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许多大脑 - 计算机界面(BCI)研究由于其固有的复杂性而忽略了通道优化。但是,仔细的渠道选择会提高性能和用户的舒适性,同时降低系统成本。进化的元映射证明了它们在解决复杂问题方面的有用性,但尚未完全利用。该研究的目的是两个方面:(1)提出一种新型算法,以找到每个用户设置的最佳通道,并将其与其他现有的元次素化学进行比较; (2)建立将这些优化策略调整到该框架的准则。共有3个单目标(GA,BDE,BPSO)和4个多目标(NSGA-II,BMOPSO,SPEA2,PEAIL)现有算法已通过3个公共数据库进行了调整和测试:“ BCI竞争III-DATASET II”,“中心拼写“中心拼写者”和“ RSVP拼写”。双前分排序算法(DFGA),这是一种新型的多目标离散方法,特别针对BCI框架设计。的结果表明,所有元数据术的表现都超过了基于P300的BCIS的完整集和常见的8通道集。dfga使用8个通道表现出3.9%的准确性3.9%。并使用4.66个通道获得了类似的精度。地形分析还强大了为每个用户自定义频道集的需求。因此,提出的方法计算具有不同数量的通道的最佳解决方案集,从而使用户可以为下一个BCI会话选择最合适的分布。©2021作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。
的增加而降低 , 当冷却水流量增至恰好实现热量匹配流量的 1.5、2.7、3.8 倍时 ,COP 分别下降 39.0%、60.1%、69.2%。
(图六)“9·11纪念塔跑”颁奖典礼后,参赛者合影留念。 横田空军基地人员和当地消防员聚集在一起,缅怀 2001 年 9 月 11 日纽约恐怖袭击中的遇难者。
*1:“大学等”是指大学、技术学院或大学间研究机构。 *2:“公共研究机构”是指独立行政机构(包括国家研究开发机构)、特殊法人以及地方独立行政机构。 *3:“企业等”是指以研究为主要目的的私营企业、公益财团法人、公益财团法人、一般社团法人、一般财团法人等。
在这项研究中,我们将使用计算来预测材料的最佳组合和组合方法(不断改变材料成分)来简化样品制备和评估,并开发多种材料,我们的目标是建立一种新的材料。能够高效寻找和评估适合在各个波段振荡的激光材料的研发模型。
摘要:在非洲,由于包括Anaplasma,Ehrlichia,Rickettsia和Coxiella物种在内的壁虱传播病原体,tick虫仍然是改善牲畜行业的主要障碍。在这里进行了全身审查和荟萃分析,并强调了这些tick传播病原体在非洲壁虱中的分布和流行。在五个电子数据库中搜索了相关出版物,并使用包含/排除标准选择,分别在定性和定量分析中包括138和78篇论文。大多数研究都集中在罗克 - 埃特西亚(Ricktsia Africae)(38个研究),其次是埃里希氏症反刍动物(27项研究),Coxiella burnetii(20项研究)和Anaplasma缘缘(17项研究)。使用随机效应模型进行比例的荟萃分析。对于立克spp获得了最高的患病率。(18.39%; 95% CI: 14.23–22.85%), R. africae (13.47%; 95% CI: 2.76–28.69%), R. conorii (11.28%; 95% CI: 1.77–25.89%), A. marginale (12.75%; 95% CI: 4.06–24.35%), E. ruminantium (6.37%; 95%CI:3.97–9.16%)和E. Canis(4.3%; 95%CI:0.04–12.66%)。C. burnetii的患病率较低(0%; 95%CI:0-0.25%),Coxiella spp的患病率更高。(27.02%; 95%CI:10.83–46.03%)和类似Coxiella的内共生体(70.47%; 95%CI:27-99.82%)。识别了tick属,tick物种,乡村和其他变量的影响,并强调了心脏水中rhipicephalus tick的流行病学;每种立克属物种的属性,用于不同的tick属; A. Marginale,R。非洲和Coxiella的主体分布在tick虫中的内共生体和非洲硬滴答中的C. burnetii分布较低。
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