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丙戊酸（CASNo。99-66-1）
垂体 - 对性腺轴的影响，对雌性大鼠的抗源性作用，下丘脑 - 垂体 - 肾上腺轴，报告体外研究，雌激素作用，促进雌激素受体α表达，雄激素作用，抗雄激素对抗基因的作用，对抗基因的影响，抗元素效应，抗腐殖质，抗抗癌症效应和抗癌症ATE癌细胞（包括对雌激素受体的影响间接影响的情况），对类固醇产生的影响，间接对大鼠胶囊/基质细胞中类固醇合成的影响，对褪黑激素受体的影响，对人类给药的影响，对生长激素的影响，对生长激素的影响，对下丘脑的影响 - 垂体 - 腺癌 - 腺癌，麦芽胶轴，麦芽胶轴，麦芽胶轴，麦芽胶轴，有人提出，它表现出降低Tonin分泌调节功能，对下丘脑 - 垂体 - 甲状腺甲状腺轴的影响，促进胰岛素抵抗，对睾丸激素合成系统的影响，抑制催乳素分泌的影响，对二素化和浓度的浓度增加和浓缩量和浓缩量的影响，对类固醇合成系统的作用增加。
日立控制边缘计算机“CE系列嵌入式AI模型...
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FFT功率控制环的传统示波器的频率...
以前，已经使用专用仪器分析了频率响应，但是新一代示波器现在可以测量电源的控制环响应。该分析称为Hendrick Wade Bode之后的Bode（Bode）图。 传统上，该分析使用FFT算法来测量在特定频率范围内系统的增益和相位。诸如4/5/6系列MSO之类的较新示波器具有所有通道上专用的数字下调器，它们独立于时域样本率和记录长度设置。通过称其为频谱视图，该功能与传统的FFT区别开来，在频率响应分析中提供了出色的结果。这份白皮书使用传统的FFT和频谱视图来比较两个不同DUTS（测量设备）的bode图（控制环响应）。
ITU-T 中网络控制自动化技术的5-1标准化活动 GNSS+ 2023
该体系结构还指定了几个参考点。RP-AN-1，RP-AN-2，RP-AN-3和RP-AN-6是KB子系统和底层网络之间的参考点，动态适应子系统，自治引擎，E2E网络编排和编排器，以启用这些子系统的KB访问KB。RP-AN-4是自主引擎和动态适应子系统之间的，可为动态适应子系统提供进化探索和实验功能。RP-AN-5位于动态适应子系统和底层网络之间，随着底层网络条件在运行时的变化，将控制器的选择和集成到底层网络。RP-AN-7，RP-AN-8和RP-AN-11是AN编排者和KB之间的参考点，分别是自主引擎和动态适应子系统，以使An Orking Trator能够管理AN和AN和LISECYCLE中的工作流程和流程。RP-AN-9，RP-AN-10，RP-AN-12是E2E网络乐团和编排者，自治引擎和动态适应子系统之间的参考点，由E2E网络编排器使用，这些系统用于管理和机弦乐网络实体。RP-AN-13是E2E网络编排和底层网络之间的参考点，用于管理和编排底层网络中的控制网络实体。
FastEMD–CCA 算法用于无监督快速去除脑电图中的眨眼伪影
a 马来西亚霹雳州国油工艺大学健康与分析研究所 b 马来西亚霹雳州国油工艺大学自治系统研究所 c 马来西亚霹雳州国油工艺大学电气与电子工程系 d 马来西亚吉兰丹马来西亚理科大学神经科学系 e 法国勃艮第大学 ERL VIBOT CNRS 6000 电子、信息与图像实验室 (Le2i)
研究称，新冠疫情封锁影响了青少年的大脑结构
现在来谈谈第二个问题：封锁措施是否发挥了作用。大脑健康的核心支柱之一是“社交认知”：大脑与他人进行社交互动的能力。它已经在我们的大脑中存在了 150 万年。它不是可有可无的附加功能。它至关重要。干扰它可能会导致毁灭性的健康后果，尤其是对于依赖社交互动进行正常认知发展的青少年而言。
在数字胸部 X 射线图像诊断中引入人工智能 (AI)...
公司C 检测结节、肿块阴影、浸润阴影和气胸，并以从蓝色（低）到红色（高）的渐变颜色显示存在异常区域的可能性（确定性）。检测到的区域的置信度也显示为分数。
使用人工智能工厂模型对柴油机进行模型预测控制
为了实现零碳社会，人们关注的焦点是减少交通运输领域的碳排放1)、2)，但对于支持物流的大型柴油车辆，也需要提高燃油效率并减少碳排放。近年来，柴油机废气排放评价方法不断更新，需要能够在各种条件下满足废气法规的控制方法。然而，众所周知，发动机建模是一个难题，因为它涉及燃烧现象，并且非线性、延迟和相互作用的存在使得构建控制器变得困难。 参考文献3)阐述了对柴油机进排气系统H ∞ 控制的研究，提出了一种通过切换控制器来覆盖运行范围的方法。另一方面，人们也在研究利用实验数据创建发动机的神经网络模型4)。虽然可以使用复杂且详细的仿真模型来模拟发动机，但是很难将其直接用作控制模型。一旦收集到数据，就可以相对容易地创建神经网络，并且神经网络被广泛用于近似、分析、异常检测和模拟。参考文献5），6）研究柴油机的模型预测控制，利用机器学习推导出状态空间表示，并利用神经网络近似控制律，实现高速控制计算。在参考文献[7]中，我们提出了一种结合Hammerstein-Wiener模型和输入凸神经网络的模型。我们还通过将该方法应用于发动机气道系统的建模和控制来检验其实际适用性。在参考文献8)中，提出了一种基于模型的柴油发动机空气路径控制，作为一种模型预测算法，解决具有输入约束的最优控制问题。在参考文献[9]中，开发了一种基于非线性自回归模型的非线性模型预测控制器，该控制器使用外生输入神经网络来解决柴油发动机的控制问题。然而，目前还没有开发出能够建立柴油发动机的神经网络模型并针对该模型系统地进行设计的控制方法。