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Vasel-Be-Hagh, A., & Ting, D. (Eds.)。(印刷中)。工程适应。瑞士：Springer International Publishing。Vasel-Be-Hagh, A., & Ting, D. (Eds.)。(2022)。负责任的工程与生活。瑞士：Springer International Publishing。Vasel-Be-Hagh, A., & Ting, D. (Eds.)。(2022)。缓解气候变化。瑞士：Springer International Publishing。Vasel-Be-Hagh, A., & Ting, D. (Eds.)。(2021)。维持明天。瑞士：瑞士：Springer International Publishing。Vasel-Be-Hagh, A., & Ting, D. (Eds.)。(2020)。明天的补充资源。瑞士：Springer International Publishing。 Vasel-Be-Hagh, A. 和 Ting, D. (Eds.)。（2018 年）。《维持我们未来的能源结构：能源与可持续性会议论文选集》。瑞士：Springer International Publishing。
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本次拟发行股份不超过 10,000.00 万股，且占发行后总股本的 比例不低于 25% ，超额配售部分不超过本次新股发行总数的 15% 。若全额行使超额配售选择权，则本次发行股票的数量 不超过 11,500.00 万股。 本次发行均为新股，不安排股东公开发售股份。
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加州大学默塞德分校
睡眠分期是睡眠评估和疾病诊断的基础，是睡眠研究的重要内容，自动化睡眠分期的相关工作已经取得了许多令人满意的成果，但目前的研究多以睡眠信息作为分类特征，如以时域或频域度量作为局部特征，以跨通道的综合脑网络信息作为全局特征，而忽略了脑活动的自发规律。同时，脑微状态被认为与脑活动密切相关，可以用来研究脑整体电位的变化规律。为了基于脑电图探究睡眠阶段脑功能微状态的规律性变化，特别是睡眠结构的规律性变化，我们首先进行微状态聚类，然后基于这些微状态表征被试的睡眠结构，随后将睡眠结构与传统的睡眠信息特征相结合，进行自动化睡眠分期。本研究的实验贡献如下：（1）首次提出将睡眠结构应用于睡眠自动分期。（2）当微状态类别数量达到 7 个及以上时，模型表现良好，最佳分类准确率达到 89.50%。（3）提出了一种融合睡眠结构与睡眠信息的睡眠自动分期模型。关键词：睡眠自动分期；脑电信号；微状态；睡眠结构
