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rDNA研究指南第三节的摘要 机构研究核心设施 一般手术大弹
董事批准启动前III-A-1-A-A：如果这种收购可以损害使用药物来控制人类，兽医医学或农业的药物，则将耐药性性状的故意转移给微生物。III-B节：在开始之前需要NIH/OBA和机构生物安全委员会注册的实验III-B-1：克隆毒素分子的克隆，其体重<100ng/kg的LD 50。III-B-2：已批准（根据IIII-A-1-A节）为NIH指南第III-C节中的重大行动的实验：需要制度性生物安全委员会注册和机构审查委员会和机构审查委员会和RAC批准，然后研究参与者招募III-C-1：有意转移DNA或RNA的rna或RNA源自RNA的主题。第三节：使用风险第2组，风险组3，风险组4或限制性药物作为宿主矢量系统III-D-1-A-A：将rDNA引入风险2组2组2组2组的实验，需要机构生物安全委员会注册III-D-1启动III-D-1实验之前的实验； BSL-2/ABSL-2示例：使用腺病毒，腺病毒 - 卢西法酶或与腺相关的病毒转染细胞；通常涉及使用病原体或缺陷的病原体载体（有或没有辅助病毒），例如腺病毒，腺病毒，腺病毒，杆状病毒，疱疹病毒，疱疹病毒，慢病毒，逆转录病毒，乳发病毒，乳酸病毒和囊泡病毒病毒病毒病毒，shigella，shigella，shigella，shymonella和E. asterylytorta。III-D-1-B：将rDNA引入风险3组代理； BSL-3/ABSL-3（UTHSC上的不寻常）III-D-1-C：将rDNA引入风险4组代理； BSL-4/ABSL-4（不允许在UTHSC上允许）III-D-1-D：在BSL-4/ABSL-4处将RDNA引入受限制的代理中，除非在NIH/OBA审查后逐案，否则将RDNA引入bsl-4/absl-4，除非在uthsc允许的III-D-2实验中，否则在NIH/OBA审查和USDA许可证（不允许在UTHSC）中限制了风险组的DNA，或者限制了风险组4，或限制了风险组4，或限制了风险组4，或者限制了风险组4，或
外部评估报告《低特征舰船技术研究》
利用复合材料减少船上设备的振动传输 ⇒ ①② 利用信号处理减少声纳罩内的噪声 ⇒ ② 利用自适应机翼减少螺旋桨的辐射噪声 ⇒ ①② 通过优化船头形状减少破浪 ⇒ ②
在光子时间晶体中的纵向光音子，该晶体包含固定
*这两位作者也同样贡献。†hli01@nankai.edu.cn‡jjxu@nankai.edu.cn§boris@physics.technion.ac.ac.il
研究生成AI在音乐和视听行业中的经济影响
这项研究提供了PMP策略对使用生成AI服务在2028年截止的两种曲目中使用的演变和影响的独立和客观观点。历史数字和预测假设基于市场数据，相关基准和对行业专家的访谈：集体管理组织（CMOS），创作者，技术参与者，生产者，出版商，出版商，DSP和机构参与者代表这两个行业。3
发动机密封技术要求满足NASA的高级亚音技术计划目标
周期研究表明，提高发动机压力比和周期温度的好处是减轻发动机的重量并提高商用涡轮发动机的性能。NASA正在与行业合作，定义高级发动机和发动机技术的技术要求，以实现NASA先进的亚音速技术计划的目标。随着发动机操作条件变得更加严重，客户要求较低的运营成本，NASA和发动机制造商正在研究提高发动机效率和降低运营成本的方法。正在研究许多新技术，这些技术将使下一代发动机能够在更高的压力和温度下运行。提高密封性能 - 在需求条件下运行的同时降低泄漏和增加使用寿命 - 将在满足减少特定燃料组成并最终降低直接运营成本的整体计划目标中发挥重要作用。本文概述了先进的亚音速技术计划目标，讨论了高级密封开发的动机，并突出了密封技术要求满足未来发动机性能目标。
