Fitbit的免费公共网络API旨在使开发人员能够快速,轻松地创建应用程序以利用授权的Fitbit用户数据。计划利用Fitbit的API的组织将需要计算资源以及具有API架构技术知识的开发人员。您的应用程序的设计和所需的端点(数据)将在很大程度上由您的应用程序目的定义。如果您是设计用于收集Fitbit用户数据的应用程序的研究人员,则需要评估哪些端点与您的研究相关。此外,您的应用程序可以组合端点以创建新指标。换句话说,使用我们的Web API收集,可视化和组合FITBIT数据的方法几乎有很多。重要的是要记住考虑数据存储成本 - 尤其是在收集盘中数据时。
欧洲空间碳观测站 (SCARBO) 计划旨在评估温室气体 (GHG) 人为排放的监测,目标是以可承受的成本在一天之内重新访问地球。主要项目范围之一是混合星座的可行性研究,其中包括高精度参考任务(哥白尼 CO2M 或 CNES MicroCarb 任务)和搭载创新微型有效载荷的 24 颗小型卫星。小型卫星星座的关键温室气体传感器是 NanoCarb 概念,这是一种前所未有的千克级傅里叶变换成像光谱仪。我们在此报告了示范机载活动的一些初步实验结果。已经开发出一种用于测量 CO 2 和 CH 4 的低成本 2 波段原型,然后将其集成到 SAFIRE 的 Falcon-20 上,并与 SRON 的 SPEX 气溶胶传感器相结合。 2020 年 10 月,我们从法国图卢兹的弗朗卡萨尔机场飞越西班牙、意大利,然后飞往波兰。即使我们没有机会飞越发电厂,我们也已经获取了大量数据并正在处理中。在介绍仪器、任务和数据产品后,我们评估了数据质量和模型的可靠性。我们最终根据背景得出 CO 2 和 CH 4 柱的预期灵敏度分别约为 1.5-2.5% 和 5%。我们最终证明了 NanoCarb 的第一个 TRL5 原型的可操作性。
摘要:聚甲醛(POM)纤维是一种新型聚合物纤维,可以改善机场道面混凝土的性能,其对混凝土弯曲疲劳性能的影响是其在机场道面混凝土应用中的一个重要问题。本研究采用普通性能混凝土(OPC)和纤维体积含量为0.6%和1.2%的聚甲醛纤维机场道面混凝土(PFAPC),在四个应力水平下进行了四点弯曲疲劳试验,以研究这些材料的弯曲疲劳特性。采用循环比(n/N)检查弯曲疲劳变形的变化后,进行了弯曲疲劳寿命的双参数威布尔分布检验。然后,考虑各种失效概率(生存率),构建了弯曲疲劳寿命方程。结果表明:POM纤维对机场道面混凝土的静载强度无明显影响,PFAPC与OPC静载强度差异在5%以内;POM纤维可使机场道面混凝土的弯曲疲劳变形能力提高近100%,但对机场道面混凝土的疲劳寿命有不同程度的不利影响,最大降幅达85%。OPC和PFAPC的疲劳寿命均服从双参数威布尔分布,考虑各种失效概率的单、双对数疲劳方程对双参数威布尔分布的拟合程度较高,R2均在0.90以上。PFAPC的极限疲劳强度比OPC低约4%。本次关于POM纤维机场道面混凝土弯曲疲劳性能的研究,对于将POM纤维推广到长寿命机场道面建设具有明显的研究价值。
