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基于表面肌电图
摘要：基于表面肌电图（SEMG）探索了一种定量识别原发性刺激强度的新颖方法。，我们在具有不同强度的主要味道刺激下捕获了SEMG样品，并用支持向量机（SVM）进行了定量识别的预处理样品。验证了定量识别酸，苦和咸强度的可行性。在柠檬酸（aq），蔗糖（水溶液），氯化镁（水溶液），氯化钠（AQ）和谷氨酸钠（AQ）的刺激下获得了SEMG信号，其浓度不同，用于五种类型的主要口味：酸味，甜美，苦味，苦味，苦味，苦味，salty和umimimi cormimimifive。采用的信号用一种称为二次变化的方法处理，以删除基线徘徊，以及一个自适应缺口，以删除功率频率干扰。为每个样品提取330个特征后，进行了五倍跨验力的SVM回归器，模型达到了0.7277、0.1963、0.7450、0.7642和0.5055的R 2得分，分别用于痛苦的主要品味，均可识别次数的痛苦和0.5055。要探索面部对味觉刺激的反应，我们总结并比较了不同味道类型和味道强度的刺激下的肌肉活动。为了进一步简化模型，我们探索了特征维度的影响，并以频道方式优化了每种口味的特征组合，并且分别从330、120、120、120、120、210、210、260、170降低了五种类型的主要品味。最后，我们分析了多个受试者的模型性能以及模型的性能与实验受试者的数量之间的关系。这项研究可以为使用SEMG提供进一步研究和味觉刺激识别的应用参考。
引用本文为：Waqar Rasool Minhas，先生。 Hassan Saleemi、Mohanad Faris Raheem、Shahad Sabah Khalid、Hira Aslam、Waqas Ahmad (2024) Crispr 工程
摘要：目的：本研究的目标如下：比较使用 CRISPR 改造的微生物降解未减排污染物的效率与自然产生的微生物的效率。这些污染物包括塑料、重金属、杀虫剂和 PCB。本研究旨在确定 CRISPR-Cas9 进行的基因操作是否可以提高这些微生物的降解潜力，尤其是在污染场地的环境条件下，污染物难以去除。目标：本研究回答的主要问题是确定通过 CRISPR 对微生物菌株进行的修饰与天然菌株相比在多大程度上提高了生物降解效率。第二个目标是确定污染物类型对微生物降解的影响，以及研究 CRISPR 修饰数量与生物降解效率之间的相关性。方法：总共通过对天然或通过 CRISPR 技术进行基因改造的微生物菌株进行实验测试获得了 220 个响应。通过在实验室试验中量化污染物在一定时间内的质量减少来确定生物降解的效率。所分析的化学物质包括塑料、重金属、农药和多氯联苯 (PCB)。研究中使用的检验包括方差分析、Kruskal 和 Wallis 检验、回归检验和卡方检验。使用 SPSS 23 版进行统计分析，并以箱线图的形式对这些结果进行数据可视化，用于方差分析和 KW，以带有回归线的散点图的形式进行回归分析，以条形图的形式进行卡方检验。然后，这些数字提供了根据不同微生物菌株和污染物类型对生物降解性能的更好比较。回归分析还揭示了使用图形表示生物降解效率与 CRISPR 修饰次数的关系。结果：基于方差分析和 Kruskal-Wallis 检验的分析表明，降解效率
ASRS 数据库报告集 - COVID-19 相关事件
关于使用 ASRS 数据的注意事项 ASRS 数据的使用需要注意某些事项。所有 ASRS 报告都是自愿提交的，因此不能被视为对类似事件全部群体的测量随机样本。例如，我们每年收到几千份高度偏差报告。这个数字可能占所有发生的高度偏差的一半以上，也可能只是总发生次数的一小部分。此外，并非所有飞行员、管制员、机械师、乘务员、调度员或航空系统的其他参与者都同样了解 ASRS 或可能同样愿意报告。因此，数据可以反映报告偏差。这些偏差并不完全为人所知或无法衡量，可能会影响 ASRS 信息。诸如近距离空中相撞 (NMAC) 之类的安全问题可能似乎在区域“A”比区域“B”更集中，这仅仅是因为在区域“A”中运行的飞行员更了解 ASRS 计划，并且更倾向于在发生 NMAC 时报告。