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World File Search System平均距离
原创研究年轻人夜间大脑活动指纹状模式也出现在老年人身上
目的：定量睡眠脑电图被视为脑电图“指纹”，即它在个体内稳定但个体之间有差异。然而，到目前为止，几乎所有针对这方面的研究都是在年轻男性中进行的。因此，很想知道睡眠脑电图指纹概念是否适用于男女老年人样本。患者和方法：从三个不同子样本（每个子样本 30 名健康个体）获得的数据被重新用于当前的二次分析（年轻男性（YM）= 25.6 ± 2.4 岁，老年男性（EM）= 69.1 ± 5.5 岁，老年女性（EW）= 67.8 ± 5.7 岁）。个体在睡眠实验室中睡了十次，总共进行了 900 个研究夜晚。然而，为了避免因干预相关的睡眠脑电图功率谱变化而导致的误解，仅包括没有任何干预的 3 个假性睡眠夜，将数据集减少到 270 个。为了确定假性睡眠夜对之间 NREM 睡眠脑电图功率谱的稳定性，分别按样本计算受试者内和受试者之间的曼哈顿距离测量值。结果：无论是子样本还是假性睡眠夜对，在受试者内功率谱比较中都观察到最低距离测量值，即最大相似度（EW 的平均距离测量值范围为 3.82 至 4.06，EM 的平均距离测量值范围为 3.55 至 3.63，YM 的平均距离测量值范围为 3.04 至 3.62）。此外，样本之间的个体内相似度没有显着差异。受试者之间的功率谱距离测量值明显较大（EW 的平均距离测量值范围为 12.95 至 13.15，EM 的平均距离测量值范围为 12.21 至 12.57，YM 的平均距离测量值范围为 10.33 至 10.78），且年轻人和老年人之间存在显著差异。结论：本研究结果支持以下观点：睡眠脑电图功率谱是一种类似于个人特征的特征，直到老年仍保持独特性。这一发现可能有助于提高测量干预效果的灵敏度。关键词：睡眠脑电图功率谱、衰老与睡眠、睡眠脑电图的遗传性、脑电图指纹、类似于特征的定量脑电图特征、睡眠脑电图的个体性
“肮脏的五辆汽车公司”污染与煤炭一样多...
绿色车辆指南用于确定2020 - 2024年型号的每种车辆模型（以CO g /km为单位）的合并CO尾管排放。vfacts不能区分模型变体。模型变体是指一个特定的模型变化，例如模型年，车轮驱动，发动机类型等。这是一个重要的区别，因为尾管排放可能会根据模型变体而有所不同。因此，在2020 - 2024年的模型年之间采用了最低和最高的CO g /km值。如果该日期范围没有数据，则使用了绿色车辆指南中的最新车辆；在没有这些数据的情况下，是从制造商的网站或其他在线资源中获得的。母公司通过最大排放和本分析中包括的前五名过滤。由于难以获取数据，RAM 2500，RAM 3500，Toyota Coaster，Toyota Tundra和Porsche Cayenne Coupe，被排除在外。 每种车辆模型的年度排放是通过将尾管排放乘以一年的平均距离（乘用车11,100公里的平均距离，或LCV的15,300），将总销售量乘以2023，并除以1,000,000，从1,000,000 converts converts converts converts cop tonnes to tonnes of Co of Co。 这导致了两个年度排放数字，一个基于尾管排放最低的变体，一个BA SED在具有最高尾管排放的变体上。 如果还包括这些直接公司的排放，每家公司的年度排放总额将显着更高。 销售和排放百分比是基于2023年的轻型车辆销售额。被排除在外。每种车辆模型的年度排放是通过将尾管排放乘以一年的平均距离（乘用车11,100公里的平均距离，或LCV的15,300），将总销售量乘以2023，并除以1,000,000，从1,000,000 converts converts converts converts cop tonnes to tonnes of Co of Co。这导致了两个年度排放数字，一个基于尾管排放最低的变体，一个BA SED在具有最高尾管排放的变体上。如果还包括这些直接公司的排放，每家公司的年度排放总额将显着更高。销售和排放百分比是基于2023年的轻型车辆销售额。估计的公司排放包括此分析仅涵盖出售和驱动一年的车辆的排放，并且不包括公司的范围1和2与制造和运输相关的排放，或任何其他下游范围3排放。
外部参考价格策略对”的影响……
注：效应量：t 值平方与 t 值平方之商的平方根的绝对值加上自由度。配对样本 t 检验，双尾。缩写：D，距离；MD，平均差异；IRP 2 ，内部参考价格 2（对照组自报的平均 IRP）；TMD，治疗平均距离；TMID 2 ，治疗平均内部参考价格 2 距离。
基于无人机的跟踪和跟随铁路线
