XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System控制状态
基于XR的电动机康复Exergames的设计建议
结果：耐力和耐药性运动后的睡眠效率低于对照条件之后。与对照条件相比，耐力运动后的总睡眠时间较低。睡眠光谱分析表明，与对照条件相比，N1睡眠阶段的耐力和抗性练习在N1睡眠阶段导致更大的α功率和N2睡眠阶段的theta功率更大。与对照条件（趋势）相比，耐力运动在N2睡眠阶段导致更大的β功率，在REM睡眠期间更大的α功率和更高的皮质醇水平，并且与阻力运动条件（显着）相比。耐药性运动在N2睡眠阶段导致的β功率低于控制状态，皮质醇水平低于耐力运动状况。
基于脑机接口的楼宇管理系统。综述
楼宇控制系统多年来一直存在的一个趋势是提高自动化程度和与人的集成度。现代建筑本身应该能够兼顾最高效的能源消耗和最高的室内生活质量[1]。作为楼宇系统的一个元素，用户不仅是控制状态所依赖的元素，也是系统管理员。每个用户都应该能够轻松地以最佳程度控制楼宇。从用户和系统两个角度来看，这都应该很容易。系统用户可以使用许多接口与楼宇自动化系统通信，其中之一就是脑电波。描述技术发展的研究人员和公司表示，这种接口是一种特殊的接口，借助它，我们很快就能以与其他方式（例如语音）相同的方式进行通信[2]。控制方式
晚上抵抗或耐力运动对睡眠脑电图和唾液皮质醇的影响
结果：耐力和耐药性运动后的睡眠效率低于对照条件之后。与对照条件相比，耐力运动后的总睡眠时间较低。睡眠光谱分析表明，与对照条件相比，N1睡眠阶段的耐力和抗性练习在N1睡眠阶段导致更大的α功率和N2睡眠阶段的theta功率更大。与对照条件（趋势）相比，耐力运动在N2睡眠阶段导致更大的β功率，在REM睡眠期间更大的α功率和更高的皮质醇水平，并且与阻力运动条件（显着）相比。耐药性运动在N2睡眠阶段导致的β功率低于控制状态，皮质醇水平低于耐力运动状况。
评论 大脑功能的默认模式：一个思想演变简史
大脑功能默认模式的概念源于一种集中需求，即解释当控制状态为被动视觉注视或闭眼休息时功能性神经影像数据中出现的活动减少。这个问题尤其引人注目，因为这些活动减少在各种任务条件下都表现出惊人的一致性。使用 PET，我们确定这些活动减少不是由静息状态下的激活引起的。因此，它们的存在意味着默认模式的存在。虽然引发这种分析的独特大脑区域群被称为默认系统，但大脑的所有区域都具有高水平的有组织的默认功能活动。最重要的是，这项工作引起了人们对内在功能活动在评估大脑行为关系中的重要性的关注。© 2007 Elsevier Inc. 保留所有权利。
在网络攻击检测和化学过程的弹性控制中，物理信息的机器学习
随着物联网（IoT）设备，云计算和其他数字技术的整合到化学过程中，网络攻击的复杂性和隐身性已增加。为了减轻传感器网络攻击在化学过程中的影响，这项工作提出了一个框架，该框架开发了基于物理学的机器学习（PIML）基于基于物理的检测器和弹性控制器，以改善网络攻击下非线性系统的闭环性能。PIML检测器是通过定制的损失函数构建的，该损失函数将网络攻击的领域知识集成到训练过程中。此外，在检测攻击后，开发了知识引导的扩展卡尔曼滤波器，以提供估计的弹性控制状态，以便在用冗余传感器替换之前。一个化学过程示例用于说明提出的基于PIML的检测和弹性控制方法处理网络攻击的应用。
SGN数字战略行动计划
生物甲烷改进的访问推广项目的目的是增加SGN网络中“绿色”生物甲烷气的量。目前有一些要求对与抗生物甲烷有关以满足GDN /热能调节要求的生物甲烷生产商施加了高昂的成本。也存在与将生物甲烷体积注入网络有关的典型限制，SGN希望通过实施更智能的压力控制状态来解决该网络。该计划正在研究减轻这些问题的几种方法，其中包括局部CV计费区项目，将未经宣传或减少的预灭生物甲烷融合到网络中，以及对网络压力的智能控制，以积极偏向生物甲烷气体的进入。该计划将包括苏格兰的3个项目和SGN南部网络中的7个项目。
根据步骤调查2021