任何类型的主观、自愿报告都会有与定量统计分析相关的局限性。从 ASRS 数据中可以得知，收到的有关特定事件类型的报告数量代表了正在发生的此类事件的真实数量的下限。例如，如果 ASRS 在 2010 年收到 881 份轨道偏差报告（该数字纯属假设），那么可以肯定地知道，2010 年至少发生了 881 起此类事件。考虑到这些统计局限性，我们认为 ASRS 数据的真正力量在于报告叙述中包含的定性信息。飞行员、管制员和其他报告人员会详细地告诉我们航空安全事件和情况——解释发生了什么，更重要的是，解释为什么会发生。有效地使用报告叙述需要额外的研究，但从中获得的知识非常值得付出额外的努力。
使用进化量子启发水平集技术自动检测 MRI 脑肿瘤的新型医学分析框架
摘要：准确分割 3D 磁共振成像 (3D-MRI) 中的脑肿瘤对于简化诊断和治疗过程至关重要。在基于能量函数理论的图像分割和分析方法领域，水平集方法已成为一种有效的计算方法，极大地促进了几何活动轮廓模型的发展。使用水平集技术时，减少分割误差和所需迭代次数的一个重要因素是初始轮廓点的选择，这两者在处理脑肿瘤可能具有的各种大小、形状和结构时都很重要。为了定义速度函数，传统方法仅使用图像梯度、边缘强度和区域强度。本文提出了一种受量子启发蜻蜓算法 (QDA) 影响的聚类方法，QDA 是一种受蜻蜓群居行为启发的元启发式优化器，用于准确提取初始轮廓点。所提出的模型采用量子启发计算范式来稳定开发和探索之间的权衡，从而弥补传统基于 DA 的聚类方法的任何缺点，例如收敛速度慢或陷入局部最优。首先，可以使用量子旋转门概念将代理群重新定位到可以更好地实现最优值的位置。然后，通过采用突变程序来增强群体突变并实现其多样性，使主要技术具有强大的局部搜索能力。在将颅骨与大脑分离的初步阶段之后，在 QDA 的帮助下确定肿瘤轮廓（边缘）。MRI 系列的初始轮廓将从这些提取的边缘得出。最后一步是使用水平集分割技术在所有体积段中隔离肿瘤区域。当应用于 BraTS 2019 数据集中的 3D-MRI 图像时，所提出的技术优于最先进的脑肿瘤分割方法，如所获得的结果所示。
经典图像到量子图像的转换、表示、处理和降噪
Shyam R. Sihare 博士 APJ 阿卜杜勒卡拉姆政府学院，计算机科学与应用系，印度西尔瓦萨 电子邮件：shyams_sihare1979@rediffmail.com 收到日期：2022 年 3 月 31 日；修订日期：2022 年 4 月 19 日；接受日期：2022 年 5 月 27 日；发表日期：2022 年 10 月 8 日 摘要：量子计算机和经典计算机的图像表示截然不同。在经典计算机中使用位。然而，在量子计算机中使用量子位。在本文中，量子图像表示与经典图像表示相似。为了表示量子图像，使用了量子位及其相关属性。量子成像以前是通过叠加完成的。因此，使用叠加特征实现量子成像。然后使用酉矩阵来表示量子电路。对于量子表示，我们选择了一张适度的图像。为了创建量子电路，使用了 IBM 的 Qiskit 软件和 Anaconda Python。在 IBM 实时计算机和 Aer 模拟器上，运行了 10,000 次的量子电路。IBM 实时计算机中的噪声比 IBM Aer 模拟器中的噪声降低得更多。因此，Aer 模拟器的噪声和量子比特误差高于 IBM 实时计算机。量子电路设计和图像处理均使用 Qiskit 编程完成，该编程是本文末尾的附录。随着拍摄次数的增加，噪声水平进一步降低。当图像以较低的拍摄次数运行时，噪声和量子比特误差会增加。通过电路计算拍摄次数增加完成的量子图像处理、降噪和误差校正。量子图像处理、表示、降噪和误差校正都利用了量子叠加概念。索引词：Aer 模拟器、实时量子计算机、量子图像、量子图像像素、叠加、量子力学。
经济影响 - 2020 年圣丹斯电影节
