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学生工程和科学实习
• 要求美国公民身份。 • 任命需经过背景调查和有利的安全裁决。 • 符合《选择性服务登记法》对男性的要求。 • 遵守最近关于行政命令 14043 的全国初步禁令，要求联邦雇员接种 2019 年冠状病毒病疫苗，海军部目前没有采取任何行动来实施或执行 COVID-19 疫苗接种要求。但是，这可能会在未来发生变化，具体取决于正在进行的联邦诉讼的结果。 请将您的简历和成绩单提交给我们的人才招聘门户 (TAP)： 1) 简历：您必须提交一份简历，其中包括所有重要工作和履行职责的列表，并以月份和年份格式指定日期、每周工作时间以及列出的每个工作/学校的完整邮寄地址。请在您的简历中注明您的邮寄地址、电话号码和电子邮件地址。 2) 成绩单：您必须提交一份来自认可机构的清晰成绩单副本，其中包含您的姓名、学校
年鉴 - 克罗地亚美国商会
在我们作为一个组织持续开展的活动中，我们致力于成为利益相关者和社会的可靠和可预测的合作伙伴，以及推动复苏和经济发展的思想和举措的孵化器。为了支持这一点，今年我们发表了 16 份立场文件。主题包括：美国商会与乌克兰人民的团结、税收制度改革建议、商业环境调查以及民事诉讼法修正案。我们还组织了多次活动，讨论了医疗保健的未来、困难时期的税收政策、2030 年数字克罗地亚以及具有 ESG 原则的业务可持续性。我们的活动取得了关键的政策成就——能够以电子方式向 CHIF 提交提案和药品清单修正案、修订《公司法》和《法院登记法》、增加非应税补偿、引入法庭诉讼截止日期以及通过电子通讯方式举行法庭听证会。
机器人噪音：对电生理测量和建议的影响
评估人机交互 (HRI) 对于理解机器人为日常生活带来的价值至关重要。本文研究了机器学习分类技术在 HRI 期间解释生理信号的稳健性，考虑到机器人行为可能引起的伪影。通过一项涉及三个认知努力水平的 30 名参与者的用户研究探讨了这一现象。本研究使用了各种生理传感器，包括脑电图 (EEG)、光电容积描记法 (PPG) 和皮电活动 (EDA)。结果表明，EEG 和 PPG 信号受到机器人引起的噪声的影响，而 EDA 则不受影响。通过改变预处理参数，EEG 也被清除了机器人噪声，并且表现出比 EDA 更好的性能。该研究强调了仔细选择信号、平衡稳健性和信息量的重要性，并强调了预处理对于确保准确分类与用户心理状态相符的重要性。
2023 年健康科技年度报告
德国致力于医疗数字化，为整个欧洲加速采用数字疗法铺平了道路。《德国数字医疗法》（DiGA）允许医生为患者开出经批准的数字医疗应用程序，使企业家能够通过法定医疗保险报销，简化报销流程，并为数字医疗初创企业提供可预测的进入途径。此外，德国还出台了法规以促进医疗数据的访问和使用，包括《健康数据使用法》、《研究数据法》和《登记法》，旨在集中数据访问以进行研究并提高数据质量。德国还正在从电子病历（ePA）计划的选择加入方式过渡到选择退出方式，以提高数据可用性，同时保障患者的权利和隐私，尽管实施过程中面临着与数据隐私和临床医生怀疑有关的挑战。
生命体征技术：基于状态的人体监测
心率超出正常范围可能表示存在心动过缓（心率过低）或心动过速（心率过高）等疾病。呼吸是另一个关键生命体征。血液的氧合水平可以用光电容积描记法 (SpO 2 ) 测量。氧合不足可能与影响呼吸系统的疾病或紊乱有关。其他可以指示一个人身体状况的生命体征测量包括血压、体温和皮肤电导反应。皮肤电导反应，也称为皮肤电反应，与交感神经系统密切相关，而交感神经系统又直接参与情绪行为的调节。测量皮肤电导可以指示患者的压力、疲劳、精神状态和情绪反应。此外，测量身体成分、瘦体重和脂肪重量百分比以及水合和营养程度可以清楚地指示一个人的临床状况。最后，测量运动和姿势可以提供有关受试者活动的有用信息。
物联网技术员（智能医疗） - Bharat Skills
通过通用生物医学传感器信号在医疗保健应用中。智能手机和可穿戴传感器设备的工作原理和应用 - 通过心脏生物医学信号识别活动和监测健康，通过活动和环境数据进行主动协助。纺织品集成非接触式传感器的操作原理和应用 - 通过呼吸和脉搏生物信号长期监测呼吸和脉搏。位置传感器的工作原理 - 实时定位服务。温度传感器的使用 - 环境监测。智能手机和智能手表的用途 - 通过日常活动数据监测糖尿病。多传感器体积描记法设备的概念 - 通过脉搏和血流数据检测和预防静脉淤滞。生物医学传感器和智能手机的工作原理和应用 - 通过诸如氧饱和度、心率等生物信号获取老年患者的生理数据。使用可穿戴心电图传感器和云处理通过心电图生物信号进行心电智能医疗监测。不同传感器和执行器的概念 - 通过医疗信号和上下文信息的移动医疗计算系统。
