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World File Search System聚域
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
聚丙酮：具有电势
抽象的皮肤是最大的人体组织，它是身体的天然保护性障碍，并且在防御环境因素中起着至关重要的作用。皮肤是由具有不同功能的表皮，真皮和皮下注射组成的。皮肤伤口通常由物理，化学，热损伤，环境变化，损害皮肤的结构和正常功能引起。伤口可能会损害皮肤屏障的功能，从而使身体暴露于感染。伤口被归类为急性伤口和慢性伤口，具体取决于伤害程度和愈合时间。伤口愈合中使用的敷料的材料和类型必须具有某些特征和抗菌活性。在治疗慢性伤口，特别是用于治疗烧伤伤口时，已使用并建议用作活性敷料的生物材料。具有生物降解和生物相容性特性的合成和天然聚合物可以用作生产这些材料的基础。在用于此目的的聚酯层中，多聚乳酮（PCL）被突出显示，此聚合物对该主题进行了简要综述的范围。关键字：policaprolactone;敷料;烧伤；生物材料。抽象的皮肤是最大的人体组织，它是身体的天然保护障碍，并且在防御环境因素中起着至关重要的作用。皮肤由具有不同功能的表皮，真皮和皮肤病组成。伤口会损害皮肤的屏障功能，从而使身体暴露于感染。皮肤损伤通常是由物理，化学，热损伤，环境变化，损害皮肤结构和正常功能引起的。伤口分类为
通过聚类和Orbat映射
操作领域（AO）的情境情况对于指挥所和战术边缘的情况意识至关重要。运营商，例如一个营的S2或公司指挥官，从包括预期敌军的战斗（Orbat）的计划开始。他们会收到有关检测到的战斗空间对象（BSO）的持续信息，并将其添加到情境图片中。在理想情况下，操作员创建了一个真实，完整，最新和简洁的情况。实际上，图片可能不完整，包含错误或过时的信息。为了不断地保持准确的情境图片，重要的是要通过添加新的BSO来丰富它，也要管理可能重复或过时的BSO的更正和删除。在以前的论文中，我们介绍了两种方法，以自动聚集和富集情境图片：根据其空间距离随时间的空间距离[1]，[2]和一种基于规则的方法，用于将BSO映射到敌人的Orbat [3] [3]。在本文中，我们提出了一种新的方法来维护情况，该方法确定了来自源自轨道的情境图片和簇的BSO群集之间的最佳映射。如[4]中所述，映射可以有效地充实情况形态图片，身份管理和改进的侦察计划。
多聚腺苷的动力学和静态分析
作者分支机构：美国宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院放射学系1。2宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院妇科和肿瘤学系OBGYN系。 3辐射肿瘤学系，辐射肿瘤学系3，美国德克萨斯州德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦 *通讯作者：宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州博士学位160A约翰·摩根大楼360年3620 Hamilton Walk PAREDELPHIA，汉密尔顿步行PA 19104电话：（215）573-603-603-603-603-603-603-603-603-603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--63-6016： robdoot@pennmedicine.upenn.edu https://orcid.org/000000-0003-1747-239X第一作者：Anthony J. 宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州的年轻大学1910年约翰·摩根大厦（John Morgan Walk），宾夕法尼亚州19104电话：（215）746-0039传真：（215）573-3880电子邮件：anthony.youn.youn.youn.young@pennmedicine.upenn.upen.upen.upen.upen.upen.edu word Count：4990 Financial Supports：4990 Fancial Supports：RD DAS NIDAS（k01）。 ll希望基金会的万花筒和玛莎·里夫金基金会（Marsha Rivkin Foundation）支持。 AP由KL2TR001879支持。 研究还由国家研究资源中心和国家卫生研究院（UL1TR000003）的国家研究中心和宾夕法尼亚大学转化医学和治疗学研究所，宾夕法尼亚州放射科学系和NCI（P30CA016520）赞助。 在卵巢癌中运行标题18 f-ftt目标PARP-12宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院妇科和肿瘤学系OBGYN系。3辐射肿瘤学系，辐射肿瘤学系3，美国德克萨斯州德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦 *通讯作者：宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州博士学位160A约翰·摩根大楼360年3620 Hamilton Walk PAREDELPHIA，汉密尔顿步行PA 19104电话：（215）573-603-603-603-603-603-603-603-603-603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--603--63-6016： robdoot@pennmedicine.upenn.edu https://orcid.org/000000-0003-1747-239X第一作者：Anthony J.宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州的年轻大学1910年约翰·摩根大厦（John Morgan Walk），宾夕法尼亚州19104电话：（215）746-0039传真：（215）573-3880电子邮件：anthony.youn.youn.youn.young@pennmedicine.upenn.upen.upen.upen.upen.upen.edu word Count：4990 Financial Supports：4990 Fancial Supports：RD DAS NIDAS（k01）。ll希望基金会的万花筒和玛莎·里夫金基金会（Marsha Rivkin Foundation）支持。AP由KL2TR001879支持。研究还由国家研究资源中心和国家卫生研究院（UL1TR000003）的国家研究中心和宾夕法尼亚大学转化医学和治疗学研究所，宾夕法尼亚州放射科学系和NCI（P30CA016520）赞助。在卵巢癌中运行标题18 f-ftt目标PARP-1
具有基于图的聚类
异质多尺度方法（HMM）能够同时使用Exascale超级计算机的出现，能够同时使用多个尺度模拟多个尺度。但是，幼稚的实现显示大量裁员，并且非常昂贵。宏观模型通常需要计算大量非常相似的显微镜模拟。在层次方法中，这几乎不是一个问题，因为现象学组成模型很便宜。但是，当微观模拟需要例如高维分子动力学（MD）或有限元（Fe）模拟时，必须避免冗余。我们提出了一种适用于HMM工作流的聚类算法，该算法会自动分类并消除冗余显微镜模拟。该算法具有条纹的组合，以呈现微观模拟的参数配置和基于其相似性的图网络表示的低维表示。该算法可以将相似的参数配置聚类为单个参数，以减少所需的显微镜模拟数量。我们描述了算法在HMM应用耦合Fe和MD的背景下的实现，以预测聚合物 - 透明烯纳米复合材料的化学机械行为。该算法提供了计算效果的三倍降低，准确性损失有限。
通过无监督聚类方法
摘要：可再生能源（RESS）在能量混合中的渗透正在确定以分散功率产生为特征的能量情景。在Ress发电技术之间，太阳能光伏（PV）系统构成了非常有前途的选择，但是由于太阳能的间歇性质，它们的生产无法编程。PV设施与电池储能系统（BESS）之间的耦合允许在发电中实现更大的灵活性。但是，由于大量可能的配置，PV+Bess杂种植物的设计阶段具有挑战性。本文提出了一个初步程序，旨在预测一个适合与给定的PV植物配置结合的电池家族。提出的程序适用于建造的新假设工厂，以满足商业和工业负载的能源需求。根据对类似的实际植物进行的性能分析，估算了PV系统产生的能量。电池操作是通过分别调节电荷和放电的两个决策树样结构来建立的。最后，将无监督的聚类应用于所有可能的PV+Bess配置，以识别可行解决方案家族。