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视图中的模型，版本死亡002 ∗
基于这些原始数据变量，视图还通过应用数据转换（例如时间和空间滞后，填充丢失数据的弹药）以及其他常见的数据处理技术来构建一组其他变量。一起，通知各种视图模型的原始和处理的数据变量被称为功能，这些功能将基于功能集分组为基于功能集；它们与他们得出的数据提供商相关的总体主题，以优化性能。表1和表2中的Prio-Grid级别列出了该国级别的概述。输入变量和转换的完整列表可以在视图中找到存储库，有关国家 /地区级别，请参见CM_QUERYSETS，有关PRIO-GRID级别，请参见PGM_QUERYSETS。有关转换的更多详细信息，请在视图转换库中咨询源代码。
从免疫视图中重新访问代谢综合征的免疫代谢基础
全球海洋基因组（海洋生物中的基因库及其编码的功能信息）是科学和社会的主要，未开发的资源，在生物医学，能源和食品等领域的生物技术应用不断增长。shot弹枪测序和宏基因组学现在可以用来分类海洋微生物寿命的多样性并探索其功能潜力，但受样本覆盖，访问合适的测序平台的访问和计算能力的限制。在这里，我们基于对2,102种采样的海洋宏基因组的分析提供了全球海洋基因组的新综合，并通过KAUST元基因组分析平台（KMAP）全球海洋基因目录1.0包含〜31750万基因簇的基因组装和注释。从分类学上，我们报告了海洋基因在生命之树以及不同的海盆和深度区域生物群落中的分布。在功能上，我们将其与蛋白质家族和生物地球化学过程的关系绘制，包括主要的微生物代谢途径，这些途径是处理三个元素在生物地球化学周期中起着基本作用的元素，并且与气候变化有关。这些数据扩展了我们对海洋微生物组及其代谢能力的复杂，动态性质的理解。进一步的研究对于释放海洋基因组的潜力并理解和预测人类引起的变化的影响，包括污染和气候变化至关重要。进一步的假设驱动的研究应使用增强的宏基因组方法靶向采样不足的深海和底栖微生物群落，以更好地了解海洋生态系统功能。对必要的计算能力进行投资至关重要，合适的知识产权框架也是必不可少的。
重新分析O（N）模型的关键指数通过功能重新归一化组的流体动力学方法 胆汁盐水解酶-Catania 戒烟对糖尿病的影响 - ... 调查SIC MOSFET身体二极管反向恢复和快速恢复条件 益生菌的应用及其潜在的健康益处 linbo3薄膜通过溶胶 - 凝胶/自旋涂层方法，使用新型的杂物锂 - niobium前体 比较了地球的环境生命周期表现 - 从场景图中基于变压器的图像生成 阐明阻塞性睡眠呼吸暂停综合征中氧化应激和炎症生物标志物的复杂性：全面的评论 药理增强 回顾牙周组织工程和骨再生的见解和进步 Edaphobase 2.0 通过PerilyMph采样探索内耳和大脑连通性，以早期检测神经系统疾病：一种挑衅性的建议 3D网格语义分割的图形变压器 影响农民参与自愿碳市场的意图的因素：计划行为的扩展理论
理解微观自由度在强烈相互作用的系统的行为是许多物理领域的主要目标，范围从结构镜[1,2]到基本粒子理论[3,4]，甚至延伸到量子重力[5,6]。但是，这些系统的第一原则计算通常非常困难，并且需要强大的工具。计算在系统进行相转换时特别具有挑战性，因为可能会出现新的自由度并变得相关。在这种情况下，基本理论必须始终如一地关联这两个阶段，从而描述了从一组自由度到另一组自由度的过渡。对于二阶过渡，系统在所有长度尺度上的行为取决于有限的所谓关键指数。这一问题的许多现代方法中的一种是功能重新归一化组（FRG）[7-11]，也称为精确的重新归一化组（RG）或
事件相关的 alpha 节律调制解释了脑电图中的听觉 P300 诱发反应
[1] 马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所神经病学系，莱比锡 04103，德国 [2] 柏林夏里特医学院伯恩斯坦计算神经科学中心，柏林 10117，德国 [3] 罗氏制药研究与早期开发、神经科学与罕见疾病，罗氏巴塞尔创新中心，F.霍夫曼-罗氏有限公司，巴塞尔，4070，瑞士 [4] 莱比锡大学 LIFE – 莱比锡文明疾病研究中心，莱比锡，04109，德国 [5] IU 国际应用技术大学心理学系，埃尔福特，53604，德国 [6] 莱比锡大学医学中心精神病学和心理治疗系，莱比锡，04103，德国 [7] 精神病学、心身医学和心理治疗，法兰克福歌德大学，法兰克福，60323，德国 [8] 医学信息学，统计学和流行病学研究所（IMISE），莱比锡大学，莱比锡，04109，德国 [9] 认知神经病学系，莱比锡大学医院，莱比锡，04103，德国 [10] 神经物理学组，神经病学系，夏里特 - 柏林大学医学院，柏林，10117，德国
