绘画、照片或计算机屏幕所呈现的图像空间与现实世界中体验到的视觉空间之间的一个本质区别在于,观察者在后者中有一个确定的位置,因此拥有关于物体距离和方向的有效信息,而在前者中则没有。因此,自我中心信息在视觉空间中应该更可靠,而他心信息在图像空间中应该更可靠。大多数研究都依赖于图像表征(计算机屏幕上的图像),因此尚不清楚相同的编码机制是否适用于视觉空间。使用虚拟现实中的记忆引导伸手任务,我们研究了视觉空间(虚拟现实中的桌子上)和图像空间(虚拟现实中桌子上的显示器上)中的他心编码。我们的结果表明,大脑使用他心信息来表征图像空间和视觉空间中的物体。与我们的假设相反,在控制了视网膜刺激大小、混杂的异心线索和呈现深度差异后,异心线索在视觉空间中的影响比在图画空间中更大。我们讨论了视觉空间中异心编码比在图画空间中更强的可能原因。
摘要:已经进行了开放式Z扫描测量,以分别研究800 nm和1030 nm波长的三个光子(3 pa)和四光子吸收(4 PA)系数,并在一致和stoichiomempricmetricmempric niobate中(CLN,SLN,SLN),与不同的Concen-Concen-concen-concen-trations一起使用。两个波长的激光脉冲持续时间为40 fs和190 fs。晶体内部的峰强度在约110至550 GW/cm 2之间变化。使用理论模型评估了3 PA和4 PA系数,结果表明它们的最小值位于MG掺杂水平或周围,与抑制CLN和SLN的光差异相对应。此结果可以归因于晶体缺陷对3 PA和4 PA过程的贡献。此外,在1030 nm处的4 pa在相同的强度水平下在800 nm处表现出比3 pa更大的非线性吸收。讨论了这种意外行为的可能原因。总体而言,比较这些晶体的3 pa和4 pA值将使选择LN晶体的最佳组成,以进行有效的THZ产生以及其他需要高泵强度的非线性光学过程。
摘要:多年来,研究人员一直在努力开发最有效的方法来对抗肺癌,肺癌是全球男性和女性中癌症相关死亡人数最多的疾病。几乎所有非小细胞肺癌 (NSCLC) 类型的最先进的治疗方法包括免疫检查点抑制剂 (ICI) 免疫疗法,主要是抗程序性死亡 1/抗程序性死亡配体 1 单克隆抗体 (抗 PD-1/PD-L1 mAb) 的单一疗法或与其他策略联合使用。尽管取得了重大进展,但在大多数情况下无法实现长期生存,因此人们不断寻求新的解决方案。肿瘤学家提出的问题之一是 ICI 对分子驱动变异患者的疗效,尤其是当使用分子靶向疗法的可能性已经耗尽时(例如由于对酪氨酸激酶抑制剂产生耐药性)。有研究正在调查这个问题,但描述仍然很少。免疫疗法失败的可能原因之一是具有一个驱动突变的肿瘤免疫原性低。然而,在某些情况下,这种疗法是有效的,需要更多的研究来确定具有致癌驱动异常的 NSCLC 患者的治疗。本文旨在回顾这方面的最新发现。
关于孔掺杂高t c酸奶的少数无可争议的事实之一是它们的超导间隙δ具有D波对称性。根据“肮脏” D -Wave BCS理论,即使是结构性(非磁性)疾病也可以抑制δ,过渡温度t c和超级流体密度ρs。后者受障碍影响的程度取决于散射的性质。相比之下,T C仅对总弹性散射速率(根据剩余电阻率ρ0估计)敏感,应遵循Abrikosov-Gor的KOV搭配配对配方。在这里,我们报告了一组BI2201单晶在ρ0中的较大变化的T C的显着鲁棒性。我们还对LSCO家族进行了近期和历史数据的扩展数据,这些数据挑战了Dirty D波理论的关键预测。我们讨论了这些差异的可能原因,并认为我们不了解丘比特的疾病的本质,或者肮脏的D-波浪场景不是一个合适的框架。最后,我们提出了一种替代性(非BC)场景,该场景可能解释了以下事实:TL2201中的超导圆顶延伸到BI2201和LSCO中的范围,并提出了测试这种情况有效性的方法。
摘要 —驾驶是一项需要高度警觉的活动。注意力不足、感知不完善、信息处理不充分和唤醒程度不佳都是导致人类表现不佳的可能原因。了解这些原因并实施有效的补救措施对于提高交通安全和改善驾驶员健康至关重要。为此,我们使用深度学习算法在模拟环境中检测专业卡车司机的唤醒水平,即唤醒不足、正常和过度唤醒。通过腕戴设备收集 11 名参与者的生理信号。我们根据主观的嗜睡测量和压力刺激分数,提出了一种经济有效的唤醒真实值生成方案。在这个数据集上,我们评估了一系列深度神经网络模型,用于表示学习作为手工特征提取的替代方案。我们的结果表明,在原始生理信号(如心率、皮肤电导率和皮肤温度)上训练的 7 层卷积神经网络优于基线神经网络和去噪自动编码器模型,加权 F 值分别为 0.82 vs. 0.75,Kappa 分别为 0.64 vs. 0.53。提出的卷积模型不仅改善了整体结果,而且还提高了数据集中每个驾驶员的检测率,这是通过留一交叉验证确定的。索引术语 — 唤醒检测、深度学习
