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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
使用经过最低限度预处理的 T1w 图像作为输入的用于预测大脑年龄的深度学习模型
近年来，个体生物年龄（可能与实际年龄不同）的概念引起了医学研究界的极大兴趣，因为衰老是多种与年龄相关的健康状况和死亡的重要风险因素。同一实际年龄的个体之间的健康结果也存在很大的异质性（Jylhävä et al., 2017）。在过去的几十年中，研究强调，由于遗传和环境因素（如生活方式行为）之间复杂的相互作用，人与人之间的生物衰老过程存在差异（Cole et al., 2017, 2019; Fratiglioni et al., 2020）。鉴于整个衰老过程中身体和大脑的持续变化，实际年龄是死亡、慢性疾病和功能障碍的一个关键风险因素（Jylhävä et al., 2017）。大脑中各种与年龄相关的变化与多种神经退行性疾病的发展密切相关，包括阿尔茨海默病 (AD) 和血管性痴呆 (Hou et al., 2019)。与其他与年龄相关的健康状况以及痴呆症领域一样，相同实际年龄的人在症状表现和潜在脑病理方面存在显著的异质性 (Ferreira et al., 2020)。因此，量化生物年龄可能是一种比传统实际年龄更有用的附加指标，可用于识别有患上与年龄相关的疾病风险的个体 (Cole et al., 2019; Tian et al., 2023)。
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。
时间谐波最佳控制问题的确切而近似的Schur补体方法
在[1，7]中的时间依赖性通过截短的傅立叶膨胀来处理，这使我们能够为每个频率获得单独的线性系统。在那里，提出了有效的求解线性系统的预处理方法，其中预核心是具有区块 - diagonal的，并且是较低的三角形形式。在[2]中使用了完整的两二个块结构的预处理，进一步称为PRESB，在续集中定义。[3]中的研究提供了不同结构的预处理（遮挡型，块 - 三角形和PRESB形式）之间的比较。比较是根据相应预处理矩阵及其数值性能的光谱正确的。数值实验表明，相对于正则化参数的频率范围，问题大小和值，PERB形式的预处理更加健壮。可以在[10]中找到对这些预调节器和一些修改形式的信息。[9]研究中的工作又是块形式形式的另一个预处理，并分析了双重预处理，适合于离散状态的向量形式。在[8]中考虑了（2）的非线性形式，其中为线性化问题提出了完整的两乘两块形式的预处理，可以将其分解和解决，以块 - 二进制预处理的成本，并且相对于问题大小和测试频率的范围是可靠的。
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。
使用多种模型的基于机器学习的预测和诊断心脏病
数据预处理是创建机器学习模型的重要步骤。结果如果数据最初干净或以正确的格式，结果可能不准确。预处理涉及将数据转换为所需的格式。它用于管理数据集中缺少的值，重复和噪声。数据预处理包括诸如导入数据集，拆分数据集，属性缩放等任务等。要提高模型的准确性，必须对数据进行预处理。
自动群体前prepreg处理
本章的目的是概述 - 高压釜（OOA）预处理的处理方面。本章是针对工具定义，装袋配置和处理条件的设计指南，用于制作OOA预处理。第一部分概述了OOA材料，包括其应用，树脂和纤维。OOA预处理浸渍技术，并总结OOA复合材料的典型特性。第二部分涵盖了OOA预处理特征方法，测量树脂浸渍的技术，热化学，外部时间，渗透性和批量因素。第三部分描述了用于治愈OOA预处理的基础架构，例如烤箱，加热系统，工具和过程诊断工具。第四部分提供了基本的处理指南，涵盖了包装配置，删除方法和治疗周期以制造简单的单片OOA层压板，而第五和第六部分则提供了三明治面板和复杂形状层压板的处理指南。在第七节中对使用OOA预处理进行制造过程的成本分析。最后，第八节讨论了OOA预处理材料和过程的未来发展。
