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World File Search System归一化
在默认模式网络中α脑节律的体内归一化，并在脑电图神经反馈的随机对照试验后，创伤后应激障碍的症状减少。
集体研究确定了创伤后应激障碍患者的关键脑电图签名，包括Abnor Mally降低α（8-12 Hz）节奏。，我们在20周内进行了创伤后应激障碍患者的α异步性神经反馈的20条，双盲，随机对照试验。我们的目标是通过研究神经反馈治疗的函数来提供基础潜在的临床改善的机理证据（即，创伤后应激障碍脑节律（即α振荡）的变化。我们随机分配了对创伤后应激障碍的主要诊断（n = 38）的参与者（n = 20）或假控制组（n = 18）。用于记录实验后和Sham-Control后脑反馈前后治疗前后的多通道脑电图帽记录整个级别静止状态的活性。与年龄/性别匹配的神经型健康对照组（n = 32）相比，我们首先观察到基线后基线时相对α源功率显着降低，主要降低了基线的源能力（n = 32）。治疗后，我们发现实验性神经反馈组中只有创伤后应激障碍患者在基线时表现出异常低的α功率的区域显示出明显的α重新同步。这项随机对照试验提供了长期证据，表明“ alpha反弹效应”（即并行，我们仅在比较基线与治疗后的基线（Cohen's D = 0.77）和三个月的随访评分（Cohen's D = 0.75）时，仅在实验性神经反馈组中显着降低了创伤后应激障碍的严重程度评分，并以三个月的后续时间进行60.0％的后续率。总体而言，我们的结果表明，神经反馈训练可以挽救病理学上降低的α节律性，α节奏性是一种功能性生物标志物，与创伤后应激序列中的高伴和皮质抑制症状反复相关。稳态α重新同步）发生在先前与创伤后应激障碍有关的默认模式网络的关键区域内。
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在马来西亚中学中，探索背景和协作在英语教学中的技术使用中的作用和协作摘要，探讨了在马来西亚的中学中的英语班级中技术使用的程度，以及在正常化过程中的上下文和社区的作用。采用的方法是定性的，使用在线调查和访谈来调查英语教师在课堂上使用技术的经验。研究结果表明，正常化在某种程度上发生了正常化，其正常化程度显着受环境因素和教学社区运作方式的影响。该研究还表明，应将归一化本身视为比以前认识的更复杂，动态，依赖上下文和基于社区的概念。因此，这项研究可能引起政策制定者，学校管理人员和教师，致力于将技术纳入教学和学习。关键字标准化，上下文，社区，协作，技术，语言教学1。介绍大约二十年前，Bax（2003）将“归一化”卵石扔到了Elt Pond和此涟漪中 - 在英语语言教室中使用了正常化的技术，这可能是什么样的以及它可能发生的情况 - 从那以后一直在传播。这项研究旨在审查和基于有关标准化的讨论，并鉴于此，探讨技术使用在当今英语教室中已归一化的程度。务实的组件这也基于先前的研究（Balchin＆Wild，2015，2016，2018），该研究与在马来西亚中学的英语课程中使用前服务和服务教师在英语课程中使用技术，从而在二十二个学校的英语课程中概述了技术使用的快照。马来西亚的选择是马来西亚教育部自身对技术变得归一化的渴望，因此“成为教育生活的无处不在的一部分，没有城市居民分歧，所有教师和学生都具有使用此技术的技能来使用此技术”（2013年教育马来西亚，2013年，2013年，2013年）。在环境中，研究重点介绍了中学的物理课堂环境中使用技术的方式，其中可能包括非主体特定教室和配备技术资源的房间。该研究旨在使读者了解在特定情况下正常化发生的程度。鉴于在教育领域的越来越重视以及围绕技术使用归一化的讨论中，如第2.2和2.3节所述，比在归一化过程中的作用更加重视，而不是在归一化过程中的作用。在研究中，如Tudor（2001）所述，将上下文视为一种复杂的现象，结合了务实的成分和精神成分。在研究中，如Tudor（2001）所述，将上下文视为一种复杂的现象，结合了务实的成分和精神成分。
机器学习，用于开发失代偿性心力衰竭或慢性阻塞性肺部疾病的诊断模型。
信号：HR，OX和它们之间的归一化差异。从这三个时间信号中的每个信号中，时间（平均值和标准偏差）和频率域的特征（第一和第二谐波的特征，所有谐波的总和和对归一化快速傅立叶型[FFT]信号的正常成分分析的六个第一个索引[PCA]的六个索引。因此，获得了每个阶段的13个特征（每次评估的总计26个特征）。标记和要检测到的事件的定义
支持
