Наркотики бесплатные пробы Пьяченца

• • • • • • • • • • • • • • • • •

• • • • • • • • • • • • • • • • •

Гарантии ❗ Качество ❗ Отзывы покупателей ❗

• • • • • • • • • • • • • • • • •

👇 👇 👇 👇 👇 👇 👇 👇 👇 👇 👇 👇

Наши контакты:

▶️▶️▶️ (НАПИСАТЬ ОПЕРАТОРУ В ТЕЛЕГРАМ)️ ◀️◀️◀️

👆 👆 👆 👆 👆 👆 👆 👆 👆 👆 👆 👆

• • • • • • • • • • • • • • • • •

🚩 ИСПОЛЬЗУЙТЕ ВПН (VPN), ЕСЛИ ССЫЛКА НЕ ОТКРЫВАЕТСЯ!

🚩 В Телеграм переходить только по ссылке что выше! В поиске тг фейки!

• • • • • • • • • • • • • • • • •

Наркотики бесплатные пробы Пьяченца

Effective date : Изобретение относится к медицине, в частности к исследованию и анализу газообразных биологических материалов, и может быть использовано для диагностики рака легкого у человека. Способ основан на анализе выдыхаемого пациентом воздуха путем анализа биоэлектрических потенциалов обонятельного анализатора крысы. Для этого имплантируют в верхнюю поверхность обонятельной луковицы крысы микроэлектродную матрицу с рабочими электродами и, по меньшей мере, одним референтным электродом, имплантированным в кость. Регистрируют биоэлектрические сигналы обонятельной луковицы в заданном диапазоне частот Гц в момент вдоха. Извлекают при анализе цифровых рядов шесть групп первичных признаков: коэффициенты кросс-корреляции амплитуд биоэлектрического сигнала между отведениями, коэффициенты кросс-корреляции амплитуд частот между отведениями, бинарные векторы амплитуд сигнала, числовые характеристики распределения амплитуд сигнала, числовые характеристики распределения коэффициентов Фурье и числовые характеристики распределения коэффициентов вейвлета Добеши-4 для каждого отведения. Проводят обработку каждой группы признаков отдельной многослойной нейронной сетью МНС. Формируют вторичные признаки, выраженные в виде вероятностных оценок классов проб воздуха от МНС после обработки первичных признаков. Проводят обучение каждой МНС для вычисления весовых коэффициентов классификации по алгоритму обратного распространения ошибки на дополнительно сформированном массиве указателей класса проб воздуха, предъявляемых крысе заданное количество раз от заданного количества источников. Идентифицируют класс пробы воздуха путем расчета шести групп первичных признаков биоэлектрического сигнала. Вычисляют шестью МНС предварительные вероятностные оценки принадлежности предъявляемой крысе пробы воздуха к отрицательному классу, связанному с отсутствием биомаркера рака легкого. Вычисляют предварительные оценки принадлежности к положительному классу, связанному с наличием биомаркера рака легкого. И вычисляют седьмую МНС итоговой вероятности класса пробы воздуха и выбора класса с максимальной вероятностью при усреднении по всем вдохам крысы пробы воздуха в качестве результата распознавания. Способ обеспечивает повышение точности распознавания выдыхаемого пациентом воздуха и упрощение исследования за счет исключения обучения крысы распознавать вещества в выдыхаемом воздухе. Область техники. Изобретение относится к медицине, а именно к исследованию и анализу газообразных биологических материалов, в частности продуктов дыхания и может быть использовано для диагностики рака легкого у человека с использованием регистрации биоэлектрической активности от обонятельной луковицы крысы. Известно использование в качестве биомаркеров в выдыхаемом пациентом воздухе низкомолекулярных белков, характерных для ранней стадии рака легкого. Анализ конденсата выдыхаемого воздуха КВВ является перспективным неинвазивным методом оценки состояния дыхательной системы. Многие исследователи указывают на важность анализа протеома КВВ для раннего выявления заболеваний респираторного тракта, в т. Методом жидкостной хроматографии и тандемной масс спектрометрии была проведена идентификация потенциальных белков - онкомаркеров в КВВ. Было показано, что группа кератинов более выражена у онкологических больных по сравнению с практически здоровыми лицами. В КВВ доноров основной группы были определены, в частности, 6 белков, в т. Большинство выявленных белков было предложено в качестве панели для диагностики РЛ. Однако необходимы дальнейшие исследования для определения диагностической значимости предложенных биомаркеров и их роли в патогенезе РЛ. В статье Фёдоров В. N12 6. Показано, что содержание этих веществ отчетливо коррелирует с тяжестью заболевания. Показано, что у больных с воспалением легких концентрация всех исследованных интерлейкинов выше, чем у здоровых лиц. Наряду с цитокинами и хемокинами, в выдыхаемом воздухе содержатся различные белки, в частности C-реактивный