XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System负荷
基于微生物负荷的淀粉膜的土壤埋葬降解...
摘要：木薯淀粉（C）胶卷，木薯淀粉/壳聚糖（C/CS）膜（C/CS）薄膜和木薯淀粉/壳聚糖/壳聚糖/柠檬草精油（C/CS/LEO）通过土壤埋葬20天的掩埋，使用重量损失，傅里叶传输式semmircred semrors semmose（FTIR）（FTIR）（FTIR）（FTIR）（FTIR）（ftir）。FTIR分析表明，官能团的去除与淀粉膜减肥相对应。从SEM进行的观察结果表明，电影在退化过程中的外观发生了变化。使用板数方法确定20天埋葬后的土壤微生物的数量。在第20天，对照样本显示的微生物计数明显少于所有处理。通过测量芽的长度，根新鲜的重量和射击新鲜重量，研究了淀粉膜对水疗（ipomoea aquatica）生长21天的影响。发现用C/CS和C/CS/LEO膜在土壤中种植的水经过21天，显示出相似的芽长，芽新鲜重量和根重量。然而，与在C膜和对照的土壤中生长的水经短相比，它明显更高（p <0.05）。该研究得出的结论是，释放的壳聚糖会影响水流的生长。
护士脑力负荷及其相关因素...
在过去的二十年里，由于患者意识的增强和住院时间的减少，护理强度和护理工作量有所增加[1]。工作量增加是医疗保健领域尤其是重症监护病房（ICU）中最重要的问题之一，可能会对护士和患者产生负面影响[2]。工作量是影响患者安全和护理质量的因素之一[3]。如今，由于现代科技的进步，工作环境发生了变化，因此，许多工作环境对个人的认知需求超过了身体需求。因此，根据职业类型的不同，人体工程学中有一个称为“心理工作量”的概念作为一般概念使用。护理是可以使用这一概念的职业之一。工作量不仅限于护士的体力任务；他们的认知任务（心理工作量）也是护士整体工作量的一个复杂部分[3，4]。
护士脑力负荷及相关因素分析...
在过去的二十年里，由于患者意识的增强和住院时间的减少，护理强度和护理工作量增加[1]。工作量增加是医疗保健领域最重要的问题之一，尤其是重症监护病房 (ICU)，会对护士和患者产生负面影响 [2]。工作量是影响患者安全和护理质量的因素之一 [3]。如今，由于现代技术的进步，工作环境发生了变化，因此，许多工作环境对个人的认知需求比身体需求更多。因此，根据职业类型，人体工程学中使用一个称为“心理工作量”的概念作为一般概念。护理是可以使用此概念的职业之一。工作量不仅限于护士的体力任务，其认知任务（脑力工作量）也是护士整体工作量的一个复杂组成部分 [3, 4] 。
利用脑电图、GSR 和眼动追踪对不同任务负荷影响的多模态研究
摘要。目的。通过同时收集多模态生理数据和参与者反应数据，研究任务负荷对绩效的影响。还获得了对问卷的定期回复。目标是确定最能预测任务绩效的模态组合。方法。一组参与者执行了一项基于计算机的视觉搜索任务，模仿邮政编码排序。必须将五位数字分配给六个不同的不重叠数字范围之一。试验以逐步增加任务难度的块形式呈现。同时收集了参与者的反应，包括 32 个脑电图 (EEG) 数据通道、眼动追踪数据和皮肤电反应 (GSR) 数据。在实验的离散时间点使用了 NASA 任务负荷指数自我报告工具。主要结果。随着认知任务负荷的增加，低 beta 频率 EEG 波 (12.5-18 Hz) 更加突出，大多数活动发生在额叶和顶叶区域。这些伴随着更频繁的眨眼和瞳孔扩张。眨眼持续时间与任务表现密切相关。GSR 信号的相位成分与认知负荷有关，而紧张成分则表示更普遍的唤醒状态。参与者报告的主观数据 (NASA TLX) 显示挫折感和精神负荷增加。根据单因素方差分析，EEG 和 GSR 与感知工作量水平具有最可靠的相关性，并且是绩效预测最具参考价值的指标（综合起来）。意义。在与任务相关的活动中，许多模态都会发挥作用。如果适当分组，其中许多模态可以提供有关任务绩效的信息。这项研究表明，虽然 EEG 是任务绩效的良好预测指标，但 GSR 等其他模态会增加更准确预测的可能性。此外，在受控的实验室条件下，可以分离最具参考价值或最少数量的模态以在实际工作环境中进行监控。
利用脑电图、脑回波和眼动追踪技术对不同任务负荷的影响进行多模式研究
