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摘要本文通过使用基于学习的方法从有限数量的观点中解决了层析成像重建的挑战。通过使用高斯denoing算法的能力来处理复杂的优化任务,通过插入式游戏(PNP)算法的最新进步(PNP)算法显示了求解成像逆概率的希望。传统的denoising手工制作的方法产生具有可预测特征的图像,但需要复杂的参数调整并遭受缓慢的结合。相比之下,基于学习的模型可提供更快的性能和更高的重建质量,尽管它们缺乏解释性。在这项工作中,我们提出培训近端神经网络(PNN),以消除任意伪像并改善PNP算法的性能。这些网络是通过展开旨在找到最大后验(MAP)估计值的近端算法获得的,但使用学习的线性运算符在固定数量的迭代范围内获得。pnns提供了灵活性,可以通过近端算法来适应任何图像恢复任务。此外,与传统的神经网络相比,它们具有更简单的体系结构。
产品说明TC-10X建议用于正常应用中的高温传热。它是在加热设备和安装到的表面或其他散热表面之间使用的。该产品具有出色的热阻力,具有高热导率,并且在宽的工作温度范围内几乎没有蒸发。它是耐氧化性的非可易碎油基化合物,不会促进生锈或腐蚀。
均值最大熵 (MEM)4-6 和深度补偿 7 到加权最小范数 (WMN) 或 Tikhonov 正则化。根据我们的经验,由于正则化方法的性质,这些方法往往会高估假阳性率。8 先前的研究 9-11 建立了贝叶斯模型,结合皮质/头皮区域的先验信息、灵敏度归一化等,以消除头皮伪影、提高深度精度和空间分辨率以及进行多主体和多任务实验。然而,大脑功能区域的大脑解剖结构的先验空间信息从未在当前的 fNIRS 图像重建方法中得到适当使用。在本文中,我们描述了一种用于 fNIRS 图像重建的自适应融合稀疏重叠组套索 (a-FSOGL) 正则化方法。a-FSOGL 模型使用脑空间体素分组先验(例如来自基于图谱的感兴趣区域)来规范图像重建过程。为了更好地利用先验信息,我们开发了一个贝叶斯框架,通过将先验信息与适当的统计分布结合起来来解决该模型。该框架是基于先前对贝叶斯套索模型及其扩展的研究 12 – 16 建立的。我们的模型通过组合现有模型并涉及更多先验参数,将贝叶斯套索模型向前扩展了一步。在本文中,我们将首先简要回顾光学正向和逆模型的原理,然后推导出 a-FSOGL(Ba-FSOGL)的贝叶斯模型及其相关的统计属性,然后使用模拟 fNIRS 测量和实验数据演示该方法。本文的结构如下。理论部分(第 2 部分)概述了光学正向模型。在方法部分(第 3 和 4 部分),我们描述了 Ba-FSOGL 模型、模拟配置和实验数据收集。图像重建和统计推断的结果显示在第 4 部分中。 5,我们最后在第 6 节中讨论结果的发现和模型的局限性。在模拟研究中,我们重点关注前额最近邻双侧 fNIRS 探头的示例,并检查推断由基于图谱的布罗德曼区域 (BA) 分区定义的额叶和背外侧大脑区域变化的能力,然而,实验研究表明,这种方法可作为先验信息适用于任何大脑空间分区模型。
机械设备:与太阳能系统相关的任何设备,例如户外电动机/控制盒,都将能量从太阳能系统转移到预期的现场结构。太阳能访问:财产所有人在所有者的土地上拥有阳光照射的权利。(该权利的执行是通过建立高度和挫折要求的分区条例。)太阳能系统:一个能量转换系统,包括附属系统,将太阳能转换为可用的能源形式,以满足现场用户的全部或部分能源需求。该定义应包括被动太阳能和主动太阳系。太阳眩光:由太阳能电池板反射的光所产生的效果,其强度足以引起视觉性能和可见性的烦恼,不适或损失。第2节。适用性:
。CC-BY-NC 4.0 国际许可证永久有效。它是在预印本(未经同行评审认证)下提供的,作者/资助者已授予 bioRxiv 许可,可以在该版本中显示预印本。版权持有者于 2022 年 10 月 21 日发布了此版本。;https://doi.org/10.1101/2022.10.17.512469 doi:bioRxiv 预印本
