而,功能性连接组是否以及如何受到限制的个人变异性体系结构在很大程度上未知。使用基于拖拉机和形态计量学的网络模型,我们观察到结构和功能连接器个体变异性的空间收敛性,异质缔合区域的变异性较高,而主要区域的变异性较低。我们证明了功能可变性是通过统一的结构可变性模式显着预测的,并且该预测遵循主要到异态分层轴,在原始区域的准确性较高,在异源区域中较低。我们将组级连接组的变异模式进一步分解为单个独特的贡献,并发现了与单个认知性状相关的结构功能对应。这些结果可以使我们对单个功能变化的结构基础的理解提高了我们的理解,并提出了将多模式连接组签名整合到认知和行为中各个差异的重要性。