短暂的研究沟通间充质干细胞在缺氧和地塞米松的预处理中促进骨细胞分化，在应激状态下
能够区分成骨细胞的骨髓衍生的间充质干细胞（MSC）用于有效再生疗法。必须提示MSC分化为成骨细胞，以使MSC移植有效。在这项研究中，评估了参与骨形成的成骨细胞分化标志物，以研究骨髓衍生的大鼠MSC对地塞米松和缺氧的应激抗性及其分化为骨细胞的能力。在三种不同的环境（地塞米松治疗，低氧条件[1％氧]或两者）中，允许MSC分化为成骨细胞21天。根据碱性磷酸酶水平和矿化测定法评估成骨细胞分化潜力。 免疫荧光染色用于确定成骨细胞分化标记I型胶原蛋白和骨桥蛋白的蛋白质表达。 MSC在缺氧条件下分化为成骨细胞，但在用来塞米松和地塞米松加上与对照相比缺氧后，分化的速度更慢。 MSC用地塞米松或缺氧预处理，然后允许在相似的条件下区分成骨细胞，从而与对照MSC相似。 MSC与不相比，对地塞米松或缺氧的抵抗力更快地分化为成骨细胞。 这些发现表明，通过地塞米松或缺氧暴露对MSC进行压力的阻力增加可能会导致移植后更快地分化为成骨细胞。成骨细胞分化潜力。免疫荧光染色用于确定成骨细胞分化标记I型胶原蛋白和骨桥蛋白的蛋白质表达。MSC在缺氧条件下分化为成骨细胞，但在用来塞米松和地塞米松加上与对照相比缺氧后，分化的速度更慢。MSC用地塞米松或缺氧预处理，然后允许在相似的条件下区分成骨细胞，从而与对照MSC相似。MSC与不相比，对地塞米松或缺氧的抵抗力更快地分化为成骨细胞。这些发现表明，通过地塞米松或缺氧暴露对MSC进行压力的阻力增加可能会导致移植后更快地分化为成骨细胞。
蓝色大象检查熊猫：SQL
抽象数据预处理，将数据转换为适合训练模型的合适格式的步骤，很少发生在数据库系统中，而是在外部Python库中，因此需要首先从数据库系统中提取。但是，对数据库系统进行了调整以进行有效的数据访问，并提供汇总功能，以计算数据（偏见）中某个值的不足或过分代表所需的分布频率。我们认为，具有SQL的数据库系统能够执行机器学习管道，并发现技术偏见（通过数据预处理引起的）有效地。因此，我们提供了一组SQL查询，以涵盖数据预处理和数据检查：在预处理过程中，我们用标识符注释元组以计算列的分布频率。要检查分布更改，我们将预处理的数据集与元组标识符上的原始数据集一起加入，并使用聚合功能来计算每个敏感列的出现数量。这使我们能够检测到过滤元组的操作，从而删除了列的技术偏见，即使已经删除了列。为了自动生成此类查询，我们的实施将Mlinspect项目扩展到以Python编写的现有数据预处理管道到SQL查询，同时使用视图或公共表格表达式（CTES）维护详细的检查结果。评估证明，超出主机数据库系统的现代现代化，即umbra，加速了预处理和检查的运行时。即使是基于磁盘的数据库系统，甚至在实现视图时也显示出与UMBRA的相似性能。
化学工程杂志-orca-加的夫大学
厌氧消化被广泛用于处理各种有机废物，同时产生可再生能源和富含营养的消化酸盐。然而，木质纤维素废物，尤其是木材废物，遭受与高木质素含量相关的顽固性，从而对沼气产量产生不利影响。尚不清楚木材废物是否适合作为厌氧消化的原料，以及在多大程度上预处理技术有可能影响其生化甲烷潜力。在本文中，收集了769个关于木材废物产生的数据集进行荟萃分析。结果表明，与木材废物相比，当没有应用预处理技术时，其他有机废物的甲烷Pro duction平均增加了146％，但是当考虑预处理技术时，该差距可以减少到99％，这表明预处理技术可以对木材废料有效。对不同预处理技术的进一步分析表明，预处理显着增加了木材废物的甲烷产生113％，并且预处理技术的组合比单一方法更有效。最后，应用了三种机器学习算法来探索甲烷生产与选定变量之间的关系。结果表明，与人工神经网络相比，随机森林方法对甲烷产生的预测性能（R 2 = 0.9643）更好，并且支持载体回归。特征重要性分析发现，粒径的影响高于温度或原料组成。总体而言，这项研究深入了解了利用木材废物作为厌氧消化的原料以及采用合适的预处理方法的重要性。这项工作还揭示了甲烷生产与关键变量之间的相关性，这可以作为在厌氧消化过程中优化操作调整的指南。