XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System预处理
从数据集、预处理、特征和融合方法回顾多模态情绪识别
情感计算是现代人机交互（HCI）中最重要的研究领域之一。情感计算的目标是研究和开发能够识别、解释、处理和模拟人类情感的理论、方法和系统。情感识别作为情感计算的一个分支，旨在启发机器/计算机自动分析人类情感，已受到各领域研究人员的广泛关注。人类通常通过整合感知到的面部表情、语音语调、言语内容、行为或生理特征信息来观察和理解一个人的情绪状态。为了模仿人类的情感观察方式，研究人员一直致力于通过融合两种或多种模态信息来构建多模态情感识别模型。本文从多模态数据集、数据预处理、单模态特征提取和多模态信息融合方法的角度，对近几十年来多模态情感识别进行了全面的回顾。此外，还指出并讨论了该主题面临的挑战和未来的研究方向。本评论的主要目的是总结最近出现的大量关于多模态情绪识别的研究，并为相关领域的研究人员提供潜在指导，以了解多模态情绪识别的流程和主流方法。
对预处理晚期胃癌患者的变构细胞外FGFR2抑制剂Alofanib的1B研究
19个评估患者； 95％CI 0-15.8％）。 患者有部分反应。 响应时间为56周。 患者继续接受紫脂蛋白，直到急性吻合性炎的发展为先前的手术并发症和紧急住院治疗。 戒断阿洛菲尼治疗导致第79周（在阿洛菲尼停产后一个月）复发，这通过活检和随后的组织学检查证实。 DOR为18.53个月。 射线照相确认稳定疾病的速率为63.2％（19例患者中有12例； 95％CI 42.1-84.2％）。 DCR为68.4％（19例患者中有13例； 95％CI 47.4-89.5％），疾病进展率为31.6％（19例患者中有6例； 95％CI 10.5-52.6％）。 在研究中未发现反应或疾病控制的剂量依赖性（以50 mg/m2的剂量发现了部分反应，同伙1-5的疾病控制率为100％，66.7％，66.7％，66.7％，19个评估患者； 95％CI 0-15.8％）。患者有部分反应。响应时间为56周。患者继续接受紫脂蛋白，直到急性吻合性炎的发展为先前的手术并发症和紧急住院治疗。戒断阿洛菲尼治疗导致第79周（在阿洛菲尼停产后一个月）复发，这通过活检和随后的组织学检查证实。DOR为18.53个月。射线照相确认稳定疾病的速率为63.2％（19例患者中有12例； 95％CI 42.1-84.2％）。DCR为68.4％（19例患者中有13例； 95％CI 47.4-89.5％），疾病进展率为31.6％（19例患者中有6例； 95％CI 10.5-52.6％）。在研究中未发现反应或疾病控制的剂量依赖性（以50 mg/m2的剂量发现了部分反应，同伙1-5的疾病控制率为100％，66.7％，66.7％，66.7％，
capmatinib诱导的肝损伤是通过免疫检查点抑制剂预处理NSCLC患者的MET抑制剂的毒性
携带NSCLC高级外显子14突变患者的MET抑制剂的安全性数据仍然有限。在这里，我们描述了两名诊断为MET外显子14-突变的NSCLC患者的临床特征，肝活检特征和管理ICI失败后接受capmatinib的患者的肝损伤。根据组织学发现和排除其他原因，在两种情况下都对药物诱导的肝损伤（DILI）进行了诊断。除了口服ursexyoxycholic酸外，肝保护药物的使用还导致了肝脏血液测试的归一化。为了提供全球安全的观点，我们询问了食品药品监督管理局不利事件报告系统，并检测到了强大的差异信号。在食品和药物管理局不利事件报告系统数据库的918个总报告中，DILI为
使用可控负载进行快速深度放电作为电动汽车电池回收的预处理：功效、速度和安全性研究