摘要。目的。通过同时收集多模态生理数据和参与者反应数据来研究任务负荷对表现的影响。同时还获得了对问卷的定期响应。目标是确定最能作为任务表现预测指标的模态组合。方法。一组参与者执行了一项基于计算机的视觉搜索任务，模仿邮政编码分类。必须将一个五位数字分配给六个不同的不重叠数字范围之一。试验以逐步增加任务难度的块形式呈现。同时收集参与者的反应以及 32 个通道的脑电图 (EEG) 数据、眼动追踪数据和皮肤电反应 (GSR) 数据。在实验的离散时间点使用 NASA 任务负荷指数自我报告工具。主要结果。随着认知任务负荷的增加，低 β 频率 EEG 波 (12.5-18 Hz) 更加突出，其中大部分活动发生在额叶和顶叶区域。同时还伴随着更频繁的眨眼和瞳孔扩张。眨眼持续时间与任务表现密切相关。GSR 信号的相位成分与认知工作负荷有关，而紧张成分则表示更普遍的唤醒状态。参与者报告的主观数据 (NASA TLX) 显示挫折感和心理工作负荷增加。基于单因素方差分析，EEG 和 GSR 与感知工作负荷水平提供了最可靠的相关性，并且是绩效预测最具参考价值的指标（结合起来）。重要性。在与任务相关的活动期间，许多模态都会发挥作用。这些模态中的许多如果适当分组，都可以提供有关任务表现的信息。这项研究表明，虽然 EEG 是任务表现的良好预测指标，但 GSR 等其他模态会增加更准确预测的可能性。此外，在受控的实验室条件下，可以分离最具参考价值或最少数量的模态以在实际工作环境中进行监控。
利用 EEG、GSR 和眼动追踪对不同任务负荷的影响进行多模式研究
摘要。目的。通过同时收集多模态生理数据和参与者反应数据来研究任务负荷对表现的影响。还会获得对问卷的定期响应。目标是确定最能作为任务表现预测指标的模态组合。方法。一组参与者执行了一项模仿邮政编码分类的基于计算机的视觉搜索任务。必须将一个五位数字分配给六个不同的不重叠数字范围之一。试验以逐步增加任务难度的块形式呈现。同时收集参与者的反应以及 32 个通道的脑电图 (EEG) 数据、眼动追踪数据和皮肤电反应 (GSR) 数据。在实验的离散时间点使用 NASA 任务负荷指数自我报告工具。主要结果。随着认知任务负荷的增加，低 beta 频率 EEG 波 (12.5-18 Hz) 更加突出，其中大部分活动发生在额叶和顶叶区域。同时伴有更频繁的眨眼和瞳孔扩张。眨眼持续时间与任务表现密切相关。GSR 信号的相位成分与认知工作量有关，而紧张成分则表明更普遍的唤醒状态。参与者报告的主观数据 (NASA TLX) 显示挫折感和心理工作量增加。基于单因素方差分析，EEG 和 GSR 提供了最多的
基于脑电图的智力测试认知负荷预测
测量和评估与不同任务相关的认知负荷对于许多应用都至关重要，从教学材料的设计到监测飞行员的心理健康。本文的目标是利用脑电图推断受试者在智力测试期间的认知负荷。我们选择了成熟的高级渐进矩阵测试，这是一个理想的工作框架，因为它以不断增加的难度呈现问题，并且在过去的实验中得到了严格的验证。我们使用基本的脑电图测量以及网络连接和信号复杂性测量来训练经典的机器学习模型。我们的研究结果表明，即使对于较少的通道数，也可以使用这些特征很好地预测认知负荷。我们表明，通过为每个受试者创建一个单独调整的神经网络，11 与一般模型相比，我们可以提高预测能力，并且这种模型对 12 减少可用通道数量也具有鲁棒性。13
确定支持电网互动式高效建筑 (GEB) 战略的经济有效的能源效率和负荷灵活性措施
该网络研讨会概述了可再生能源整合团队发布的一份情况说明书：将电动汽车充电基础设施连接到商业建筑，介绍如何将电动汽车充电器连接到商业建筑。
考虑电力市场供电和负荷不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度
摘要：综合能源系统是涉及多利益相关方、多能源协调运行的复杂能源系统，构建适应电力市场的综合能源系统调度方法是提高其规模化和可持续发展的关键。但综合能源系统供给侧和负荷侧的随机性给系统规划和调度带来进一步的挑战。因此，本文研究了考虑市场环境下供需不确定性的综合能源系统优化调度方法。首先建立综合能源系统供给侧和负荷侧的不确定性模型；然后建立基于稳健机会约束的优化调度模型，将备用容量约束设置为具有一定置信度的机会约束，使电力市场下系统利润最大化。最后，仿真表明，所提方法既保证了系统的稳健性，又提高了系统的经济性。该方法为探索电力市场环境下综合能源系统的发展机制与策略提供了思路。