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World File Search System提取技术
探索天然chalcones：创新的提取技术...
通过增强脂肪细胞中代谢功能的能力，可以很明显地，纳林宁蛋白玉米蛋白在解决肥胖方面的有效性。chalcones是多功能分子，通过其单个结构框架显示一系列生物活性图1。例如，Licochalcone A增强了甘草的有效抗氧化剂效应，并且还起到了细菌，抗抗精管，抗疟疾和抗内部抗药性疗法和抗内部抗药性药物和细胞周期抑制剂的作用。17,18个Chalcones由于其稳定性，无色，饮食安全性以及通过a avanones和糖苷的催化氢化而易于生产，因此经常被用作食品工业中的食品添加剂。此外，几项研究5,19,20表明，天然和合成的核酸酮对正常细胞无毒，具有重要的药理学能力，并且具有轻微的化学模化阳离子可以为基于天然药物铅候选人候选人提供基于药物的药物发现的固体基础。chalcones被认为是传统草药不可或缺的一部分，并且很长一段时间以来，它们一直被用来治疗重要的疾病，例如癌症，病毒和心脏病。从天然来源中提取Chalcones及其化合物通常采用各种溶剂，因此选择适当的溶剂，溶剂的量对于有效的提取至关重要。当前的评论旨在概述Chalcones的自然来源，用于推断的方法以及其药理作用背后的关键机制。目标是将墨西哥鸡的多方面性质照亮，作为药物开发和自然健康解决方案领域中有希望的化合物。
功率器件热阻抗的现场实验提取技术
为了模拟原位 Z TH,ja 提取，对安装在 PM 上的其中一个设备采用了“模拟实验”策略。该过程如下：•首先，通过 COMSOL Multiphysics 环境中的详细纯热 3-D FEM 模拟获得设备的参考 Z TH,ja [24]，其中重现了 PM 的精确复制品（图 3）。边界条件通过施加于厚铜底板底面的传热系数 h =2×10 3 W/m 2 K 来解释，这描述了与高效散热器的接触 [25]。•获得的参考 Z TH,ja 用于构建具有 Foster 拓扑的 SPICE 兼容热反馈网络 (TFN) [26]；然后将 TFN 耦合到 VDMOS 晶体管的电气模型，该晶体管的温度敏感参数可以在模拟运行期间发生变化。电气模型根据实验数据 [27] 进行了校准，并在 [28] 中进行了详细描述。• 使用 OrCAD Capture 软件包 [29] 对 ET 模型进行了瞬态模拟，以模拟第 II.B 节中介绍的实验程序来提取 z ja 。• 通过在 COMSOL 中模拟 300 K 等温背面的裸片器件来确定 Z jc 。• 然后进行反归一化过程和时域转换以获得热阻抗 Z TH,ja 。• 最后比较了参考值和提取的 Z TH,ja 。
电阻存储器分析和建模的参数提取技术
本文对用于提取电阻开关 (RS) 和建模参数的不同数值技术进行了修订。针对不同的电阻存储技术，计算了常用于估计可变性的置位和复位电压。还介绍了提取串联电阻的方法以及与电荷通量忆阻建模方法相关的参数。研究发现，获得的周期间 (C2C) 可变性取决于所使用的数值技术。这一结果很重要，它意味着在分析 C2C 可变性时，应描述提取技术以对不同的电阻存储技术进行公平比较。除了使用大量不同类型的电阻存储器的实验数据外，我们还采用了动力学蒙特卡罗 (kMC) 模拟来研究构成导电细丝 (CF) 的渗透路径的形成和断裂事件，这些细丝允许在丝状单极和双极器件中进行电阻开关操作。
使用混合特征提取技术和集成的堆叠分类器