为了应对电动汽车行业目前和未来的增长，发展大规模、可靠和高效的锂离子电池回收行业对于确保嵌入贵重金属的循环性和确保技术的整体可持续性至关重要。正在开发的主要回收程序之一是基于湿法冶金。作为锂离子电池进行此过程之前的预处理步骤，必须将其停用以防止所含电能不受控制地释放。此停用步骤通常通过将电池深度放电至 0.0 V 来完成，而不是通常的 3.0 V 左右的下限。通常，深度放电是通过连接电阻或浸入盐溶液中来完成的。然而，由于放电电流与端电压成比例降低，这个过程可能非常慢，特别是如果要防止相当大的反弹电压。这项工作探讨了在放电速度、有效性和安全性方面更快放电程序的可行性。所提出的程序需要使用可控负载以恒定电流进行深度放电，然后立即施加外部短路。恒定电流放电期间的 C 速率会发生变化以研究其影响。短路施加于 0.0 V 或 1.0 V 的端电压。通过实验评估这两个工艺步骤的安全性。审查的主要安全风险是温度升高和随后的热失控风险，以及由于压力增加和膨胀导致电解质泄漏的风险。在实验工作中，两种类型的大尺寸方形 NMC811 电池从 0% 的 SoC 开始深度放电。实验仅限于单个电池。发现在 0% SoC 的固定电池中，深度放电区域可额外获得 4% 的额外容量。根据温度测量和文献综述，热失控风险评估为低。为了研究压力的上升，测量了所有电池的厚度，并测量了三个样品的原位压力。电解质泄漏风险评估为低。放电程序结束后一周内跟踪回弹电压和电池厚度。短路 30 分钟后，所有电池的回弹电压接近 2.0 V，但需要稍长的短路持续时间才能可靠地达到此阈值。总程序时间比其他放电程序短得多，同时仍然保持安全。
摘要：为了从纤维素生物量产生生物乙醇，使用预处理过程来减少样本量，分解hemicellulo
摘要：为了从纤维素生物量产生生物乙醇，使用预处理过程来减少样本量，将半纤维素分解为糖，并打开纤维素成分的结构。将纤维素部分用酸或酶水解为发酵成生物乙醇的葡萄糖糖。但是，本文是关于使用天然微生物通过发酵将纤维素生物量转化为生物乙醇的综述。所使用的信息主要来自次要来源；获得的数据表明，需要进行大量工作以确定可持续的天然微生物和更友好的生物友好过程，以实现更多的微生物生产率和提高生物乙醇产量。这些对于确保安全，清洁，经济和可持续的能源资源可以大有帮助。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v27i8.7开放访问政策：Jasem发表的所有文章都是由Ajol提供的PKP的开放式访问文章。这些文章在出版后立即在全球范围内发布。不需要特别的许可才能重用Jasem发表的全部或部分文章，包括板，数字和表。版权策略：©2023作者。本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International（CC-By-4.0）许可证的条款和条件分发的开放式文章。，只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为：Atiku，Y。M; Abdulsalam，S；穆罕默德（J）；艾哈迈德（Ahmed），S。I（2023）。J. Appl。SCI。 环境。 管理。SCI。环境。管理。使用天然微生物通过发酵将纤维素生物量转化为生物乙醇：综述。27（8）161-164日期：收到：2023年7月10日；修订：2023年7月25日；接受：2023年8月14日发表：2023年8月30日关键字：纤维素生物量，生物乙醇，发酵，微生物；糖化世界的传统能源可能无法满足不断上升的能源需求（Lee等，2019； Pothiraj等，2015）；结果，像生物乙醇这样的生物燃料已成为运输行业当前使用的化石燃料的可能替代品。Alvira等。 （2010年）指出，乙醇在化学，药物和食品领域作为燃料，溶剂和原料具有广泛的用途。 发现工艺经济学是生产生物乙醇的关键问题。 当前的研究工作集中在开发可持续可持续生产大量生物乙醇的商业上可行的过程。 由于人口增长和工业化，在过去几十年中，全球能源需求一直在扩大。