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World File Search System基线校正
2024年11月的Phytonadione指南草案
1。Type of study: Bioequivalence study with subcutaneous administration Design: Single-dose, two-treatment, two-period crossover in vivo Strength: 10 mg/mL Subjects: Healthy males and non-pregnant, non-lactating females Additional comments: Measure baseline phytonadione levels at -48, -42, -36, -30, -24, 18, -12, -6, and 0 hours before给药。如果基线稳定，申请人可以选择进行基线校正24小时而不是48小时。受试者应在给药之前过夜，并继续定期接受剂量后的标准餐。剂量phytonadione水平的平均水平应用于剂量后水平的基线调整。应确定每个给药期间的基线浓度，并且基线校正应特定于周期。如果基线校正后产生负等离子体浓度值，则在计算基线校正的AUC之前应将其设置为0。
CCS811 - Itbrainpower.net
敏感层的电阻 RS 是传感器的输出。然而，金属氧化物传感器不能提供绝对读数。电阻 RS 因传感器而异（制造差异）、因用例而异，并且会随时间而变化。为了缓解这个问题，传感器的输出被标准化：RS 除以 RA 。RA 的值称为基线。RA 不能通过一次性校准确定；它在软件中动态维护。这个过程称为基线校正。预计空气质量在典型环境中会有所不同，因此应用基线校正的最短时间为 24 小时。设备初始运行后，将启用自动基线校正。
CCS811 - Itbrainpower.net
敏感层的电阻 R S 是传感器的输出。但是，金属氧化物传感器不会提供绝对读数。电阻 R S 因传感器而异（制造差异）、因用例而异，并且会随时间而变化。为了缓解此问题，传感器的输出被标准化：R S 除以 R A 。R A 的值称为基线。R A 无法通过一次性校准确定；它在软件中动态维护。此过程称为基线校正。预计空气质量在典型环境中会有所不同，因此应用基线校正的最短时间为 24 小时。设备初始运行后，将启用自动基线校正。
利用拉曼光谱优化碳材料分析
然而，碳材料的复杂性和多变性对满足现代工业的需求提出了重大挑战，尤其是对锂离子电池 (LiB) 的需求。先进的分析方法，例如从 2 峰到 4-5 峰拟合的过渡，对于捕捉新兴碳材料的详细特性是必不可少的。粒度分布和形态对电极性能有至关重要的影响，但传统方法往往无法准确表征这些特性，导致质量不一致。现有的质量控制流程劳动密集且效率低下，降低了生产率和可靠性。由于碳材料的异质性，确保精确测量非常困难，需要准确的基线校正、信噪比管理和可靠的峰值拟合，所有这些都需要专业知识。
CCS811 - Sparkfun
敏感层的电阻 R S 是传感器的输出。但是，金属氧化物传感器不会提供绝对读数。电阻 R S 因传感器而异（制造差异）、因用例而异，并且会随时间而变化。为了缓解此问题，传感器的输出被标准化：R S 除以 R A 。R A 的值称为基线。R A 无法通过一次性校准确定；它是在软件中动态维护的。此过程称为基线校正。预计空气质量在典型环境中会有所不同，因此应用基线校正的最短时间为 24 小时。
神经振荡表明在过早的大脑中听觉节拍处理期间进行周期性编码
图1相位振幅耦合分析。（a）在收听duple/triple节奏（顶部）时，脑电图（底部）的频谱。（b）最高数字在2-30 Hz的频率范围内呈现了六个基础序列过程中的功率调制。底部图显示了3 Hz窄带滤波后的频率范围7-12 Hz（基线校正）的平均功率波动，以更好地可视化。（c）PAC强度（左）强度的地形分布以及耦合的首选阶段（右;绿色代表Alpha功率阶段引导刺激阶段）在频率范围7-12 Hz中与BEAT（由模拟的3 Hz正弦曲线建模的频率范围7-12 Hz）的功率平均。点代表簇，其中PAC与替代数据相比具有重要意义。
补充信息
