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LRRK2致病变体的载体显示出一个温和的，1个帕金森氏病的解剖学上不同的大脑签名2 3 Kopal，Jakub 1,2; VO，Andrew
LRRK2致病变体的载体显示出一个温和的，1个帕金森氏病的解剖学上不同的大脑签名2 3 Kopal，Jakub 1,2; VO，Andrew 3； Tao，QIN 3，Simuni，Tanya 4; Chahine，Lana M. 5; Bzdok，4 Danilo 2,3,6*; Dagher，Alain 3,7* 5 1 1精神病学中心，心理健康与成瘾司，奥斯陆临床6医学研究所，奥斯陆大学，奥斯陆，奥斯陆大学，挪威7 2 2 2美国西北大学Feinberg医学院神经病学，美国12 IL，美国13 5 5 5 LRRK2基因变体是家族性和零星19帕金森氏病（PD）的主要遗传危险因素，为该疾病的机制和20种潜在疗法打开了无人看管的窗口。研究致病性变异在LRRK2基因对21大脑结构的影响是实现早期诊断和个性化治疗的关键步骤。22然而，尽管具有重要意义，但LRRK2基因型影响大脑结构的方式23仍未探索。在该领域的工作受到小样本量和队列组成的24个差异的困扰，这可能会掩盖临床25个亚组之间的真实区别。我们33进一步分析了脑脊液34和萎缩中骨骼α-核蛋白之间的关系。在这项研究中，我们通过结合显式26人口背景变化和模式匹配来克服如此重要的局限性。具体来说，我们27个利用了大量的641名参与者（包括364名具有PD诊断的参与者），以检查28种与LRRK2致病变体有关的MRI可检测性皮质萎缩模式，其中29名PD和非术中的人。LRRK2 PD患者表现出较轻的皮质30稀疏，在颞和枕骨31个区域中具有显着保存，表明神经变性的模式明显。非操纵LRRK2载体32没有明显的皮质萎缩，表明没有亚临床PD的结构迹象。我们发现那些有骨骼α-突触核蛋白的证据的人会经历35个明显的神经变性并增加皮质稀疏，可能会定义另外36个攻击性的PD亚型。我们的发现重点介绍了区分PD亚型的途径，37可以导致更具针对性的治疗方法以及对帕金森氏病进展的38个理解。39
智能机器的发展和当前...
人工智能的起源可以追溯到电子设备出现之前，当时的思想家和数学奇才如布尔等人提出了一些理论，这些理论后来被用作人工智能推理的基础。本主题旨在向人工智能及其应用的令人兴奋的用户传达信息。早在 20 世纪 50 年代初，人们就发现了人工智能与机器之间的联系。诺伯特·维纳 (Norbert Wiener) 是第一批从反馈反馈的角度进行研究的美国人之一，混乱的人工智能于 1956 年在达特茅斯学院首次诞生，由被认为是人工智能之父的约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 组织。响应理论最熟悉的例子之一是控制器：它通过测量房间的实际温度、将其调节到选定的温度以及通过调高或调低温度做出反应来调节房间的温度。维纳对反馈循环的研究如此重要，是因为他认为所有智能行为都是反馈机制的结果。1955 年末，纽厄尔和西蒙创建了推理理论家，许多人认为这是第一个人工智能程序。该程序将每个问题视为树形结构，并将尝试通过选择最可能导致正确闭包的分支来解决它。1957 年，新程序通用问题求解器 (DIRECTION FINDER) 的第一个版本进行了测试。该系统由创建“哲学家”的同一套系统开发。人工智能是维纳反馈理论的扩展，并且可以解决更高层次的逻辑问题。在人工智能问世几年后，IBM 收购了一个研究人工智能的团队。Herbert Gelernter 花了三年时间为处理几何论文的课程提供服务。在开发更多计划的同时，麦卡锡正在积极推动人工智能历史的重大进步。1958 年，麦卡锡推出了他的新发明：LISP 语言，至今仍在使用。LISP 很快就被许多 AI 程序员视为首选语言，并且从那时起，人工智能就因其专业人士创造的理念和概念而得到了广泛的传播。人工智能是信息技术、数学和方法以及数学和许多其他技术的结合。人工智能是一个广泛的主题，包括从机器学习到人工智能等各种领域。人工智能领域所揭示的一点是可以简单“思考”的机器的发展。人工智能的应用需要多种技术，包括专业/技术系统、语义网络、基于案例的推理、模式匹配、人工智能和模糊逻辑。
