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2010 年 11 月 17 日星期三下午 - MPG.PuRe
听众包围感（LEV）是一种完全沉浸在声场中的感觉，可用于比较不同音乐厅的聆听体验。通过使用延迟和混响器产生的模拟声场，LEV 已被证明与客观参数后期横向声级（GLL）相关。本研究的主要目的是调查这种相关性，使用在 900 个座位的大厅中进行的双耳录音和在 ODEON v9.20 模型中进行的听觉化，测量和预测 GLL 值。此外，还比较了实际录音和模拟的评分以确定等效性。进行了一项主观研究，使用 35 名受过音乐训练的测试参与者，他们对 24 种刺激进行评分，这些刺激因接收器位置和大厅设置而异。发现双耳录音的评分与测量和模拟的 GLL 值呈线性相关，而听觉评分与 GLL 没有明显的线性关系。然而，当比较录音和听觉评分时，只有两种情况有显著差异。� 这项工作由哈特福德大学格林伯格青年教师基金资助。�
课程标题：定量风险管理
Course title: Quantitative Risk Management Level: Master of Science UZH ETH in Quantitative Finance Course Status: Core MF Year of Study: Spring Semester Number of Classes per Week: 2h (lectures) + 1h (exercises) ECTS Credits: 4 ECTS Time /Location: |According to the timetable in the ETH course catalogue Lecturer: Prof. Dr. Patrick Cheridito Content Content of the course Basel Accords;偿付能力II；瑞士溶剂测试；分析，经验和模拟损失分布；价值高风险；预期不足；压力测试；敏感性；财务数据的风格化事实；拱门和Garch模型；极值理论；多元分布；线性相关；斯皮尔曼的等级相关；肯德尔的等级相关；尾巴依赖； Copulas;操作风险课程的目标：该课程介绍了概率理论和统计数据的方法，可用于建模财务风险。所讨论的主题包括损失分布，风险度量，极值理论，多元模型，Copulas，依赖性结构和操作风险。预期的结果：成功完成该模块后，学生知道财务风险管理中使用的概率理论和统计数据的最重要方法。
OBM 综合和补充医学
摘要 越来越多的证据表明，催眠可以有效调节急性和慢性疼痛状态下的痛觉。在神经生理学方面，最近的证据在一定程度上揭示了催眠缓解疼痛的奥秘。催眠镇痛暗示很可能能够在中枢神经系统 (CNS) 的多个水平和部位调节疼痛处理。在外周水平，催眠可能通过下调 A delta 和 C 纤维的刺激以及减少交感神经唤起来调节伤害性输入。在脊髓水平，已证明催眠期间发生的感觉镇痛与伤害性屈曲 (RIII) 反射（一种多突触脊髓反射）的减少呈线性相关。在脊髓上皮层水平，神经影像学和电生理学研究表明，镇痛的催眠暗示可以直接调节疼痛知觉的感觉和情感维度，并且情感维度的减少比感觉维度更显著。此外，催眠易感性高的受试者比催眠易感性低的受试者具有更强的注意力过滤能力；前者的认知灵活性更强，可能使他们能够更好地集中注意力，将注意力从伤害性刺激上转移，并更好地忽略环境中的无关刺激。认知控制过程与“监督注意力系统”有关，该系统涉及额颞边缘皮层。
学习融合多个大脑功能网络以实现自闭症的自动识别
摘要：功能连接网络（FCN）已成为识别脑功能障碍（如自闭症谱系障碍（ASD））潜在生物标志物的常用工具。由于其重要性，研究人员提出了许多从静息态功能磁共振（rs-fMRI）数据估计FCN的方法。然而，现有的FCN估计方法通常仅捕获大脑感兴趣区域（ROI）之间的单一关系，例如线性相关、非线性相关或高阶相关，因此无法对大脑中ROI之间的复杂相互作用进行建模。此外，此类传统方法以无监督的方式估计FCN，并且估计过程独立于下游任务，这使得难以保证ASD识别的最佳性能。为了解决这些问题，本文提出了一种基于rs-fMRI的ASD分类多FCN融合框架。具体而言，对于每个受试者，我们首先使用不同的方法估计多个FCN，以从不同角度编码ROI之间的丰富相互作用。然后，我们使用标签信息（ASD 与健康对照 (HC)）来学习一组融合权重，以衡量这些估计的 FCN 的重要性/区分度。最后，我们将自适应加权融合 FCN 应用于 ABIDE 数据集，以从 HC 中识别出患有 ASD 的受试者。提出的 FCN 融合框架易于实现，与传统和最先进的方法相比，可以显著提高诊断准确性。
