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使用脑电图 (EEG) 信号预测癫痫发作的机器学习方法
活动：a) 神经元膜的快速去极化，这取决于钠离子和钾离子的电压，并产生动作电位 (AP) [3]。b) 由于突触活动和几种神经递质系统的功能，膜电位变化较慢 [4]。AP 是膜电位的快速变化，时间为 1 – 2 毫秒，它使细胞内电位从负变为正，并迅速返回细胞内静息电位。它具有较小的场电位分布（在细胞外环境中的渗透较少）并且持续时间较短（约 1 毫秒，而突触后电位则为 15 到 200 多毫秒）[3,5]。突触后电位扩散到颅骨表面并且可以测量。为了测量大脑活动，我们可以使用一种非侵入性的方法，通过一种称为脑电图 (EEG) 的设备将电极放在头皮上。EEG 信号主要由突触后锥体细胞的可测量电位产生，这些细胞彼此平行且垂直于颅骨表面。它创建了一个细胞外皮质偶极层 [5,6]。因此，颅骨上的电极代表皮质神经元突触后电位的时间和位置。它还包括大皮质区域中缓慢且同时的电位变化（图 1）[7,8]。EEG 信号可用于识别许多临床问题，例如精神分裂症、阿尔茨海默病、失眠症、睡眠障碍、癫痫症、脑瘤和中枢神经系统感染。除了具有非侵入性和精确的时间分辨率之外，该技术还具有低成本且不需要极端的安全限制 [5]。通过脑电图信号可以发现，癫痫发作通常是自发性的。它们是由部分脑细胞突然放电引起的，因此会导致大脑暂时兴奋。有时癫痫发作可能会被忽视，或者可能与其他脑部疾病（如脑膜炎或中风）混淆，这些疾病也会导致相同的症状。研究表明，大约 10% 的人一生中至少会经历一次癫痫发作 [ 10 ]。对脑电图 (EEG) 信号中的癫痫进行精确分析可以揭示有关这种普遍存在的脑部疾病的宝贵事实 [ 11 ]。由于 EEG 信号非常复杂，因此需要分析多种因素。手动目视检查 EEG 信号已被发现有助于识别模式。然而，这种方法需要高水平的技术和分析能力，以及多种信号处理技术[12]。因此，近年来，癫痫发作的自动检测
使用人工智能技术的效果和...
摘要 本研究采用关联定量方法，通过分发基于 Google Form 的问卷调查来确定人工智能技术和数字素养的使用对 11 年级 Office 专业学生学习兴趣的部分和同时的影响。 SMKN 1 棉兰。本研究的对象为 127 名学生，共抽取 30 名学生作为样本，采用简单随机抽样和目的抽样相结合的方式选出。数据分析技术采用多元线性回归分析技术和描述性分析进行计算。推论分析结果显示，AI使用量变量计算t值=0.3460.05），意味着AI使用量没有部分影响关于学习兴趣。识字变量的 t-count 值为 4.892，t-table 值为 2.048（t-count > t-table）。则重要性水平 t 为 (0.000 < 0.05)。假设表明，数字素养变量对学习兴趣有显著影响。F 检验结果显示，计算得到的 F 值 = 27.876，F 表 = 3.37（计算得到的 F > F 表）。关键词：人工智能技术的使用、数字素养、学习兴趣、SMKN 1 Medan 摘要 本研究采用关联定量方法和调查方法，通过分发基于 Google 表单的问卷来确定人工智能技术和数字素养的使用对学习者的影响。识字。在棉兰 SMKN 1 办公室 11 年级的学习兴趣中，部分和同时进行识字。本研究的对象为 127 名学生，共抽取 30 名学生作为样本，采用简单随机抽样和目的抽样相结合的方式选出。数据分析技术是使用多元线性回归分析技术和描述性分析通过计算进行的。推论分析结果显示，使用人工智能的变量的值为 t = 0.346 < t 表 = 2.048，则 t 的显著性水平为（0.732 > 0.05），即使用人工智能对变量没有部分影响人工智能对学习兴趣的影响。识字变量的 tcount 为 4,892，ttable 为 2,048（t count > t table）。则 t 的显著性水平为 (0.000 < 0.05)。假设表明，数字素养变量对学习兴趣有显著的部分影响。F 检验结果显示，F count = 27.876，F table = 3.37（F count > F table ）。关键词：人工智能技术的使用、数字素养、学习兴趣、SMKN 1 Medan PENDAHULUAN