белок, являющийся маркером воспаления, муцин и альбумин. У больных немелкоклеточным раком легких в КВВ повышено содержание лептина и эндотелина-1 по сравнению со здоровыми субъектами, причем их концентрация наиболее высоко в IV стадии заболевания. Появились работы, в которых с помощью масс-спектрометрии установлено, что в выдыхаемом воздухе пациентов с РЛ присутствует устойчивый набор летучих органических соединений, в основном производных алканов. Результат анализа не зависел от стадии рака Вакс В. В работе D. Poli с соавторами создана предварительная модель для выявления заболевания РЛ на основе регистрации в выдыхаемом воздухе органических соединений 13 алифатических и ароматических углеводородов, 9 альдегидов и перекиси в конденсате. Poli D. Из многочисленных патентных источников выявлены устройства и способы диагностики РЛ по выдыхаемому воздуху. Carbon nanotube structures in sensor apparatuses for analyzing biomarkers in breath samples \\\\\\\\\\\\\\[5\\\\\\\\\\\\\\]. Онкологическое заболевание определяют по обнаружению органических соединений, содержащих функциональные группы, принадлежащие к различным классам: алканов, циклоалканов, аренов, аминов, эфиров и др. Заболевание диагностируется в случае обнаружения соединения с определенными функциональными группами на основе статистического анализа, включающего как минимум один из таких статистических методов, как метод главных компонент principal component analysis, РСА , вычисление радиально-базисных функций radial bias function, REF , линейный дискриминантный анализ linear discriminant analysis, LDA , искусственные нейронные сети и др. Указанный способ включает в себя диагностику различных заболеваний артрит, атеросклероз, сахарный диабет второго типа и др. Однако, как любая универсальная система, для диагностики какого-то определенного вида заболеваний, например, рака легкого, требует сложной настройки для использования именно тех компонентов системы, которые подходят в данном случае, что усложняет всю процедуру, включая пробоподготовку, и увеличивает ее стоимость. Данная система используется для диагностики и последующего мониторинга состояния пациента с обнаруженным заболеванием. Для диагностики рака система включает маску для забора воздуха, которая соединена с системой анализа и распознавания. Диагностирование заболевания происходит на основании определения в пробе определенных летучих органических соединений ЛОС методом газовой хроматографии. ЛОС представляют собой группу химических соединений, включающую 4-метилоктан, 2,4-диметилгептан, изопропиловый спирт, толуол, изопрен, алкан, уксусную кислоту, ацетон, 2,6,триметил додекан, 3,7-диметил-ундекан, 2,3-диметил гептан и их комбинации. Прибор подвижно соединен с детекторной матрицей, анализирующей полученной пробы. Указанное вещество может служить маркером рака вне зависимости от его локализации, степени и формы для экспресс-диагностики онкологических заболеваний организма при скрининговом обследовании населения. При обследовании лиц без признаков онкозаболевания данное соединение не обнаруживалось. Согласно указанному способу, выдыхаемый выдыхаемый воздух отбирается в емкости, изготовленные из инертного материала. После отбора фиксированное количество газообразного образца при помощи аспиратора в заданных постоянных условиях прокачивается через трубку, заполненную сорбентом. Таким образом полученные и концентрированные на сорбенте образцы подвергаются дальнейшему анализу на хромато-масс-спектрометре, снабженном термодесорбером. Европейской группой по изучению опухолевых маркеров EGTM рекомендовано определение следующих опухолевых маркеров: при мелкоклеточном раке легкого - нейрон-специфической энолазы НСЕ , маркера, ассоциированного с опухолями нейроэндокринной дифференцировки; при немелкоклеточном - CYFRA Кадагидзе З. Микропроцессоры фиксируют сигналы одновременно всех пьезосенсоров во всех ячейках с 1-го по i-тый сенсор для каждой ячейки в парах анализируемой пробы или без нагрузки. Сигналы преобразуются и передаются в компьютер или другое устройство по кабелю, анализируются по определенному алгоритму и формируются в кинетический «визуальный отпечаток» запаха, который представляет собой суммарный отклик матрицы пьезосенсоров и несет аналитическую информацию. Изобретение позволяет анализировать газообразные пробы различного состава, в том числе мало отличающиеся друг от друга, содержащие определяемые компоненты на уровне микроконцентраций и повысить селективность определения легколетучих соединений в газовых смесях за счет двух-n-кратного