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fMRI分析的可解释的脑形神经网络
摘要。了解某些大脑区域与特定神经系统疾病或认知刺激的关系是神经成像研究的重要领域。我们提出了Braingnn，即图形神经网络（GNN）框架，以分析功能磁共振图像（fMRI）并发现神经生物标志物。考虑到大脑图的特殊特性，我们设计了利用fMRI的拓扑和功能信息的新型Roi Aware图（RA-GCONV）层。以医学图像分析需要透明度的启发，我们的Braingnn包含ROI选择池层（R-池），突出显示了显着的ROI（图中的节点），因此我们可以推断哪些ROI对预测很重要。此外，我们提出了正则化项 - 单位损失，TOPK PORING（TPK）损失和组水平一致性（GLC）损失 - 在汇总结果上鼓励有理由ROI选择，并提供灵活性，以保留个人或组级别的模式。我们将BRAINGNN框架应用于两个独立fMRI数据集：自闭症谱障碍（ASD）fMRI数据集和人类Connectome Project（HCP）900主题释放。我们投资超参数的不同选择，并表明Braingnn在四个不同的评估指标方面优于替代fMRI图像分析方法。获得的社区聚类和显着的ROI检测结果表明，与ASD和特定任务状态为HCP解码的ASD和特定任务状态的生物标志物的先前神经成像衍生的证据相应很高。
支撑架机翼和箱形翼配置。未来...
翼梁，肋骨和字符串也是由支柱支撑的版本。的差异在于一个事实，即通过张力吸收一部分载荷（如果存在高翼的配置，如图2所示）或压缩（如果是低翼构造）。这意味着机翼的结构可以更轻，甚至可能在相同数量的质量方面更大[1]。这意味着在结构上更轻，更长，更薄的翅膀具有较高的细长度，从而提高了空气动力学效率或L/D比。此外，提高的效率将意味着飞机还需要减少燃料，从而减轻重量。，尽管这种配置也有一些缺点，因为支撑杆本身也增加了飞机的质量，并增加了飞机湿润的表面，从而增加了其寄生虫的阻力。也必须注意干扰和添加的结构复杂性，并且这种配置可能导致的空气弹性问题[2]。对于短途飞机来说，这种设计特别有趣，其中更具空气动力的机翼可以提供更高的攀爬速度和更滑的CD（连续下降）。
形波变换多通道脑电图通道选择
本文提出了一种基于EEG形波变换的EEG通道选择方法，旨在减少受试者的设置时间和不便，并提高脑机接口（BCI）的应用性能。具体而言，该方法通过同时解决关于EEG形波学习、超平面学习和EEG通道权重学习的嵌入逻辑损失最小化问题来选择前k个EEG通道。特别地，为了学习有区别的EEG形波来加权每个EEG通道对逻辑损失的贡献，在此过程中还最小化EEG形波相似性。此外，本文采用梯度下降策略来解决非凸优化问题，最终得到称为StEEGCS的算法。结果，与所有EEG通道相比，使用StEEGCS选择的EEG通道的分类准确率有所提高，并且分类时间消耗也减少了。此外，在几个真实世界 EEG 数据集上与几种最先进的 EEG 通道选择方法的比较也证明了 StEEGCS 的有效性和优越性。
TL-3 F 形临时支架的开发...
6 测试条件.................................................. ... 14 6.2 车辆牵引和引导系统.................... ... . ... ... . ...
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使用和影响内生诱形真菌
摘要使用昆虫病作用真菌（EF）用作内生植物是一种可持续食品生产的环保替代品，因为当前农作物保护的范式基于使用有机合成农药的使用，每年有超过200万吨全球范围内有超过200万吨； EF具有作为内生菌的植物组织中的能力，可以用作生物遗产。在这种情况下，本综述分析并讨论了内生昆虫病作用真菌（EEF）的全球状况，它们在植物保护植物疾病和虫害中的潜力以及作为植物生长促进者的潜力。的成功和失败以及现场申请的前景。已经发布了7000多个关于EEF的研究，并具有重要的成功案例。但是，有必要了解农业生产是基于外部投入（主要是农药）的使用。尽管发生了渐进式的变化，但研究这些物质对EEF功效和持久性的影响是至关重要的，而不会忽略对生物和非生物因素对EEF的影响的缺乏知识是造成故障的重要原因。未来的研究应集中于阐明以下方面，例如：应用策略，内生持续和传输途径，以提高农业生产的可持续性。关键字：内生；增长促进者；综合害虫管理；植物疾病。
对天真和形成性多能转化的抵抗力
，也可以根据CC0许可使用。未通过同行评审认证）是作者/资助者。本文是美国政府的工作。不受此预印本版权持有人的版权持有人的版权（该版本发布于2024年4月12日。; https：//doi.org/10.1101/2024.02.16.580778 doi：biorxiv Preprint
无参数优化算法的迭代波前塑形
通过散射培养基的光聚焦对生物组织中的光学应用有重大影响。最近，迭代的波前塑形已成功地用于通过或内部散射介质进行光聚焦，并引入了各种启发式算法以提高性能。虽然令人鼓舞，但可能需要大量的努力来调整参数朝着强大和最佳优化。此外，对于不同的散射样品和实验条件，最佳参数可能会有所不同。在这封信中，我们通过将传统的遗传算法（GA）与BAT算法（BA）相结合，提出了一种“智能”无参数算法（PFA），并且可以通过实时反馈自动计算突变率。在迭代WFS中使用此方法，可以在没有参数调整过程的情况下实现可靠和最佳性能。
分形维度：分析其作为使用机器学习
结果：来自肿瘤和非肿瘤区域的FD措施能够区分LGG和HGG患者。在15种不同的FD度量中，增强肿瘤区域的一般结构FD值高精度（93％），敏感性（97％），特定城市（98％）和接收器工作特征曲线（AUC）分数（98％）下的面积（98％）。无肿瘤的GM骨骼FD值也得出了良好的准确性（83.3％），灵敏度（100％），特异性（60％）和AUC分数（80％），以分类肿瘤等级。在LGG和HGG患者之间，还发现这些措施显着（P <0.05）。另一方面，在25种纹理特征（增强的肿瘤区域特征）中，即对比度，相关性和熵，揭示了LGG和HGG之间的显着差异。在机器学习中，增强的肿瘤区域纹理特征具有很高的精度，灵敏度，特定的牙齿和AUC分数。
宏观趋势塑形 - 麦格 - 及以上 -
在特殊成分，口味和香水领域，进行了大量交易，突出了这个利基市场的重要性和强大利润。例如，DSM-Firmenich交易的价值为207亿美元，表明战略重点是在行业领域获得领先地位。novozymes-chr。汉森的交易价值为96亿美元。此外，在2020年与杜邦的营养与生物科学部门合并了262亿美元的交易之后，国际口味和香水（IFF）最近宣布将其咸味解决方案业务（PE）出售给私募股权公司（PE）公司PAI合作伙伴，以9亿美元的价格出售，以此为M＆A中的动态性质和A的动态性质。风味和香水一直是最极端整合的细分市场，在几笔交易中花费了近500亿美元。投资组合营业额的节奏继续进行，例如，如果将其咸味解决方案业务部门剥离给PAI Partners。