X射线ptychography带有多个光束
X射线Ptychography的未来（一种连贯的衍射成像方法）有望实现的分辨率和实验效率，同时探测了越来越复杂的样品的特征。这是通过复杂的成像方法启用的，结合了高度优化的硬件，软件和过程。在本文中，解决了X射线ptychography实验的几个方面，强调了通过使用多个光束实现的增强的多功能性和有效性。从对纳米化的全面理解开始，讨论了聚焦X射线光学的生产。具体而言，开发了直接作品的岩性过程，并描述了其细节，特别强调了在50 kV加速度电压下在化学上半弹性抗性的情况下进行电子束光刻。此过程既多功能又精确，最终促进了菲涅尔区板（FZP）的制造。因此，论文报告了几个并联的几个FZP的应用，用于生成多个X射线梁以执行Ptychography。特别是研究了对标准Ptychographic方法的新型扩展。对多光束X射线PTYChography的研究始于紧密间隔的FZP，以线性阵列排列在同一芯片上，模拟和推进了先前关于该主题的研究，并证明了自制硬件的准备就绪，以实现更复杂的实现。最值得注意的是，FZP彼此之间的接近48 µm，并且最多可以使用三个梁，从而将视场（FOV）扩展了三倍。接下来，引入了一种新颖的设置，在多光束X射线ptychography的背景下促进了适应性的概念，这要归功于堆叠和机动的FZP。在测量之间将焦点光学元件移动的可能性赋予上述设置前所未有的多功能性。对于实验，样本更改或检测条件的每个新迭代，光学元件不必重新设计。足以使用各自的电机并将设置适应新的测量值。金纳米晶簇用各种梁的间距成像，从而在样品上同样间隔区域进行成像，并将FOV扩展到两个倍。这种设置的成功导致其在更复杂的测量中实现，最终导致表现出同时的多光束和多块Ptychography，这两个从未被放在一起。两层样品，与单光束Ptychographichographic测量值相比，层到层的分离范围从1400 µm降至100 µm，分辨率没有损害。最后，FZP的聚焦作用与策划
辉瑞-biontech covid- ...
严重的急性呼吸综合症冠状病毒2（SARS-COV-2）大流行仍然是一项持续的全球健康挑战，截至2023年3月10日，已导致2019年冠状病毒疾病超过6.76亿例，包括全球超过688万人死亡。1 Pfizer-Biontech Covid-19疫苗（以下称为BNT162B2）是编码原始（祖先/参考）Wuhan-Hu-1 Sars-Sars-Cov-2菌株的全长峰值（S）蛋白的核苷 - 修饰的Messenger RNA（mRNA）疫苗。BNT162B2最初于2020年12月10日根据EUA授权，用于针对16岁及以上的个人的初级系列疫苗接种，随后授权为6个月大的个人授权为初级系列赛。此外，BNT162B2先前被授权促进5岁及以上的个体的促进疫苗接种；然而，与原始菌株相比，在Omicron变体及其子宫菌（最近包括BA.4/BA.5）以及对Omicron Sublineages疫苗有效性降低的观察结果之后，与原始菌株相比，开发了含有Omicron疫苗的配方，以提高疫苗有效性。Following a June 28, 2022, meeting of the Vaccines and Related Biological Products Advisory Committee (VRBPAC) to discuss potential changes to COVID-19 vaccine strain composition for use in future vaccination campaigns and subsequent discussions with the World Health Organization (WHO) and other regulatory authorities, FDA recommended that manufacturers develop bivalent COVID-19 vaccines that include a component based on the original strain and a component based on Omicron Ba.4/ba.5用于促进剂量可能从2022年秋季开始。