摘要 — 在癫痫监测中,由于脑电图伪影在幅度和频率上具有形态相似性,因此经常被误认为是癫痫发作,这使得癫痫发作检测系统容易受到更高的误报率的影响。在这项工作中,我们介绍了一种基于并行超低功耗 (PULP) 嵌入式平台上最少数量的脑电图通道的伪影检测算法的实现。分析基于 TUH 脑电图伪影语料库数据集,并重点关注颞电极。首先,我们使用自动机器学习框架在频域中提取最佳特征模型,在 4 个颞脑电图通道设置下实现了 93.95% 的准确率和 0.838 F1 得分。所实现的准确率水平比最先进的水平高出近 20%。然后,这些算法针对 PULP 平台进行并行化和优化,与最先进的低功耗伪影检测框架实现相比,能效提高了 5.21 倍。将此模型与低功耗癫痫发作检测算法相结合,可以在可穿戴外形尺寸和功率预算下使用 300 mAh 电池进行 300 小时的连续监测。这些结果为实现经济实惠、可穿戴、长期癫痫监测解决方案铺平了道路,该解决方案具有低假阳性率和高灵敏度,可满足患者和护理人员的要求。临床意义——所提出的 EEG 伪影检测框架可用于可穿戴 EEG 记录设备,结合基于 EEG 的癫痫发作检测算法,以提高癫痫发作检测场景的稳健性。索引词——医疗保健、时间序列分类、智能边缘计算、机器学习、深度学习
摘要:背景:Kratom 是一种可以改变人的精神状态的物质,尽管存在潜在的健康风险,但可用于缓解疼痛、改善情绪和戒除阿片类药物。在本研究中,我们旨在分析社交媒体上关于 Kratom 的讨论,以提供更多关于 Kratom 的好处和副作用的见解。此外,我们旨在展示算法机器学习方法、定性方法和数据可视化技术如何相互补充,以辨别对 Kratom 效果的不同反应,从而补充传统的定量和定性方法。方法:使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 算法、PyLDAVis 和 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 技术分析社交媒体数据,以识别 Kratom 的好处和副作用。结果:分析表明,Kratom 有助于戒毒和管理阿片类药物戒断,缓解焦虑、抑郁和慢性疼痛,改善情绪、精力和整体心理健康,并提高生活质量。相反,它可能引起恶心、胃部不适和便秘,增加心脏风险,影响呼吸功能并威胁肝脏健康。其他报告的副作用包括脑损伤、体重减轻、癫痫发作、口干、瘙痒和对性功能的影响。结论:这种综合方法强调了其在全面了解对 Kratom 的不同反应方面的有效性,补充了用于研究 Kratom 的传统研究方法。
由于我们星球上的气候变化,科学家对解决此问题感兴趣,因为它不仅威胁到某些地区或国家,而且威胁着世界的生态系统和经济。因此,最大程度地减少二氧化碳(CO 2)排放和降低大气水平是全球优先事项。因此,目前有必要开发一种适当的方法来降低或稳定大气中的CO 2水平。但是,CO 2捕获项目是长期,低预测和高风险环境项目。因此,有必要找到一种适当且可持续的CO 2捕获方法,该方法在降低大气CO 2级别的同时对环境产生安全的影响方面有效。尽管碳(C)是用于在陆生植物中通过光合生物产生生物化合物的关键基本成分,但C途径是影响光合生物捕获CO 2的关键因素。在光合生物体中,多用途树的Paulownia在世界各地都以其木材及其在Co 2隔离中的潜在作用而受欢迎。Paulownia spp。 属于Paulowniaceae家族,并包括一群树木。 这些树木主要在东南亚,特别是在中国发现,并且由于其装饰性,文化和药用价值而有意生长了两千年以上。 Paulownia物种的数量因分类学分类而异,范围从6到17。。 其中,Paulownia Tomentosa,Paulownia Elongata,Paulownia Fortunei和Paulownia Catalpifolia是最受认可和最受欢迎的物种。Paulownia spp。属于Paulowniaceae家族,并包括一群树木。这些树木主要在东南亚,特别是在中国发现,并且由于其装饰性,文化和药用价值而有意生长了两千年以上。Paulownia物种的数量因分类学分类而异,范围从6到17。其中,Paulownia Tomentosa,Paulownia Elongata,Paulownia Fortunei和Paulownia Catalpifolia是最受认可和最受欢迎的物种。本评论提供了一种全面的技术经济情景,用于捕获Paulownia Trees(作为陆生植物模型,在2,400 HA-1上生长)的100万吨CO 2。P. tomentosa可用于农林业系统来减轻城市城市内的温室气体(GHG)排放,并强调农林业的碳储存潜力。总而言之,鲍洛尼亚树作为一个环境群众项目,向投资者和政府提供了极大的鼓励,以扩大这些类型的项目,以在2050年之前实现全球气候目标。