2017 年之前的研究几乎完全依赖于电影节的截距抽样来估计出席人数和支出。截距研究非常有用，但在繁忙的电影节背景下，获得真正的随机样本具有挑战性。采访者可能倾向于过度抽样那些平易近人的与会者，也许是那些更符合采访者自身年龄、社会经济地位或其他特征的人。我们使用了系统随机抽样的变体——随机抽样地点和时间以及随机开始和固定间隔的采访，以确保采访者不会潜意识地偏向样本。此外，我们在电影节结束后立即通过在线邀请对持票人进行了单独的随机抽样调查。该调查的结果与截距调查非常吻合，在两种不同的调查模式下，我们得到了相同的人口统计结果。2017 年之前，出席人数的估计是使用电影院的满座人数和每位调查受访者调整后的自报电影观看次数的组合。对自报进行了调整，因为调查中明显多报了出席者的电影观看次数。例如，调查受访者平均报告观看了 6 部电影，这与客观的票务兑换数据不一致。此外，观众人数估算方法也并不一致。技术进步使我们能够利用传感器技术跟踪电影节场馆内带有 WiFi 或蓝牙无线电的设备，而不是依靠自我报告的观众人数。这使我们能够直接匿名观察移动设备进入电影节、从一个场馆移动到另一个场馆以及离开的情况。由此得出的观众人数估算结果比前几年更高、更准确。我们的团队在 2017 年首次使用这项技术估算观众人数，在主要电影节场馆安装了 22 个传感器。2019 年，传感器网络扩展到 38 个传感器。今年，即 2020 年，几乎所有电影节场馆也安装了 38 个传感器。观众人数估算
增强采用强度
*通讯作者的电子邮件：norsida@upm.edu.my在全球范围内，气候变化是一个重大的发展挑战。撒哈拉以南非洲尤其容易受到气候变化的负面影响，因为该地区的适应能力低以及过度依赖雨水养农业对粮食安全和生计。促进气候信息可访问性，以改善农民对气候智能适应实践的采用强度。这项研究的目的是检查气候信息访问，这是气候智能适应实践的驱动力。这项研究利用了加纳北部地区475个小农户的主要数据。拟合内源性转换泊松回归模型，以检查访问气候信息的决定因素，以及随后访问气候信息对气候智能适应实践的采用强度的影响。根据这项研究，获得气候信息的访问是内源性的，并且受性别，农业经验，非农业收入以及小农户收听广播的次数的积极影响。年龄，农场收入，获得扩展，教育，非农业收入，农场经验，温度的感知和获得气候信息的机会，因此对小农气候智能适应实践的采用强度产生了重大影响。基于这些结果，我们建议气候变化和农业计划应鼓励小农订阅以获取气候信息，以促进采用众多气候智能适应实践。在这种情况下，要向小农户提供气候信息，扩展代理应该是主要目标。收入的很大影响是农场和非农业收入对采用气候智能适应实践率的速度是该研究的主要发现之一。我们认为，农业计划应包括改善小农户农民的农场和农业收入的方法，使他们能够加强其气候智能适应实践的采用。关键字：泊松，内源性，开关，回归，随机，实用程序，模型。
FRE-GY.6191 金融技术高级专题
第 1 周：HTML 和 Web 服务器定义的基本原理。 - 了解 HTML 代码创建的基础知识。 - 样式简介。 - 初始化 Web 服务器的教程。 - 项目第 0 部分：班级项目介绍。 第 2 周：为什么选择 Dash？金融数据可视化回顾。 - 使用 Python 进行 Web 开发的介绍。 - 创建动态 HTML 组件。 - 使用 Plotly 创建静态图形和图形。 - 项目第 I 部分：在 Web 应用程序中下载、格式化和呈现时间序列数据。 第 3 周：使用回调更新视觉输出第 I 部分。 - 超越 matplolib：使用 Plotly 进行动态数据可视化的介绍。 - 服务器和客户端回调和子例程介绍。 - 项目第 II 部分：添加最终用户请求数据和更新第 I 部分结果的能力。时间序列将包括更改时间段的能力，即：1 天、1 个月、1 年等。 第 4 周：使用回调更新视觉输出第 II 部分。 - 介绍 Plotly Dash 的布局组件和 Bootstrap - 创建一个响应式表单，允许用户根据输入采取不同的操作。 - 为昂贵的计算添加“记忆”。 - 项目第三部分：在第二部分中添加计算和蒙特卡罗模拟层。模拟结果将以图形方式显示收敛情况。 第 5 周：处理 Dash 的缺点。 - 实现具有多个输入和输出的回调。 - 学习处理影响相同输出的多个输入的请求。 - 学习处理需要相同输入和输出的情况。 - 学习处理尚未创建的组件。 - 项目第四部分：此时，该项目将包括最终用户在 MC 模拟中输入迭代次数的能力，如果重复请求，记忆应该会阻止它再次计算。 第 6 周：以干净的方式呈现数据。 - Dash DataTable 简介。 - 学习如何设置 DataTable 的样式并应用条件格式。 - 项目第五部分：向项目添加 DataTable 以显示 MC 结果。第 7 周：演示 - 项目演示。
