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World File Search System波袋
Monarch Eaton GAF Progaf 过滤袋
nn 过滤袋的结构由多达 12 层的介质组成，每层介质的细度越来越高 nn 100% 聚丙烯设计代表“无硅”材料 1，结合在经济且易于处理的过滤袋中 nn PROGAF 过滤袋由最细的疏水性聚丙烯纤维制成，需要用水溶液润湿（每盒 PROGAF 过滤袋都附有详细的使用说明） nn 伊顿强烈建议使用插入工具，以便于将过滤袋插入袋式过滤器外壳，并确保过滤袋在抑制篮内的正确对齐
语音回忆过程中脑电图音节信息的提取
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EEG测量中的精度和危险
当伯格（Berger）在1929年报道了人类脑浪潮发现时，大众媒体的感觉将其报告为“思想电气记录”，生理学家花了五年时间将其视为“思想的关键记录”，而日本学会认为它是“关键”和阴暗的事物。它在这一特殊特征的开头说：“如果进行测量以捕获生物学现象为生物学信号，则有必要考虑获得的测量值反映的结果反映了什么，并且不反映生物学现象，以及所获得的数据是否与测量目的相匹配。”据认为，伯杰（Berger）从一对放置在头皮上的电极中记录了电活动，精确地记录了放置在头皮上的电极。从我们当前的角度来看，波形是α波本身，表明上蜡和减弱。但是，当时的神经生理学家认为这种缓慢的振动反映了神经系统中的电活动。 在神经系统的电活动是未知的时候，这是不可避免的，除了神经纤维产生的动作电位。此外，媒体以与伪科学设备相同的水平将脑波视为“思维电记录”，该设备可以衡量当时流行的人格和心理能力，也被认为是生理学家与他们距离的距离的原因。 演讲五年后，著名的生理学家和诺贝尔奖获奖者阿德里安（Adrian）和马修斯（Matthews）发表了夺回论文，并在生理学协会进行了公开实验，而伯格（Berger）的“ eeg”被认为是一种反映大脑活动的电动活动，而不是1）。这可能是因为Adrian发现了与水生神经节细胞中类似于α波相似的缓慢的电势波动3）和Goldfish脑干4），实际上观察到眼睛张开和计算任务中α阻断的外观，使他坚信它是脑源性的电活动。 这样，在脑电图被公认为反映大脑活动的电活动之后，它已用于研究癫痫和意识受损（睡眠）。但是，直到今天，他还没有为阐明精神疾病的病理做出太多贡献，精神病学教授伯杰从一开始就一直期望这一疾病。
利用脑电信号进行语音回忆中的单词识别
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商品 #111 带咬阀的补水袋
注意：如果携带，将计入 4 套最低 ACU OCP 完整制服（FRACU、Patagonia、Crye 等均获授权）不包括 V 型上衣、战斗衬衫等。游骑兵学校装箱单 - 可选物品
输液过程中输液袋保存指南... - CDN
由于飓风海伦对北卡罗来纳州西部地区造成的破坏，静脉输液袋的主要供应商之一最近关闭了其业务。与此同时，预计严重的供应链中断和静脉输液短缺将影响许多医院。为此，有效利用现有的静脉输液供应并将其保留用于最急需的病例非常重要。重要的是要考虑到大多数轻度或中度脱水或体液耗尽的儿童都可以通过口服补液来治疗。因此，静脉输液应保留在儿童无法通过口服补液（无论是意识清醒还是胃肠系统功能失调）的情况下。一些机构已经制定了临时策略来解决静脉输液基础短缺的问题。以下是帮助医院节省洛杉矶县有限静脉输液供应的指南和策略的示例。
包裹性能范围全袋中 - 氮化物vs-silicon ...
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手性磁体薄膜中嵌入的 Skyrmion 袋
磁性 skyrmion 是具有类粒子特性的拓扑非平凡自旋配置。早期研究主要集中于拓扑电荷 Q = − 1 的特定类型的 skyrmion。然而，二维手性磁体的理论分析已经预测了 skyrmion 袋的存在——具有任意正或负拓扑电荷的孤子。虽然这种自旋结构是亚稳态，但最近的实验观察证实了孤立 skyrmion 袋在有限范围的施加磁场中的稳定性。这里利用 Lorentz 透射电子显微镜展示了 B20 型 FeGe 薄板中 skyrmion 袋的非凡稳定性。特别是，结果表明，嵌入 skyrmion 晶格中的 skyrmion 袋即使在零或反转的外部磁场中也能保持稳定。提供了一种用于成核此类嵌入式 skyrmion 袋的强大协议。结果与微磁模拟完全吻合，并建立了立方手性磁体薄板作为探索宽谱拓扑磁孤子的有力平台。
增强的响应者个人保护设备运输袋
nustl管理紧急响应者（SAVER®）计划的系统评估和验证，该计划提供了有关市售设备的信息，以帮助响应组织进行设备选择和采购。Saver知识产品提供有关DHS授权设备清单（AEL）中列出类别的设备的信息，主要关注响应者社区的两个主要问题：“有哪些设备可用？”和“它如何表现？” Saver计划与响应者合作，进行客观，与从业者相关的，以操作为导向的评估以及对市售紧急响应设备的验证。拥有正确的工具为响应者和服务者提供更安全的工作环境，为他们服务的人提供了更安全的社区。
语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。