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语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。
成簇的规律间隔的短回文重复序列...
摘要：CRISPR/Cas 最初于 35 年前在大肠杆菌中被发现，是一种防止病毒（或其他外源）DNA 入侵基因组的防御系统，它开创了功能遗传学的新时代，并成为生命科学所有分支领域的一种多功能遗传工具。CRISPR/Cas 以简便快速的方式彻底改变了基因敲除方法，但它在基因敲入和基因修饰方面也非常有效。在海洋生物学和生态学领域，该工具在“暗”基因的功能表征和基因旁系同源物的功能分化记录中发挥了重要作用。尽管它非常强大，但仍存在一些挑战，阻碍了一些重要谱系中功能遗传学的进展。本综述探讨了 CRISPR/Cas 在海洋研究中的应用现状，并评估了迅速扩大这一强大工具的部署以解决无数基础海洋生物学和生物海洋学问题的前景。
药物对人分解和事后间隔的影响：昆虫，清道夫和微生物证据
图6。供体的毒理学筛查表明，所有捐助者的体内都有药物混合物，在分解过程中，这些药物被传递给幼虫（L），分解液（DF）和土壤（DS）。药物及其代谢产物在22个供体的所有矩阵中都被检测到我们无法收集的供体Tox 001，003和005的血清中。化合物，并报告了患者的病史。黄色的药物，但未报告，蓝色的化合物是指我们没有病史的捐助者。颜色的强度表明相对药物浓度。.....................................................................20
真正的印度间隔的解剖学，用于转移到左心房的转移
此通道是新的，仍然开发，并且仅限于少数有良好解剖状况的患者。Brock-Enbrough（Brockenbrough等，1962），后来的Mullins（Mullins，1983）用几种批判性修改来确认了跨性穿刺程序。今天，跨性穿刺和通过PFO进入都是广泛使用的心脏技术。Transseptal access is commonly employed during the following procedures: catheter ablation, pulmonary vein isolation, left atrial appendage closure, PFO and atrial septal defect repair, percutaneous mitral valvulo- plasty, MitraClip catheter-based mitral valve repair, hemodynamic assessment of the mitral valve, paravalvular leak closure, and as
高通道计数的记录策略，密度间隔的微电极阵列
神经科学研究如何在细胞外水平上实施复杂的大脑功能需要体内神经记录界面，包括微电极和读出电路，并且可观察力和空间分辨率增加。神经记录接口的趋势用于采用高通道计数探针或具有密集间隔记录位点的2D微电极阵列，用于记录大型神经元种群，因此很难节省资源。模拟前端的低噪声，低功率要求的规范通常需要大型硅职业，这使问题更具挑战性。减轻该消费区负担的一种常见方法依赖于时间划分多路复用技术，在该技术中，在频道之间部分或完全共享读出的电子设备，同时保留录音的空间和时间分辨率。在这种方法中，共享元素必须在每个通道较短的时间段上操作，因此，在较大的操作频率和信号带宽方面，活动区域被交易。因此，功耗仅受到轻微影响，尽管其他性能指标（例如内噪声或串扰）可能会降低，尤其是在整个读取电路在模拟前端输入中多重的时。在本文中，我们回顾了针对时间划分的多重神经记录系统报告的不同实施替代方案，分析了它们的优势和缺点，并提出了提高性能的策略。
脑电图（EEG）中言语回忆和非回忆间隔的分类
脑机接口 (BCI) 研究已开始用于从脑电图 (EEG) 中识别语音想象过程中的回忆音节。目前，很难从 EEG 数据中识别出真实的回忆持续时间。因此，通常使用不准确的回忆数据（包括非回忆持续时间或通过视觉确定频谱轮廓标记的回忆部分）来识别回忆的音节。由于视觉音节标记耗时费力，因此希望区分正确的语音想象片段的过程能够自动化。在本文中，我们构建了由语音想象片段和非回忆片段组成的每个模型以获得真正的音节片段。我们通过视觉判断从带有音节标记的语音想象/非回忆数据中提取复倒谱，并使用这些特征识别语音想象/非回忆片段。最后，我们报告了通过 10 倍交叉验证的分类结果。