2022年8月31日，FDA授权辉瑞公司Biontech Covid-19-19-viccine，双价（原始和Omicron Ba.4/ba.5）在EUA下用作EUA作为一个单一的助推器剂量，在12岁及以上的个人中，与原始的（Moleveent a Monevailent a Monevalent）的授权（Bun Evalent）的授权（Bun Evalent 1 Bnt 1 Bnt 1 Bnt 1 Bnt 1 Bnt）的同时使用，该剂量不再是2年。又年龄较大。在2022年10月12日，FDA授权辉瑞公司Biontech Covid- 19疫苗，双价（原始和Omicron and omicron ba.4/ba.5）在EUA下用作5至11岁的个人的单一助推器剂量，并以1162b2的授权和较长的授权提供了5年级的授权。在2022年12月8日，FDA授权pfizer-biontech covid-19疫苗，双价（原始和Omicron Ba.4/ba.5）在EUA下用作6个月至4岁的个体的3剂级别的第三次剂量，并以同时的授权为BNT的授权。一种能够改善对Omicron BA.4/BA.5 Sublineages以及可能其他Sublineages的助力疫苗是重要的公共健康需求。
密度功能理论（DFT）研究还原石墨烯氧化石磁铁矿
1马来西亚登龙加州海洋科学与环境学院，21030吉隆坡，马来西亚孟生部孟生部2号，马来西亚2化学科学系，科学与技术系，马来西亚43600 UKM BANGI，MALAYSIA 33600 MALAYSIA 33600 MALAYSIA 33600 MALAYSIA MALAYS MALAYS IKIAL SCICOCYIA，ICTILTICIA，INFORITIAL SCICOCHIA，INFORITIA，INSCICEN，INSCICIA，INCUSICIA，INCUSICIA，INSCICEN，INCUSICIE，INCUSICIE，INCUSICITY 33 Skudai，Johor，Malays IA *通讯作者：Farhanini@umt.edu.my收到：2024年8月13日；修订：2024年11月17日；接受：2024年11月18日；发表：2025年2月10日，本研究在无情追求清洁能源的突破性进步中摘要，推出了一种电催化剂，它还原了与磁铁矿纳米颗粒（RGO-MNP）集成的氧化石墨烯（RGO-MNP），该氧化石化是为了彻底改变氧气减少反应（ORR）。通过复杂的密度函数理论（DFT）模拟，我们演示了MNP与RGO的杂交如何导致电子性能的深刻修改，从而解锁了催化活性和电子转运的前所未有的增强。复合材料表现出非常稳定的稳定性，这是由-1036.96 kJ/mol的结合能证明的，而其相互作用能为-389.29 kJ/mol，信号是热力学上有利的结构。分子静电电势（MEP）映射揭示了电子致密和不足区域的丰富相互作用，对于优化ORR机制至关重要。此外，0.173 eV的狭窄homo-lumo间隙强调了材料的高反应性和最佳电荷转移动力学。这项工作为开发高效，耐用和可扩展的ORR催化剂建立了强大的基础，为在燃料电池和清洁能源系统中有影响力的应用开辟了途径。这些计算见解肯定了RGO-MNP作为下一代电催化剂，不仅提供了出色的稳定性和效率，而且还具有推动可持续能源技术变革性改进的潜力。关键词：还原反应，氧化石墨烯，磁铁矿纳米颗粒，密度功能理论，电催化剂简介当前的发电系统在满足对清洁和可靠功率的增长需求方面面临重大挑战[1，2]。化石燃料是一致的电力来源，但昂贵。但是，目前的问题不一定是缺乏化石燃料，而是与他们继续使用电力相关的环境和经济负担[3，4，5]。燃料电池是一种可持续且具有成本竞争力的替代方案，可以满足我们不断增长的能源需求[1，2，4，6，7]。还原反应（ORR）是燃料电池等设备中电化学转化的基石[1，7，8]。它们代表了将燃料中存储的化学能转化为可用的电能的过程的核心。一个ORR涉及两个同时的过程：氧化
引用Costa S，Summa D，Radice M，Vertuani S，Manfredini S和Tamburini E（2024年），使用序列O