气候重建和预测正在融合,以确认温度的升高,降低的降低和降水的时空变异性。摩洛哥尚未幸免这种气候变化及其影响,因此影响了摩洛哥土地对各种作物的适用性。实际上,在摩洛哥,大坝的地表水储备在大约三十年的时间里减半了。被认为是气候变化最有弹性的物种之一,角豆树可能会成为高增值的经济资源。2020年,由于“ 2020 - 2030年绿色一代”的种植,全国性的角豆豆荚的生产达到了55,400吨,这一数字将上升,这使得种植了对新气候条件的高度适应的农作物。使用现代方法(Caroubiculture)扩展角色培养,需要基于形态和农艺标准选择高性能植物。目前的作品包括介绍Rahma品种,这是第一个在摩洛哥官方目录中注册的角色品种,作为雌雄同体花朵的一型鸡蛋,在Oujda科学学院选择。这种新品种的特殊性是在不需要男性传粉媒介的情况下生产令人满意的蝗虫豆,这表明应该单独或与其他高性能传粉媒介品种合并,以便在现代种植系统中使用。关键字:拉玛品种,高性能,oujda,雌雄同体花,气候变化。同样,监测该品种在十五年内的后代的结果表明,拉哈马品种的所有自由植物都保留了雌雄同体的特征,这将使我们能够为未来的森林人提供这些植物,以供未来的重新造成造成植物的项目,从而占据了生产植物的数量(幼虫和50%的男性),并且是50%的男性和50%的男性,并且从这些植物中选择克隆头。
机器人手臂远距离任务中的机器人援助最近在工业和国内环境中获得了很多关注。在此类设置中使用了多种输入设备。由于输入信号(例如大脑计算机接口)中的噪声或由于环境条件(例如太空机器人遥控)引起的延迟,用户需要辅助自主权,以在遵循预先定义的轨迹和避免障碍的同时保持其控制权。这种协助要求操作员易于定义的活动表示形式,并能够考虑动态世界状态。本文表示使用行为树(BTS)的日常生活活动,其固有的可读性和模块化使最终用户能够使用简单的接口来定义新活动。为了实现这一目标,我们使用共享的控制操作节点增强BTS,该节点指导用户对轨迹促进和确保任务执行的输入。
[最后写,包括议员/一个城市的叙述。它将利用树木和林地在布里斯托尔中的作用和重要性,并详细介绍布里斯托尔树和林地策略的关键组成部分,包括L集体视野和布里斯托尔的树木和林地的商定目标|五年行动计划提供了一系列初始的行动和项目,这些行动将加速我们的愿景,并有助于实现目标l我们将需要利用的资金和交付机制来实现我们的愿景。现有的树木和林地的证据基础; l确定了保护和管理我们现有的树木和林地,建立新的树木和林地的挑战,以及解决这些挑战的机会|指导植树,林地创造以及新林地的管理和管理的主要影响和原则|
洛斯加托斯镇公园和公共工程部宣布,湾区艺术家将有机会为 Outside the Box 项目提交设计作品。概述 Outside the Box 公共设施箱艺术项目旨在通过在街景中经常被涂鸦破坏者攻击的表面添加艺术作品来美化该地区。公共设施箱上的艺术作品是一种与移动观众沟通的形式,目的是展示一个安全、多样、公平和包容的城市环境。成功的提案将融合多样性、公平性和包容性,同时展示社区意识、可持续性和创造力,进一步提升我们城镇的文化。被接受的艺术作品将被转换成乙烯基包装并直接安装在公共设施箱上。选定艺术家的设计指南和规范
NPL 报告 QM115 1995 年 12 月 使用 ISO/CD 12567 和 CEN/TC 89 WI 26 第 2 部分 03.1995 中规定的程序对两个玻璃校准参考面板(1.48 m x 1.23 m)进行热箱测量的报告。Ray Williams & David Hall 量子计量中心国家物理实验室英国米德尔塞克斯郡泰丁顿 TW11 0LW 摘要 本报告概述了 CEN 标准草案程序的原理,用于测量热箱中窗户和窗户组件的 U 值。描述了这些标准所要求的玻璃校准面板的结构细节,并给出了用于计算其热性能的方法。包括使用这些面板进行的热箱测量的详细信息,如 CEN 标准草案中所述。这些数据生成的图表是窗户系统后续热箱测量所必需的,以实现以下目标:将 U 值标准化为标准表面电阻,得出通过测试元件的热通量密度并计算环境温度。最后,讨论了后续 U 值测量对校准测量结果的敏感性。
基于量子力学的随机数生成器 (RNG) 因其安全性和不可预测性而引人注目,与传统生成器(如伪随机数生成器和硬件随机数生成器)相比。这项工作分析了一类半设备独立的量子 RNG 中,随着希尔伯特空间维数、状态准备子空间或测量子空间的增加,可提取随机性的数量的变化,其中限制状态重叠是核心假设,建立在准备和测量方案之上。我们进一步讨论了这些因素对复杂性的影响,并得出了最佳方案的结论。我们研究了时间箱编码方案的一般情况,定义了各种输入(状态准备)和结果(测量)子空间,并讨论了获得最大熵的最佳方案。对几种输入设计进行了实验测试,并分析了它们可能的结果安排。我们通过考虑设备的缺陷,特别是探测器的后脉冲效应和暗计数来评估它们的性能。最后,我们证明这种方法可以提高系统熵,从而产生更多可提取的随机性。
计算位置为 x new 的新分支的解 对新分支 ( x new ) 和原分支 ( x i ) 进行 Pareto 优势分析 如果新分支 ( x new ) 优于原分支 ( x i ) 则用新分支 ( x new ) 替换原分支 ( x i ) break else 将其试验次数增加 1 End If