背景 CBCT 是一种获取三维射线图像的方法,在牙科领域越来越受欢迎。生成的图像易于使用,并且比传统的二维射线照片提供更多信息。三维成像能够捕获骨骼和软组织,然后可以一起或单独显示(图 1)。与螺旋 CT 和扇形 CT 等早期 CT 技术一样,可以观察到“逐片”轴向、矢状和冠状图像,但 CBCT 软件还结合了参考线,使这些切片的定位变得不那么复杂。例如,即使只观察冠状视图或完整图像的一小部分,矢状切片视图中的线也会指示正在分析的切片或对象的高度和位置(图 2)。CBCT 本质上是数字化的,它使用计算机程序从一系列 250 到 300 张二维图像构建三维体积。CBCT 术语反映了这一重点。例如,体素用于代替像素,因为它指的是体积而不是二维空间。图像文件是 DICOM(数字成像和
背景 CBCT 是一种获取三维射线图像的方法,在牙科领域越来越受欢迎。生成的图像易于使用,并且比传统的二维射线照片提供更多信息。三维成像能够捕获骨骼和软组织,然后可以一起或单独显示(图 1)。与螺旋 CT 和扇形 CT 等早期 CT 技术一样,可以观察到“逐片”轴向、矢状和冠状图像,但 CBCT 软件还结合了参考线,使这些切片的定位变得不那么复杂。例如,即使只观察冠状视图或完整图像的一小部分,矢状切片视图中的线也会指示正在分析的切片或对象的高度和位置(图 2)。CBCT 本质上是数字化的,它使用计算机程序从一系列 250 到 300 张二维图像构建三维体积。CBCT 术语反映了这一重点。例如,体素用于代替像素,因为它指的是体积而不是二维空间。图像文件是 DICOM(数字成像和
植物细胞传递信息以调节发育和对外部压力的反应。这种交流的一个关键形式是转录调控,它通过局部和系统运作的复杂基因网络实现。为了充分了解基因在植物组织和器官中的调控方式,必须获取高分辨率、多维的空间转录数据并将其置于细胞和生物体环境中。空间转录组学 (ST) 通常提供组织切片基因表达的二维空间分析,这些分析可以堆叠以呈现三维数据。例如,X 射线和光片显微镜可提供组织、器官或整个生物体的细胞形态的亚微米级体积成像。将这些技术结合起来可以大大推进植物生物学和其他领域的转录组学。在这里,我们回顾了 ST 和 3D 显微镜方法的进展,并描述了如何将这些技术结合起来以提供高分辨率、空间组织的植物组织转录图谱。
抽象的内嗅网格细胞以六边形周期性实现空间代码,这标志着动物在环境中的位置。网格图属于同一模块的细胞共享间距和方向,仅在相对二维空间相之间有所不同,这可能是由于路径积分引导的二维吸引子的一部分而导致的。但是,这种体系结构的构造和刚性的缺点,路径积分,允许与六角形模式(例如在各种实验操作下观察到的六边形模式)的偏差。在这里,我们表明一个较简单的一维吸引子足以使网格单元对齐。使用拓扑数据分析,我们表明所得的人口活动是圆环的样本,而地图的合奏保留了网络体系结构的特征。这种低维吸引子的灵活性使其能够用进料输入协议代表歧管的几何形状,而不是施加它。更普遍地,我们的结果代表了原理证明,即直觉,即吸引子的体系结构和表示歧管是具有相同维度的拓扑对象,这对整个大脑吸引者网络的研究含义。
相拟合分析的基础在于使用相组合变换将图像的每个像素映射到二维空间中,称为相分子空间,基于该像素内部跨荧光寿命或光谱尺寸1,2的光子分布。每个像素在相量空间中的位置取决于光子分布的形状,并且独立于信号的强度。通过相量表示的分析不需要对样品的性质或模型的拟合的先验知识。此外,快速傅立叶变换算法的利用可实现快速计算。此分析简化了视觉检查和识别不同像素的种群,随后可以将其映射到原始的荧光图像(或图像集)3。此外,相量转换的数学特性使研究人员能够通过观察相量空间中代表的光子分布的变化来理解样品中发生的现象。在在线方法中提供了分析荧光寿命显微镜图像的相思方法背后的数学概述。
学习科学正在拥抱技术在更好地检测、诊断和推动自我调节学习 (SRL) 方面所能发挥的重要作用。SRL 领域面临着测量 SRL 过程的挑战,以促进我们对多模态数据如何能够不引人注目地捕捉学习者在时间、任务、领域和环境中的认知、元认知、情感和动机状态的理解。本文介绍了一个自我调节学习过程、多模态数据和分析 (SMA) 网格,并将作者 (63 篇论文) 在过去五年中的联合和个人研究映射到网格上。这显示了如何使用多模态数据流来研究 SRL 过程。SMA 网格上的二维空间有助于可视化数据流之间的关系和可能的组合以及 SRL 过程的测量方式。本概述是对当前特刊“利用人工智能 (AI) 推进 SRL 研究”的分析介绍,我们鼓励定位新的研究和未探索的前沿。我们强调需要进行密切和战略性的合作,以加速进展,使用新的跨学科方法来开发教育技术中 SRL 的准确测量。