探测对音节的构造 - 电解质插头 -
电极中的界面不稳定性控制着锂离子电池的性能和寿命。虽然阳极上固体电解质界面（SEI）的形成引起了很多关注，但仍然缺乏对阴极上阴极 - 电解质界面（CEI）形成的阳极界面。为了填补这一空白，我们通过利用Operando数字图像相关性，阻抗光谱和冷冻X射线光电学光谱镜来报告有关磷酸锂，LifePo 4阴极的动态变形。Lifepo 4阴极在LIPF 6，LICLO 4或LITFSI中循环。在第一个周期之后，锂离子插入导致电化学菌株与（DIS）递送的状态之间几乎线性相关，而与电解质化学无关。但是，在LIPF 6中的第一个电荷 - 含有电解质的第一个电荷期间，在阳极电流上升开始时有明显的不可逆的正应变演化，并且在4.0V左右的电流衰减。阻抗研究表明，在相同的潜在窗口中表面阻力的增加，表明在阴极上形成了CEI层。CEI层的化学性质的特征是X射线光电子光谱。LIF，在第一个充电期间，电压以高于4.0 V的电压出现。我们的方法为阴极电极上CEI层的形成机理提供了新的见解，这对于为高性能电池开发可靠的阴极和电解质化学物质至关重要。
J-2022-Chem-Mater-钴矿.pdf
摘要：层状缺氧钙钛矿氧化物具有优异的混合离子和电子电导率、快速的氧动力学和成本效率，在作为固体氧化物燃料电池的高效阴极和水氧化阳极方面具有巨大潜力。在工作条件下，由于双钙钛矿 (DP) 的形成，阳离子有序化被认为可以显著增强氧扩散，同时保持结构稳定性，从而吸引了广泛的研究关注。相反，尽管氧空位的引入和相关的空位有序化在调节电子和自旋结构以及区分与 DP 的晶体结构方面起着决定性的作用，却很少在原子尺度上进行研究。在这里，原子分辨率透射电子显微镜用于直接对在 SrTiO 3 基底上生长的 (Pr,Ba)CoO 3 ‑ δ 薄膜中的氧空位进行成像并测量它们的浓度。我们发现，伴随着 Co − O 平面氧空位有序化的存在，A − O（A = Pr/Ba）平面也表现出类似呼吸的晶格调制。具体而言，经第一性原理计算证实，AO − AO 晶面间距与包围 Co − O 平面的空位浓度呈线性相关。在此基础上，讨论了氧占有对结构纯 PBCO 相催化性能的潜在影响。通过建立氧浓度与易于实现的晶格测量之间的简单关联，我们的研究结果为更好地理解用于电催化的缺氧复合钴酸盐的结构 - 性能关系铺平了道路。■ 简介
脑超声时谐弹性成像显示人类大脑因脱水而软化
水合影响血容量、血液粘度和软组织含水量，这些变量决定了生物组织的生物物理特性，包括其硬度。在大脑中，尽管硬度作为定量成像标记的重要性日益增加，但水合与硬度之间的关系在很大程度上仍不清楚。在本研究中，我们使用超声时间谐波弹性成像（THE）研究了 12 名健康志愿者在不同水合状态下的大脑硬度（CS）：（i）正常水合期间，（ii）禁食一夜后，和（iii）每公斤体重饮用 12 毫升水后 1 小时内。此外，我们将剪切波速度（SWS）与尿液渗透压和血细胞比容相关联。正常水合时的 SWS 为 1.64 ± 0.02 m/s，禁食一夜后降至 1.57 ± 0.04 m/s（p < 0.001）。饮水后 30 分钟内 SWS 再次增加至 1.63 ± 0.01 m/s，恢复到正常补水期间测得的值（p = 0.85）。正常补水时的尿液渗透压（324 ± 148 mOsm/kg）在禁食后增加至 784 ± 107 mOsm/kg（p < 0.001），饮水后恢复正常（288 ± 128 mOsm/kg，p = 0.83）。SWS 与尿液渗透压呈线性相关（r = − 0.68，p < 0.001），而 SWS 与血细胞比容无相关性（p = 0.31）。我们的研究结果表明，在昼夜波动范围内的轻度脱水与脑组织明显软化有关，这可能是由于脑灌注减少所致。为了确保结果的一致性，在正常水化期间采用标准化方案进行脑弹性成像非常重要。
