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治疗初级保健中广义焦虑症的临床实践指南
家庭医生以及在美联社工作的其他专业人员以及在医疗保健网络中的位置，可以尽早发现与标签进行咨询的患者的首次症状。 div>焦虑和过度关心是咨询的很常见原因，大多数情况下非常非特异性，可以被躯体症状掩盖。 div>因此，患者对患者的管理很复杂，尤其是如果我们考虑诊断的难度，需要及时进行特定的，有时是延长的治疗，以及在某些情况下需要在心理健康方面推出专门护理的需求。 div>为此，标签的管理有一些可变性。 div>
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
大西洋子午翻转循环的广义稳定景观
摘要。大西洋子午翻转循环（AMOC）在塑造北大西洋地区及其他地区的气候条件方面起着至关重要的作用，其未来的稳定性是一个令人关注的问题。虽然对面对地表淡水强迫（FWF）的AMOC稳定性进行了彻底的研究，但其对变化CO 2的库里库反应在很大程度上没有探索，从而无法全面了解其在全球变暖下的稳定性。在这里，我们使用地球系统模型探索AMOC的稳定性，因为面对北大西洋和大气CO 2在180至560 ppm之间的FWF的组合变化。我们找到了与定性不同的对流模式相关的四个不同的AMOC状态。Apart from an “Off” AMOC state with no North Atlantic deep-water formation and a “Modern”-like AMOC with deep water forming in the Labrador and Nordic seas as observed at present, we find a “Weak” AMOC state with convection occurring south of 55° N and a “Strong” AMOC state characterized by deep-water formation ex- tending into the Arctic.在整个CO 2的范围内，关闭状态和弱状态是稳定的，但仅适用于正FWF。对于一系列正FWF，现代状态在高于前工业的CO 2下是稳定的，仅对于负FWF而言，对于较低的CO 2。最后，强度仅对高于280 ppm的CO 2和FWF <0.1 SV才稳定。Genally，AMOC的强度随着CO 2的增加而增加，并且随着FWF的增加而减小。我们的AMOC稳定性景观有助于解释寒冷气候中的AMOC不稳定性，尽管它并不直接适用于百年纪念时间尺度上对全球变暖的根本性瞬时反应，但它可以提供有关AMOC可能长期命运的有用信息。例如，虽然在工业前的范围下，AMOC在模型中是可以单位的，但对于高于400 ppm的CO 2浓度，OFF状态也变得稳定，这表明在较温暖的气候中的AMOC关闭可能是不可逆转的。
广义的深度学习脑电图模型，用于跨参与者和交叉任务检测持续注意任务的警惕性降低
摘要：需要长时间需要持续关注的任务是几十年来认知疲劳研究的焦点，这些任务包括空中运输控制，手表保持，行李检查等。最近对精神疲劳生理标志物的研究表明，存在标记，这些标记范围延伸到所有个人和所有类型的警惕任务中。这表明可以构建一个脑电图模型，该模型检测到这些标记物以及随后的任何任务（即任务生成模型）和任何人（即跨派对模型）的随后警惕性降低。到目前为止，尚未构建或测试任务生成的脑电图跨参与模型。在这项研究中，我们探讨了任务生成脑电图跨参与模型的创建和应用，以检测看不见的任务和看不见的个体的警惕性降低。我们利用三种不同的模型来研究这种能力：多层感知神经网络（MLPNN），采用了从传统的EEG频率频段提取的光谱特征，临时卷积网络（TCN），以及TCN自动设备（TCN-ae），以及这些两个TCN模型，以及使用这些eeg eeg at eeg at i.值。MLPNN和TCN模型都达到了比随机机会更高的精度（50％），而MLPNN的表现最佳，其7倍CV平衡精度为64％（95％CI：0.59，0.69），并且验证精度比14名参与者中9个参与者中的9个比随机机会大。这个发现的示例表明，即使是从看不见的个人和看不见的任务中脑电图中，也可以使用脑电图对警惕性降低进行分类。
EmT：一种用于跨受试者广义脑电图情绪识别的新型 Transformer