博士论文 - 毒理学博士 -Theses.fr
我要向 Dunkerque 测量中心表示感谢，我在那里分析了收集到的样本，他们允许我使用他们的材料，并一直陪在我身边，直到我完成所有的分析。在这个团队中，我要感谢 Fabrice Cazier 博士在有机化合物测定方面的帮助。我要感谢 Lucie Courcot 博士（ULCO，海洋学和地球科学实验室）在 SEM-EDX 分析方面的帮助，以及 Veronique André 博士（诺曼底卡昂大学，EA 4651 ABTE）慷慨地向我们提供 S. typhimurium YG1041 菌株，并通过 32 P 后标记法测量 DNA 加合物。我要感谢 Severine Frère 博士（ULCO，Laboratoire Territoires，Villes，Environnement & Société，EA 4477）在调查感知部分提供的帮助。我还要特别感谢 Bilal El Khoury 先生在颗粒采样和调查方面提供的帮助。Bilal，无论何时我需要你，你都在，谢谢你。我之所以能来到法国，是因为巴拉曼德大学和滨海科特迪瓦大学之间的一次会议。在此背景下，我特别感谢 Dean Attieh，感谢他的善意和支持，帮助我克服了整个论文过程中遇到的众多障碍。
使用信号处理和机器学习高效直接地推断心率变异性
摘要 心率变异性 (HRV) 测量连续心跳之间时间的变化，是身心健康的主要指标。最近的研究表明，光电容积描记法 (PPG) 传感器可用于推断 HRV。然而，许多先前的研究具有较高的错误率，因为它们仅采用了信号处理或机器学习 (ML)，或者因为它们间接推断 HRV，或者因为缺乏大型训练数据集。许多先前的研究可能还需要大型 ML 模型。低准确度和大模型尺寸限制了它们在小型嵌入式设备和未来医疗保健领域的潜在应用。为了解决上述问题，我们首先收集了一个大型 PPG 信号和 HRV 基本事实数据集。利用该数据集，我们开发了结合信号处理和 ML 来直接推断 HRV 的 HRV 模型。评估结果表明，我们的方法的误差在 3.5% 到 25.7% 之间，并且优于仅使用信号处理和仅使用 ML 的方法。我们还探索了不同的 ML 模型，结果表明决策树和多层感知器的平均错误率分别为 13.0% 和 9.1%，模型最多为数百 KB，推理时间少于 1 毫秒。因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能在未来实现基于 PPG 的 HRV 监测在医疗保健领域的应用。
地点指南 德国北部
• 士兵及其家属不受护照和签证规定的限制。 • 士兵及其家属不受德国居住登记规定的限制。 • 在德国逗留期间，士兵及其家属不得获得《德国登记法》或《德国驾驶执照条例》（《北约驻德部队协定》第三条规定的法律拟制）所规定的在德国领土上的永久居住权或住所权。 • 在德国的居住权以《北约驻德部队协定》为基础。德国关于外国人的法律不适用于北约士兵及其家属。 • 士兵只需出示军人身份证即可表明身份。 • 家庭成员应被视为部队成员的家属。 • 《德国驾驶执照条例》不适用于士兵及其家属。特别是，《德国驾驶执照条例》第 28 至 31 段不适用，因为它们与建立住所有关。 • 士兵及其家属无需获得德国驾驶执照。德意志联邦共和国应无条件接受派遣国在德国驻扎军队成员时颁发的驾驶执照（《北约驻德部队协定》第 IV 条）。 • 士兵及其家属不得免征德国营业税（=增值税）； • 如果士兵及其家属在德国从事任何盈利性企业，则不得免征德国所得税（《北约驻德部队协定》第 X 条第 2 款）
使用 MUSE 2 低成本系统记录的心脏和神经动态对模拟飞行操作期间的心理负荷进行分类
低成本、高便携性生理系统的进步为监测人类在日常生活活动和驾驶飞机等更复杂任务中的认知过程提供了良好的机会。Muse 2 系统结合了脑电图 (EEG) 和光电容积描记法 (PPG) 传感器，可以提取时域、频域和心率中的神经动力学特征。在一项研究中，我们为五名飞行员配备了 Muse 2 系统，让他们执行低负荷和高负荷交通模式任务以及被动听觉异常任务。组级分析显示，与低负荷条件相比，参与者在高负荷下表现出更高的平均心率、更低的 alpha 波段功率谱密度、更低的 P300 幅度。这些结果与之前在高度控制的环境和研究级仪器中进行的实验室研究一致。基于 EEG 频率特征，在单次试验基础上对两种水平的心理工作负荷进行分类的准确率达到 93.2%。事后分析显示，分类器主要依赖于 beta 和 gamma 波段的运动伪影特征。使用心率和 ERP 特征的分类器分别达到 76% 和 77.8% 的分类准确率。尽管该系统很有趣，但它在移动和神经人体工程学应用方面存在一些局限性，特别是电极数量有限，阻碍了使用先进的信号处理技术来解决信号中的噪声和伪影。