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印刷媒体索取号码：44/122.25（无馆际互借）； HIS545.13,25 德国历史手册/Gebhardt。- 第 25 卷。总寄存器。- 第十版，完全修订版。- 克莱特，[2024]。- XI，559 页。- ISBN 978-3-608-96666-4 索书号：47/425.13 军乐新概念与创新：12日至13日同名研讨会文献卷2017 年 9 月 / 由 Manfred Heidler 编辑。- 波恩：德国联邦国防军军事音乐服务，2018 年。- 160 页：插图。（军事音乐论述；第 13 卷）ISBN 978-3-00-059559-2 索书号：47/425.17 军事音乐与宗教：研讨会文档/由 Burkard Zenglein 编辑。- 波恩：德国联邦国防军军事音乐服务，2024 年。- 171 页：地图、插图、乐谱。- ISBN 978-3-00-077948-0 签名：59/870.3,1 德国和苏联 1933-1941 年：来自俄罗斯和德国档案馆的文件/代表近代史研究联合委员会德俄关系；编辑。由 Sergej Slutsch 和 Carola Tischler 与 Lothar Kölm 合作。- 卷3.1937 年 4 月 - 1939 年 8 月；第 1 部分。1937 年 4 月至 1938 年 9 月。- [2023]。- X，872 页。- ISBN 978-3-11-099773-6 索书号：59/870.3,2 德国和苏联 1933-1941 年：来自俄罗斯和德国档案馆的文件/代表近代史研究联合委员会德俄关系；编辑。- 卷3.由 Sergej Slutsch 和 Carola Tischler 与 Lothar Kölm 合作。1937 年 4 月 - 1939 年 8 月；部分卷 1938 年 10 月 2 日至 1939 年 8 月。- [2023]。- V 页，第 873-1582 页。- ISBN 978-3-11-099773-6
通过信号传播的马尔可夫模型
结构决定功能。然而，在人脑神经影像数据中很难观察到生物学中的这种普遍主题。在这里，我们通过假设大脑信号传播为基础结构上的马尔可夫过程来将结构联系起来。我们专注于一个称为通勤时间的度量：随机助行器从区域A到B然后返回A的平均步骤数。基于扩散MRI的白质的通勤时间表现出-0.26±0.08的平均±标准偏差长矛人相关性，与434个英国生物库中的功能性MRI连通性数据为-0.24±0.06，在400 HCP年轻的成年成年成人大脑扫描中的平均偏差。当两个数据集比较通勤时间和功能连接的主要贡献时，相关性增加到-0.36±0.14和-0.32±0.12。观察到的弱但可靠的相关性提供了神经元连通性和大脑功能之间的关系的证据，尽管受到限制。与广泛使用的通信措施（例如搜索信息和通信性）相比，相关性的相关性更强33％。当通勤时间与其特征值分解的主要功能连接性模式相关时，差异进一步扩大到5倍。总体而言，研究指出通勤时间的效用，以说明大脑功能基础的多突触（间接）连接性的作用。
克里斯蒂安·M·马尔内罗
未接种疫苗的母猪所生仔猪在 0 dpv 时抗体滴度无法检测，而接种疫苗的母猪所生仔猪的 MDA 水平较高（平均 Log10 抗体滴度 > 2.5）。在第 4 组中，MDA 水平在 35 日龄前保持较高水平，在 82 日龄后检测不到（图 2.D）。第 1、2 和 3 组的所有仔猪对疫苗接种均有适当反应，平均 Log10 抗体滴度在 120 dpv 前保持在 2.5 以上（图 2.AC）。接种疫苗后不同时间有或无 MDA 的动物之间的抗体滴度没有统计学上显着差异。此外，在 2 周龄和 5 周龄接种疫苗的动物之间，接种疫苗后不同时间的抗体反应没有显着差异。此外，相关性分析表明 28 dpv 时对 BIOAFTOGEN 的抗体反应与接种疫苗时的 MDA 水平之间没有关联（图 3）。
亚瓦特马尔政府工程学院
53 Hiziroglu, H. R 54 数字信号处理 Salivahanan, S. Tata McGraw - Hill 10 55 Vallavaraj, A. 56 Gnanapriya, C 57 数字信号处理 Babu, P. R Scitech Publication 20 58 现代电视实践 Gulati, RR New Age 10 59 定量能力 Aggarwal, R. S S. Chand 10
使用隐藏的马尔可夫模型和
滚动元件轴承的健康管理对工业资产的生产力，可靠性和降低成本的重要性越来越重要。早期故障检测是健康管理的关键支柱，这是不断发展的预后和健康管理理念的一部分。本文提出了一种故障检测方法，该方法首先将从轴承检测到的振动信号分割为重叠块。然后将主成分分析应用于分段信号。数据分割和主成分分析的组合是一种信号处理方法，可捕获振动信号的二阶结构。该方法通过训练隐藏的马尔可夫模型，该模型使用处理的信号，其中k均值聚类应用于设置隐藏的马尔可夫模型的状态参数数量。最后，训练有素的隐藏马尔可夫模型与合适的测试一起使用，通过处理实时振动数据来评估轴承健康降解。该方法已在俄亥俄州辛辛那提大学的智能维护系统中心提供的轴承测试床数据集上进行了测试。实验结果表明，所提出的方法优于此数据集的最新方法和基准结果。