摘要 一篇题为“深度学习在人工智能中不合理的有效性”的论文认为,实现通用人工智能(即人类水平的智能)的方法就是复制有机大脑为人类做事的方式。该论文认为,人工智能必须从一个非常有限的二维空间(称为平面国)转移到一个万维空间,这个万维空间代表了人类大脑皮层神经元之间的数百万亿个突触。论文指出,如果他们希望实现通用人工智能,那么从二维人工智能转向万维人工智能实际上是朝着错误的方向迈进。事实上,尽管大脑皮层神经元之间有数百万亿个突触,但人类意识是一维的或整体的。为了实现通用人工智能,机器必须做人类可以做的一切,且输出中没有间隙或接缝。提出了一种人类大脑模型,其中大脑皮层的不同部分专门用于不同的功能,这些不同的区域通过脑电波以光速进行电子通信,这就是大脑在我们体内产生整体一维意识的方式。此外,由于自然界中不存在数字,因此有机大脑与深度学习不同,无需借助数字程序或统计数据即可产生智能输出。
图 1 显示了现代放射治疗的发展。从历史上看,放射治疗是在二维空间中进行计划和实施的,治疗范围基于骨骼解剖结构。由于组织密度差异和计划能力限制,治疗范围很大,并且所施加的放射治疗剂量不均匀。CT 成像的使用使肿瘤和健康组织的描绘更加精确。此外,适形放射治疗和三维计划技术的发展不仅有助于测量施加到肿瘤和有损伤风险的器官的放射治疗剂量和体积,而且还有助于了解放射治疗剂量和毒性之间的相互作用。5 强度调制放射治疗和图像引导放射治疗的使用也彻底改变了许多恶性肿瘤的治疗,显著降低了治疗相关毒性并改善了长期结果。6–8 随着技术的进步,复杂目标可以以毫米级的精度和急剧的剂量衰减进行高剂量治疗,以保护健康组织。其他进展包括使用带有机载 MRI 或 PET 扫描仪的直线加速器,在治疗期间可以比不使用时更好地定义组织,并允许在治疗期间根据肿瘤大小或位置的变化进行自适应治疗(图 2)。扩大了放射治疗的肠外应用,例如前列腺癌中的镭-223、9 治疗诊断学、伽玛刀放射外科手术,以及
摘要 神经接口的最新发展使得实时和非侵入性地跟踪运动神经元脉冲活动成为可能。这种新颖的接口可以通过直接从人类神经系统中提取潜在的高维控制信号,为人类运动增强提供有希望的基础。然而,尚不清楚人类能够多灵活地控制单个运动神经元的活动,以有效增加可用于同时协调多个效应器的自由度数量。在这里,我们为人类受试者(N = 7)提供有关支配单个肌肉(胫骨前肌)的运动单元 (MU) 对的放电模式的实时反馈,并鼓励他们通过跟踪二维空间中的目标来独立控制 MU。受试者学习控制策略以针对各种 MU 组合完成目标跟踪任务。这些策略很少对应于神经活动开始时对单个 MU 的独立输入信号的意志控制。相反,MU 激活与 MU 对的共同输入一致,而 MU 对中单个 MU 的激活主要通过改变去募集顺序来实现,这可以通过运动神经元兴奋性的历史依赖性变化来解释。这些结果表明,基于对单个 MU 的独立突触输入的灵活 MU 募集不太可能,尽管去募集可能反映了神经元内在兴奋性的变化或输入或调制。
在长达十年的中断之后,他主要制作了战时纪录片和军事训练电影,1950年代的Len Lye再次开始使用他在二十多年前帮助Pione Animation的直接动画技术。These previous films, such as Colour Box (1935), Colour Flight (1938), and Swinging the Lambeth Walk (1939), develop what Lye calls a “sensory-ballet” in which abstract forms and music are knit together with color to produce sensations of motion.1 The point was to create a sensual experience of pleasure generated through color whose abstract and direct appeal avoided narrative forms and the kinds of associations that Lye believed plagued realistic图像。在1940年代初期,莉停止制作这些电影,部分原因是战争和越来越多的财务支持者的稀缺性,部分原因是他对政治的兴趣日益增长,并且渴望反击纳粹宣传电影。以前做过。取而代之的是,他划过16毫米胶片库存,生产线条,点,笔画和锯齿形,这些线条,锯齿状在整个屏幕上移动,不仅在二维空间中播放,而且具有深度的透视图,因为某些形式扭曲并在Z轴上旋转。由此产生的电影《自由激进分子》(1958年修订,1979年),是对能量的狂喜庆祝