通讯作者:Olayinka O.I通讯作者:babawaleoluseyi@gmail.com,07069387726。摘要这项研究的重点是姜黄粉提取物的近端,矿物质和植物化学组成。姜黄的近端组成显示水分,干物质,蛋白质,纤维,醚提取物,灰分和碳水化合物含量分别为5.59、94.41、8.73、7.06、5.61、5.61、5.06和67.95%。结果表明,根茎粉末含有明显和高品质的原油和碳水化合物分别为8.73%和67.95%。姜黄提取物的醚提取物和灰分揭示了植酸和草酸盐的存在。使用实验室MDethod进行了各种植物化学成分的姜黄的植物化学筛选。初步的植物化学筛选揭示了生物碱,类黄酮,糖苷,糖苷,皂苷,类固醇,苯酚,单宁,萜类化合物和花青素的存在和定量分析类胡萝卜素未进行测试。矿物质成分分析(PPM)ofturmeric Rhizome表示存在钙(3.40),钾(1.95),镁(0.90),锌(0.44),磷(1.85)和铁(0.20)。营养物质的存在证明姜黄粉可以用作食物补充剂。关键字:姜黄,近端,矿物质组成,植物化学引言植物源是一组自然生长促进剂或用作饲料添加剂的非抗生素增长促进剂,这些添加剂源自草药,香料或其他植物,它们也被称为植物源性添加剂添加剂(PFA)或Phytobobiotics。植物基因的例子是大蒜,姜黄,姜,咖喱,洋葱et.c.turmeric是一种香料,它使咖喱具有黄色。curcuma longa linn,通常称为姜黄,是南亚和东南亚的热带多年生多年生单子叶植物(Nwaekpe等,2015)。它属于Zingiberaceae的家族(Jilani等,2012)。它已被用作香料和药剂。最近,科学已经开始支持传统的主张,即姜黄含有药物特性的化合物。这些化合物称为姜黄素,最重要的是姜黄素。姜黄素是姜黄中的主要活性成分。它具有强大的抗炎作用,并且是一种非常强大的抗氧化剂。随着全世界趋向于有机生产,植物仍然是饲料补充剂的最富有,最安全的生物储备,如果经过充分探索,将有助于避免与经常使用合成医学(例如抗生素)有关的副作用问题。因此,需要在牲畜行业中替代益生菌替代抗生素,因为动物消耗会影响其产品的质量,从而影响消费者的福祉。矿物质是天然存在的化学化合物,通常是结晶形式和起源的生物形式。使用原子吸收分光光度计确定了包括钾(K),钙(Ca),钙(CA),镁(Mg)和锌(Zn),磷(P)和铁(Fe)的矿物质成分,如AOAC的方法(2005)。矿物质是人体在许多方面使用的化学成分。他们在体内许多活动中都起着重要的作用。矿物质被归类为宏(主要)和次要元素。磷是比色法。因此,这项研究的目的是确定姜黄粉的近端,矿物质和植物化学成分。姜黄根茎的材料和方法来源和制备新鲜姜黄根茎在尼日利亚北部科吉州的Kabba市场本地购买。姜黄根茎是手动清洁,剥皮并切成碎片的,它们在阴影下被空气干燥以
2017年的《削减税收与就业法》(TCJA)在数十年来开始了最重大的税收变化,旨在通过供应方激励措施来促进经济。本文回顾了这些变化,并检查了2019年对经济总体的影响。该法明显减少了收入。对GDP的影响很难从数据中取消。投资增长在制定了TCJA之后增长,但受到总需求,油价和智力资本趋势的驱动,这些趋势与TCJA的供应方面激励措施无关。在制定TCJA后,业务形成,就业和中位工资的增长放缓。国际利润转移仅略有下降,遣返利润的增长主要导致股票回购增加而不是新投资。
半导体技术依赖于通过在半导体基质材料的晶格中控制引入替代杂质(掺杂)来调整基板的电性能的能力,以便调整其电子、光学和/或磁性。1 然而,目前的原位掺杂策略不能轻易扩展到纳米级。随着半导体器件的尺寸缩小到纳米级,半导体内单个原子的标准随机分布变得至关重要,因为均匀掺杂分布的假设不再成立。2,3 目前,科学界正在努力开发一种新技术,以展示纳米级半导体结构的确定性掺杂。传统的掺杂技术主要基于离子注入,即用高能含掺杂剂的离子轰击目标半导体,随后使用高温热处理诱导离子替换晶格中的原子。 1 该技术的主要优势在于可以独立控制半导体主体内的掺杂剂量和杂质原子的深度分布。这种方法已被广泛探索,并已成为微电子领域的主力,因为它可以保证大面积的出色掺杂均匀性。
研究了人工智能技术在颌面放射诊断领域的应用:高精度牙齿识别(95.8%;平均灵敏度0.987,准确度0.9945)、确定X 光片中的牙齿数量(非常高的准确度)、检测龋齿(良好的可重复性)、使用咬翼片诊断近端龋齿(结果有希望)、预测根面龋齿(优秀结果)、在全景牙科 X 光片上成功检测根尖病变、在 CBCT 图像和全景 X 光片上诊断根部垂直骨折(性能优异,准确度为 96.6%)、在全景牙科 X 光片上检测牙周骨质流失(结果与专家意见相似)。
