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一种用于诊断类别不平衡 MRI 阿尔茨海默病的新型分类网络 一种用于诊断类别不平衡 MRI 阿尔茨海默病的新型分类网络
通过磁共振成像 (MRI) 数据自动识别阿尔茨海默病 (AD) 可以有效协助医生诊断和治疗阿尔茨海默病。当前的方法提高了 AD 识别的准确性，但它们不足以解决类间差异小、类内差异大的挑战。一些研究尝试在神经网络中嵌入块级结构以增强病理细节，但巨大的规模和时间复杂度使这些方法不利。此外，几种自注意机制无法提供上下文信息来表示判别区域，这限制了这些分类器的性能。另外，当前的损失函数受到类别不平衡异常值的不利影响，可能陷入局部最优值。因此，我们提出了一个 3D 残差 RepVGG 注意网络 (ResRepANet)，该网络堆叠了几个轻量级块来识别脑部疾病的 MRI，这也可以权衡准确性和灵活性。具体来说，我们提出了一个非局部上下文空间注意块 (NCSA)，并将其嵌入到我们提出的 ResRepANet 中，该 ResRepANet 聚合了空间特征中的全局上下文信息，以提高判别区域中的语义相关性。此外，为了减少异常值的影响，我们提出了一种梯度密度多重加权机制 (GDMM)，通过标准化梯度范数自动调整每个 MRI 图像的权重。实验是在阿尔茨海默病神经影像学倡议 (ADNI) 和澳大利亚老龄化成像、生物标志物和生活方式旗舰研究 (AIBL) 的数据集上进行的。在这两个数据集上进行的实验表明，准确度、灵敏度、特异性和曲线下面积始终优于最先进的方法。
加剧的权力不平衡：允许AI在就业仲裁中颁发仲裁裁决的危险
与所有类型的替代争议解决（ADR）一样，近年来1仲裁的普及不断增加。2仲裁在就业法领域受到高度青睐，雇主在雇员合同中使用强制性仲裁条款的使用，从1992年的2％飙升至2017年的55％以上。3在2018年，最高法院裁定Epic Systems Corp.诉Lewis诉Lewis诉Lewis，该公司通过允许他们包括要求雇员放弃其权利的强制性仲裁条款来扩大雇主对雇员的权力，而不仅仅是提出个人索赔，还可以与同伴提出集体索赔。4在2019年，预计具有集体和集体行动豁免的强制性仲裁条款将适用于2024年的非工资企业的80％以上。5在2022年3月3日，拜登总统签署了2021年的强迫性侵犯和性骚扰法案的结局，该法案修改了《联邦仲裁法》（FAA），禁止在性骚扰索赔中强迫仲裁。 6强制性仲裁仍然是未指控的其他雇员的索赔5在2022年3月3日，拜登总统签署了2021年的强迫性侵犯和性骚扰法案的结局，该法案修改了《联邦仲裁法》（FAA），禁止在性骚扰索赔中强迫仲裁。6强制性仲裁仍然是未指控的其他雇员的索赔
超越界限的地方——在空间不平衡、可再生能源占比较高的电力系统中实现高效的存储分配
描述 t 1 t 2 分配原理 案例 1 无波动性 res 高，d 低 res 高，d 低 无存储 案例 2 无波动性 res 高，d 高 res 高，d 高 无存储 案例 3 发电波动性 res 高，d 高 res 低，d 高 R 中的存储 案例 4 两者的波动性 res 高，d 低 res 低，d 高 R 和 D 之间无差异 案例 5 发电波动性 res 高，d 低 res 低，d 低 无存储 案例 6 需求波动性 res 高，d 低 res 高，d 高 D 中的存储 案例 7 需求波动性 res 高，d 高 res 高，d 低 无存储 案例 8 两者的波动性 res 高，d 高 res 低，d 低 无存储
使用变分自编码器增强梯度提升算法进行不平衡岩爆评估及其可解释性
我们开展了一项研究来评估梯度提升算法在岩爆评估中的潜力和稳健性，建立了一个变分自动编码器（VAE）来解决岩爆数据集的不平衡问题，并提出了一种针对基于树的集成学习的多级可解释人工智能（XAI）。我们从现实世界的岩爆记录中收集了537个数据，并选择了四个导致岩爆发生的关键特征。首先，我们使用数据可视化来深入了解数据的结构，并进行相关性分析以探索数据分布和特征关系。然后，我们建立了一个VAE模型来为由于类别分布不平衡而产生的少数类生成样本。结合VAE，我们比较和评估了六种最先进的集成模型，包括梯度提升算法和经典逻辑回归模型，用于岩爆预测。结果表明，梯度提升算法优于经典的单一模型，而 VAE 分类器优于原始分类器，其中 VAE-NGBoost 模型的结果最为理想。与针对不平衡数据集结合 NGBoost 的其他重采样方法（例如合成少数族群过采样技术 (SMOTE)、SMOTE 编辑最近邻 (SMOTE-ENN) 和 SMOTE-tomek 链接 (SMOTE-Tomek)）相比，VAE-NGBoost 模型的效果最佳。最后，我们使用特征灵敏度分析、Tree Shapley 附加解释 (Tree SHAP) 和 Anchor 开发了一个多级 XAI 模型，以深入探索 VAE-NGBoost 的决策机制，进一步增强基于树的集成模型在预测岩爆发生方面的可靠性。