购买主导了研究实验室的碳足迹
尽管对高等教育机构的碳足迹的兴趣越来越多，但对与研究活动相关的碳足迹知之甚少。航空旅行和出席会议集中于最新数据和辩论，但购买几乎没有引起关注。在这里，我们开发了一种混合方法来估计与研究购买相关的温室气体排放（GHG）。为此，我们结合了宏观经济数据基础，以研究为中心的公司足迹和生命周期评估来构建用于研究购买的货币排放因素（EF）的公共数据库。我们将其应用于法国一百个研究实验室的排放，属于Labos 1Point5 Network，并从所有学科中收集了20000多名员工。我们发现，购买占主导地位的实验室排放，占排放量的50％以上，中位数为2.7 t CO 2 E/PER，这是旅行，通勤和供暖的单独贡献的3至4倍。在我们的实验室数据集中，使用低碳电力在我们的实验室数据集中，中位电排放量低5倍，但它们对于高碳电力混合物（3.5 T CO 2 E/Pers）而变得占优势。购买排放量在实验室之间是非常异构的，并且与预算有线性相关，平均碳强度为0.31±0.07 kg CO 2 E/€，研究域之间的差异。最后，我们量化了一系列需求驱动的缓解策略的影响，该策略在总排放量中获得了多达-20％的效果（购买排放量为 - 40％），这表明有效地减少了研究活动的碳足迹，要求对系统变化进行碳足迹。
购买主导了研究实验室的碳足迹
尽管对高等教育机构的碳足迹的兴趣越来越多，但对与研究活动相关的碳足迹知之甚少。航空旅行和出席会议集中于最新数据和辩论，但购买几乎没有引起关注。在这里，我们开发了一种混合方法来估计与研究购买相关的温室气体排放（GHG）。为此，我们结合了宏观经济数据基础，以研究为中心的公司足迹和生命周期评估来构建用于研究购买的货币排放因素（EF）的公共数据库。我们将其应用于法国一百个研究实验室的排放，属于Labos 1Point5 Network，并从所有学科中收集了20000多名员工。我们发现，购买占主导地位的实验室排放，占排放量的50％以上，中位数为2.7 t CO 2 E/PER，这是旅行，通勤和供暖的单独贡献的3至4倍。在我们的实验室数据集中，使用低碳电力在我们的实验室数据集中，中位电排放量低5倍，但它们对于高碳电力混合物（3.5 T CO 2 E/Pers）而变得占优势。购买排放量在实验室之间是非常异构的，并且与预算有线性相关，平均碳强度为0.31±0.07 kg CO 2 E/€，研究域之间的差异。最后，我们量化了一系列需求驱动的缓解策略的影响，该策略在总排放量中获得了多达-20％的效果（购买排放量为 - 40％），这表明有效地减少了研究活动的碳足迹，要求对系统变化进行碳足迹。
分析人为成分拒绝阈值...
摘要 - 研究进步刺激了基于脑电图（EEG）的神经振荡性节奏的使用，作为一种生物标志物，以补充中风患者运动技能恢复的临床康复策略。然而，来自各种来源的文物的EEG信号的必然污染限制了其利用率和有效性。因此，独立组件分析（ICA）和独立组件标签（iClabel）的整合已被广泛用于将神经活动与伪影分开。iClabel预处理管道中的关键步骤是人为的ICS拒绝阈值（Th）参数，它决定了整体信号的质量。例如，选择高TH会导致许多IC被拒绝，从而导致信号过度清洁，并且选择低的TH可能会导致信号的清洁不足。为确定最佳TH参数，本研究研究了六个不同组（第三和TH1-TH6）对从冲程后患者记录的EEG信号的影响，这些急流患者执行了四个不同的运动成像任务，包括手腕和握住运动。利用大脑感觉运动皮层的eeg-beta带信号，使用三个著名的脑电图量词评估了TH组的性能。总体而言，获得的结果表明，所考虑的THS将显着改变神经振荡模式。比较TH组的性能，TH-3的置信度为60％，表现出更强的信号对异步和侧向化。因此，对于脑电图中的人为ICS排斥，建议将置信度水平在50％-70％之间的TH值。相关结果表明，具有高相关值的大多数电极对在所有MI任务中都是可复制的。也表明，大脑活性与距离线性相关，电极对之间的强相关性与不同的脑皮质无关。临床相关性：这项研究表明，iClabel人为排斥阈值的最佳选择对于EEG增强对足够信号表征至关重要。