模块 1 : 4 串电池组输入端, BAT- 为电池组最低端的负极, VC1 为第一节电池正端, VC2 为第 二节电池正端, VC3 为第三节电池正端, BAT+ 为第四节电池正端(即电池组的最高极)。 CW1243 没有上电顺序要求,但建议从低节到高节依次上电,避免出现接错,反接等现象。注意 BAT- , BAT+ 在充放电过程中会有大电流,接在 BAT- , BAT+ 上的导线最好能够足够粗。 模块 2 : 电池组电压进芯片端滤波电路,电容尽量靠近芯片。 模块 3 : R SENSE 电阻,通过检测其上的电压值,计算放电过程中的电流。 模块 4 : 103AT NTC 电阻( 3435 )。 模块 5 : 充放电负端。 模块 6 : 充电正端,二极管是为防止充电器反接,如不需要,可以拆掉,用导线将两端短接。 模块 7 : P+ , P- 放电端口的稳压,续流二极管以及电容。 模块 8 : CIT 电容,控制放电过流 1 ,过流 2 延时时间电容,可以根据需要自行更换。 模块 9 : 充放电高温保护匹配电阻。 模块 10 : VINI 处滤波电路 R 以及 C ,可以适当的调节过流保护延迟时间,同时提高电流检测 精度。
功能连接组支持各种空间尺度通过大脑传输的信息,从宽阔的皮质区域之间的交换到构成特定信息处理机制的基础的尺度尺度,顶点连接。在成年人中,虽然粗尺度和尺度功能连接都可以预测认知,但细节尺度最多可以预测差异的两倍是粗尺度的功能连接组。然而,过去的整个脑部关联研究,尤其是使用大型发育样本的研究,重点介绍了粗糙的连接组,以了解认知个体差异的神经基础。Using a large cohort of children (age 9 – 10 years; n = 1,115 individuals; both sexes; 50% female, including 170 monozygotic and 219 dizygotic twin pairs and 337 unrelated individuals), we examine the reliability, heritability, and behavioral relevance of resting-state functional connec- tivity computed at different spatial scales.我们使用连接性超容器来改善对可靠的尺度(顶点)连接信息的访问,并将细尺度连接组与传统的包裹(粗尺度)功能连接进行比较。尽管细分尺度连接组的个体差异比粗尺度上的差异更可靠,但它们的遗传差异不大。此外,连接组的一致性和比例都影响了它们预测行为的能力,从而通过两种连接组量表都很好地预测了某些认知性状,但是其他较少的认知性状可以通过细度尺度连接组更好地预测。一起,我们的发现表明,在功能连接组的不同尺度上表示的信息处理中存在可分离的个体差异,这反过来又对遗传力和认知具有明显的影响。
‒ 例如,(0.99) 99 = 37% 粗产量 ‒ 杂质更多,色谱分离更困难 ‒ pegRNA(基于 Cas9 sgRNA 进行主要编辑)甚至更长(~140 聚体)
摘要 — 有效学习脑电图 (EEG) 信号中的时间动态具有挑战性,但对于使用脑机接口 (BCI) 解码大脑活动至关重要。尽管 Transformers 因其长期顺序学习能力在 BCI 领域广受欢迎,但大多数将 Transformers 与卷积神经网络 (CNN) 相结合的方法都无法捕捉 EEG 信号从粗到细的时间动态。为了克服这一限制,我们引入了 EEG-Deformer,它将两个主要的新组件合并到 CNN-Transformer 中:(1) 分层粗到细 Transformer (HCT) 块,将细粒度时间学习 (FTL) 分支集成到 Transformers 中,有效辨别从粗到细的时间模式;(2) 密集信息净化 (DIP) 模块,利用多级、净化的时间信息来提高解码准确性。对三项代表性认知任务(认知注意力、驾驶疲劳和心理负荷检测)进行的全面实验一致证实了我们提出的 EEG-Deformer 的通用性,表明它的表现优于或与现有的最先进方法相当。可视化结果表明,EEG-Deformer 从神经生理学上有意义的大脑区域学习相应的认知任务。源代码可在 https://github.com/yi-ding-cs/EEG-Deformer 找到。
• 粗网格、短时间周期、形态加速因子等 • 使用模型参数加速初始模拟并提高稳定性 • 从较少的粒度类别开始(即粗分辨率) • 对参数进行敏感度测试
为什么黑洞与量子引力有关?与广义相对论方程的所有其他解一样,它们是先验的完全经典的对象。然而,一个令人惊讶的特征是它们表现出热力学性质。普通热力学定律是许多微观状态集合的宏观、粗粒度描述;例如,使用统计力学,可以从气体动力学理论中推导出这些定律。同样,黑洞热力学定律可以看作是广义相对论提供的低能有效理论中引力的突现特性。了解黑洞热力学如何随着能量的增加而改变,可能会揭示一些关于量子引力基本理论的信息,从而为时空的量子结构提供一个窗口。相反,应该可以从量子引力的基本理论出发,采取一些适当的粗粒度极限,推导出黑洞热力学及其修正。
1 伊拉克巴格达中等技术大学健康与医疗技术学院 *通讯作者:Fatima Abdulrahman Dohi 伊拉克巴格达中等技术大学健康与医疗技术学院 文章历史 收到日期:2024 年 12 月 11 日 接受日期:2025 年 1 月 17 日 发表日期:2025 年 1 月 25 日 摘要:车前草叶在传统医学中用于治疗多种疾病;本研究旨在定性研究目标草药中的植物成分,并研究其对从临床样本中分离出的某些类型细菌的抗菌活性。用水/乙醇(1:1)提取植物叶粉。经过对植物成分的定性筛选,粗提取物显示存在几类化学物质,包括皂苷、糖苷、酚、单宁、类固醇、生物碱、黄酮类化合物和萜类化合物。使用纸片扩散法测试了三种浓度的粗提取物对五种细菌(包括革兰氏阴性菌和革兰氏阳性菌)(金黄色葡萄球菌、化脓性链球菌、假单胞菌、变形杆菌属)的抑制作用。三种浓度的粗提取物对所有测试细菌的活性百分比不同。关键词:车前子、抗菌、植物成分、革兰氏阳性菌、革兰氏阴性菌。引言
图 6:以 100 kHz 和 500 mm/s 的速度进行粗铣后,a) 氧化锆、b) 氮化硅、c) 镁橄榄石和 d) PZT 的铣削和表面结果,所有样品的表面质量均光滑;SEM、SE 图像。