自然歌曲听觉期间音乐和语言互动的神经签名
歌曲在人脑中如何处理？在歌曲中，音乐和歌词在音乐语言的协同作用中紧密绑定，以传达含义和情感，而不是语言内容，从而提出了有关如何代表两个组成部分并将其整合到有凝聚力的感知整体中的问题。先前的研究指出了对音乐，语音和歌曲敏感的人类皮质的领域，它们既可以找到共享和专业网站。然而，听歌曲时的音乐和歌词处理之间的互动仍然很糟糕。为了解决这个问题，我们探究了具有脑电图的特定于音乐和语音的神经预测机制。当向听众提供歌曲或相应的嗡嗡声（无语言）旋律时，比较了旋律预测的编码。同样，在歌曲和相应的口语（无旋律）歌词中研究了语音预测的编码。我们发现，歌曲中音乐和言语的同意改变了它们的预测信号的产生和处理，从而改变了它们的神经编码。此外，我们在旋律和音素期望的神经编码中找到了一个权衡，其平衡取决于谁在听（反映听众的偏爱的内部驱动力，例如音乐训练）以及歌曲的创作和表演方式（外部驱动程序（外部驱动力）（反映了歌词和音乐的出色和音乐））。总的来说，我们的结果表明，歌曲涉及并行预测过程，以竞争共享处理资源的使用。
什么是PFA？ 纳戈亚城地区的新干线铁路噪音...
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流派分类基于听音乐时脑电波的频率分析-Wiss
大脑计算机接口（BCI）作为未来用户界面引起人们的注意。当使用人脑活动作为BCI时，具有反应性优势的运动召回已成为主流。例如，Nishimoto及其同事开发了BCI，在召回手指的开口和关闭期间，将大脑运动皮层的激活应用于康复和其他目的[8]。此外，刺激接受期间的大脑活动和视听信息的回忆也可能适用于BCI。视觉研究的研究可用于在查看错觉图像时根据大脑活动重建图像[3]。听力研究的例子包括基于脑波的方向取向，听取简单的语音和回忆[5]，重建元音“ A”和“ I”时脑波中的“ A”和“ I”，以及召回语音[1]的重建以及FMRI图像中的自然语音[9]。这些相关研究表明，当用户将BCI用作日常生活中的娱乐时，召回对象可能很无聊，并且用户可能会发现它很痛苦。因此，我们提出了一种使用音乐的方法。召回音乐的行为，例如嗡嗡声，是日常生活中的一种常见习俗，并且不如运动召回，图像回忆或简单音调，元音和自然声音的单曲无聊。因此，人们认为这可能会减轻用户的负担。此外，在音乐分类问题中，我们专注于流派分类问题。通过专注于小说，可以根据音乐之间的共同特征将无数音乐分为较小的数字。因此，我们认为分类类别较少，可以简单地作为分类问题。
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基于能量的特征和双 LSTM 神经网络用于基于 EEG 的音乐和语音分类
摘要 人类大脑通过多种方式接收刺激；其中，音频是大脑在交流、娱乐、警告等方面的重要相关刺激来源。在此背景下，本文的目的是推进对大脑对不同类型的音乐和不同性质的声音（语音和音乐）的反应的分类。为此，设计了两个不同的实验，从听不同音乐类型的歌曲和不同语言的句子的受试者那里获取脑电图信号。据此，提出了一种新的方案来表征脑信号以进行分类；该方案基于构建一个特征矩阵，该特征矩阵建立在不同脑电图通道测量的能量之间的关系和使用双长短期记忆神经网络的基础上。利用获得的数据，对基于脑电图的语音和音乐、不同音乐类型以及受试者是否喜欢所听歌曲进行分类进行评估。实验表明，所提出的方案性能令人满意。二元音频类型分类的结果成功率达到 98.66%。在四种音乐流派的多类分类中，准确率达到61.59%，音乐品味的二分类结果上升至96.96%。