Wadden, J. J. (2021)。我们应该希望在医疗保健决策应用中使用哪种人工智能？加拿大生物伦理学杂志/加拿大生物伦理学杂志，4 (1)，94–100。https://doi.org/10.7202/1077636ar
在医疗保健领域实施人工智能 (AI) 的想法越来越受欢迎，尤其是在决策和诊断领域。这是因为 AI 在速度和准确性方面都胜过人类。例如，Scott Mayer McKinney 及其同事展示了一个 AI 系统，它在预测乳腺癌方面的表现优于六名医生，并且该系统可以将第二位读者的工作量减少 88% (1)。如果这种表现表明 AI 在医疗保健领域的潜力，那么广泛的应用可能会彻底改变诊断和决策。对于 AI，没有统一的定义，每个人都可以可靠地同意，但通常有两三个高级区别来理解这些类型的技术。第一种是专为特定目的而构建的反应系统，有时称为“狭义”或“弱”AI。第二种是“通用”系统，它们能够在数据集上进行训练并自行学习（有时这些系统被归入“狭义”类别）。最后一种系统称为通用人工智能或“强”AI，目前完全是理论上的。这些系统可以复制自主的人类智能（2）。以下是公众可能熟悉的这些不同类型系统的一些示例：Stockfish（国际象棋游戏系统）、IBM 的 Watson（为 Jeopardy 构建，但现已应用于医学）和 HAL（2001：太空漫游中的流氓计算机助手）。在本文中，我重点介绍“通用”AI。然而，尽管“通用”AI 具有潜力，但它尚未广泛应用于医疗决策，至少在实验环境或创新医院环境之外。相反，该领域的大多数人工智能或多或少都属于“狭义”类别，因为它们被用作诊断工具，而不是决策者。我打算研究三种可用于医疗保健的高级“通用”人工智能类别：不透明系统（有时通俗地称为“黑匣子”），可解释的人工智能（有时通俗地称为“白匣子”）和半透明系统（“灰匣子”）。不透明系统是用户无法访问系统用于实现输出的底层过程的系统。这些通常被认为是高度准确的，但以牺牲问责制为代价（3）。可解释的人工智能是分配给那些允许用户清楚地解释行为、预测和影响变量的系统的一个类别。这些都是透明且可信赖的，但通常功能不足以做预测或模式匹配以外的更多事情。最后，半透明的“灰盒”是一个较少讨论的类别，它捕获了介于不透明和完全透明之间的系统。尽管存在这种中间类别，但辩论往往将半透明系统排除在讨论之外，而是在透明或不透明系统之间提出二分法选择。灰色系统的引入将讨论从二分法转变为一系列潜在工具。
计算系统
注解。当前，世界各国许多政府机构和私营企业正奔向地球周围的外层空间，希望找到解决通讯、工业、安全、国防等领域问题的有效解决方案。此类行动通常涉及大量发射小型廉价卫星，而这反过来又会导致太空垃圾数量的增加。本文探讨了发达的哲学和高级系统模型如何有效地组织处于其发展和成长的不同阶段的分布式空间系统。空间捕获技术是通过高级递归移动代码对分布式环境进行并行映射而产生的，能够有效地为任何网络协议和大型卫星星座（主要是位于低地球轨道的卫星星座）的重要应用提供支持。本文介绍了一些技术解决方案的例子，用于在卫星之间建立基本的通信，从第一次通常是混乱的发射开始，到在不断增长的星座中分发和收集数据，即使卫星之间的通信不稳定且快速变化。该工作描述了在卫星间距离可预测的情况下如何组织和注册网络拓扑，以及固定的网络结构如何帮助解决复杂问题。这些结构以及与太空发展局新的多卫星、面向安全的架构相关的结构，可以有效地整合持续的地球观测和基于自传播移动情报的导弹跟踪和消除的共同水平的搜索。该技术的先前版本已在许多文章和六本书中描述，并已在世界各国开发和使用，而最新版本甚至可以在大学环境中有效实施。关键词：太空征服、卫星星座、太空捕获技术、通信协议、太空发展机构的新架构、运输、控制和跟踪级别。抽象的。目前，许多国家的政府机构和私营公司正纷纷涌入地球周围的太空，希望提供智能通信、工业、安全和防御解决方案。这通常涉及大量发射小型廉价卫星，这也导致了太空垃圾的增加。本文讨论了发达的高级系统哲学和模型如何有效地组织处于其发展和成长的不同阶段的分布式空间系统。