目前，大约80％的能源来自不可再生的化石燃料资源。 （Kumar and Singh，2016年）。 Katoka等。 （2017）声称，由于出色的燃料质量Alvira等。（2010年）指出，乙醇在化学，药物和食品领域作为燃料，溶剂和原料具有广泛的用途。发现工艺经济学是生产生物乙醇的关键问题。当前的研究工作集中在开发可持续可持续生产大量生物乙醇的商业上可行的过程。由于人口增长和工业化，在过去几十年中，全球能源需求一直在扩大。目前，大约80％的能源来自不可再生的化石燃料资源。（Kumar and Singh，2016年）。Katoka等。 （2017）声称，由于出色的燃料质量Katoka等。（2017）声称，由于出色的燃料质量
节能预处理会影响上层sargassum组成和DNA metabarcoding揭示了与甲烷产量有关的微生物群落
sargassum spp。淹没了加勒比海的海岸线，造成了当地经济和环境的破坏。厌氧消化（AD）被认为是将大量藻类转向宝贵资源的有吸引力的选择。sargassum spp。具有复杂的组成，会影响AD中涉及的微生物组成，从而产生低甲烷产量。这项研究旨在使用不同的节能预处理，并鉴定与甲烷生产相关的微生物群落，以提高上层sargassum的甲烷产量。我们对藻类生物量进行了不同的节能预处理，并使用生物甲烷电位（BMP）测试评估了甲烷产量。通过高吞吐量测序分析了与表现最佳和最差的甲烷作原系统相关的微生物群落。结果表明，预处理修改了与BMP具有很强的正相关性的Inorganic化合物，纤维和C：N比的含量。洗水预处理导致最佳甲烷产量，增加了38％。DNA元法编码分析表明，细菌属属属属属，dmer64，treponema和wirogenispora，以及古老的甲植物学，rumen_m2，rumen_m2，rumen_m2，bathyarchaeia和bathyaNAnaChaeia和hathananaMassieliicocus，并以高hide基屈服。这项研究是第一个证明Sargassum spp AD涉及的微生物群落结构的研究。这项研究中预处理可以帮助克服与甲烷产量相关的局限性。
脑电图中心理运动意象分类的稳定性取决于分类器模型的选择和实验设计，而不是信号预处理
心理运动意象 (MI) 是指在心理上执行运动任务（Milton 等人，2008 年，例如打网球或游泳）。此类任务可用于体育领域（Schack 等人，2014 年）或评估严重脑损伤患者的认知表现（Stender 等人，2014 年；Engemann 等人，2018 年），利用事件相关去同步 (ERD) 可靠地检测脑损伤患者的高级认知功能（Cruse 等人，2011 年、2012b 年）。可靠地检测健康人的 MI 任务表现对于诊断工具评估无法对任务做出公开反应的脑损伤患者的隐性意识是必不可少的。在一项关于心理 MI 的里程碑式研究（ Goldfine 等人，2011 ）中，作者证明，所有健康对照组的脑电活动都有意识地调节，并与活跃心理或静息状态的时间锁定在一起。但这些调节是不一致的。因此，我们得出结论，在测试健康人时，即在考虑患有严重脑损伤的患者之前，是否有可能可靠地区分心理 MI 范式中的活跃状态和静息状态，这一点值得担忧。从技术上讲，稳定的心理 MI 大脑状态的检测似乎高度依赖于所使用的信号处理、分类程序和统计分析，正如对心理 MI 数据的重新分析（ Henriques 等人，2016 ）中所报告的那样。因此，在这项工作中，我们重新审视了健康个体中 MI 范式的潜力，并研究了四个不同的研究问题（RQ）。我们首先研究定量分析 EEG 数据时的两个非常关键的问题：伪影的识别和剔除以及电极空间的选择。由经过培训的研究人员对 EEG 信号进行目视检查，并手动去除充满伪影的信号周期，是从记录中去除受污染通道（Cruse 等，2011、2012a）或尾迹（Cruse 等，2012b）的常用方法。