大脑计算界面（BCI）是一项导致神经疾病应用程序发展的技术。BCI建立了大脑与计算机系统之间的联系，主要集中于协助，增强或恢复人类的认知和感觉 - 运动功能。BCI技术使从人脑中获得脑电图（EEG）信号。这项研究集中于分析包括Wernicke和Broca领域在内的发音方面，以进行无声的语音识别。无声的语音界面（SSI）为依赖声信号的传统语音界面提供了一种替代方案。无声的语音是指在没有听觉和可理解的声学信号的情况下传达语音的过程。本研究的主要目的是提出用于音素分类的分类器模型。输入信号经过预处理，并使用传统方法（例如MEL频率CEPSTRUM系数（MFCC），MEL频率光谱系数（MFSC）和线性预测编码（LPC）进行特征提取。最佳功能的选择是基于对主题的分类精度，并使用集成堆栈分类器实现。集成的堆叠分类器优于其他传统分类器，在Karaone数据集中的思维和说话状态达到75％的平均准确性，在14个通道EEG EEG上的思维和说话状态的平均精度为84.2％和84.09％，用于IMIVENIDECENTECTIOM EEG（FEIS）。
基于时间窗口的特征提取技术用于电动机eeg eeg信号分类
基于脑电图（EEG）的电动机象征分类是最受欢迎的大脑计算机Interface（BCI）研究领域之一，由于其可移植性和低成本。在本文中，我们比较了基于小波的能量熵的不同预测模型，并经验证明，基于时间窗口的运动图像分类中基于时间窗口的方法可提供比流行的滤纸方法更一致，更好的结果。为了检查所提出方法的鲁棒性和稳定性，我们最终还采用了多种类型的分类器，发现混合击打（带有多种学习者的包装集合学习）技术超出了其他经常使用的分类者。在我们的研究中，BCI竞争II数据集III已与四个实验设置一起使用：（a）整个信号（对于每个试验）为一个部分，（b）（b）整个信号（b）整个信号（对于每个试验）被分为非重叠片段，（c）每个试验的整个信号（c）每个试验（对于每个试验）分为重叠的段（以及（d）段（dis），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d），以及（d）。乐队。从实验获得的结果（c），即91。43％的分类准确性不仅超过了本文其他方法的表现，而且据我们所知，这是迄今为止该数据集的最高性能。
主题：调查直接锂提取技术用于回收电池的应用
将盐集中在一系列蒸发池中。这些方法很慢，覆盖了大片土地，同时消耗了大量的淡水并产生等量的废盐水。直接锂提取（DLE）方法是三十多种不同技术的集合，这些技术已提出，以改善锂恢复，从而降低了环境影响和成本。DLE方法包括过滤，电化学分离和化学沉淀反应。由于锂被许多国家确定为关键矿物，从技术和地缘政治的角度来看，研究锂生产的主要和次要途径很重要。评估可以从多种源盐水中提取更快，更具成本效益的锂提取的方法的可行性将对指导研发工作和投资进行极大的好处。具体来说，由于目前正在英国探索从低级盐水的锂恢复，因此开发了DLE的过程模型，以告知生命周期和技术经济评估，将产生一个有价值的工具集，以评估初级和次要生产路线的可行性，并直接适用于确保重要材料可靠的供应链的直接适用性。这项研究是伦敦帝国学院，伯明翰大学和南美研究人员之间的合作，以研究这些方法可以在欧洲整个欧洲地热矿床中发现的盐水以及从回收电池中回收的解决方案的程度。申请的截止日期为2024年2月29日该研究还将比较这些方法的相对性能以及它们的环境和技术经济影响。智利和阿根廷的研究人员是锂提取技术领域领先的专家，并直接了解其社会和环境复杂性。伦敦帝国学院和伯明翰大学的研究小组将从他们在DLE方法的应用和分析方面的专业知识中受益匪浅。与拉丁美洲国家建立联系将直接将对锂开采感兴趣的研究人员与对电池回收感兴趣的人联系起来，从整个系统的角度来交换想法。作为回报，Faraday机构关于回收锂离子电池（RERIB）的项目是世界一流的研究人员的财团，开发了从用过电池中回收各种材料的最新过程。RELIB项目研究人员试图从用过的Libs中恢复尽可能多的材料，并致力于开发可持续的，环保和具有成本效益的技术。锂恢复是Relib项目的关键目标，因为它是LIB中最昂贵的材料，其恢复对回收运营的盈利能力至关重要。拟议的项目将使Relib项目的不同工作流的合作能够合作，将实验室的信息与系统级建模相结合，以告知电池回收中的可持续实践。该VRF赠款由英国独立电化学储能研究和技能开发的英国独立研究所Faraday Institution资助。法拉第机构的愿景是将科学家和行业合作伙伴汇总为研究项目，以降低电池成本，重量和数量；为了提高性能和可靠性（法拉第机构 - 为英国的电池革命提供动力）。这些VRF赠款的目的是帮助在英国与阿根廷/智利研究小组之间建立联系。为此，该项目将涵盖智利/阿根廷的访问研究人员的费用（包括旅行，住房成本和相关的生存费用）。要申请，请通过任何信件中的任何信件中的J.Edge@imperial.ac.uk将您的简历（2页）和求职信（500个单词）发送给Jacqueline Edge博士。
