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World File Search System实验条件
生成AI支持的上下文个性化...
培养学生对学习的兴趣被认为具有许多积极的下游效果。大型语言模型已经开辟了新的范围，以生成满足自己利益的内容，但目前尚不清楚这种自定义的方式在多大程度上可以对学习产生积极的效率。为了探索这个新颖的维度，我们进行了一项受试者间研究（n = 272），其具有生成的AI词汇学习应用程序的不同变化，使用户可以个性化他们的学习示例。参与者被随机分配给对照（句子来自先前存在的文本）或实验条件（根据用户的文本输入而生成的sen tence或短篇小说）。虽然我们没有观察到结构之间的学习绩效的不同，但分析表明，生成的AI驱动的环境个性化的个性化阳性的学习动机。我们不知道这些结果与以前的fndings有何关系，并强调了它们对使用生成AI进行个性化学习的新兴费用的意义。
脑电信号分类深度架构优化：使用进化算法的 AutoML 方法
摘要：由于信噪比低且通常存在来自不同来源的伪影，脑电图 (EEG) 信号分类是一项具有挑战性的任务。之前已经提出了不同的分类技术，这些技术通常基于从 EEG 频带功率分布图中提取的一组预定义特征。然而，EEG 的分类仍然是一个挑战，这取决于实验条件和要捕获的反应。在这种情况下，深度神经网络的使用提供了新的机会来提高分类性能，而无需使用一组预定义的特征。然而，深度学习架构包含大量超参数，模型的性能依赖于这些超参数。在本文中，我们提出了一种优化深度学习模型的方法，不仅是超参数，还有它们的结构，该方法能够提出由不同层组合组成的不同架构的解决方案。实验结果证实，通过我们的方法优化的深度架构优于基线方法，并产生计算效率高的模型。此外，我们证明优化的架构相对于基线模型提高了能源效率。
分子动力学模拟的恒温算法
经典原子模拟，尤其是分子动力学（MD）模拟，已成为研究聚合物[1]和（生物 - ）分子系统的特性的常见工具[2,3,4,4,5,6,7]。由于它们在空间（单个原子），时间（飞秒）和能量方面的显着分辨率，它们代表了对实验技术的强大补充，从而为实验观察到的过程提供了机械洞察力。然而，与实验的直接比较是，施加在模拟系统上的边界条件与实验条件有关。此处使用术语边界条件表示在模拟过程中在整个系统中强制执行的任何几何或热力学约束。可以区分硬边界和软边界条件。硬边界条件表示对给定的Instantable的约束，即在模拟过程中，它可以精确地在任何时间点上满足。软边界条件表示对观测值的平均值的约束，即允许相应的瞬时值在指定的平均值左右发出。软边界条件的定义通常还需要一个时间尺度的规范，平均可观察值应与指定值匹配。模拟中存在四种主要边界条件类型：
1论文主题“由...
提出的实验论文是光子学[1-4]的所谓添加剂制造（FA或通常是“ 3D打印”）的背景的一部分。，我们的目标是由二氧化硅玻璃预成型的“光功能”激光协助的添加剂制造。这些预形成将在包含这些“功能”的光纤中拉伸。基于在实验室中实施了基于玻璃料中装有氧化物颗粒的聚合物树脂的多泵聚合物（MPP多光子聚合物化）的添加剂制造技术。inphyni选择的方法的独创性在于激光对模式的写作配置，以及将此步骤集成到Inphyni中良好控制的技术中。新技术将使制造复杂的结构集成到光纤中，并对组成和形式进行三维控制。提出的论文旨在定义在二氧化硅上进行制造预成型所需的实验条件，并研究在最终光纤中获得“功能”所需的参数。主要工作是实验性的，旨在使用MPP和在二氧化硅中生产光纤的标准方法，适合FA。
not-iva用于识别脑电图中的区分特征
摘要 - 我们提出了一种新方法，共同独立矢量分析（JIVA），用于获得区分特征，即可以从医学数据中互间签名，可用于研究多种条件或组之间的差异。该方法对于脑电图（EEG）数据的事件相关的研究特别有吸引力，因为它使人们能够有效地利用跨多个通道的交叉信息，同时可以使用多个时期的信息。我们介绍了通用模型，然后证明了其成功应用于驾驶实验期间收集的脑电图数据。与仅检测差异的传统分析技术相反，我们在统计学上确定了测量的带功率上的显着差异，显示了何时以及如何在同一受试者中两个实验条件发生差异。我们将JIVA功能与竞争性数据驱动方法产生的功能进行了比较，并证明了JIVA的优势，因为它完全利用了多个电极之间的统计依赖性，并将其作为获得多功能数据提供信息特征的强大数据驱动方法。
脑电动态网络分析方法揭示视觉运动协调的神经特征