通过稳健加权评分对高维二分类不平衡基因表达数据进行特征选择
摘要：本文提出了一种针对不平衡数据的稳健加权评分 (ROWSU)，用于在存在类别不平衡问题的高维基因表达二分类问题中选择最具判别性的特征。该方法解决了基因表达数据集中类别分布高度倾斜这一最具挑战性的问题之一，该问题会对分类算法的性能产生不利影响。首先，通过从少数类观测值中合成数据点来平衡训练数据集。其次，使用贪婪搜索方法选择最小基因子集。第三，引入一种新的加权稳健评分，其中权重由支持向量计算，以获得一组优化的基因。将基于该方法得分最高的基因与通过贪婪搜索方法选择的最小基因子集相结合，形成最终的基因集。即使在类别分布倾斜的情况下，新方法也能确保选择最具判别性的基因，从而提高分类器的性能。在6个基因表达数据集上评估了所提出的ROWSU方法的性能。以分类准确率和灵敏度作为性能指标，将所提出的ROWSU算法与其他几种最先进的方法进行比较。为了更好地理解结果，还绘制了箱线图和稳定性图。结果表明，所提出的方法优于现有的基于k近邻(kNN)和随机森林(RF)分类器分类性能的特征选择程序。
超越界限的地方 - 在空间不平衡且可再生能源占比较高的电力系统中实现高效的存储分配
描述 t 1 t 2 分配原理 案例 1 无波动性 res 高，d 低 res 高，d 低 无存储 案例 2 无波动性 res 高，d 高 res 高，d 高 无存储 案例 3 发电波动性 res 高，d 高 res 低，d 高 R 中的存储 案例 4 两者的波动性 res 高，d 低 res 低，d 高 R 和 D 之间无差异 案例 5 发电波动性 res 高，d 低 res 低，d 低 无存储 案例 6 需求波动性 res 高，d 低 res 高，d 高 D 中的存储 案例 7 需求波动性 res 高，d 高 res 高，d 低 无存储 案例 8 两者的波动性 res 高，d 高 res 低，d 低 无存储
持久的间丘脑多巴胺不平衡和在轻度新生儿低氧事件后大鼠的探索行为改变
1临床医学研究所，I.M.Sechenov第一莫斯科州立医科大学（Sechenov大学），俄罗斯莫斯科11991； zolnikova_o_yu@staff.sechenov.ru（O.Z. ）; dzhakhaya_n_l@staff.sechenov.ru（n.d。）; bueverova_e_l@staff.sechenov.ru（E.B. ）; sedova_a_v@staff.sechenov.ru（A.S。）; kurbatova_a_a@staff.sechenov.ru（a.k. ）; chekulaev_p_a@student.sechenov.ru（p.c.） 2公共卫生研究所，I.M. Sechenov第一莫斯科州立医科大学（Sechenov大学），俄罗斯莫斯科11991； Kryuchkova_k_yu@staff.sechenov.ru 3生物医学化学研究所，生物群体，俄罗斯莫斯科109028； t.butkova@gmail.com（T.B. ）; izotov.alexander.ibmc@gmail.com（a.i. ）; likulikova@mail.ru（L.K.） 4生物学数学问题RAS的数学问题 - 俄罗斯科学学院应用数学研究所的分支，142290，俄罗斯Pushchino，俄罗斯5个州研究中心 - 俄罗斯123098 Moscow，Burnasyan Federalan联邦联邦医学生物物理学中心，俄罗斯123098，俄罗斯； ks_yurku@mail.ru *通信：zaborova_v_a@staff.sechenov.ruSechenov第一莫斯科州立医科大学（Sechenov大学），俄罗斯莫斯科11991； zolnikova_o_yu@staff.sechenov.ru（O.Z.）; dzhakhaya_n_l@staff.sechenov.ru（n.d。）; bueverova_e_l@staff.sechenov.ru（E.B.）; sedova_a_v@staff.sechenov.ru（A.S。）