BiodeEpfuse：一种混合深度学习方法，采用集成特征提取技术用于Enhan
摘要非编码RNA（NCRNA）序列的准确分类对于晚期非编码基因组注释和分析是关键的，这是基因组学的基本方面，促进了对NCRNA功能和各种生物学过程中的调节机制的理解。尽管已经采用了传统的机器学习方法来区分NCRNA，但这些通常需要广泛的功能工程。最近，深度学习算法在NCRNA分类方面提供了进步。这项研究介绍了BiodeEpfuse，这是一个混合深度学习框架，该框架整合了卷积神经网络（CNN）或双向长期记忆（BILSTM）网络具有手工制作的特征，以提高精度。该框架采用了K-mer的一hot，k-mer词典的组合，以及用于输入表示的特征提取技术。提取的特征，嵌入到深网中时，可以最佳利用NCRNA序列的空间和顺序细微差别。使用来自细菌生物的基准数据集和现实世界RNA样品，我们评估了生物脱皮物的性能。结果在NCRNA分类中表现出很高的精度，强调了我们工具在应对复杂NCRNA序列数据挑战方面的鲁棒性。CNN或Bilstm与外部特征有效的预示了有希望的未来研究方向的有效融合，尤其是在完善NCRNA分类器并深化对NCRNA中的NCRNA中，对细胞过程和疾病表现。除了在细菌生物的背景下使用其原始应用外，整合到我们框架中的方法和技术还可以使生物脱发有效地在各种和更宽的领域中有效。
EEG电极设置优化了新生儿睡眠状态分类的特征提取技术
1 1智能医学电子电子学中心，电子工程系，信息科学技术学院，富丹大学，上海，上海，2号，2 2号电气工程系，纳马尔大学米安瓦利，米安瓦利，米安瓦利，巴基斯坦，巴基斯坦3号上海，中国上海，中国5号新生儿学系，中国上海，上海，中国，伯明翰伯明翰大学电子，电气和系统工程系6，英国伯明翰大学，7人类现象学院，上海，上海，上海，中国，中国，8号，生物培训学院1智能医学电子电子学中心，电子工程系，信息科学技术学院，富丹大学，上海，上海，2号，2 2号电气工程系，纳马尔大学米安瓦利，米安瓦利，米安瓦利，巴基斯坦，巴基斯坦3号上海，中国上海，中国5号新生儿学系，中国上海，上海，中国，伯明翰伯明翰大学电子，电气和系统工程系6，英国伯明翰大学，7人类现象学院，上海，上海，上海，中国，中国，8号，生物培训学院
新闻发布欧洲太空资源创新中心（ESRIC）和空中客车防御和空间，以在月球资源提取技术
总部位于卢森堡，欧洲太空资源创新中心（ESRIC）通过连接领先的学术，工业和企业家才华来促进太空资源行业的创新和增长。ESRIC的活动基于四个主要支柱：太空资源研发，对经济活动，知识管理和社区管理的支持。于2020年11月启动，ESRIC是卢森堡航天局（LSA）和卢森堡科学技术研究所（LIST）的一项计划，与欧洲航天局（ESA）的战略合作伙伴关系。www.esric.lu
基于脑电图的特征提取方法：评论
摘要 - 简介：脑部计算机界面（BCI）是一种迅速发展的尖端技术，在该技术中，在人脑和计算机之间建立了通信途径。BCI也被称为直接神经接口，用户可以在该界面借助大脑信号来控制外部设备。神经信号通常使用脑电图（EEG）测量。目标：从EEG数据中提取特征在可穿戴的BCI计算场中扮演了一个可疑的作用。由于大量脑电图数据，主要的挑战是有效的特征提取并减轻了计算负担。本文的目的是审查有效和强大的BCI系统的这种不同特征提取技术。方法：我们回顾了基于EEG的BCI研究中采用的特征提取技术。我们综合了这些研究，以介绍分类法并与利弊报告其使用情况。显着性：本文对基于EEG的BCI具有及其特性的特征提取技术进行了全面的审查。此外，还讨论了公开挑战以在BCI研究中进一步发展。