2024 年 ENFL 中期职业奖的获得者是来自德克萨斯 A&M 大学金斯维尔分校 (TAMUK) 化学系的 Jingbo Louise Liu 教授,她也是德克萨斯 A&M 能源研究所的附属教员。她当选为文理学院续任、终身教职和晋升委员会主席以及 TAMUK 教职参议员秘书。刘教授领导的研究小组专注于设计和评估用于储能的新型材料。这包括用于燃料电池、二氧化碳捕获和转化、锂电池、超级电容器和环境应用的材料,与现有设计相比,这些材料具有更高的存储或捕获能力。她将工作拓展到了其他方向,通过与美国空军萨姆休斯顿堡、赖特帕特森空军基地和空军学院的合作,她引入了新的医疗、消毒应用和法医科学手段。刘博士撰写/合著了 160 多本多书和书籍章节,以及同行评审的期刊文章。她在专业会议、大学和其他场所发表了 180 多场演讲。
多项神经影像学研究表明,CA 后 5 天内 DWI 的变化预示着不良预后。8-15 然而,DWI 分析的时机至关重要,因为弥散值在缺氧后不久就会发生变化。10 此外,虽然 DWI 是不良预后的有力预测指标,但它不够敏感,无法识别出预后良好的患者。大脑的自发活动不是随机的,而是在功能网络中组织的。16 静息状态 fMRI (rs-fMRI) 是绘制患者和健康志愿者大脑功能连接 (FC) 的有力工具。17 多项研究报告称,rs-fMRI 可以区分慢性脑损伤患者的意识状态,FC 下降与意识受损程度相关。18 最近有研究表明,fMRI 可以检测到脑创伤后昏迷患者对被动刺激反应的早期意识迹象 19 并且 FC 强度与昏迷后缺氧患者的良好长期预后相关。 20 然而,rs-fMRI 尚未系统地评估对昏迷后缺氧患者的早期预后。我们的研究旨在使用 rs-fMRI 和机器学习方法预测昏迷结果(即意识恢复与昏迷状态;即良好与不良结果)。我们专注于特别具有临床意义的病例,特别是昏迷的早期缺氧后患者和标准多模态测试后预后不确定的患者。
血流动力学反应函数 (HRF) 极大地影响了受试者内和受试者间大脑激活和连接的变异性,并且可能会混淆连接分析中时间优先性的估计,因此其估计对于正确解释神经影像学研究必不可少。此外,HRF 形状本身是一个有用的局部度量。然而,大多数用于 HRF 估计的算法都是针对任务相关 fMRI 数据的,只有少数算法可以直接应用于静息状态协议。在这里,我们介绍了 rsHRF,这是一个 Matlab 和 Python 工具箱,可实现从静息状态 BOLD 信号中进行 HRF 估计和反卷积。我们首先概述了主要算法和实际实现,然后通过使用公开的静息状态 fMRI 数据集进行验证实验来证明 rsHRF 的可行性和实用性。我们还提供了统计分析和可视化工具。我们相信这个工具箱可能对更好地分析和理解 BOLD 信号的成分和变异性做出重大贡献。
最近的研究深入了解了个体间创造性思维的差异,重点关注分布式大规模大脑网络的特征,包括大脑区域的局部层面及其成对相互作用以及整个大脑的整体层面。然而,创造性思维与中观网络特征(如群落和枢纽组织)的关系仍不清楚。我们采用数据驱动的方法来检查来自大量参与者的静息态功能成像数据中的群落和枢纽结构,以及它们与创造性思维的个体差异之间的关系。首先,我们计算了每个参与者的大脑区域被分配到同一个群落的概率。我们发现,创造性思维能力的提高分别与内侧颞叶和皮层下区域被分配到同一个群落的增加和减少有关,这表明创造力能力可能反映在大脑网络中观组织的个体间差异中。然后,我们使用参与者特定的社区来识别网络枢纽(其连接形成跨越不同社区边界的桥梁的节点),并根据其参与系数进行量化。我们发现 DMN 和内侧颞叶区域的枢纽增加分别与创造能力呈正相关和负相关。这些发现表明,创造能力可能反映在 DMN 和内侧颞叶结构的社区互动中的个体间差异中。总的来说,这些结果证明了研究中尺度大脑网络特征与创造性思维的关系的成果。