在训练前后的离线脑电图期间，使用多通道脑电图放大器 (BrainAmp DC, Brain Products) 记录和放大脑活动，该放大器带有 63 个被动 Ag/AgCl 电极 (EasyCap)，在线训练期间则带有 31 个被动电极。通道按照 10-20 系统放置，参考鼻子，并在通道 AFz 接地。采样率为 1 kHz。阻抗始终保持在 20 k Ω 以下。使用右眼下方的电极通过眼电图记录眼部信号。使用三阶 Chebyshev II 型滤波器将数据带通滤波至 [0.5, 8] Hz 进行分类，并使用 [0.5, 12] Hz 进行平均 ERP 时期的可视化，然后将其下采样至 100 Hz。为了提取 ERP，EEG 信号在刺激开始时的 -200 毫秒和 1200 毫秒之间进行。在 [-200, 50] 毫秒的间隔内对数据段进行了基线校正。作为分类特征，在相对于刺激开始的十个间隔 [80, 150; 151, 210; 211, 280; 271, 350; 351, 440; 450, 560; 561, 700; 701, 850; 851, 1000; 1001, 1200] 毫秒内提取平均振幅。对于在线会话，这导致每个刺激时期产生 310 维特征向量（31 个通道）。在离线会话中，我们使用相同的预处理和特征提取程序获得了 630 维特征向量，但通道数为 63 个而不是 31 个。在在线会话期间，只要收集的分类器输出的单侧 Welch t 检验表明目标词和最佳非目标词之间存在显著差异，就可以在呈现至少 42 个单词后触发所谓的动态停止策略 (Schreuder 等人，2013)。显著性水平设置为 0.05，实验者可以进一步降低，作为一种可能性，以随着时间的推移调整整体任务难度。
布莱恩·纳特教授
Tarter, D., Nutter, B. (2022)。Haar 小波树的快速编码。IEEE 数据压缩会议论文集。Parmar, H.、Nutter, B.、Long, R.、Antani, S.、Mitra, S. (2021)。使用 t-SNE 可视化 fMRI 的时间脑状态变化。医学影像杂志，8 (4)。Parmar, H.、Nutter, B.、Long, R.、Antani, S.、Mitra, S. (2020)。使用深度学习 3D-CNN 对 fMRI 数据进行阿尔茨海默病的时空特征提取和分类。医学影像杂志。Nutter, C.、Nutter, B. (2020)。在竞争性录取专业中取得成功。全国学生保留研讨会论文集。学生保留和数据交换联盟。 Bazgir, O.、Walden, E.、Nutter, B.、Mitra, S. (2020)。一种用于量化代谢物浓度的新型数据驱动磁共振波谱信号分析框架。算法。Johnston, D.、Nutter, B.、Gale, R. (2020)。通过新颖的 S 参数测量技术进行 IC 辨别。IEEE 国际仪器和测量会议论文集。Parmar, H.、Mitra, S.、Nutter, B.、Long, R.、Antani, S. (2020)。使用 t-SNE 可视化和检测大脑状态的变化。IEEE SSIAI 论文集。Parmar, H.、Nutter, B.、Mitra, S.、Long, R.、Antani, S. (2020)。用于阿尔茨海默病分类的 fMRI 的体积 3D CNN 深度学习。 SPIE 医学成像论文集。Rizkalla, M.、Patnala, M.、Yadav, A.、Williams, J.、Gopinath, A.、Nutter, B.、Ytterdal, T. (2020)。GaN TFET、FinFET 和 GNRFET 技术中 8T 静态 RAM 单元的低功耗高速性能——综述。固态电子学，163。Parmar, H.、Nutter, B.、Long, R.、Antani, S.、Mitra, S. (2019)。基于主成分分析从 4D fMRI 数据中自动消除信号漂移和全局波动作为 fMRI 数据分析的主要预处理步骤。SPIE 医学成像论文集。Gupta, S.、Petrie, C.、Rao, V.、Nutter, B. (2018)。智能校园 HVAC 系统的节能控制方法。IEEE 绿色技术会议论文集。 Parmar, H., Liu, X., Nutter, B., Mitra, S. (2018)。f-SIM：使用数字脑模型和建模噪声的准现实 fMRI 仿真工具箱。IEEE SSIAI 2018 论文集。Bazgir, O., Mitra, S., Nutter, B., Walden, E. (2018)。磁共振波谱中的全自动基线校正。IEEE SSIAI 2018 论文集。Liu, X., Nutter, B., Mitra, S. (2018)。用于研究稳健功能连接的人类大脑高同质性功能分区。IEEE SSIAI 2018 论文集。专利