案卷编号 8416-22 参考号：签名 日期 亲爱的申请人
尊敬的请愿人：这是关于您根据《美国法典》第 10 篇第 1552 条申请更正海军记录的函件。在仔细认真地考虑了您的海军记录和申请的相关部分后，海军记录更正委员会 (Board) 发现所提交的证据不足以证明可能存在重大错误或不公正。因此，您的申请被拒绝。委员会的三人小组于 2023 年 2 月 7 日举行执行会议，审议了您的申请。小组成员的姓名和投票情况将应要求提供。您的错误和不公正指控已根据行政法规和适用于本委员会程序的程序进行了审查。委员会审议的文件材料包括您的申请，以及为支持申请而提交的所有材料、您的海军记录的相关部分、适用的法规、规章和政策以及海军人事司令部 (PERS-32) 于 2022 年 11 月 16 日提供的咨询意见 (AO) 和海军法律顾问办公室 (BUPERS 00J) 于 2022 年 12 月 8 日提供的 AO。AO 已于 2022 年 12 月 21 日提供给您，您有 30 天的时间提交回复。虽然您有机会提交反驳，但您没有这样做。委员会仔细考虑了您删除报告期 2020 年 9 月 16 日至 2021 年 3 月 26 日的健康状况报告和 2021 年 3 月 30 日的行政备注 (第 13 页) 条目的请求。您还请求恢复您的晋升至 E-7。委员会考虑了您的论点，即您在被控事件发生后大约两周接受了海军刑事调查处 (NCIS) 的采访，您对饮酒次数的记忆是猜测，您被 NCIS 胁迫，并且根据《统一军事司法法典》(UCMJ)，未经证实的供词不可采信。您还认为没有证据证实潜在的醉酒驾驶指控，没有进行血液或呼吸测试，因为 NCIS 疏忽未能及时调查。您声称证据直接削弱了酒后驾驶的指控，并且应像军事法庭一样，对保护正义的基本关注也适用。您还声称
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1.2。定义：（i）“购买者”是指新德里AIIMS和代表董事的HLL Infra Tech Services Limited（hites）。（ii）“出价”是指从公司 /招标者 /出价者那里收到的报价 /招标。（iii）“投标人”是指提交投标 /报价 /招标（iii）的个人或公司“供应商”是指个人或公司提供的商品和服务，按合同 /购买订单中包含的商品和服务。（iv）“商品”是指所有文章，材料，商品，牲畜，家具，固定装置，原材料，备件，仪器，机械，设备，设备，车辆，药品，装配，装配，附件，配件，无形的产品，软件，技术转让，技术转移，许可证，专利或其他次数的否则，但要购买的次数，否则购买或其他类别的次数，否则购买了extripation light nightimal night offul night offul night offul night>图书馆。“商品”一词还包括偶然的或对此类商品的供应，例如运输，保险，安装，调试，培训和维护。（v）“服务”是指与货物供应相关的服务，例如运输，安装，调试，提供技术援助，培训，销售服务，维护服务以及合同涵盖的供应商的其他此类义务。（vi）“出价安全性”（BS）是指由投标人及其招标提供的认真货币存款 /货币保证或财务担保。其中。（viii）“绩效安全性”是指成功竞标者提供的货币或财务保证，以适当履行其上面的合同。（vii）“合同”是指购买者与供应商之间签订的书面协议，以及其中提到的所有文件以及包括所有附件，附件等。绩效安全也称为保证金。（ix）“收货人”是指中心/医院/部门/部门/人员，必须按照合同中的规定向其交付货物。（x）“规范”也称为技术规格是指规定商品或服务必须符合要求的文件/标准。（XI）“检查”是指测量，检查，测试，测量产品或服务的一个或多个特征以及