背景计时 - 旋转不匹配的校准，用于时间间隔的ADC
摘要 - 时间间隔ADC广泛用于高速应用中。该结构可以通过并联多重ADC来增加整个转换器的有效采样率。但是，该体系结构将受到不同子转换器之间的不匹配，包括偏移，增益和时机。时机偏斜会产生动态错误，从而提出更大的挑战。本文介绍了通过两种背景盲目校准技术来解决TI ADC中正时不匹配的最新最新解决方案：a）基于确定性均衡和b）基于输入信号的统计信息的方法。
具有纳秒间隔的可调谐 X 射线自由电子激光多脉冲
X 射线自由电子激光器 (XFEL) 的光子束比第三代光源亮 10 个数量级，是科学应用中最亮的 X 射线源 1 – 4 。其独特的波长可调性、飞秒脉冲持续时间和出色的横向相干性被用于多个科学研究领域，包括原子、分子和光学物理、化学、生物、凝聚态物理和极端条件下的物质 5 。X 射线脉冲定制一直是一个非常活跃的研究领域，包括新型超短高功率模式 6、7，极化控制 8 – 10 和双色双脉冲 11 – 18 。双 X 射线脉冲被开发用于进行 X 射线泵/X 射线探测实验，其中由一个 X 射线脉冲引发的超快物理和化学动力学可以通过第二个超短 X 射线探测脉冲来探索。这种脉冲通常是用分裂波荡器11、16或双束流技术15产生的。在双束流模式下，脉冲之间的时间间隔限制在125 fs以内，而使用新鲜切片方案16通常会产生最大延迟约为1皮秒的双脉冲。然而，有些实验需要更长的时间间隔。例如，可以通过用第一个X射线脉冲触发取决于压力的过程，然后在几纳秒后用第二个X射线脉冲探测它们，来研究水滴的爆炸19。可以用延迟超过120纳秒的第二个脉冲来探测X射线在气体装置中引起的丝状效应20。在X射线探针/X射线探针类实验中，两个脉冲都不是用来驱动样品进入不同状态的，但两个X射线脉冲在散射后可以进行有效比较，并用于在明确定义的时间间隔内提取信息。例如，从记录的散斑图案研究了磁性 skyrmion 的平衡波动，这些散斑图案是纳秒范围内两个衰减 x 射线脉冲之间的时间延迟的函数 21 – 25。最近，随着 LCLS 基于 x 射线腔的系统的出现，双脉冲和多脉冲模式传输变得至关重要 26、27。基于腔的 XFEL（CBXFEL）项目目前依赖于 220 ns 双脉冲模式，而 x 射线激光振荡器 (XLO) 28 将使用最多 8 个脉冲串，间隔为 35 ns。许多极端条件下的物质 (MEC) 实验也需要最多 8 个 x 射线脉冲，间隔 ≤ 1 ns，现在可以传输 29 – 31。在本文中，我们完整描述了一种新型双桶方案，该方案在 LCLS-I 和 LCLS-II 波荡器上使用铜直线加速器 32 – 34 运行。我们使用在不同射频 (RF) 桶中加速的两个电子束将 x 射线脉冲延迟范围扩展到 1 ps 以上。使用现有的 S 波段加速结构，工作频率为 2.856 GHz，可用的最小时间延迟为 ∼ 350 ps，对应于单个桶分离。延迟可以按整数桶数进行控制，也可以按 350 ps 的步长控制，最高可达数百纳秒。基于超导加速器技术的现有和计划中的高重复率 FEL 机器将产生重复率为 MHz 量级的光子束串，因此 XFEL 脉冲之间的最小距离比使用所提出的方案可实现的距离长得多。FERMI 展示了一种类似的技术，可以产生最大分离为 ∼ 2.5 ns 的双电子束。然而，激光过程仅限于极紫外波长。
简单量子系统中绝热不变量的Ehrenfest方法及进入能量发射过程的时间间隔的计算
第一步，将有关角轨道动量绝热不变性的埃伦费斯特推理应用于氢原子中的电子运动。结果表明，从氢原子中考察的轨道角动量可以推导出从量子能级 1 n + 到能级 n 的能量发射时间。发现这个时间恰好等于焦耳-楞次定律规定的电子在能级 1 n + 和 n 之间跃迁的时间间隔。下一步，将输入量子系统的机械参数应用于计算电子跃迁特征时间间隔。这涉及氢原子中的相邻能级以及受恒定磁场作用的电子气中的朗道能级。
校准间隔确定指南 - JAS-AU
确定校准间隔的过程是一个复杂的数学和统计过程，需要在校准过程中获取准确且足够的数据。似乎没有普遍适用的单一最佳实践来建立和调整校准间隔。这就需要更好地理解校准间隔的确定。由于没有一种方法能够完美地适用于所有测量仪器，因此本文件介绍了一些分配和审查校准间隔的简单方法及其对不同类型仪器的适用性。这些方法已在某些标准（例如[2]）或知名技术组织（例如[5]、[6]、[7]）或相关科学期刊中更详细地公布。