该项目将在南北方向成排的安装框架上建造约 5,404 块单轴光伏板。这些面板将沿东西方向建造。单轴跟踪器太阳能电池板的最大高度在每天开始和结束时将达到地面以上 12 英尺。每个太阳能电池板将使用支撑结构连接到嵌入式支柱上。模块布局和间距通常经过优化,以平衡能量生产与峰值容量,并取决于太阳角度和场地周围地平线的遮光。如果使用跟踪系统,模块通常会以较长的一侧从东向西沿着跟踪器系统的南北轴安装。单个模块阵列将组合起来以产生总工厂容量。一旦投入使用,电池板就会将阳光转化为电能。
摘要 —最近的研究一直专注于图形信号处理 (GSP),以结合不同的神经成像模式,从而实现结构和功能性大脑数据的整合。为了描述信号如何与大脑网络相互作用,通过在结构图拉普拉斯特征值上设计光谱滤波器,将傅里叶变换和小波变换扩展到图形设置。在这里,我们基于波士顿青少年抑郁和焦虑神经成像 (BANDA) 数据集,介绍了使用扩散 MRI 和 fMRI 数据在神经成像中利用图形小波包的好处。我们考虑特征向量之间的距离来提取与结构图的光谱域相关的特征。与传统的 GSP 方法相比,我们提出的框架在分类方案中表现出更高的准确性。索引词 —焦虑、抑郁、功能性 MRI、图形信号处理、结构连接、图形小波包
蒙古人Mak Tunnel:150英尺矿桩以下的两层式回收隧道上的记录工程师。西弗吉尼亚州的Dominion Coal Yard扩建:纪录工程师的1.5亿美元煤矿扩展。结构包括管库输送机,转移塔,堆叠管,头部房屋和回收隧道。北达科他州尿素工厂:8500万美元尿素材料处理系统的记录工程师。结构包括桁架和管状画廊,转移塔,存储悬架桥,亚利桑那州:设计工程师130英尺的跨度,悬挂桥载有水和工艺管道。英特尔,亚利桑那州:超过10,000吨结构钢的结构连接设计师。振动改造:众多振动设备改造的设计工程师(主要用于屏幕和破碎机)。桥梁起重机评估:监督105年历史的桥梁的结构评估,该起重机跨度
图1实验设计和生成建模程序。(a)在产后第0天,将49只幼崽随机分配到不可预测的产后应力或标准饲养条件下,直到产后第26天。第70天后,处死小鼠并进行离体扩散成像。全脑概率拖拉术用于重建每只动物的结构连接。(b)使用10个节点的简化连接组的生成过程的插图。从稀疏种子网络(t = 0)开始,一次添加一个边缘,直到模拟达到观察到的连接组中发现的边缘数(t = e)。在每个步骤中都更新了接线概率的矩阵,随着网络拓扑的出现,可以进行动态变化。(c)通过系统地改变生成规则和参数组合,可以识别拓扑术语k和参数𝜂和𝛾最能最能模拟观察到的连接组的组织。
由于运载火箭的运载能力通常超过主要客户的要求,因此在纳入次级小型航天器时,通常需要考虑质量、体积和其他性能裕度。小型航天器有机会利用这种剩余能力,实现更具成本效益的太空飞行。适配器和分配器市场规模庞大,可在现有发射器上紧凑地容纳多个小型航天器。这些技术为发射器提供了结构连接以及部署机制。这种方法被称为“拼车”,仍然是将小型航天器送入轨道的主要方式。术语“拼车”和“托管有效载荷”有时可以互换使用,但它们之间存在明显而微妙的差异;托管有效载荷服务为共享平台上的有效载荷提供进入预定轨道的空间,而拼车服务为集成到运载火箭或分离系统上的专用航天器提供空间。有关托管有效载荷的更多信息,建议读者阅读本报告的完整航天器平台章节。
