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![arxiv：2501.16649v1 [eess.sp] 2025年1月12日](/simg/7\756577affeb7e32082f3d9879318bbdb09b7e4ff.webp)
arxiv：2501.16649v1 [eess.sp] 2025年1月12日
摘要。ni-fecg已成为胎儿心律不齐监测的替代方法。但是由于多信号波形，它们很难理解，并且由于高度变化和复杂的性质，传统基准方法无法应用。此外，还观察到，在光谱和时间尺度上，胎儿心律不齐可以与正常信号区分开。为此，我们提出了多频卷积变压器，这是一种新颖的深度学习体系结构，以多种频率的上下文学习信息，并可以建模长期依赖性。所提出的模型利用了模型多频卷积（MF-CONV）和残差连接的卷积 - 背骨串联。MF-CONV内部通过分开输入通道，然后以不同的内核大小分别分别分配每个分裂，以有效的方式捕获多频上下文。获得了这些属性的认可，提出的模型获得了最先进的结果，并且也使用非常少的参数。为了评估所提出的我们还进行大量消融研究。
研究论文 高区域选择性直接 CH 芳基化
可控的高区域选择性直接 CH 芳基化是人们非常希望实现的，但这仍然是一个巨大的挑战。在此，我们开发了一种简便的区域选择性直接 CH 芳基化方法，用于高效构建各种基于对称二噻吩并邻苯二甲酰亚胺的 π 共轭分子。所得方法适用于各种基质，从富电子单元到具有大空间端基的缺电子单元。已证实芳基卤化物能够通过直接 CH 芳基化与二噻吩并邻苯二甲酰亚胺 (DTI) 偶联，表现出高区域选择性。已证明，通过改变 DTI 核心上的功能端基可以微调发射颜色以覆盖大部分可见光谱。结果提出了一种简便的高选择性直接 CH 芳基化策略，为高效构建 π 共轭分子以供各种潜在的光电应用开辟了前景。
紧凑型 VHF 发射器，功率为 100 W 至 2.5 kW
可通过两个额外的模拟信号输入输入 RDS 或 SCA 信号。当然，还提供了用于同步外部 RDS 编码器的导频音输出。接口包括用于模拟左/右、AES/EBU、MPX 的 XLR 以及用于其他信号的 BNC。对于未来的应用（例如在单频网络中运行），发射器可以同步到外部频率参考（10 MHz）或时间参考（1 pps）。
NIR/VIS 单频激光器的封装挑战 Björn Globisch，TOPTICA EAGLEYARD，Rudower Chaussee 29，12489 Berlin EPIC Technology
NIR/VIS 单频激光器的封装挑战 Björn Globisch，TOPTICA EAGLEYARD，Rudower Chaussee 29，12489 Berlin EPIC 技术会议@柏林 Fraunhofer IZM，2024 年 6 月 4/5 日
DC Y52Q
少于0.1％的铅 - PB小于0.1％汞 - hg小于0.01％镉 - CD小于0.1％六价铬铬 - CR（VI）小于0.1％多溴溴苯基-PBB -PBB -PBB -PBB -PBB - PBB小于0.1％的0.1％多溴的二苯基二苯基乙烯基 - 小于0.1％比0.1％decabsyyl – decabsyl – decabden andeby by. pecby by.eby and andeby and andem and byne – decabden and thaneyl and eromodipheyl – decabde ande theem and eromodipheyl y。 ％bis（2-乙基己基）邻苯二甲酸酯 / DI -2-邻苯二甲酸乙二醇 - DEHP小于0.1％丁唑苯甲酸二苯二甲酸丁酯-BBP小于0.1％二丁酰苯甲酸酯 - DBP - DBP - DBP - DBP小于0.1％二异丁酯 - 苯基甲酸酯-Dibpp -dibp < / dib> dibp < / div> dibp < / div>
锌磷酸锌供应链
在2019年，在CDR下报告的锌高磷酸锌的全部制造约为0.66 m kg（EPA，2020年）；但是，一些国内制造商声称拥有机密的业务信息，并且没有向EPA报告生产量，其中包括历史悠久的重要国内制造商ICL特色产品和撒切尔公司。大多数锌邻磷酸锌生产设施生产用于金属涂料的锌邻磷酸锌混合物。Carus Corporation是2019年水处理报告生产的最大的高磷酸锌混合物。图2中所示的国内制造地点数量代表了2015年的运营设施（EPA，2016年）。NSF/ANSI标准60认证的量磷酸锌供应用于饮用水处理的锌在美国广泛分布（NSF International，2021年）。有关制造地点和供应商地点的最新清单，请访问美国环境保护局（EPA）的化学定位器工具（EPA，2022a）。
令人遗憾的替代品和大脑：哪些动物模型和人类研究告诉我们双苯酚，每氟烷基物质的神经发育作用，以及邻苯二甲酸酯替代品