这种伪影剔除方法可以应用于明显的伪影，如眨眼或运动，但肌源性活动往往与感兴趣的大脑活动（McMenamin 等，2010）混合在一起，因此无法用这种策略从信号中去除。独立成分分析（ICA）是分离肌源性和大脑活动的有力工具。ICA 将数据分解为独立成分，然后通过目视检查将其分类为肌源性或真正的大脑活动。然而，受过训练的专家的错误分类可能是导致 ICA 性能有限的原因（Olbrich 等人，2011 年）。大约三分之一的 EEG 分类研究使用手动伪影清除，然后不进行伪影清除，并且
定量分析信号异质性在预处理的肝动物阶段Gadoxetic酸增强的MRI作为跨层化学栓塞中的预后成像生物标志物，用于中间阶段
简单的摘要：经跨性化学栓塞（TACE）是中阶段肝细胞癌（HCC）的建议治疗方法，由于引入靶向分子和免疫治疗，其治疗方法现在比以前更大。当前一个重要的关注点是中级HCC的TACE患者选择，其中包括极其异质的人群。Gadoxetic酸二钠增强MRI（EOB-MRI）中的肝胆管相（HEB）与β-蛋白酶有关，因此EOB-MRI可以是一种分子成像生物标志物反映肿瘤生物学的生物标志物。尽管EOB-MRI HBP中具有信号异质性的HCC表现出恶性行为，但先前的研究基于EOB-MRI的HBP的信号异质性进行了TACE后的预后。在这项研究中，我们在EOB-MRI上显示了HBP中肿瘤信号异质性的定量分析，对于预测TACE后的预后非常有价值，并根据此定量评估为中级HCC患者提出了治疗策略。
通过质子交换预处理实现 HxCrS2 的高容量和快速 Na+ 扩散
C /2 倍率下。 [5] 已证明，添加 FEC 的 Sn4P3 具有比锑 (718 mAh g −1) 更高的容量，尽管倍率较低，约为 C/10。 [6] 许多过渡金属氧化物和硫化物也因其高循环稳定性而被研究。与 Na2O 相比，硫化物电极转化为 Na2S 的可逆性更好，因此人们对其兴趣日益浓厚。[7–9] 这些电极有望实现高容量，但由于循环过程中体积膨胀，库仑效率低。 [5] 我们通过预处理来避免这种膨胀，形成限制体积变化的新相。过渡金属二硫属化物 (TMD) 如 TiS2 ，是锂离子电池初期开发过程中最早作为插层正极研究的材料之一。 [10] 客体离子与硫族化物发生转化反应形成 A2X（A=Li、Na；X=S、Se、Te），导致体积膨胀，限制容量。[11–14] 然而，客体与硫族化物主体之间较大的间隙体积和较弱的静电相互作用仍然是使用 TMD 电极的优势，尤其是在超锂离子电池的开发中。[15] 与氧化物相比，过渡金属硫化物中的钠电荷存储动力学有所改善，因此研究工作取得了进展。[7] 范德华 CrS2 被预测为 Na 和 Mg 的良好插层主体，它可以避免困扰 TMD 电池的副反应，但尚未分离为体相。[7,16]
糖尿病和生物医学的一种新的预处理方法...
抽象 - 各个年龄段和社会经济水平的人，正在被诊断出患有2型糖尿病的诊断，其速度比以往任何时候都高。它可能是多种疾病的根本原因，其中最著名的包括失明，肾脏疾病，肾脏疾病和心脏病。因此，设计系统的设计至关重要，基于医疗信息，能够可靠地检测患有糖尿病的患者。我们提出了一种鉴定糖尿病的方法，该方法涉及使用交叉验证训练模式在五到10倍之间训练深神经网络的特征。PIMA印度糖尿病（PID）数据集是从UCI的机器学习存储库一部分的数据库中检索的。此外，十倍交叉验证的结果显示出97.8％的精度，召回97.8％，使用RF算法的PIMA数据集的精度为97.8％。这项研究检查了许多其他生物医学数据集，以证明机器学习可以用于开发可以准确预测糖尿病的有效系统。在生物数据集的实验发现中使用了几种不同类型的机器学习分类器，例如KNN，J48，RF和DT。获得的发现表明我们的可训练模型能够正确分类生物医学数据。通过实现Parikson数据集的较高精度，召回和精确度来证明这一点。