摘要 — 将神经生理学的先验知识整合到神经网络架构中可提高情绪解码的性能。虽然许多技术都强调学习空间和短期时间模式，但对捕捉与情绪认知过程相关的重要长期背景信息的重视程度有限。为了解决这一差异，我们引入了一种称为情绪变换器 (EmT) 的新型变换器模型。EmT 旨在在广义跨受试者脑电图情绪分类和回归任务中表现出色。在 EmT 中，脑电图信号被转换成时间图格式，使用时间图构造模块 (TGC) 创建一系列脑电图特征图。然后提出了一种新颖的残差多视图金字塔 GCN 模块 (RMPG) 来学习该系列中每个脑电图特征图的动态图表示，并将每个图的学习到的表示融合成一个标记。此外，我们设计了一个时间上下文变换器模块 (TCT)，它有两种类型的标记混合器来学习时间上下文信息。最后，任务特定的输出模块 (TSO) 生成所需的输出。在四个公开数据集上的实验表明，EmT 在 EEG 情绪分类和回归任务中都取得了比基线方法更高的结果。代码可在 https://github.com/yi-ding-cs/EmT 上找到
Mori广义主方程提供了预测和解释极性运输的有效途径
正确选择投影操作员，对我们来说是零 - 以及内存内核，kðtt \ skÞ，其中s k是kðtt的时间kðttÞ¼0。通过以这种内存内核来编写预计的动态，既可以仅使用短时数据来捕获复杂的（非马克维亚）短时间行为和长期流行量的详细平衡。该原理的最新示例是计算大型生物分子折叠中的平均第一个通道时间，其中只有25 ps参考模拟数据包含建模M s上的事件所需的信息，即，三个数量级长。27这还表明，GQME是动力学问题的介绍，该动力学问题是动态计算对内存核的目标，因此，与用户可能希望采用的任何动态方法相兼容，包括27 - 29，包括近似近似技术，包括表面跳跃的30 - 32-32和EHRENEFEST动力学。33,34然而，此维度降低过程的成本节省依赖于感兴趣的变量与动态变量之间的时间表之间的分离。的确，内存内核仍然与投影空间中排除的最慢变量一样长。因此，即使在运输系数的计算中，将所有最慢的自由度放置在投影空间中也是至关重要的。在实际层面上，投影操作员的选择对计算可行性产生了重大影响。35此GQME用位点数量正式缩放n。这是因为构建动力学N×N矩阵，典型地需要至少n个不同的模拟。例如，以前的工作采取了一种非平衡策略，将投影到局部电子状态的种群上，以计算沿模型一维链的二极管传输系数。36在这里，我们通过久保公式采用了不同的策略，该策略将材料的频率分辨电导率与电流的平衡iCtifuation iClusion联系起来。这种关系表明，采用Mori型投影操作员26与当前的操作员是唯一可观察到的感兴趣的。这种选择的显着结果是，只需要一个平衡计算即可构建GQME，从而使该方法的缩放与系统大小无关。我们的工作表明，该策略是一种紧凑而有效的途径，以编码当前响应和频率分辨电导率。为什么到现在为止，要用Mori - Zwanzig理论桥接Kubo形式主义，以用于极化材料中的电导率预测？虽然地面电子状态上的路径积分模拟已成为主流，但37 - 43
使用麦克斯韦方程的广义边界条件对光分子效应进行建模
我们最近通过水凝胶和单个空气水接口的实验证明了光分子效应：光子直接在可见的光谱中直接裂解水分子簇，其中大量水具有可忽略的吸收。为了模拟单个接口实验，在这里，我们通过假设跨界面的电磁场的过渡区域来重新启用麦克斯韦方程的广义边界条件，从而自然而然地导致了以前用于描述表面光电电和表面等离子体对金属的表面光电和表面等离子体效应的FEIBELMAN参数。这种概括导致了菲涅尔系数的修改和表面吸收的表达，可以合理地解释我们的单界实验数据中有关光束偏转的角度和极化依赖性的趋势。我们的工作为光分子作用的存在提供了进一步的支持，表明许多材料中应该存在表面吸收，并为评估基于麦克斯韦方程的这种表面吸收的影响奠定了基础。
基于分岔图生成工具的广义逻辑方程新方法
摘要 本文提出了两种新的逻辑函数泛化，分别基于非广义热力学、q-逻辑方程和任意阶逻辑方程。它通过将混沌理论与逻辑方程相结合来展示混沌理论的影响，并揭示了微小的参数变化如何将系统行为从确定性行为转变为非确定性行为。此外，本文还介绍了 BifDraw——一个使用经典逻辑函数及其泛化绘制分岔图的 Python 程序，说明了系统对条件变化的响应的多样性。该研究通过研究其复杂的动力学并提供可能在热力学基本状态和熵方面具有新意义的新泛化，为逻辑方程在混沌理论中的地位提供了关键作用。此外，本文还研究了方程的动力学性质及其中的分岔图，这些图呈现出复杂性和令人惊讶的动态系统特征。BifDraw 工具的开发体现了理论概念的实际应用，有助于进一步探索和理解混沌理论中的逻辑方程。这项研究不仅加深了对逻辑方程和混沌理论的理解，还介绍了可视化和分析其行为的实用工具。