摘要：近几十年来，新兴证据已经确定了与暴露于内分泌干扰化学物质（EDCS）有关的内分泌和神经系统健康问题，包括双酚A（BPA），某些每个分泌性化学物质，某些和多氟烷基化合物（PFASS）和phthalates。这导致了消费者从市场上去除这些化学物质的压力，尤其是在食品接触材料和个人护理产品中，以结构或功能相似的替代品替换。但是，这些“新一代”化学物质可能比其前辈更有害或更有害，有些化学物质尚未接受足够的测试。本综述讨论了有关新一代双酚，PFASS和邻苯二甲酸盐的早期生活的研究及其与斑马鱼，啮齿动物和人类神经发育和行为改变的联系。总体上，证据表明，BPA替代方案，尤其是BPAF和更新的PFAS，例如GenX，可以对神经发育产生重大影响。对进一步研究的需求，尤其是关于邻苯二甲酸酯替代品和基于生物的替代方法的必要性。
使用圆形二分法光谱法上蒽环类抗生素的药物加载
摘要：使用纳米颗粒的药物输送系统目前在纳米医学研究的全景中。在肿瘤学中，使用蒽环类抗生素的化学治疗方案依赖于治疗的剂量来最大程度地减少对患者的副作用的严重性。因此，即使在有针对性的输送系统中，量化用于治疗的剂量和质量控制的药物水平也非常重要。在本文中，作为改善纳米药物量化程序的可行途径，我们提出了一种简单的分析方案，以量化用循环二色谱（CD）量化在非手壳硝酸碳核点（CNDS）上的蒽环类药物（CNDS）。使用了邻苯二甲药药物之间的线性关系，然后对CNDS共轭物进行测量，用于实现量化技术，该技术显示了每种邻苯二甲酸酯的不同药物负荷，例如使用的每种蒽环类药物，例如使用，例如daunorububibicin，daunorbubibicin，daunorubibicin，doxorububibicin，doxorububibicin和epirubibicin。
载盐酸异丙嗪的邻苯二甲酸酯醋酸纤维素微海绵药物输送系统的设计与评价
目的：本研究旨在设计和评估基于微海绵的盐酸异丙嗪给药系统。微海绵给药系统设计用于药物的位点特异性和控制释放，通过使用邻苯二甲酸醋酸纤维素来改善药物的位点特异性吸收。材料和方法：微海绵采用改进的准乳液溶剂扩散技术配制而成。通过 FTIR 研究了盐酸异丙嗪、邻苯二甲酸醋酸纤维素、乙基纤维素和聚乙烯吡咯烷酮之间的化学相互作用，FTIR 结果证实药物和聚合物之间没有化学反应。药物和聚合物的相容性研究通过 DSC 得到证实。结果：FTIR 结果证实药物和聚合物之间没有化学反应。体外药物释放率在 91.97% 至 98.78% 之间，配方 MS5 显示出最高的 % CDR。优化后的配方 (MS5) 表现出良好的包封率 (93.6%)、浮力 (78%) 和累积药物释放率 (98.78%)。SEM 显示异丙舒林盐酸盐以控释模式从球形多孔微海绵中释放。结论：本研究提供了一种新方法来配制和评估异丙舒林盐酸盐微海绵以治疗妊娠期间早产。
线性丢番图方程 (LDE) 解码器：训练... - CDN
用户意图。基于 SSVEP 与视觉刺激调制频率锁定这一知识，界面通常设置为在场景中具有多个目标，每个目标都标记有一个通过闪烁传递的唯一频率。目标可以是放置在物体上或附近的发光二极管 (LED)，以表示潜在动作、物品或到达坐标 [4–7]，也可以表示在计算机屏幕上，每个目标块代表 BMI 拼写器中的字符或用于控制计算机或其他设备的命令 [8–10]。为了从界面中呈现的所有目标中识别出用户的预期目标，解码算法会分析包含 SSVEP 的收集到的脑信号的频率成分，并根据主要频率特征做出决策。在典型的 SSVEP 设置中，诱发的 SSVEP 包含刺激频率 𝑓 ，以及该频率的谐波 2 𝑓、3 𝑓，... [1, 11]。传统基于 SSVEP 的 BMI 的局限性之一是目标数量受到 SSVEP 有限的响应范围 [1] 和谐波存在的限制，如果在界面中同时使用某个频率及其谐波，可能会导致错误分类。这减慢了 BMI 在提高命令处理能力（命令数量）方面的发展 [12]。为了解决这个问题，引入了多频 SSVEP 刺激方法，旨在增加在有限频率下可呈现的目标数量 [13–17]。然而，多频 SSVEP 的解码器尚未得到广泛探索。现有的多频 SSVEP 解码器包括基于功率谱密度的分析（PSDA）[15, 17]、多频典型相关分析（MFCCA）[18] 和针对每个单独用户或用例的基于训练的算法 [13, 19]。与两种无需训练的方法相比，基于训练的算法具有更高的分类准确率，但需要为每个用户进行额外的训练和界面设置。PSDA 和 MFCCA 支持即插即用，提高了 BMI 的实用性。然而，PSDA 通常解码准确率有限，因为它没有充分考虑多频 SSVEP 中的复频率特征，这些特征不仅包含刺激频率及其谐波（如单频 SSVEP），还包含刺激频率之间的线性相互作用 [16]。MFCCA 通过在解码中引入线性相互作用而显示出在多频 SSVEP 解码中的优势 [18]，但 MFCCA 的一个主要问题是它是基于典型相关分析 (CCA) [20] 开发出来的，具有很高的时间复杂度。 CCA 的渐近时间复杂度为 O ( lD 2 ) + O ( D 3 ) （以 O ( n 3 ) 为界，其中 n 表示解码时的输入大小），其中 l