脑电图中与性别相关的模式及其在机器学习分类器中的相关性
图1用迷你尖端卷积神经网络和相关归因方法进行性检测。首先，xðÞ节X段是交叉相关的吗？ðÞ，有16个学识渊博的时空内核（K I）的维度与脑电图的短窗口相似（图2中描述的实际核）。由于内核具有与数据相同数量的通道，因此它们仅沿时间轴而不是跨通道滑动。16个相关曲线被整流（Relu激活），并分为40个重叠的窗口。接下来，平均将窗户的最大值（M ij）进行。在最后一层中，从这16个平均值中预测了性别yðÞ。事后，网络参数用于归因于每个eeg通道和录音中的时间点的相关性r（紫色中指示的路径）。最终分类器层的重量（W I）的符号表示与第一层（ /emale /Red and + / + /男性 /蓝色）的每个内核相对应的性别。
使用生成的对抗网络将头皮映射到颅内脑电图中，以自动检测中间的癫痫样放电
摘要 - 头皮和颅内脑电图（EEG）对于诊断脑部疾病至关重要。但是，头皮脑电图（seeg）被头骨衰减并被伪像污染。同时，颅内脑电图（IEEG）几乎没有文物，并且可以捕获所有大脑活动，而无需任何衰减，因为靠近大脑。在这项研究中，目的是通过将SEEG映射到IEEG来提高SEEG的性能。为此，我们在这里使用生成的对抗网络开发了一个深神经网络，以估算IEEG的SEEG。所提出的方法适用于Seeg和IEEG，并从癫痫发作中同时记录以检测间隔癫痫样放电（IEDS）。所提出的方法检测IEDS的精度为76％的IED，并以最先进的方法为止。此外，它至少比比较方法少十二倍。
一种基于学习的深度学习方法，用于带有超声心动图中七个标准视图的小儿先天性心脏病检测
临床数据汇总和计算资源的演变的抽象背景，基于人工智能的方法已成为促进临床诊断的可能性。对于先天性心脏病（CHD）检测，最近基于深度学习的方法倾向于以很少的观点甚至单一的视图来实现分类。由于CHD的复杂性，深度学习模型的输入图像应涵盖心脏的尽可能多的解剖结构，以增强算法的准确性和鲁棒性。在本文中，我们首先提出了一种基于七种冠心病分类视图的深度学习方法，然后用临床数据对其进行验证，其结果表明了我们方法的竞争力。方法总共选择了1411名儿童医院医院医学院的儿童，并获得了超声心动图视频。然后，从每个视频中选择了七个标准视图，这些视图用作深度学习模型的输入，以在训练，验证和测试后获得最终结果。导致测试集，当输入合理类型的图像类型时，曲线下的面积（AUC）值可能达到0.91，精度可能达到92.3％。在实验过程中，剪切转化被用作干扰我们方法的感染抗性。只要输入适当的数据，即使应用人工干扰，上述实验结果也不会显然波动。结论这些结果表明，基于七个标准超声心动图视图的深度学习模型可以有效地检测儿童中的冠心病，并且这种方法在实际应用中具有相当大的价值。
通过神经元类型特异性的树突靶向延时成像揭示嗅觉图中布线特异性的起源
摘要 神经图的布线特异性在发育过程中是如何出现的？成年果蝇嗅球图的形成始于早期蛹期投射神经元 (PN) 树突的模式化。为了更好地了解该图布线特异性的起源，我们创建了遗传工具，以 PN 类型特定分辨率系统地表征整个发育过程中的树突模式。我们发现 PN 使用谱系和出生顺序组合来构建初始树突图。具体而言，出生顺序分别以旋转和二元方式指导前背谱系和侧谱系 PN 的树突靶向。基于双光子和自适应光学晶格光片显微镜的延时成像显示，PN 树突在数秒的时间尺度上启动主动靶向，并实现方向依赖的分支稳定。此外，幼虫和成虫嗅觉回路中使用的 PN 会修剪幼虫特有的树突，并同时重新延伸新的树突，以促进嗅觉图的及时组织。我们的工作强调了类型特异性神经元通路和延时成像在识别复杂功能神经图模式背后的接线机制方面的力量和必要性。
脑电图中的异常作为偏头痛标记：迷你评论
摘要：脑电图（EEG）记录了大脑的自发性电活动，在诊断各种大脑条件上很有用。通常用于诊断癫痫，帕金森氏病，阿尔茨海默氏病和多发性硬化症。最近的研究还表明，脑电图可用于检测偏头痛，尽管仍在研究该领域的发现。本研究的目的是回顾脑电图在过去和最近的调查中检测偏头痛的使用。eeg自20世纪初以来一直在偏头痛研究中使用，随后的研究探讨了其在理解偏头痛的病理生理学和为该病情开发新的治疗方法中的用途。异常的脑电图模式，包括增加的theta和三角洲活性以及降低的α和β活性。研究表明，EEG可用于检测偏头痛并识别该疾病的特定脑电图生物标志物。静止状态的功能连通性和前扣带回皮层的连通性改变与偏头痛有关，并可能预测慢性偏头痛患者的治疗结果。但是，脑收在诊断偏头痛中的特异性很低，需要更多的研究来确定其诊断效用。关键字：EEG，异常，偏头痛