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World File Search System环和域
无关脑的域概括 -
摘要 - 电解图（EEG）的间/受主体内变异性使脑计算机界面（BCI）的实际使用很难。通常，BCI系统需要一个校准程序来获取主题/会话特定数据，以每次使用系统时调整模型。这个问题被认为是BCI的主要障碍，并克服它，基于域概括（DG）的方法最近出现了。本文的主要目的是重新考虑如何从DG任务的角度克服BCI的零校准问题。就现实情况而言，我们专注于创建一个脑电图分类框架，该框架可以直接在看不见的会话中应用，仅使用先前获得的多主题/ - 主题/ - 主题。因此，在本文中，我们通过休假一项验证测试了四个深度学习模型和四种DG算法。我们的实验表明，更深层次的模型在跨课程的概括性能中有效。此外，我们发现任何明确的DG算法都不优于经验风险最小化。最后，通过使用特定于特定数据进行调查的结果进行比较，我们发现特定于特定的数据可能会由于会议变异性而导致的，从而使未见的会话分类性能恶化。关键字 - 大脑 - 计算机接口；深度学习；电气图；运动图像；域概括
具有对比和域的逆向学习
先进的高维测定技术，例如转录组学和表观基因组学32分析，在分子级生物学研究中提供了显着的深度和广度1。尽管有33项优势，这些技术通常只专注于特定的分子变化，34缺乏在细胞状态下观察变化的能力，涉及许多35个复杂和未知过程。为了在细胞系统水平上获取信息，已经开发出高36个吞吐量成像技术，以通过对染色的细胞成像2-4来产生细胞37表型的有用曲线。但是，这些基于图像的技术也有38个局限性，因为它们通常集中在具有已知关联或39个假设的生物过程上，从而限制了现有知识5中的发现5。此外，包括高维测定和基于图像的技术在内的传统40种方法通常受到其复杂性和高成本的约束。为了克服这些问题，已提出该技术称为细胞绘画（CP），已被提议作为解决方案。具体而言，CP技术43涉及染色八个细胞成分，具有六种非常便宜且易于染料的六个细胞成分，并在荧光显微镜6上五个通道中成像，这很易于操作，45
RNA POL II进入粘蛋白介导的环挤出的环
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
poly（l- proline）通过环
摘要：位于蛋白质 - 水界面的Poly（Proline）II螺旋基序稳定天然蛋白质的三维结构。在此报告是合成仿生聚（脯氨酸）稳定的多肽纳米结构的第一个例子，该纳米结构是通过连续的N-羧基氢化物（NCA）聚糖的直接开环聚合诱导的自组装（ROPISA）过程获得的。发现使用多功能8臂启动器对于形成纳米颗粒至关重要。蠕虫状胶束以及球形形态。证明了纳米结构用染料的负载。这种快速和开放式的过程可访问具有在纳米医学中应用的基于氨基酸的纳米材料。
Willis 环、脑动脉、
本文介绍了关于大脑供血动脉和 Willis 环 (CW) 模型中的流动的实验结果。血管模型是根据解剖标本准备的。考虑了最典型的动脉形状和尺寸。提供了 6 个特征点的压力分布，以及大脑前部、中部和后部的平均流速。在复制生理状态（即供血动脉完全畅通时）和病理条件下进行了测试，其中颈内动脉和椎动脉在一侧或两侧被阻塞。将所得结果与基于线性和非线性流动模型的计算机模拟结果进行了比较。为了估计血管段的非线性阻力，提出了两个现象学公式。从实验中获得的值与非线性计算机模型中记录的值之间的高度相关性证明了所提公式的实用性。验证了以下假设：血管段的流动特性非线性很大程度上是由其曲折和长度相对于直径较小造成的。非线性效应在供血血管病理性闭塞的情况下尤为明显。