图S4。TB-WSE 2中电阻率ρ的温度依赖性。（a）电阻率ρ是归一化载体密度N/N S的函数，在4.1°TB-WSE 2设备中，V tg的温度t和温度t的函数。VHS的电阻率显示出与主文本中设备相似的正温度依赖性。（B）ρ。这些曲线有抵消，以清晰。黑线是插入线。（c）电阻率ρ是归一化载体密度N/N S的函数，V tg的温度t为-10。8 V在5.7°TB-WSE 2中。 （d）ρ在t曲线的v Tg处与-10的t曲线图。 8 V在5.7°TB-WSE 2中的不同归一化载体密度下。 每个曲线对应于具有相同颜色的插图中的一个点。 这些曲线被抵消为了清晰。 当我们从较高（下）掺杂接近VHS时，ρ的温度依赖性从费米 - 液体行为变化，t 2与t线性行为有关。8 V在5.7°TB-WSE 2中。（d）ρ在t曲线的v Tg处与-10的t曲线图。8 V在5.7°TB-WSE 2中的不同归一化载体密度下。每个曲线对应于具有相同颜色的插图中的一个点。这些曲线被抵消为了清晰。当我们从较高（下）掺杂接近VHS时，ρ的温度依赖性从费米 - 液体行为变化，t 2与t线性行为有关。
PMGC样本提交指南批量DNA分析指南
避免最小输入量，以防止连接损害，降低产量和图书馆质量的不一致性和较低的图书馆复杂性。最小样本输入量增加了库的准备失败率。它们还需要更多的PCR周期，导致高百分比重复率和降低的映射率。低样品浓度在准确的定量和归一化方面构成了挑战，尤其是在RNA污染中，这可能会偏向归一化的努力并引入噪声（所有样品的关键点，但对于低输入和低质量样品（如FFPE）尤其如此）。
大面积参考校准的 IRMF 比对...
~,.Minimonitor EP15 + 900 系列速率计 -CFA (cps Bq-l cm~ -重新提交后 -!!Q!针对源距离效应进行了校正。18 NE DP6 探头 + PCM5/1 速率计 -%21t 效率 -重新提交后未针对源距离效应进行校正。19 NEDP6 探头 + PCM5/1 速率计 -CFA (cps Bq-l cm2) -重新提交后 !1Q!针对源距离效应进行了校正。20 Minimonitor EP15 + 900 系列速率计 -%21t 效率标准化为 3mm 以应对源距离效应。21 Minimonitor EP15 + 900 系列速率计 -CFA（cps Bq-l cm2）归一化至 3mm 以检测源距离效应。22 NE DP6 探头 + PCM5/1 速率计 -%21t 效率归一化至 3mm 以检测源距离效应。23 NE DP6 探头 + PCM5/1 速率计 -CFA（cps Bq-l cm2）归一化至 3mm 以检测源距离效应。24 推荐放射性核素结果摘要 2~
弥合基于MRI的放射线学的差距
放射线学取决于提取各种基于图像的特征来提供决策支持。磁共振成像（MRI）有助于对患者护理的个性化，但高度依赖于获取和重建参数。今天，在放射线学背景下对MR图像的最佳预处理没有指南，这对于公布基于图像的签名至关重要。本研究旨在评估MRI中通常使用的三种不同强度归一化方法（NYUL，Whitestripe，Z-Score）的影响，以及两种强度离散化方法（固定的BIN大小和固定的BIN数字）。对这些方法的影响进行了评估对从脑MRI提取的一阶放射素学特征，从而为未来的放射线学研究建立了统一的方法。使用了两个独立的MRI数据集。第一个（DataSet1）包括20名患有II级和III Gliomas的机构患者，他们接受了对比后3D轴向T1加权（T1W-GD）和T2加信的轴向T2加权流体衰减反转反转恢复（T2W-FLAIR）序列（T2W-FLAIR）序列（T2W-FLAIR）在两个不同的MR设备上（1.5 T和3.0 T和3.0 T and）。Jensen -Shannon差异用于比较标准化前后的强度直方图对。使用一致性相关系数和阶层内相关系数分析了两个采集之间一阶和二阶特征的稳定性。强度归一化高度提高了一阶特征的鲁棒性和随后的分类模型的性能。从公共TCIA数据库中提取第二个数据集（DataSet2），其中包括108例WHO II级和III级神经胶质瘤的患者，以及135例WHO IV级胶质母细胞瘤的患者。使用五种完善的机器学习算法，根据肿瘤等级分类任务（平衡精度测量）评估了归一化和离散方法的影响。For the T1w-gd sequence, the mean balanced accuracy for tumour grade classification was increased from 0.67 (95% CI 0.61–0.73) to 0.82 (95% CI 0.79–0.84, P = .006), 0.79 (95% CI 0.76–0.82, P = .021) and 0.82 (95% CI 0.80–0.85, P = 。005）分别使用NYUL，Whitestripe和Z得分归一化方法，而没有归一化。相对离散化使得不必要地将强度归一化用于二阶放射线学特征。即使离散化的垃圾箱对分类表现有很小的影响，也获得了良好的妥协