属性（Ruiz-Ruiz等，2017）。由于LA具有羧基和羟基官能团，因此也可以将其视为一个平台和中间体，用于转化为几种不同的有用和有价值的化学物质（Gao等，2011）。la是生物技术生产几乎完全通过石化途径盛行的大规模化合物之一，大约90％通过微生物发酵实现了当前生产的90％（Macedo等，2020）。使用广泛的微生物和不同类型的底物来优化产量和生产率（Tian等，2021），LA的发酵生产已被广泛研究了多年。最著名的野生型LA生产者是乳酸细菌（LAB），它们是非散发形式，革兰氏阳性，非有氧或气化剂，耐酸和严格发酵生物的（Fidan等，2022）。在实验室中，乳酸杆菌是具有最大商业兴趣的属，因为它具有同质性，并且主要通过将一个分子转换为LA分子的LA分子，主要是通过Embden -Meyerhoff - Parnas（EMP）途径产生的（Singhvi等，2018）。重组大肠杆菌的重组菌株，coagulans芽孢杆菌，谷氨酸杆菌，地衣芽孢杆菌和代谢酵母菌的生产也已评估（Awasthi等，2018）。尽管长期以来已经建立了工业规模的生物技术生产，但仍有进一步改进的空间（Abedin等，2023）。使用实验室的主要障碍是它们的复杂营养需求和中介体，分别导致成本和污染风险增加（Abedi和Hashemi，2020年）。关于碳底物，几种农业的低或无价废物，例如糖蜜，汁液废物和淀粉类生物量奶油浪费，传统上已被发酵成LA（Alexandri等人，2019年； Sakr等，2021年）。最近，还提出了农业和林业残留物作为碳源（Ajala等，2020； Yankov，2022）。但是，原材料和发酵的高成本 - 分离过程以及高度产生的LA生产微生物的选择严重限制了此类应用（Ren等，2022）。大量努力致力于制定发酵策略，例如合并生物处理（CBP），同时进行糖精和发酵（SSF），以及同时的糖精和共同发酵和共同发作（SSCF），作为希望的替代方案（Mazzoli，202211221）。为此，已经实施了两个主要概念，即基于共培养的合成微生物联盟的发展（Sun等，2021）和基因工程的微生物（Levit等，2022）。与纯培养物相比，微生物联盟已被证明不容易受到环境干扰和污染的影响，同时表现出较高的转化效率（Sun等，2019）。然而，由于微生物种群之间的复杂相互作用，共同培养，增长动态，监测和控制的可靠方法仍然具有挑战性（Mittermeier等人，2023年）。代谢工程旨在开发具有有效产物形成的单菌株，但对于微生物的主要遗传和代谢重新设计需要大量的努力（Hossain等，2023）。LA生产的第二个瓶颈是原料处理和灭菌的总体过程成本（Marchesan等，2021），除非使用嗜热菌株（Garita-Cambronero等，2021年），否则这是避免污染所必需的，否则
量子系统参数估计的最佳控制策略
使用量子特征进行参数估计的量子计量学最近引起了人们的注意，因为它可以胜过任何基于资源的经典测量方案[1-8]。尽管可以实现令人印象深刻的精确提高，但只有在优化协议的各个步骤时才能达到最终性能[4,9,10]。标准过程通常考虑最初以最佳初始状态制备的系统的自由演变。但是，在许多示例中，此方法不足以齐奏，必须通过外部控制来修改系统动力学，以实现给定实验约束的最高精度。控制设计通常由最佳控制理论（OCT）执行，该理论证明了其在许多量子应用中的效果[6,11-14]。到目前为止，已经提出了不同的解决方案，以定义最佳控制问题。它们在固定的最终时间时示意性地将要最大化（或最小化）的数量差异。除其他外，我们可以提及量子Fisher信息的最大化（QFI）[10,15-29] ::::::::::::::: [10,15–30]，选择性控制协议[31-39]和fingerprinting方法[40-43]。QFI基于与量子系统结合的cram'er-rao的概括[9,44,45]。对于纯状态，QFI与可观察到的特定观察值的方差成正比，该方差与哈密顿的部分衍生物相对于参数估算的部分衍生物。通过最大化此数量，我们确保参数的少量扰动会引起系统动力学的显着修改，因此，这使我们能够减少测量过程中造成的误差。对于QFI，该信息在参数空间中是局部的，并且在控制问题的定义中没有明确的目标量子状态。本质上非本地的选择性控制过程并非如此。