; kurbatova_a_a@staff.sechenov.ru（a.k.）; chekulaev_p_a@student.sechenov.ru（p.c.）2公共卫生研究所，I.M. Sechenov第一莫斯科州立医科大学（Sechenov大学），俄罗斯莫斯科11991； Kryuchkova_k_yu@staff.sechenov.ru 3生物医学化学研究所，生物群体，俄罗斯莫斯科109028； t.butkova@gmail.com（T.B. ）; izotov.alexander.ibmc@gmail.com（a.i. ）; likulikova@mail.ru（L.K.） 4生物学数学问题RAS的数学问题 - 俄罗斯科学学院应用数学研究所的分支，142290，俄罗斯Pushchino，俄罗斯5个州研究中心 - 俄罗斯123098 Moscow，Burnasyan Federalan联邦联邦医学生物物理学中心，俄罗斯123098，俄罗斯； ks_yurku@mail.ru *通信：zaborova_v_a@staff.sechenov.ru2公共卫生研究所，I.M.Sechenov第一莫斯科州立医科大学（Sechenov大学），俄罗斯莫斯科11991； Kryuchkova_k_yu@staff.sechenov.ru 3生物医学化学研究所，生物群体，俄罗斯莫斯科109028； t.butkova@gmail.com（T.B. ）; izotov.alexander.ibmc@gmail.com（a.i. ）; likulikova@mail.ru（L.K.） 4生物学数学问题RAS的数学问题 - 俄罗斯科学学院应用数学研究所的分支，142290，俄罗斯Pushchino，俄罗斯5个州研究中心 - 俄罗斯123098 Moscow，Burnasyan Federalan联邦联邦医学生物物理学中心，俄罗斯123098，俄罗斯； ks_yurku@mail.ru *通信：zaborova_v_a@staff.sechenov.ruSechenov第一莫斯科州立医科大学（Sechenov大学），俄罗斯莫斯科11991； Kryuchkova_k_yu@staff.sechenov.ru 3生物医学化学研究所，生物群体，俄罗斯莫斯科109028； t.butkova@gmail.com（T.B.）; izotov.alexander.ibmc@gmail.com（a.i.）; likulikova@mail.ru（L.K.）4生物学数学问题RAS的数学问题 - 俄罗斯科学学院应用数学研究所的分支，142290，俄罗斯Pushchino，俄罗斯5个州研究中心 - 俄罗斯123098 Moscow，Burnasyan Federalan联邦联邦医学生物物理学中心，俄罗斯123098，俄罗斯； ks_yurku@mail.ru *通信：zaborova_v_a@staff.sechenov.ru
储能报告2024年2月
➢当预测的IB（feed）价格（feed）价格在下一个小时的下降（上述）较低（上）近期IB（Feed）价格（feed）价格时，被动不平衡交易策略就会产生一个短（或长）的职位。阈值是为每个市场独立定义的，以最大化收入。基于历史不平衡和盘中价格的多线性回归用于产生不平衡价格预测。被动不平衡交易的收入是根据实际不平衡价格的失衡计算的
电池作用于 aFRR 市场并结合日内充电管理的商业案例效果
首先，研究了 BESS 对电力系统的附加值。可以得出结论，添加 BESS 来稳定电网可以降低不平衡价格，从而使可再生能源项目由于不平衡成本降低而更具经济吸引力。BESS 可以通过两种方式降低不平衡成本：主动平衡或被动平衡。主动意味着通过竞标预先选择参与，由输电系统运营商 (TSO) 提供连接和激活。被动平衡意味着自愿对电网不平衡做出贡献，并通过实时发布不平衡价格来刺激。与没有电池进入的情况相比，BESS 的加入降低了两种平衡形式的不平衡成本。在电网稳定的一般意义上，可以说主动平衡是更有效的平衡方式，但总体上会产生较少的可用电力供应。
自闭症中的兴奋性/抑制性不平衡：谷氨酸和GABA基因组在症状和皮质大脑结构中的作用
兴奋性/抑制（E/I）失衡假设认为兴奋性（谷氨酸能）和抑制性（GABA能）机制之间的不平衡是自闭症行为特征的基础。但是，E/I不平衡是如何出现的，以及在自闭症症状和大脑区域之间如何有所不同。我们使用创新分析方法 - 将竞争性基因 - 基因分析和与皮质厚度（CT）相关的基因表达方法研究，以调查来自Aims-2-2-障碍的参与者的遗传方差，大脑结构和自闭症症状之间的关系年龄6至30岁。使用竞争性基因分析，我们研究了谷氨酸和GABA基因组的综合遗传变异是否与自闭症症状和大脑结构变异的行为度量有关。此外，使用相同的基因组，我们在整个皮层中加在一起，自闭症和神经型控制参与者以及在单独的感觉亚组中的CT差异。谷氨酸基因组与自闭症诊断观察计划2（ADOS-2）和自闭症诊断访谈重新定义（ADI-R）的所有自闭症症状严重程度评分有关。在青少年和成年人中，谷氨酸和GABA基因具有更大基因表达的大脑区域显示自闭症和神经型对照参与者之间的CT差异更大，尽管在相反的方向上。此外，基因表达蛋白纤维与单独的感觉亚组中的CT pro文件相关。我们的结果表明，E/I相关遗传学与自闭症症状方案以及大脑结构改变之间的复杂关系，谷氨酸和GABA可能存在差异作用。