увеличения количества сенсоров при сохранении объема корпуса ячейки детектирования. Аппарат для скрининга измеряет паттерн стимуляции обонятельной луковицы, который формируется, когда обонятельная выстилка стимулируется веществом, которое представляет собой компонент наркотика и вводится к обонятельной выстилке организма. Устройство скрининга затем анализирует паттерн стимуляции таким образом, чтобы проверить корреляцию между паттерном стимуляции и физиологической реакцией, вызванной в организме веществом, которое активирует или подавляет мозг через стимуляцию обонятельной выстилки. Электродная матрица крепится на обонятельной луковице экспериментального животного. Субстрат имеет толщину от 1 мкм до мкм и формируется в виде квадрата, каждая сторона которого составляет около 2 мм. Шаг между парой соседних микроэлектродов составляет около мкм. Изобретение применяется для лечения сниженной обонятельной чувствительности и включает шаги: введение компонента вещества возбуждающего обонятельную луковицу; измерение электрического сигнала, генерируемого в обонятельной луковице экспериментального животного, когда компонент вещества, воздействующий на обонятельную слизистую, управляет обонятельной выстилкой экспериментального животного для получения паттерна электрического сигнала: определение корреляции между электрическим паттерном сигнала, а также тип и уровень физиологического ответа, индуцированного у подопытного животного паттерном электрического сигнала; и подача паттерна электрического сигнала, который является достаточным для генерирования, предполагаемой физиологической реакции, к обонятельной луковице тестируемого животного в виде паттерна стимуляции. Устройство используется для тестирования фармацевтических препаратов. Задачей изобретения является регистрация ЭЭГ головного мозга маленького животного для фармакологического скрининга в сочетании с фМРТ. Предложена структура электродов, содержащая основание, которое покрывает кожу головы или головного мозга небольшого животного и имеет множество сквозных отверстий для электродов. Каждый из множества электродов содержит внутреннюю и внешнюю трубку, пространство между которыми заполнено энцефалографической пастой и физраствором. Система используется для не инвазивной регистрации ЭЭГ одновременно с функциональной магниторезонансной томографией фМРТ , а также электрокардиограммой ЭКГ и инфракрасной спектроскопией. Химический стимул представляет собой соединение или смесь соединений микробного, бактериального или фитохимического происхождения. Химический стимул, который вызывает желаемое изменение, может быть использован в фармацевтической, пищевой, косметической или другой промышленной продукции, потребляемой человеком или животным, или использоваться в целях повышения уровня чувствительности при вкусовых и запаховых дисфункциях. Система использует два измерительных электрода: один в структурах лимбической системы гиппокампе или миндалине , а другой в орбитофронтальной коре или области вентральной покрышки, референтный электрод, имплантирован в пириформную кору или обонятельную луковицу головного мозга крысы, мыши. Измеряют амплитуду альфа, бета, гамма, дельта, или тета волн мозга. Исследуемые вещества вводят перорально или назально с помощью специального модуля. Система содержит средство для обработки и анализа корреляции между измеренным электрическим сигналом и мозговой активностью. Предъявляемыми химическими стимулами являются запах или вкус. Система используется в терапевтических целях. Микроэлектродная матрица имплантирована в различные зоны головного мозга крысы для дистанционного управления животным для поиска и спасения людей. Изобретение может быть использовано для целей правоохранительных органов, военных и других целей. В зависимости от выбора зоны стимуляции головного мозга, подкрепленных стимуляцией центра удовольствия, крыса перемещается по команде пользователя в заданных направлениях, в которых обучается искать целевые запахи и может автономно нести электронные датчики в недоступные или опасные места для проведения различных миссий, в том числе для поиска людей, похороненных в куче щебня, правоохранительных операций и обнаружения взрывчатых веществ, химикатов и других опасных материалов. Это изобретение направлено на решение вышеуказанных и других проблем путем создания способа и устройства для телеуправления, наведения и тренировки обнаружению запаха, свободно перемещающегося животного через стимуляцию его мозга. В одной из возможных конструкций, используются шестнадцать