可以将它们视为同时的状态到状态控制协议，用于以参数的不同值为特征的系统的不同副本[33，34，36，46-46-50]。选择性控制已广泛用于核磁共振中[51-55]。在此框架中，目标是找到一个控件，该控件使我们能够（可能尽可能快）为系统的每个副本达到目标状态，并专门选择目标状态以最大程度地减少测量误差。填充方法更加详尽，并结合了来自QFI和选择性协议的想法[40-43]。没有特定的目标状态，但目标是最大化一个或几个可观察到的时间演变之间的距离。在这种情况下，考虑了整个动态，而不仅仅是最终系统配置[43]。除了给定功绩的最大化外，还可以包括其他约束来分析这些问题，例如最小化控制时间或能量[56-59]。不同的控制策略。自然出现的一个问题是在哪些条件下这些控制方案是等效的，更普遍地说，不同技术之间的优点，相似性和差异。本文旨在朝这个方向迈出一步。据我们所知，只有固定方法才与[60,61]中的Fisher信息连接起来，但是QFI与选择性协议之间的关系仍未得到探索。为了简化分析，我们专注于链接
财政部计量经济学模型
财政部计量经济学模型，财政部采用了最广泛接受的预测方法。此方法使用历史统计数据通过回归分析，即同时的方程式来估计称为计量经济学模型的系统。这些模型符合各种经济变量之间的历史关系，例如个人收入，就业，通货膨胀，工业生产等。然后将这些方程式系统解决到未来，以预测关键经济条件的水平。这是过去是对未来的良好预测指标时使用的最佳方法。制定加利福尼亚的经济预测需要对美国经济进行预测。使用IHS Global Insight的复杂商业宏观经济模型，该部门开发了国家预测。该模型的原始版本是沃顿商计算预测模型，由诺贝尔奖获得者劳伦斯·克莱因（Lawrence Klein）构建。IHS全球见解现在是美国最广泛的美国计量经济学模型和预测服务。它在政府和私营企业中的预测和计量经济学建模方面受到了尊重。全球洞察模型是一个复杂的计量经济学动态平衡增长模型，其中包含1,800多种经济，金融和商业概念以及1,500多个方程式，该方程几乎跟踪了几乎所有可能的经济活动，包括最终需求，总计供应，价格，价格，收入，收入，国际贸易，工业细节，利率和金融流量，利率和金融流量。该部门开发并维护自己的加利福尼亚经济体经济学模式。在增长模型中，技术进步的扩展率，劳动力和资本存量决定了经济的生产潜力。技术进度和资本存量都受投资的管辖，而投资又必须与税后资本成本，可用储蓄以及当前支出的容量要求保持平衡。结果，货币和财政政策将通过对国家储蓄和投资的影响来影响这种经济的短期和长期特征。由于加利福尼亚的预测主要关注就业和个人收入，因此该模型根据北美工业分类系统将经济划分为近30个行业组成部分，并进行了一些修改，以突出加利福尼亚州独有的领域 - 分配器，航空航天，信息。根据美国的经济预测和最新的加利福尼亚经济数据，行业就业和工资率是预测的。然后将它们乘以得出总工资和工资，这是个人收入的最大组成部分。对其他收入来源的预测（有成年人的收入，利息，股息，租金和转让款项）已添加到工资和薪水中，以估算个人收入总额。行业就业总计为项目总就业。其他经济变量（包括建筑活动和失业率）也被预测，因为它们会影响某些行业就业组成部分和收入来源。为为州长的预算预测做准备，该部门每年11月举行了一个前景会议。邀请来自学术界，政府和私营企业的各种著名的加利福尼亚预报员参加本次会议，以审查最近的事件和经济信息，并讨论
社交媒体上的回声室驱动两极分化
Lucas Kim Langley高中摘要本文深入研究了Echo Chambers的现象，以及社交媒体在在线社区内的两极分化中的作用。随着数字通信平台继续塑造公共话语和信息消费，了解回声室背后的机制及其对社会两极分化的影响变得至关重要。本文探讨了Echo Chambers的概念，该概念被定义为绝缘的在线空间，在该空间中，个人主要接触到志趣相投的观点，从而加强了先前存在的信念和对立观点的排斥。利用跨学科研究，研究研究了有助于回声室的形成和维护的心理，认知和社会因素。此外，它研究了社交媒体平台在扩增极化中采用的算法推荐系统的作用。更重要的是，该文章分析了Echo Chambers和社交媒体驱动的两极分化对公共局势，政治两极分化和社会凝聚力的后果。它还强调了潜在的策略和干预措施，以减轻回声室效果并促进更多样化和包容性的在线环境。