简介 最近的研究表明,智力与神经效率有关,神经效率定义为在局部神经元集合“中枢”中快速募集大量神经元(称为神经资源)的能力,随后在短暂的锁相持续时间(例如 250 毫秒)内介导功能。此外,效率与中枢之间的连接有关,以相干性和相位延迟来衡量。中枢在脑内以互连的网络形式组织,每个中枢都向所有其他中枢发送和接收信息,而智力与在本地有效处理信息以及尽量减少补偿和远距离中枢负担的能力直接相关(Thatcher 等人,2016 年;Thatcher,2012 年;2016 年)。本文档的目的是描述如何开发、测试和交叉验证与智力和效率相关的最佳大脑功能指数的细节。我们将脑优化指数(BOI)更名为脑优化指数(BOI),以更清楚地反映使用马里兰大学规范参考数据库中的“顶尖表现者”或智商得分≥120的个体作为最佳参考人群,使用判别分析计算统计距离(Thatcher 等人,2003 年;2007 年;2008 年)。一些图表可能仍使用“功能”一词,但分析中没有任何变化。“优化”一词更符合制定脑指数的目的和初衷。脑连接主要有三种类型。一种是通过结构 MRI 和扩散张量成像测量的结构连接。无论人活着还是死后不久,这种级别的连接都是相同的,代表了大脑的基本结构基础结构。第二种是通过 EEG 相干性和脑区间 fMRI 相关性测量的功能连接。这一层次衡量两个或多个大脑区域之间的时间相关性,并表明相关区域共享的功能活动。第三个层次称为有效连接,它是衡量两个或多个连接大脑区域之间信息流的大小和方向的指标(Nolte 等人,2008a;2008b;Ewald 等人,2013)。类比而言,结构连接就像连接停车场和体育场的街道,功能连接是两个位置变化之间的相关性,有效连接衡量两个位置之间人流的方向和大小。
默认模式网络 (DMN) 与复杂思维和行为的许多方面有关。在这里,我们利用尸检组织学和体内神经成像来描述 DMN 的解剖结构,以更好地了解其在信息处理和皮质通信中的作用。我们的结果表明,DMN 在细胞结构上是异质的,包含不同细胞结构类型,这些细胞结构类型可针对单模态、异模态和记忆相关处理进行不同程度的专门化。通过研究基于扩散的结构连接与细胞结构,我们发现 DMN 包含可接收来自感觉皮层输入的区域和相对与环境输入隔离的核心。最后,使用有效连接模型对信号流的分析表明,DMN 在平衡其在各个感觉层次之间的输出方面在皮质网络中是独一无二的。总之,我们的研究建立了解剖学基础,从中可以发展出 DMN 在人类大脑功能和认知中所起的广泛作用的机制解释。
神经影像学在新生儿的评估、治疗和预后判断中起着核心作用。近年来,对发育中大脑的探索一直是科研人员和临床医生研究的一大重点,尤其是磁共振成像(MRI)非侵入性神经影像学方法在展示新生儿和婴儿大脑与行为变化之间的联系方面发挥着重要作用(1,2)。MRI不仅间接反映了分子和细胞水平上观察到的复杂动态过程,而且还提供了有关大脑形态、结构连接、灰质和白质微结构特性以及大脑功能结构的信息(3-5)。通过阅读专业文献,可以利用文献计量学了解神经影像学专业或研究领域的前沿动态和发展趋势,从而帮助科研人员预测未来的研究趋势(6-11)。因此,本研究试图利用文献计量学方法对近十年来新生儿MRI脑神经影像学的研究状况进行统计分析,并评估该领域的研究热点和现状。
摘要:弥散 MRI 衍生的大脑结构连接组或大脑网络在大脑研究中得到广泛应用。然而,构建大脑网络高度依赖于各种纤维束成像算法,这导致难以确定下游分析的最佳视图。在本文中,我们提出从多视图大脑网络中学习统一的表示。具体而言,我们希望学习到的表示能够公平地、解开纠缠的感觉传达来自不同视图的信息。我们通过使用无监督变分图自动编码器的方法实现解缠。我们通过另一种训练程序实现了视图公平性,即比例性。更具体地说,我们在训练深度网络和网络流问题之间建立了一个类比。基于这种类比,通过一种意识到比例的网络调度算法实现了公平的表示学习。实验结果表明,学习到的表示可以很好地适应各种下游任务。他们还表明,所提出的方法有效地保持了比例性。