электродов, имплантированных в мозг животного. Электроды имплантируют в вентральную область покрышки или другие области латерального гипоталамуса для стимуляции центра удовольствия при обучении распознавания запахов. Однако, известный способ связан с выработкой условных рефлексов животного на получение награды. Электроокулограмму ЭОГ регистрировали для выделения артефактов соответствующих глазным движениям. Связанные с событием потенциалы ССП регистрировали в ответ на зрительный стимул, который мог быть ассоциирован с запахом. Примерами, использовавшихся зрительных стимулов, являются фрукты, цветы, овощи, здания, люди, продукты питания, на открытом воздухе и т. В целом было фотографий в каждом классе, и они были представлены на экране VDU перед субъектом в случайном порядке. Описываемая система оценки запахов используется для улучшения восприятия выпускаемой продукции на основе регистрации ЭЭГ и ССП человека, тогда как разрабатываемое изобретение для диагностики заболеваний. Данная система используется для диагностики мозговых дисфункций человека по регистрируемой активности мозга. Из анализа предшествующего уровня техники следует, что задача диагностики РЛ по выдыхаемому воздуху решалась многочисленными коллективами исследователей аппаратными методами с использованием сложного аналитического оборудования и широкого спектра биомаркеров. На этапе обучения животное помещают в центральную область лабиринта, исследуемое вещество - в камеру на конце одного из рукавов. При правильном выборе камеры крыса получает стимуляцию центра удовольствия с одновременной подачей пищи. Наблюдение за поведением животного ведется с помощью видеокамеры, подключенной к персональному компьютеру. Электрическую активность мозга крысы при правильном выборе места нахождения летучего вещества записывают на карту сбора данных. В реальных условиях биоэлектрическая активность мозга крысы сравнивается с активностью, содержащейся в базе данных, и на основе анализа совпадений делают вывод о наличии наркотика в проверяемом объекте. Недостатками известного способа являются трудоемкость и сложность его реализации, обусловленная необходимостью предварительного обучения животного с пищевым подкреплением, визуальным наблюдением, дополнительной стимуляцией центра удовольствия, и отсутствие данных о чувствительности способа выявления заданного вещества, которая зависит от концентрации паров вещества и расстояния до обонятельного анализатора крысы. Сведения о возможности диагностики РЛ по выдыхаемому воздуху отсутствуют. Технический результат заключается в расширении арсенала технических средств, а именно использование абонятельного анализатора крысы для выявления маркеров рака легких в выдыхаемом воздухе. Это очевидно проще, нежели использование сложной и дорогой аппаратуры типа масспектрометров или нанотрубок. В сравнении с известными способами анализа анализатора крысы, техническим результатом является повышение точности распознавания выдыхаемого пациентом воздуха на положительную, связанную с наличием биомаркера РЛ, и отрицательную, связанную с отсутствием биомаркера РЛ, реакцию и упрощение способа за счет исключения обучения крысы распознавать вещества в выдыхаемом воздухе. Повышение точности распознавания проб воздуха на положительную, связанную с наличием биомаркера РЛ и отрицательную, связанную с отсутствием биомаркера РЛ достигается за счет двухуровневой структуры обработки биоэлектрического сигнала. Первый уровень обработки содержит шесть МНС обработки первичных признаков: 1 коэффициентов кросс-корреляции амплитуд сигнала между отведениями, 2 коэффициентов кросс-корреляции амплитуд частот между отведениями, 3 бинарных векторов амплитуд сигнала, 4 числовых характеристик распределения амплитуд сигнала, 5 числовых характеристик распределения коэффициентов Фурье и 6 числовых характеристик распределения коэффициентов вейвлета Добеши-4 каждого отведения. Второй уровень содержит одну МНС обработки вторичных признаков - вероятностных оценок классов проб воздуха от МНС первого уровня. Регистрация биоэлектрического сигнала обонятельной луковицы крысы в диапазоне частот Гц соответствует наличию отклика обонятельной системы на изменение состава воздуха. Количество проб воздуха каждого класса , обусловлено минимальным числом примеров для обучения классификатора. Блок-схема устройства для осуществления способа фиг. В обонятельную луковицу крысы имплантирована микроэлектродная матрица 3, содержащая 8 электродов, которые подключены к входу усилителя биоэлектрических сигналов 4, который