广义的对称Fermatean中性粒细胞模糊矩阵
建议引用推荐引用Anandhkumar，M。; A. Bobin; S. M. Chithra；和V. Kamalakannan。“广义的对称的Fermatean中性粒细胞模糊矩阵”。中性粒细胞和系统70，1（2024）。https://digitalrepository.unm.edu/nss_journal/vol70/iss1/7
在两个新颖的广义版本的diffie-hellman钥匙交换
[1] Merkepci，M。和Abobala，M。，“基于精致的中性粒细胞整数融合和El Gamal算法加密不确定的有理数据单元的安全模型”，融合：实践和应用，2023.[2] Merkepci，M。和Abobala，M。，“在一些有关分裂复杂数字，对角度问题以及对公共密钥非对称密码学的应用的新结果”，《数学杂志》，Hindawi，2023年，2023年，2023年，[3] S. A. Aparna J R，“使用Diffie Hellman Key Exchange的图像水印”，在国际信息与通信技术会议上，印度高知，2015年。[4] https://www.bsi.bund.de/en/themen/unternehmen-und-organisationen/informationen/informationen-empfehlungen/ki-in--in--in--in--in--in-der-krypptogrie-最后一个徒步旅行：6/17/2024。[5] Abobala，M。和Allouf，A。，“针对2×2模糊矩阵进行加密和解密的新型安全计划，其基于中性嗜性整数和El-Gamal Crypto-System的代数的合理条目和合理条目”[6] Merkepci，M.，Abobala，M。和Allouf，A。，“融合中性粒细胞学理论在公共密钥密码学中的应用以及RSA算法的改进”，融合：实践和应用：2023.[7] Abobala，M。，（2021）。中性粒数理论的部分基础。中性嗜性套装和系统，第1卷。39。[8] Hasan Sankari，Mohammad Abobala，“使用2个循环精制整数对RSA加密系统的概括”，《网络安全与信息管理杂志》，第1223卷，2023年。[10] Kumar，S。，＆Ojha，P。K.（2020）。（2024）。（2024）。[9]穆罕默德·阿巴巴拉（Mohammad Abobala），哈桑·桑卡里（Hasan Sankari）和穆罕默德主教Zeina，“基于基于2个环保精制整数的新型安全系统以及2-Cyclic精制数字理论的基础”，《模糊扩展与应用杂志》，第2024页。“使用模糊逻辑和矩阵操纵的新型加密算法。”信息安全与应用程序杂志，54，102565。doi：10.1016/ j.jisa.2020.102565。[11] Shihadeh，A.，Matarneh，K。A. M.，Hatamleh，R.，Hijazeen，R。B. Y.，Al-Qadri，M。O.，＆Al-Husban，A。基于中性粒子实数的两个模糊代数的示例。中性嗜性套装和系统，67，169-178。[12] Abdallah Shihadeh，Khaled Ahmad Mohammad Matarneh，Raed Hatamleh，Mowafaq Omar al-Qadri，Abdallah al-Husban。在2≤3的两倍模糊N型中性粒子环上进行了2≤3。中性粒子集和系统，68，8-25。[13] Al-Husban，A.，Salleh，A。R.，＆Hassan，N。（2015）。复杂的模糊正常亚组。在AIP会议上（第1卷1678，编号1）。AIP出版。[14] Abdallah al-Husban＆Abdul Razak Salleh 2015。复杂的模糊环。第二届国际计算，数学和统计会议论文集。页。241-245。发布者：IEEE2015。[15] Roy，S.，Pan，Z.，Abu Qarnayn，N.，Alajmi，M.，Alatawi，A.，Alghamdi，A.（2024）。一个可靠的最佳控制框架，用于控制食管癌中异常RTK信号通路。数学生物学杂志，88（2），14。（2023）。[16] Roy，S.，Ambartsoumian，G。和Shipman，B。最佳控制框架，用于建模前列腺癌中的动力学和雄激素剥夺疗法（博士学位论文）。