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多尺度特征和多通道选择……
摘要：目的：受医疗保健4.0的推动，本研究旨在基于人工提取的特征（包括时域和频域中的统计特征）降低传统脑电特征的维数。方法：使用四阶巴特沃斯滤波器和小波包变换从UNM和Iowa数据集中提取了总共22个多尺度特征。基于单通道验证，从59个公共通道池中选择了R2得分最高的29个通道。在UNM数据集上验证了所提出的通道选择方案，并在Iowa数据集上进行了测试，以将其通用性与未进行通道选择训练的模型进行比较。结果：实验结果表明，所提出的模型实现了100％的最佳分类准确率。此外，通过基于Iowa数据集的样本外测试验证了通道选择方法的泛化能力结论：使用单通道验证，我们提出了一种基于传统统计特征的通道选择方案，最终选择了29个通道。该方案显著降低了帕金森病相关脑电特征向量的维数 50%。值得注意的是，该方法在 UNM 和 Iowa 数据集上都表现出了相当好的分类性能。对于闭眼状态，最高分类准确率为 100%，而对于睁眼状态，最高准确率达到 93.75%。
生物特征识别技术...
正如美国国家科学、工程和医学院（National Academies）在 2023 年的一份报告中指出的那样，将科学、技术和创新生态系统与公平、正义、公正和共同利益等道德概念相一致并不总是优先事项。5 研究新兴技术对特定人口群体的影响是确保技术创新公平分配潜在利益和负担的重要一步。具体而言，就面部识别（最常用的生物特征识别技术之一）而言，美国国家科学院 2024 年 1 月的一份报告发现，面部识别引发了重大的公平、隐私和公民自由问题，值得开发、部署和评估该技术的组织关注。6
环境和/或社会特征
– 投资于以正在进行的从碳向可再生能源的能源转型为主题的发行人的百分比，其子主题为“转型材料”、“可再生能源”和“低碳能源” – 投资于从子基金排除的产品和/或活动中获得不可忽略部分收入的公司发行人的证券的百分比（排除的产品和/或活动在投资策略部分中列出） – 投资于通过为本子基金设定的最低 MSCI ESG 评级的公司发行人的证券的百分比（设为 B） – 投资于违反子基金所倡导的某些全球规范和标准或面临重大争议的发行人的百分比（除非投资经理认为可以取得合理进展，例如通过积极的所有权活动）。此类争议可能与环境、社会或治理问题有关 – ESG 分析涵盖的证券百分比
产品特征摘要
- 防止犬脱鼻病毒引起的死亡率和临床体征，以防止犬腺病毒1型引起的死亡率和临床体征，以防止临床体征并减少2型腺病毒2型引起的病毒性排泄，以防止临床症状和临床症状，癌症和病毒骨质的孔子（牛vovirus），吞噬量 - 吞噬量 - discharge) and reduce viral excretion caused by canine parainfluenza virus, - to prevent clinical signs, infection and urinary excretion caused by L. interrogans serogroup Australis serovar Bratislava, - to prevent clinical signs and urinary excretion and reduce infection caused by L. interrogans serogroup Canicola serovar Canicola and L. interrogans serogroup红骨hagiae血清骨膜ha症，以防止临床体征并减少由吉尔斯基纳里血清群杆状杆菌血清肉刺肉芽杆菌引起的感染和尿液排泄，以防止由兔子病毒引起的死亡率，临床迹象和感染。
产品特征摘要
建议每天的起始剂量为5至10 mg一次，具体取决于年龄，体重和事先使用汀类药物。滴定，每天应根据个人反应和耐受性进行每天20毫克的滴定剂量（请参阅第4.4节）。儿童和青少年应在瑞明素治疗开始前将其降低胆固醇饮食；在美伐伐他汀治疗期间，应继续这种饮食。报告的经验有限，在该人群中，其他20毫克以外的剂量。40 mg片剂不适合小儿患者使用。尚未报道6岁以下的6岁儿童的安全性和6岁以下儿童的使用效率。因此，不建议在6岁以下的儿童中使用美伐伐他汀钙片。老年患者建议在> 70年的患者中使用5 mg的起始剂量（请参阅第4.4节）。与年龄有关，无需其他剂量调整。肾功能不全的患者在轻度到中度肾功能障碍的患者中不需要剂量调整。中度肾脏损伤患者的建议开始剂量为5 mg（肌酐清除率<60 mL/min）。40 mg剂量在中度肾功能不全的患者中禁忌。所有剂量都禁忌使用瑞士伐他汀在严重的肾功能障碍患者中使用（请参阅第4.3和5.2节）。肝损伤患者在7或以下的受试者中，全身暴露于苏伐他汀的全身性暴露没有增加。然而，在儿童pugh评分为8和9的受试者中，已经报道了全身暴露的增加（请参见第5.2节）。在这些患者中，应考虑对肾功能的评估（请参见第4.4节）。在9。rosuvastatin在活性肝病患者中是禁忌的（请参阅第4.3节）。
大面积特征和准确性...
德国汉诺威莱布尼茨大学摄影测量与地理信息研究所 jacobsen@ipi.uni-hannover.de 第一委员会，第一工作组 I/4 关键词：DHM、卫星图像、InSAR、分析 摘要：大面积覆盖高度模型主要基于光学和合成孔径雷达 (SAR) 空间图像。通过光学图像自动匹配确定的单个物体点的垂直精度在 1.0 地面采样距离 (GSD) 范围内，但这与高度模型的精度并不相同。除长波长 SAR 数据、P 波段和 L 波段外，所有高度模型最初都是数字表面模型 (DSM)，而不是最常要求的数字地形模型 (DTM)，其裸地高度必须通过过滤生成。此外，高度模型受插值的影响，从而降低了几何质量。分析了大面积覆盖高度模型的精度和特性，包括确定方法对细节的影响。此外，绝对精度还受地理参考质量的影响，地理参考质量部分基于直接传感器方向，部分基于地面控制点 (GCP) 或间接基于其他现有高度模型。对高度模型分辨率最重要的影响是 DHM 的点间距，但如果数据处理不当，细节也会丢失。所有高度模型在陡峭地形中的精度都较低，光学图像的匹配受物体对比度的影响，而 SAR 受重叠的影响。因此，高度模型中的空白通常会被其他数据填充，从而导致更多的异质性。1.简介