第 1 章 简介 1.1 调查过程 事故调查是一个系统的过程,在此过程中,对不良事件的所有可能原因进行评估和消除,直到确定与该调查相关的其余原因。此外,在调查过程中,如果发现不属于此次事故的其他缺陷,调查组应记录这些缺陷并将这些信息提供给相关部门,即使这些信息可能不会成为官方调查报告的一部分。虽然许多事故看起来与其他事故相似,但这可能会产生误导。因此,调查人员必须保持开放的心态,以免只关注一个方面而忽略另一个方面。由于事故很少发生,调查人员必须抓住一切机会接受航空公司、军方、飞机制造商和其他事故调查人员的培训,以保持最新状态并获得最佳调查方法。许多大型航空公司和飞机制造商已经建立了事故调查资源,应咨询这些资源以支持定期培训。航空公司和机场会定期进行应急演习,这也为事故调查人员提供了利用这些情景进行培训的机会。如果发生实际事故或严重事件,这些关系将有助于调查人员有效地确定原因。事故调查包括三个阶段(见图 1.1):a) 数据收集,b) 数据分析,c) 调查结果呈现。
简单。1935 年 10 月 30 日,情况发生了变化。一架 299 型飞机(后来被指定为 B-17)在起飞后不久坠毁,原因是飞行员未能释放新的方向舵和升降舵锁定装置(Schultz,2012 年)。此后,检查单成为飞机的标准配置,但随着飞机变得越来越复杂,越来越多的检查单错误浮出水面。联邦航空管理局 (FAA) (1995) 使用国家运输安全委员会 (NTSB) 的数据,发现检查单使用不当是 1978 年至 1990 年间 37 起重大事故的可能原因或促成因素。此外,FAA 的安全分析部门在同一项研究中得出结论,1983 年至 1993 年间,279 起涉及检查单错误的事故导致 215 人死亡,260 多人受伤。航班起飞前或起飞阶段发生的与检查表相关的事故比例最高(FAA,1995 年)。NTSB 事故报告证实了 1987 年西北航空 255 号航班和 1989 年达美航空 1141 号航班的此类错误。检查表错误事故示例。两起航空公司事故,西北航空 255 号航班,
基于非富勒烯受体的有机太阳能电池(NFA-OSC)现在正朝着 20% 的能量转换效率的里程碑迈进。为实现这一目标,最小化所有损耗通道(包括非辐射光电压损耗)似乎是必要的。在很大程度上,非辐射复合被认为是材料固有的特性,这是由于振动引起的电荷转移 (CT) 状态的衰减或它们向三重态激子的反向电子转移。本文表明,使用一种具有 2,2,6,6-四甲基哌啶-1-氧基侧基的新型共轭硝基自由基聚合物 (GDTA) 作为添加剂可以提高基于不同活性层材料的 NFA-OSC 的光伏性能。添加 GDTA 后,开路电压 (V OC )、填充因子 (FF) 和短路电流密度 (J SC ) 同时改善。该方法应用于多种材料系统,包括最先进的供体/受体对,其性能从 15.8% 提高到 17.6%(对于 PM6:Y6)并从 17.5% 提高到 18.3%(对于 PM6:BTP-eC9)。然后,讨论了观察到的改进背后的可能原因。结果表明 CT 状态被抑制为三重态激子损失通道。这项工作提出了一种简便、有前途且通用的方法来进一步提高 NFA-OSC 的性能。
不再识别出其他可能原因:1。增加呼吸急促和 /或运动耐受性降低。2。Orthopnoea或居民在增加枕头椅上睡觉或睡觉的枕头数量增加。 3。 阵发性夜间呼吸困难或睡眠中突然发作的呼吸急促。 4。 干燥的刺激性咳嗽可能会在晚上发生,没有其他原因。 5。 先前的CCF居民中进行性腹部扩张,踝关节肿胀或体重增加。 6。 tachypnoea(呼吸率提高)和先前有CCF病史的居民的呼吸工作增加。 7。 双侧灵感裂纹在胸部听觉上(请注意喘息可能占主导),而感染已被排除在外。Orthopnoea或居民在增加枕头椅上睡觉或睡觉的枕头数量增加。3。阵发性夜间呼吸困难或睡眠中突然发作的呼吸急促。4。干燥的刺激性咳嗽可能会在晚上发生,没有其他原因。5。先前的CCF居民中进行性腹部扩张,踝关节肿胀或体重增加。6。tachypnoea(呼吸率提高)和先前有CCF病史的居民的呼吸工作增加。7。双侧灵感裂纹在胸部听觉上(请注意喘息可能占主导),而感染已被排除在外。
长期暴露在压力环境中会对猫的健康和福利产生负面影响,影响行为、自主神经、内分泌和免疫功能,就像收容所里的猫一样。低压力处理方法可能会改善收容所猫的福利,但支持改善结果的数据仍然有限。心脏活动,特别是心率变异性 (HRV),是人类和非人类动物压力和情绪状态的指标,跟踪与压力反应、环境适应性、心理和身体健康相关的重要身体功能。猫的 HRV 研究有限,主要涉及麻醉或受约束的猫。这项初步研究测试了使用市售心脏监测系统(带胸带的 Polar H10)从未受约束的猫获取 HRV 数据的可行性,并与传统动态心电图的数据进行了比较。为五只成年猫同时获得了这两个系统的数据。总体而言,除 SDNN 外,Polar H10 监测器对 HRV 的评估低于动态心电图的真实 HRV 评估。两个系统之间的相关性较弱。讨论了两种方法之间缺乏一致性的可能原因。目前,我们的结果不支持使用 Polar H10 心率监测器来研究猫的 HRV。