人类的视觉-运动协调是运动控制的基本功能，需要多个大脑区域的相互作用。了解皮层-运动协调对于改善运动障碍的物理治疗具有重要意义。但其潜在的瞬态神经动力学仍然很大程度上未知。在本研究中，我们应用基于特征向量的动态网络分析方法来研究视觉-运动协调任务下从脑电图 (EEG) 信号计算的功能连接并识别其亚稳态动力学。我们首先在模拟网络上测试了这种信号处理以与其他动力学方法进行比较，表明基于特征向量的动态网络分析能够正确提取演化网络的动态特征。随后，将基于特征向量的分析应用于视觉-运动协调实验下收集的EEG数据。在对参与者的EEG研究中，拓扑分析和基于特征向量的动态分析的结果都能够区分视觉跟踪任务的不同实验条件。通过动态分析，我们表明，通过研究功能连接的亚稳态动态可以区分不同的视觉运动协调状态。
使用化学（Meyers，Molten苛性浸出）和生物学（生物学）方法对TABAS煤的脱硫化
从经济，技术和环境的角度来看，从煤炭资源中清除硫，近年来受到了越来越多的关注。目前的工作研究了化学（Meyers和Molten腐蚀性浸出（MCL））和生物学方法的能力。在90°C的90分钟内，在硫酸铁浓度为1 m的过程中，在90°C，61.78％的灰分和82％的黄铁矿和51.35％的总硫从TABAS煤中分别去除。还研究了MCL方法。因此，基于苛性钠 /煤比的MCL实验条件2，浸出时间为60分钟，恒温为180°C，71.82％的灰分，88％的黄铁矿硫和57.85％的总硫含量中的57.85％分别从TAPAS煤中清除。此外，使用嗜酸铁和氧化氧化的中性细菌的混合培养塔巴斯煤的生物硫化。研究了时间，细菌培养基，固体/液体（S/L）的影响，并研究了细菌的缺失，并根据结果，时间是最重要的参数。因此，在20天内，从塔巴斯煤中除去了灰硫的68.98％，黄铁矿硫的92％和72.43％的总硫。
用于硅PCR和底漆验证中的Python包装
Silico PCR中的摘要是一种计算技术，用于预测PCR结果，提高引物特异性并在进行实验室工作之前优化实验条件。已经开发了许多带有预加载基因组模板的基于Web的工具，用于在计算机PCR模拟中进行操作。但是，对灵活，用户友好的软件包的需求不断增加，该软件包允许用户上传或定义自己的自定义模板序列并脱机操作，从而确保在Silico PCR模拟和启动验证中确保数据隐私和安全性。本文介绍了Pypcrtool，这是一种python软件包，旨在在计算机PCR模拟中执行并验证底漆特异性。该工具旨在提供一种灵活，用户友好的解决方案，该解决方案在本地处理数据，从而促进DNA片段扩增的预测以及通过凝胶电泳模拟对PCR产品谱带的可视化。PYPCRTool允许用户输入和指定模板DNA序列文件，向前和反向引物序列并自定义不匹配公差。一个示例场景演示了Pypcrtool的功能，展示了其能力
nuc-off核酸酶和DNA去除喷雾
图1。在去除RNase和dNase中，MP生物医学Nuc-Off核酸酶和DNA去除喷雾剂和竞争者T溶液的性能比较。A. RNase消除。在室温下孵育5分钟，将4μl的去除试剂和不同量的RNase（以1μl为单位）的混合物孵育；之后，加入1μlRNA，并在室温下进一步孵育15分钟，然后在含有甲醛的琼脂糖凝胶中变性和最终混合物的电泳。B. DNase消除。在室温下孵育4μl的去除试剂和不同量的DNase（以1μl）的混合物5分钟；之后，将1μl10X反应缓冲液和1μgDNA和无核酸酶的水加入总体积10μl，并在室温下进一步孵育15分钟，然后是最终混合物的琼脂糖凝胶电泳。C.去除试剂对DNA稳定性的影响。在室温下孵育15分钟，将4μl的去除试剂和1μl基因组DNA的混合物进行孵育，然后通过琼脂糖凝胶电泳进行分析。D.去除试剂对RNA稳定性的影响。在室温下孵育4μl的去除试剂和1μlRNA的混合物，然后变性添加含有甲醛的琼脂糖凝胶电泳。此处显示的图仅供参考，它可能会根据不同的实验条件而有所不同。
算法和化学偏移编码定量脂肪水成像的算法和方法的比较综述
在肝PDFF上（PDFF≤50％），并使用相同的实验条件评估了其在实验设置的4.12％的可重复系数，其可重复性系数为2.99％。此外，一个脂肪水幻影在另一项QIBA研究中前往多个地点16,17，并在各种MRI供应商溶液中显示了可重现的PDFF测量。如今，为了获得这些定量的PDFF和R ∗ 2生物标志物，已经开发了几种基于CSE-MRI的基于CSE-MRI的方法。因此，本研究的目的是建立和比较这些方法的定量性能，其准确性的偏见以及在可重复可辨认的研究框架内的精确性限制。18相关，十多年前，ISMRM 2012 Fat Water MRI研讨会提议将PDFF标准化为定量成像生物标志物。收集的算法在众多的体内数据集中进行了基准测试，并开发了MATLAB算法工具箱。它为算法的输入/输出格式提供了标准化，并促进了它们的比较。不幸的是，大多数研究仅提供对PDFF的离散和有限范围的评估，混合脂肪 - 水样品通常低于50％。进行更广泛的评估，