подключен к источнику питания 5. Выход усилителя биоэлектрических сигналов 4 соединен с приемо-передающим радио-модулем 6. В контейнере 1 установлен вытяжной вентилятор 7, подключенный к источнику питания 8. На брюшине крысы 1 в специальной жилетке на площадке установлен датчик дыхания 9. Выход приемо-передающего радио-модуля 6 через радио-модуль приема сигнала 10 и модуль согласования шины USB подключен ко входу персонального компьютера Сигналы с электродов, отводящих электрическую активность с обонятельной луковицы крысы, поступают на входы усилителя биоэлектрических сигналов 4, который выполнен на основе многофункциональной микросхемы ADS, управляемой микроконтроллером STM32F для обеспечения необходимого усиления входного сигнала и преобразования его в цифровую форму. Полученные цифровые данные принимаются микроконтроллером ADS и передаются в приемо-передающий радио-модуль 6. Переключение радио-модуля 6 на микросхеме NRF24L01 из пассивного состояния в активное осуществляется сигналами СЕ и CS, поступающими из микроконтроллера, установленного в усилителе биоэлектрических сигналов 4. Питание усилителя биоэлектрических сигналов 4 и приемо-передающего радио-модуля 6 осуществляется от литий-полимерной аккумуляторной батареи напряжением 3,7 В и емкостью mA типа Управление зарядом и разрядом аккумуляторной батареи осуществляется микросхемой МАХ В качестве датчика дыхания использован акселерометр ADXL При выдыхании воздуха пациентом в трубку, заканчивающуюся воронкой на чертеже не показано , установленной перед носом крысы, потенциальные биомаркеры РЛ попадают на обонятельную слизистую крысы, где происходит их взаимодействие с белками-рецепторами и возбуждение рецепторов, которое вызывает отклик в гломерулах обонятельной луковицы крысы. Электрическая активность, отводимая с поверхности обонятельной луковицы с помощью микроэлектродной матрицы 3, регистрируется усилителем биоэлектрических сигналов 4 и через приемо-передающий радио-модуль 6 поступает на USB вход персонального компьютера 12 для анализа и обработки. Система анализа и обработки биоэлектрической активности обонятельной луковицы крысы фиг. Блок-схема 15 фиг. Блок-схема 13 фиг. Блок-схема 23 фиг. Блок-схема 24 фиг. Блок-схема 26 фиг. Блок-схема 27 фиг. Кодирование осуществляется в соответствии с таблицей 1. Блок-схема 28 фиг. Структурная схема многослойной нейронной сети фиг. Функциональная схема узлового элемента скрытого слоя и выходного слоя многослойной нейронной сети фиг. Блок-схема 45 фиг. Блок-схема 46 фиг. Блок-схема 14 фиг. Блок-схема 49 фиг. Блок-схема 50 фиг. Комитет МНС 15 имеет двухуровневую структуру фиг. Первый уровень выполняет оценки принадлежности анализируемого сигнала к определенному классу на основе специализированных признаков для каждой из шести МНС. Обучение МНС этого уровня приводит к автоматической настройке классификатора запахов на значимые признаки биоэлектрического сигнала обонятельной луковицы. Второй уровень состоит из одной МНС обработки оценок классификации проб воздуха Второй уровень служит для расчета итоговой оценки принадлежности пробы воздуха к одному из классов на основе оценок специализированных МНС первого уровня. Настройка МНС второго уровня приводит к автоматическому подавлению «шумовых» оценок МНС первого уровня, увеличивая итоговую точность классификации. Обучение МНС начинают с запоминания обучающих временных отрезков F i восьмиканального биоэлектрического сигнала и названий классов проб воздуха b i для каждого i-го класса блок 23 фиг. Для подачи пробы воздуха крысе в окружающее пространство в области носа крысы источником воздуха производится выдох i-го из двух классов проб воздуха: проба воздуха от здорового источника отрицательная проба воздуха и проба воздуха от больного источника положительная проба воздуха блок 29 фиг. Начало вдоха соответствует локальному максимуму на графике сигнала дыхания фиг. Подаются 10 проб воздуха i-го класса от каждого источника при 10 источниках для каждого из двух классов проб воздуха. Из временных отрезков F i восьмиканального биоэлектрического сигнала формируются массивы входных векторов a j для каждой j-ой из шести МНС первого уровня блок 24 фиг. После этого для первой, четвертой и шестой МНС выполняется расчет числовых характеристик распределения - значений максимума, среднего, дисперсии, коэффициентов асимметрии и эксцесса - для каждого отведения из матрицы x j и объединение их в вектор a j блок Максимум определяется в соответствии с выражением. Для второй, третьей и пятой МНС вектор a j формируется