简要介绍一下空间抓取技术，它基于分布式环境的并行模式匹配和高级递归移动代码，可以有效地提供任何网络协议和大型卫星星座的重要应用，特别是低地球轨道上的卫星星座。本文给出了一些基于技术的解决方案的例子，用于建立卫星之间的基本通信，从最初的、往往混乱的发射开始，到在不断增长的卫星星座中分发和收集数据，卫星之间的连接甚至不稳定且变化很快。它描述了如何在卫星之间的距离可预测的情况下组织和注册网络拓扑，以及固定网络结构如何帮助解决复杂问题。后者包括与新太空发展局的多卫星防御导向架构相关的问题，并允许有效整合其持续的地球监护观察和合作导弹跟踪和消除
基于集中式多人数据融合CNN
大脑计算机界面是人类计算机交互的一种新方法，它提供了大脑与计算机或其他外部设备之间的直接通信联系（McFarland和Wolpaw，2011年）。事件相关电位（ERP）是代表皮质加工的独特相位的大脑表面的电活动的时间固定量度（Patel和Azzam，2005），它是与某人对某些刺激或特定事件的反应有关的内源性电位。ERP的典型示例是N200和P300。P300（Sutton等人，1967年）是一个正面峰值事件后约300毫秒显示的正峰波形，是ERP研究最多，使用最广泛，最突出的成分之一（David etal。，2020年； Kirasirova等。，2020）。P300分类检测是P300-BCI研究的重点，快速准确的识别对于改善p300-BCI的性能至关重要（Huang等人。，2022）。P300通常表现出低信噪比（SNR）（Zhang等人，2022）。为了突出其时间锁定的组件并最大程度地减少背景噪声，P300-BCI要求从多个试验中收集，汇总和平均数据以获得可靠的输出（Liu等人。，2018年），这是耗时且有效的。因此，在单审判中正确对p300进行分类是一个巨大的挑战。到目前为止，单个试验P300分类算法的准确性记录如下：Krusienski使用逐步线性判别分析（SWLDA）的平均分类精度约为35％。使用贝叶斯线性判别分析（BLDA）的平均分类准确性（BLDA）约为60％。Blankertz应用了收缩线性判别分析（SKLDA），并达到平均分类精度约为70％。张张通过时空判别分析（STDA），并达到平均分类准确性约为61％。Kaper开发的支持向量机（SVM）算法的平均分类精度达到64.56％。以及XIAO提出的判别规范模式匹配（DCPM）的价值为71.23％，表明DCPM在单验P300分类中的其他传统方法显着超过了其他较小的训练样本中的其他传统方法（Xu等人。，2018，2021; Xiao等。，2019a，b，2021; Wang等。，2020）。ma等。（2021）提出了一个基于胶囊网络的模型，该模型提高了单审P300的检测准确性，但是，由于大小的增加，计算变得复杂。Zhang等。 （2022）用Xdawn填写数据，以提高脑电图信号的信噪比，但是空间过滤方法需要在特征提取后手动选择显着特征，然后对其进行分类。 这是特定因素的高度特殊性；但是，该算法通常很复杂，其精度受特征选择的影响（Zhang等人 ，2022）。 深度学习是端到端的学习，具有简单的结构，可以移植到具有高分类精度的各种任务，但对示例数据的要求很高。 ，2020年），脑电图数据融合（Panwar等人Zhang等。（2022）用Xdawn填写数据，以提高脑电图信号的信噪比，但是空间过滤方法需要在特征提取后手动选择显着特征，然后对其进行分类。这是特定因素的高度特殊性；但是，该算法通常很复杂，其精度受特征选择的影响（Zhang等人，2022）。深度学习是端到端的学习，具有简单的结构，可以移植到具有高分类精度的各种任务，但对示例数据的要求很高。，2020年），脑电图数据融合（Panwar等人如今，深度学习方法在基于脑电图的目标检测技术方面取得了巨大进展（Li等人，2021），基于此，一些学者提出了其他用于P300分类的方法，例如转移学习（Wei等人。，2020），incep a-eegnet（Xu等人，2022），组合分类器（Yu等人。，2021），主成分分析（PCA）（Li等人，2020）等目前，Daniela使用了CNN（Cecotti和