图5.7在第三个前向实验实验中所有九个试验的轨道距离值的晶须图。每个晶须图代表中位数为红线作为盒子的中心，第75个百分位数为盒子的顶部，第25个百分位数作为框的底部，最大和最小的非外部值作为线的终点，以及红点作为异常。整个图表的水平线标记了总体平均距离值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。72
OR0551 - 可再生能源
太阳直射计和太阳辐射计测量直接太阳辐射和全球太阳辐射。太阳直射计是一种圆顶结构，用于测量散射太阳能量，而太阳直射计是一种测量直接太阳能量的仪器 2 1. 解释什么是太阳常数。太阳常数定义为在地球与太阳的平均距离处，单位时间内在垂直于太阳方向的单位面积上接收到的能量。 B 部分 1. 讨论地球和地外太阳辐射。推导太阳辐射方程
一种预测药物对人类微生物组影响的数据驱动方法
对于三种学习设置如图 B 所示。D – 新药预测的 ROC AUC 得分与 TC 距离截止值的关系。颜色标度表示与五种最相似药物的平均距离，圆圈大小表示每个交叉验证训练集中包含的平均药物数量。E – 留一法微生物模型的 ROC AUC 得分与系统发育距离的关系（皮尔逊相关性 -0.574，p< 5*10 -4）。颜色表示菌株的门。F – 当从训练集中删除同一门的所有菌株时，ROC AUC 得分下降。Verrucomicrobia 门和 Fusobacteria 门被从此分析中丢弃，因为每个门只包含一个菌株。
人类避免进近冲突的电路动力学
图1。实时，避免进近冲突任务的任务设计。pac-man沿着水平走廊放置，幽灵在走廊的另一端来回移动。在吃豆人和幽灵之间放置了五个不同尺寸的奖励。参与者使用左和右箭头键移动到幽灵接近奖励（方法），或者回到走廊的尽头，参与者可以退出试验（避免）。b-e规范行为。B跨块收集的平均奖励。小提琴和在20个试验的12个块中收集的平均奖励数量（点）的平均奖励数（点）。灰色钻石表示颅内样品的性能。风险公差的变异性。20个示例参与者的盒子图和4个颅内参与者在最终决定中避免在所有试验中避免的平均距离。灰点表示每个试验的周转距离。d奖励组的周转距离。奖励可能很大（价值20分）或小（价值10分）。在最后一个点很大的试验中，与最后一个奖励很小的试验相比，参与者更靠近鬼魂。黑点表示每个颅内受试者的平均距离，灰点表示每个在线参与者的平均值。在线样本中任务的情感体验。y轴是报告在X轴上体验情绪的参与者的百分比。允许参与者选择多种情感体验或自己写自己的情感体验。f电极放置。545个颅内参与者的前额叶和边缘区域的电极放置在前额叶和边缘区域。彩色阴影指示区域，点表示电极。
巴黎高科大学博士论文 -Theses.fr
我们描述了一种评估移动激光测量的准确性和/或精密度的新方法。这是基于城市场景的线性实体的提取和比较。配对段之间计算的平均距离（即修改后的 Hausdorff 距离）用于相对于现有参考对云进行评分。对于边缘的提取，我们提出了一种检测通过 RANSAC 算法找到的平面段之间的交叉点的方法，该算法通过相关组件的分析进行丰富。我们还在考虑一种通过同样基于线性元素的刚性配准来校正移动激光读数的方法。最后，我们研究边缘的相关性来推导移动系统外参标定的参数。我们在作为 TerraMobilita 项目一部分获得的模拟数据和实际数据上测试我们的方法。
农业供应链的均衡分析
注：所有回归均在上游市场层面，在各列（中观区域、微区域、AMC）中以越来越细的空间粒度定义。“农场门口价格”是商品在上游生产地的价格，从农业普查和生产调查中获得。“农业综合企业价格”是农业综合企业在下游港口/物流枢纽收到的离岸价，从 TRASE 获得。CR-3 是上游市场前三大企业的集中度。上游市场 i 的市场准入定义为 MA i = ∑ jsjd − 1 ij ，其中 d ij 是上游市场 i 与枢纽/港口 j 之间的物理距离，sj 表示枢纽 j 在全国出口中的份额。因此，MA i 是一个地点到周边枢纽的加权平均距离，权重由枢纽规模决定。
算法和基于传感器的研究中国儿童和青少年的屏幕使用行为和轻度环境
结果：所有参与者的每日屏幕时间中位数为58.82分钟。在所有年龄段的人群中，小学生的中间屏幕时间中位数最长，为87.25分钟，每周超过4小时。2岁以下的儿童与平板电脑的中位数为41.84分钟。学习占参与者屏幕时间的54.88％，参与者的51.03％（3,390/6,643）在平均距离<50 cm的情况下使用了1小时。分别触发了807,355和509,199次的距离和姿势警报。在研究中，有70.65％的参与者在白天使用平板电脑以<300 lux的照度使用，而晚上则使用了61.11％的lux。晚上，85.19％的参与者的环境光超过4,000 K的色温。在AI通知后，迅速对观看习惯（观看距离为65.49％；在观看姿势中为86.48％）迅速纠正（所有p <0.05）。