непосредственно компонентами вектора x j блок 44 :. Значение n j для первой, четвертой и шестой МНС равно 40, так как выполняется расчет пяти величин - максимума, среднего, дисперсии, коэффициентов асимметрии и эксцесса - для каждого из 8 отведений, для третьей МНС равно 8 по числу отведений, для второй и пятой МНС равно 28 по количеству коэффициентов в матрице кросс-корреляций, лежащих выше главной диагонали, для седьмой МНС равно шести по количеству МНС первого уровня. Learning internal representations by error propagation. Алгоритм обратного распространения ошибки реализован для многослойной нейронной сети, которая содержит вычислительные узловые элементы, организованные в слои: входной слой, скрытый слой и выходной слой фиг. Аналогичным образом узловые элементы выходного слоя связаны со всеми элементами скрытого слоя, имеющего матрицу весовых коэффициентов w 2. Вычисления производят узловые элементы в скрытом и выходном слое МНС. Сумматор 47 вычисляет скалярное произведение вектора входного сигнала узлового элемента МНС с вектором весовых коэффициентов w ij. Нелинейный преобразователь 48 вычисляет сигмоидную функцию:. При обратнопоточном вычислении фиг. Алгоритм обратного распространения ошибки, используемый при обучении МНС, обеспечивает построение нелинейных границ, разделяющих разные классы проб воздуха. На фиг. Применение линейного классификатора, строящего линейные разделяющие границы, такого как дискриминантный анализ, не позволяет разделить области принадлежности примеров разных запахов фиг. Применение нелинейного классификатора, строящего нелинейные разделяющие границы, такого как МНС с алгоритмом обратного распространения ошибки, позволяет разделить области принадлежности примеров разных классов фиг. Для этого i-ый из двух классов проб воздуха предъявляют крысе в соответствии с ранее описанным блоком 29 и запоминают временной отрезок F i восьмиканального биоэлектрического сигнала аналогично блоку 30 фиг. Значение текстового названия класса является результатом идентификации пробы воздуха. Тестирование разработанного классификатора было выполнено на 6 источниках заведомо отрицательных проб воздуха и 6 источниках заведомо положительных проб воздуха. При выполнении классификации каждый из источников производил 24 пробы воздуха выдохов. Эксперименты по распознаванию запахов были проведены на 12 источниках, результаты точности распознавания проб воздуха для каждого источника приведены в таблице 2. Рябоконь A. Фёдоров В. DOI: Вакс В. Rumelhart D. Способ диагностики рака легкого по анализу выдыхаемого пациентом воздуха на основе:. Способ по п. Способ диагностики рака легкого по анализу выдыхаемого пациентом воздуха на основе анализа биоэлектрических потенциалов обонятельного анализатора крысы. RUC1 ru. Способ биогибридного скрининга рака легкого, рака желудка, сахарного диабета и туберкулеза легких по выдыхаемому обследуемым воздуху. Carbon nanotube structures in sensor apparatuses for analyzing biomarkers in breath samples. Lung cancer identification by the analysis of breath by means of an array of non-selective gas sensors. Biosens Bioelectron. LI P et al. Towards intrinsic graphene biosensor: A label-free, suspended single crystalline graphene sensor for multiplex lung cancer tumor markers detection. Молекулярные маркеры рака легкого: обзор. Молекулярная медицина, , N 2, С. AUB2 en. JPB2 ja. USB1 en. USA1 en. EPA1 en. Electroencephalographic system for the quantitative description of patient brain states. JPA ja. KRA ko. CNA zh. USB2 en. AlZubi et al. Deep brain simulation wearable IoT sensor device based Parkinson brain disorder detection using heuristic tubu optimized sequence modular neural network. Karthikeyan et al. A study on mental arithmetic task based human stress level classification using discrete wavelet transform. Yang et al. Dengue fever screening using vital signs by contactless microwave radar and machine learning. Адаптивный способ дистанционного выявления реакций человека на неосознаваемые психические раздражители путем анализа вариабельности сердечного ритма. Avrunin et al. Способ выявления в воздухе малых концентраций взрывчатых и наркотических веществ на основе анализа биоэлектрических потенциалов обонятельного анализатора крысы. Mohammed et al. Computer-based systems and methods for monitoring the heart muscle of a patient with comprehensive contextual oversight. Elias et al. Relationship of time of injury marijuana exposure and traumatic brain injury: a systematic review.

Саратов купить закладку Героин