这项研究旨在研究糖尿病（DM）和糖尿病前期的流行病学，护理级联，并遵守全球覆盖范围。我们招募了全国代表性伊朗步骤调查2021的结果。糖尿病和糖尿病前期是两个主要结果。计算所有患有糖尿病人群的糖尿病意识，治疗覆盖率和血糖控制，以调查护理级联。通过世界卫生组织开发的四个全球覆盖范围目标用于评估DM诊断和控制状态。在18,119名参与者中，DM的全国患病率分别为14.2％（95％置信区间13.4-14.9）和24.8％（23.9-25.7）。DM治疗覆盖率的患病率为65.0％（62.4–67.7），而在所有糖尿病患者中，良好的患病率（HbA1c <7％）的血糖控制率为28.0％（25.0-31.0）。DM诊断和他汀类药物的使用静电症接近全球目标（73.3％vs 80％，50.1％vs 60％）；但是，良好的血糖控制和严格的血压控制统计数据远远落后于目标（36.7％比80％，28.5％比80％）。很大一部分伊朗人口受DM和糖尿病前期的影响，血糖控制很差，表明对高血压（如高血压）对糖尿病和合并症的亚最佳护理。
1738复合评论
董事会工作人员已经审查了该评论，不建议根据此评论对拟议的法规文本进行更改。如ASHP版本所示，“药房环境监测（EM）实施工具包 - “强大的EM计划的标志是衡量进度，以便连续编程复合条件，并有效地纠正此次。”该文档在跟踪工作和描述趋势的好处时，还提供了指标员工注意到，ASHP文件建议每月监视；但是，董事会提议的法规文本仅需要每六个月趋势。在USP第1161章中所述，“颗粒计数以及受控环境中的微生物计数随采样位置和采样过程中所进行的活动而变化。监测不可行的颗粒物和微生物的环境是一个重要的控制功能，因为它们俩对于在注射和植入药品中对异物和颗粒物和无菌性的产品汇编要求很重要。”也包括在第1161章中：“合格人员对数据的环境微生物监测和数据分析可以帮助确保保持合适的控制状态。”本章进一步提供了“自从全面的环境监测计划的出现，他们在捕获不利趋势或漂移方面的应用已被强调。”
人工智能和自动驾驶：关键的道德考量
什么是自动驾驶汽车？它们如何使用人工智能？自动驾驶汽车的目标是在没有人类驾驶员干预的情况下以目标为导向的方式行驶。在这种情况下，由智能软件控制的传感器和执行器执行驾驶任务。根据 SAE（SAE International，2018 年），自动驾驶汽车分为五个级别。在 2 级之前，人类驾驶员仍处于控制状态，而从 3 级开始，整个驾驶任务将移交给软件。然而，在 3 级，人类驾驶员必须在预定义的时间范围内（例如 10 秒）准备好从系统接管驾驶任务。在 4 级，在一系列条件下（例如好天气），这不再是必要的。相比之下，在 5 级，软件可以在所有条件下驾驶。虽然目前量产车辆已经具备 2 级自动驾驶，但全球开发人员正在努力实现 3 级和 4 级自动驾驶。目前，所有主要汽车制造商（例如大众或丰田）、软件公司（例如谷歌的子公司 Waymo 或苹果）和初创公司（例如 Zoox）都在参与 3 级和 4 级系统的技术竞争。最近，Waymo 因其在 4 级方面的发展而备受关注，因为它放弃了凤凰城的自动驾驶出租车中的安全驾驶员（Waymo，2020 年）。他们的车辆现在仅受到远程监控。
第 5 类 - 电信和“...
类别 5 – 电信和“信息安全” 第 1 部分 – 电信 注释： 1.为电信设备或系统“专门设计”的“组件”、测试和“生产”设备及其“软件”的控制状态在类别 5 第 1 部分中确定。注意：：对于为电信设备或系统“专门设计”的“激光器”，请参阅 ECCN 6A005。2.“数字计算机”、相关设备或“软件”，如果对于本类别中描述的电信设备的运行和支持必不可少，则被视为“专门设计”的“组件”，前提是它们是制造商通常供应的标准型号。包括操作、管理、维护、工程或计费计算机系统。3. ECCN 5A001.j 中的商品以及 5D001.c（针对 5A001.j）中指定的相关“软件”，如果同时受 ECCN 5A002.a、5A002.z.1、5A002.z.6、5A004.a、5A004.b、5A004.z、5D002.c.1、5D002.c.3、5D002.z.6、5D002.z.8 或 z 5D002.z.9 的管制，则仍受这些条目在第 5 类 - 第 2 部分中的管制。第 5 类 – 第 2 部分不适用于实现受这些第 5 类第 1 部分 ECCN 控制的功能的源代码元素，也不适用于受 EAR 约束的任何项目，其中加密项目 (EI) 功能缺失、被删除或不存在。4.ECCN 5A001.j、5B001.a（针对 5A001.j）中的项目、5D001.a（针对 5A001.j）和 5D001.c（针对 5A001.j 或 5B001.a（针对 5A001.j））中指定的相关“软件”以及 ECCN 5E001.a（针对