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World File Search System密度比
通过密度比的正交分解来学习皮质肌肉依赖性
皮质脊髓神经途径对于运动控制和移动执行至关重要，在人类中，通常使用并发的电解质学（EEG）和肌电图（EMG）录音来研究它。但是，当前捕获这些记录之间高级和上下文连接性的方法具有重要的局限性。在这里，我们基于密度比的正交分解来介绍统计依赖估计量的新应用，以模拟皮质和肌肉振荡之间的关系。我们的方法通过学习特征值，特征函数和密度比的投影空间从信号实现的实现，解决皮质 - 肌肉连接性皮质的可解释性，可伸缩性和局部时间依赖性来扩展。我们通过实验证明，从皮质肌肉连通性中学到的本征函数可以准确地对运动和受试者进行分类。此外，它们揭示了确认运动过程中特定脑电图通道激活的通道和时间依赖性。我们的代码可在https://github.com/bohu615/corticomuscular-eigen-coder上找到。
比较颅骨密度比与其他颅骨指标对磁共振引导聚焦超声丘脑切开术治疗震颤的影响
目的 用于预测 MRgFUS 丘脑切开术成功可能性的关键指标之一是整体颅骨密度比 (SDR)。然而，这一指标并不能完全预测所需的超声处理参数或技术成功率。作者旨在评估其他可能有助于技术成功的颅骨特征。方法作者回顾性研究了 2017 年至 2021 年期间在其中心接受 MRgFUS 治疗的连续特发性震颤患者。他们评估了不同治疗参数（特别是最大功率和输送能量）与一系列患者颅骨指标和人口统计数据之间的相关性。机器学习算法被用于研究是否可以仅从颅骨密度指标预测超声处理参数，以及将局部换能器 SDR 与整体颅骨 SDR 相结合是否会提高模型准确性。结果 共纳入 62 名患者。平均年龄为 77.1（SD 9.2）岁，78% 的治疗（49/63）发生在男性身上。平均 SDR 为 0.51（SD 0.10）。在评估的指标中，SDR 与治疗中使用的最大功率（ρ = −0.626，p < 0.001；局部 SDR 值 ≤ 0.8 组的比例也有 ρ = +0.626，p < 0.001）和最大能量传输（ρ = −0.680，p < 0.001）的相关性最高。机器学习算法对预测局部和整体 SDR 所需的最大功率和能量具有中等能力（最大功率的准确度约为 80%，最大能量的准确度约为 55%），对预测局部和整体 SDR 达到的平均最高温度具有很高的能力（准确度约为 95%）。结论 作者将一系列颅骨指标与 SDR 进行了比较，结果表明，SDR 单独使用时是治疗参数的最佳指标之一。此外，还提出了许多其他机器学习算法，可在获得更多数据时进行探索以提高其准确性。还应确定和探索与最终超声处理参数相关的其他指标。
研究人员将固体氧化物燃料电池改进了三倍
通过运行开发的催化剂涂层复合电极和传统复合电极超过 400 小时，研究小组发现极化电阻降低了十倍。此外，在 650 摄氏度时，使用这种涂层电极的 SOFC 的峰值功率密度比未涂层电极高三倍（142 mW/cm 2 → 418 mW/cm 2）。这是文献中报道的使用 LSM-YSZ 复合电极的 SOFC 的最高性能。
多毛细管 X 射线光学基础、应用和子系统
• 每个光学元件有亚百万到数百万个毛细管通道 • 每个通道都与同一点（焦点）对齐 • 焦点位于光学元件的输入侧和输出侧 • 光学元件提供较大的收集角度，从而产生高输出 X 射线通量 • 多毛细管光学元件不是成像光学元件 • 焦点尺寸小至 5 微米 • 提供的通量密度比针孔高出五个数量级
使用修改的浮雕和简化基于CNN的深度学习的跨主题渠道选择基于EEG的情绪识别
基于脑电图的抽象情绪识别已在许多研究中实施。在其中大多数中，都有两种观察结果：首先，广泛的实现与执行的验证负相关。跨主体验证比受试者依赖性验证更加困难，因为域移位引起的脑电图记录之间的差异很高。第二，大量通道需要广泛的计算。减少通道的努力会因频道数量减少而阻碍。因此，需要一种有效的减少渠道的方法来维持性能。在本文中，我们提出了基于功率频谱密度比与浮雕方法结合的功率频谱密度比，以尺度图，CNN和通道选择的形式进行对2D EEG输入的合作。功率比来自功率频段的功率谱密度。基于各种条件的试验选择，提出的比例图和PR浮雕（功率比率）的协作产生了稳定的分类率。进行分析，已经采用了生理信号情绪分析的数据库（DEAP）。实验结果表明，该提出的方法使用10个通道的价为2.71％和唤醒的1.96％提高了跨受试者情绪识别的准确性。使用10个通道来依赖受试者验证，价和唤醒类别的功效分别增加了2.41％和1.2％。因此，通过在输入解释和稳定的渠道选择方法之间进行协作，提出的协作方法取得了更好的结果。
E-Mobility-Ergineering-MAR-23.pdf
使用锂作为阳极的理论能量密度比硅具有更高的理论能量密度，但是存在主要挑战。是下一代电池的供应链中的一个差距。“一方面，这项技术开始通过对电动汽车进行测试的认真对待，但另一方面，金属生产和理解弊端存在差距，并将其与低成本阳极的生产过程相结合。”他说。到2030年将需要7000至20,000吨电池级金属；该行业目前具有名义容量的7000吨，其中一半用于电池。锂是从氯化锂通过碳酸锂产生的，从盐水或岩石硫酸锂中产生，但
锂离子和钠离子电池的比较研究
比较锂离子和钠离子电池的能量密度的图显示，锂离子电池的能量密度比钠离子电池更高。锂离子电池的能量密度范围为100至265 WH/kg，而钠离子电池的能量密度为80至150 WH/kg。这意味着锂离子电池更适合需要高能密度的高能应用。总体而言，该图支持锂离子和钠离子电池之间的特征比较，表明锂离子电池具有较高的能量密度，而钠离子电池的成本较低，循环寿命更长。在这些电池类型之间进行选择时，重要的是要考虑应用程序的特定要求以及性能，成本和安全性之间的权衡
氢气是迈向脱碳经济的重要能源载体
氢气具有高热值（1 公斤氢气的能量大约相当于 2.8 公斤汽油的能量），但由于它是一种轻气体，在自然形态下占有很大的体积，因此它的单位体积能量密度比其他燃料低得多（见图 4 中的 LH 2 和 CH 2）。这意味着，根据应用情况，它不一定是最节能的选择 21 。尽管氢燃料电池驱动的电动机的效率是汽油内燃机的两到三倍 22 ，但考虑到生产氢气所需的上游转换（例如效率约为 60% 的电解过程）或与电动汽车相比（电动汽车的电池效率约为 90%），其效率并不是决定性因素。
超出标准模型物理的符号回归
，我们建议符号回归是对标准模型以外的物理模型的数值研究的强大工具。在本文中，我们证明了该方法在基准模型上的功效，即受约束的最小超对称标准模型，该模型具有四维参数空间。我们提供了一组分析表达式，这些表达式在理论的参数方面重现了三个低能的观察结果：希格斯质量，对穆恩的异常磁矩的贡献以及冷暗物质依赖密度。为了证明该方法的功能，我们在全局拟合分析中采用了符号表达式来得出参数的后验概率密度，而这些概率密度比使用常规方法更快地获得了两个数量级。