这项研究的结果揭示了数字通信，回声室和社会两极分化之间的复杂相互作用，最终提供了对在社交媒体时代培养更健康在线话语的挑战和机会的见解。引入了Orkut，MSN，AOL，MySpace和Yahoo!等网站。Echo Chambers可能引言首次引入互联网时，全世界期望连通性的新时代，这在人类历史上是前所未有的。Messenger，预计将以国际规模彻底改变社会世界。现在，田纳西州孟菲斯的一个人可以像与他们的隔壁邻居交谈一样容易与印度孟买的某人交谈。在每次巡回年度都有同时的技术中，预计世界将在以前联系和联系。但是，与这一期望相反，人们已经开车分开并分开了互联网的各个方面。Echo Chambers Echo Chambers是指通常在社交媒体平台上发现的虚拟空间或社交环境，在该平台上，个人主要接触到增强其现有信念和观点的信息，意见和思想（Jiang，Ren和Ferrara，2021年）。在这些回声室中，用户倾向于主要与志同道合的人进行互动并互动，形成了封闭的信息共享循环，从而使他们从异议或反对的观点中隔离开来。因此，回声室可以加剧确认偏见，在这些偏见中，人们寻求并放大了与他们先前存在的信念相吻合的信息，同时否认或忽略矛盾的信息（Cinelli，Cinelli，Morales，Galeazzi，Quattrociocchi，Quattrociocchi和Starnini，＆Starnini，2021年）。随着时间的流逝，这种现象会导致群体两极分化，加剧意识形态分裂和阻碍社会内部不同群体之间的建设性对话。
参议院期刊
§1：立法权。 该州的立法权应归属于众议院和参议院。 §2：参议员和代表。 代表和参议员的人数应受法律管辖，但不得超过一百二十五名代表和40名参议员。 代表和参议员应从法律规定的单人区中选出。 代表应选举两年。 参议员应选举四年。 代表和参议员的条款应于当选后的一年1月的第二个星期一开始。 §3：立法机关成员的赔偿。 立法机关的成员应获得法律可能提供的赔偿或根据法律确定的赔偿。 §4：成员的资格。 在任何人是提名或选举立法机关的候选人的期间，在每个立法者任期期间，该候选人或立法者应成为并仍然是居住在其地区的合格选民。 §5：成员的资格和取消资格。 没有国会议员，美国或其任何部门，机构或其工具的任何民事官员或雇员不得有资格成为立法机关的成员。 任何接受与上述任何违反任命或选举的立法机关的成员均被视为立法机关的资格。 §6：通过修订消除。 §7：通过修订消除。 §8：组织和会议。§1：立法权。该州的立法权应归属于众议院和参议院。§2：参议员和代表。代表和参议员的人数应受法律管辖，但不得超过一百二十五名代表和40名参议员。代表和参议员应从法律规定的单人区中选出。代表应选举两年。参议员应选举四年。代表和参议员的条款应于当选后的一年1月的第二个星期一开始。§3：立法机关成员的赔偿。立法机关的成员应获得法律可能提供的赔偿或根据法律确定的赔偿。§4：成员的资格。在任何人是提名或选举立法机关的候选人的期间，在每个立法者任期期间，该候选人或立法者应成为并仍然是居住在其地区的合格选民。§5：成员的资格和取消资格。没有国会议员，美国或其任何部门，机构或其工具的任何民事官员或雇员不得有资格成为立法机关的成员。任何接受与上述任何违反任命或选举的立法机关的成员均被视为立法机关的资格。§6：通过修订消除。§7：通过修订消除。 §8：组织和会议。§7：通过修订消除。§8：组织和会议。立法机关应在每年1月的第二个星期一开始的常规会议上开会，所有会议均应在州首府举行。在偶数年份举行的常规会议持续时间不得超过90个日历日。通过三分之二的成员当选为每所房子的成员，可以延长九十个日历日。立法机关在休会后审议的账单和同时的决议在奇数年度举行的常规会议休会后，可以在偶数偶数的下一次常规会议上考虑，好像没有这样的休会。立法机关应与代表的条款同时组织，除非参议院在参议员的条款期间保持组织。参议院总统应主持参议院，众议院议长应主持众议院。当时大多数成员当选（或任命）和众议院或参议院的资格构成该众议院的法定人数。未经对方的同意，两家房屋都不应休会超过两天，周日除外。每个房屋应选举其主席官员并确定其诉讼规则，但两所房屋可以就某些事项采用联合规则，并规定其更改方式。每个房屋应在适当的情况下驱逐或谴责会员。每个房屋应是其自己成员的选举，回报和资格的法官。