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玛丽亚·托内瓦 –
程序委员会 程序主席：CogSci 2024 高级程序委员会成员：ACL 滚动评审（2023 年至今）、NeurIPS（2024 年至今）、ICML（2025 年至今）、CCN（2025 年至今）、CCN 技术程序委员会 (2022–2024) 程序委员会成员：ML：NeurIPS 2016-2023（2018 年前 30% 的审稿人）；ICML 2019-2023（2022 年前 10% 的审稿人）；AAAI 2020-2021、CoLLAs 2022、ICLR 2022-2024（2023 年重点审稿人）；NLP：ACL 2019-2021；NAACL 2019-2021；EMNLP 2020-2021； CoNLL 2020-2021；AACL-IJCNLP 2020；EACL 2021 期刊审稿人：TMLR、《自然人类行为》、《自然通讯》；《通讯生物学》；TICS、《ACM 通讯》、《计算神经科学前沿》
萨瓦能源
免责声明 - 待签约：投资提案已获得最终批准，目前正进入签约阶段。因此，所披露的信息仅供参考，仅供一般参考。在做出最终决定之前，不应将其视为财务、法律或投资建议，也不应将其视为安排或提供任何融资的承诺或要约。此拟议投资在线 30 天。如有疑问，请通过 info@edfimc.eu 与我们联系。电气化融资计划 - ElectriFI 由 EDFI 管理公司管理，是一个以影响力为先的投资机构，由欧盟资助。ElectriFI 正在投资早期私营公司和项目，以增加或改善发展中国家可持续能源的获取和供应。有关更多信息，请访问 www.electrifi.eu 和 www.edfimc.e
诺瓦LCT
6.1 校准 ................................................................................................................................................................................ 30 6.1.1 设置在线校准参数 ................................................................................................................................................ 30 6.1.2 获取平均系数 ................................................................................................................................................ 31 6.1.3 管理校准系数 ................................................................................................................................................ 32 6.1.4 管理双重校准系数 ............................................................................................................................................. 35 6.2 调整亮度 ................................................................................................................................................................ 37 6.3 校正较亮像素 ............................................................................................................................................................. 42 6.4 设置高级色彩 ............................................................................................................................................................. 44 6.5 调整屏幕效果 ............................................................................................................................................................. 47 6.6 设置图像增强引擎 ............................................................................................................................................. 48 6.6.1 屏幕校准........................................................................................................................................... 48 6.6.2 快速设置 ................................................................................................................................................ 54
开发可以轻松执行医学级脑电图测量的设备...
家庭脑电图服务的图像1。对患者的家庭脑电图测量的解释2。返回家中的患者带回家eeg设备3.检查如何使用患者检查如何使用随附的视频手册4。家庭EEG测量患者和家庭成员亲自安装设备并在家中测量脑电波（1-7天），并诊断为他们的大脑波（1-7天）。
2023年8月21日批准信 - 瓦瓦克斯
Merck Sharp＆Dohme LLC注意：Louise Parks Saldutti，博士，2023年8月21日351 N. Sumneytown Pike P.O.Box 1000 UG2D-68北威尔士，宾夕法尼亚州19454年亲爱的Saldutti博士：我们已批准您的要求收到的请求，以补充2023年4月21日，以补充您根据《公共卫生服务法》第351（a）条提交的生物制品许可申请书（BLA），以供远不足的元素使用，包括用于恢复的水平疫苗，包括恢复量的变量以及相关的标签修订。标记我们在此批准标签的内容草案：根据5月8日8月8日提交的第5条提交的包装插入物以及2023年4月21日提交的纸箱和集装箱标签草案。尽快进行标签的内容，但自本信件之日起不迟于14天，请在结构化产品标签（SPL）格式（SPL）格式（通过FDA自动化药物注册系统和清单）中提交标签（21 CFR 601.14）的最终内容，（ELIST），（ELIST）（ELIST），（ELIST） http://www.fda.gov/forindustry/datastandards/structuredproductlabeling/ default.htm。标签的内容必须与2023年8月8日提交的包装插入物相同。可以在标签技术QS的行业SPL标准和http://www.fda.gov/downloads/guidancecompliancomperiancormencergulatorationalforation/guida nces/guida nces/ucm072392.pdf中找到有关使用ELIST提交SPL文件的信息。可以通过公开标签存储库来访问SPL。
标量波计算的未来
随着技术继续以惊人的速度发展，计算的未来正在呈现令人兴奋的新维度。该领域最有前途和最有趣的新兴技术之一是标量波，这一概念挑战了传统的计算范式。标量波具有革命性计算、通信和各种其他应用的潜力，因为它具有即时数据传输、降低能耗和抗电磁干扰等优势。在本文中，我们将探索标量波的世界，并深入探讨其重塑计算未来的潜力。标量波，也称为纵波，是一种电磁波，在几个基本方面与传统的横波不同。横波沿垂直于其运动的方向振荡，而标量波沿其传播方向振荡。这一独特特性使它们与众不同，并提供了大量应用和优势。标量波最早由著名科学家詹姆斯·克拉克·麦克斯韦于 19 世纪中叶提出，但直到 19 世纪末 20 世纪初尼古拉·特斯拉的发现，标量波才开始受到重视。特斯拉对非赫兹波（即不受光速限制的波）的概念很感兴趣，他相信标量波可以提供革命性的可能性。然而，他的工作在很大程度上仍然不为人知，直到最近几年，这一概念才开始受到关注 [1]。
基于小波的特征提取及SVM分类
Pradesh) 摘要 本文探讨了使用小波变换技术在运动想象 (MI) 任务中对 EEG 信号进行特征提取和分类，重点关注事件相关去同步 (ERD) 和事件相关同步 (ERS) 现象。该研究强调了离散小波变换 (DWT) 相对于连续小波变换 (CWT) 的有效性，因为它在处理时间上更高效，并且能够紧凑地表示信号。根据能量压缩特性和捕获与 MI 相关的信号特征的能力对各种小波函数进行了评估，包括 Daubechies 和双正交小波。选择在近似带中表现出最高能量集中的小波进行进一步分析。使用这些选定的小波从 EEG 信号中提取特征，并使用统计和 (HoS) 度量（例如均值、方差、偏度和峰度）进行表征。然后使用这些特征来训练具有不同核函数的支持向量机 (SVM) 分类器。分类结果显示，小波 J db10 和 J bior6.8 的准确率最高，表明它们最适合 MI 任务中的 EEG 信号分析。研究结果表明，优化的小波特征提取与先进的机器学习技术相结合，具有提高脑机接口 (BCI) 系统分类性能的潜力。
