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使用图的大脑网络分析的基准
人的大脑是复杂的神经生物学系统的核心，其中神经元，电路和子系统在策划行为和认知方面进行了研究。神经科学的最新研究表明，大脑区域之间的相互作用是神经发育和疾病分析的关键驱动因素[1，2]。使用结构或功能连通性映射人脑的连接组已成为神经成像分析最普遍的范式之一。重新说，从地理深度学习中动机的图形神经网络（GNN）由于其建模复杂的网络数据建模而引起了广泛的兴趣。在文献中，功能和结构联系被广泛认为是用于大脑调查的有价值的信息资源[3]。但是，他们主要在特定的私人数据集上对其建议的模型进行实验。由于道德问题，通常无法公开使用的数据集，并且未披露成像预处理的详细信息，从而使其他研究人员无法重新调查实验。目前尚未进行有关如何设计有效GNN用于脑网络分析的系统研究。为了弥合这一差距，我们提出了BraingB，这是一种用于GNNS的大脑网络分析的基准，并于2023年在IEEE-TMI上发表[4]。1。我们在同类和模式的四个数据集上进行实验，并建议一组在大脑网络上进行有效GNN设计的食谱。基于这四个维度的不同组合作为基准，我们的贡献是四个方面：•建立了一个统一，模块化，可扩展和可重复的框架，用于使用GNN进行大脑网络分析，以实现可重复性。它旨在通过可访问的数据集，标准设置和基线来启用公平评估，以促进计算神经科学和其他相关社区中的协作环境。•我们总结了功能和结构性大脑网络的预处理和施工管道，以弥合神经影像学和ML社区之间的差距。•我们将基于GNN的大脑网络分析的感兴趣的设计空间分解为四个模块：（1）节点feapers，（b）消息通讯机制，（c）注意机制和（d）汇总策略。
使用图像
摘要本研究提出了一种新型系统，用于帮助视力障碍的人使用基于网络摄像头的扫描方法来识别印度货币笔记。目的是通过通过计算机视觉系统提供实时货币识别来增强盲人用户的独立性和可访问性。该系统利用计算机视觉算法从网络摄像头处理实时视频feed，从印度货币货币注释中识别和提取相关功能。所考虑的关键特征包括颜色，大小，图案和特定于面额的特征。机器学习模型用于强大的分类和识别各种货币面额。为了确保实时功能，该系统旨在在标准的个人计算机或笔记本电脑上操作，从而可以轻松地用于广泛的用户群。用户界面的开发是简单性和用户友好性的，提供听觉或触觉反馈以传达检测到的货币面额。考虑了磨损，照明条件和观看角度的变化，进行了各种印度货币纸币进行广泛的测试。评估系统的准确性，速度和可靠性，以确保在现实情况下对视觉障碍用户的实际实用性。1。简介
我们的项目旨在使用图像处理技术创建一个自动化的废物隔离系统。最终目标是隔离废物i
美国经济学家保罗·克鲁格曼（Paul Krugman），诺贝尔奖获得者，将外国就业定义为“从低薪国家迁移到高薪国家，这导致了资源和更高的生产力的重新分配”。v尼泊尔的劳动移民历史悠久，尼泊尔劳工在各种
学习蝇脑的因果相互作用图
神经科学的长期目标是获得神经系统的因果模型。这将使神经科学家可以用神经元之间的动态相互作用来解释动物行为。最近报道的全脑苍蝇连接组[1-7]指定神经元可以彼此影响的突触路径，而不是在体内影响彼此的突触路径。为了克服这一局限性，我们引入了一种新型的实验和统计策略，以有效地学习蝇脑的因果模型，我们称之为“效应”。具体来说，我们为飞脑动力学系统模型提出了一个估计器，该模型使用随机光遗传学扰动数据来确保估计因果效应，并在大幅提高估计效率之前作为因果效应。然后，我们分析了连接组，以提出对蝇神经系统动力学最大影响的电路。我们不涵盖的是，主要的电路显着涉及相对较小的神经元种群 - 因此，成像，刺激和神经元识别是可行的。有趣的是，我们发现这种方法还重新发现了已知电路并产生有关其动态的可检验假设。总的来说，我们对Connectome的分析提供了证据，表明苍蝇大脑的全球动态是由大量小型且通常是解剖学上局部的电路所产生的，主要是彼此独立的。这反过来意味着大脑的因果模型，即系统神经科学的主要目标，可以在苍蝇中可行地获得。
使用图像...
摘要发达国家最重要的优先事项之一是使用机器决策而不是人类。需要该领域的领域之一就是健康。为此，确定人们的肥胖和瘦弱在研究和研究社会的健康状况和采用卫生系统政策方面非常有用。人物作为研究数据库的图像是从几个不同的环境中编写的，在这些环境中，相机与人之间的距离在所有人之间都是相同的。然后，使用背景扣除去除图像的背景。包括图像形态特征的图像特征是从图像中提取的，并分为两类以执行分类操作。人们分为三类：脂肪，中和薄。使用高斯低通滤波器方法将图像液体使用，并使用两种盐和胡椒噪声和高斯噪声进行过滤的不同频率。n正常图像，最高精度与精度为97.1％的SVM方法有关，最低的方法分别与MLP，贝叶斯和KNN算法有关。本文的结果表明，除了能够从肥胖和瘦弱方面对社会人民进行分类之外，还比到目前为止提出的大多数方法都具有更高的准确性。根据这项研究的解决方案和结果，通过增加人们的形象，除了提高准确性外，它将达到更实际的水平。关键字关键字：分类，图像处理，机器学习，SVM，薄，脂肪
利用图像可读的碱基编辑器记录重建空间中的细胞历史
了解单个细胞的祖先状态和谱系关系可以揭示发育背后的动态程序。通过设计细胞来主动记录自身基因组 DNA 中的信息可以揭示这些历史，但现有的记录系统信息容量有限或会破坏空间背景。在这里，我们介绍了 baseMEMOIR，它结合了碱基编辑、顺序杂交成像和贝叶斯推理，可以重建高分辨率细胞谱系树和细胞状态动态，同时保留空间组织。BaseMEMOIR 随机且不可逆地将工程二核苷酸编辑为三种备选图像可读状态之一。通过基因组整合可编辑二核苷酸阵列，我们构建了一个具有 792 位可记录、图像可读内存的胚胎干细胞系，比最先进的技术增加了 50 倍。模拟表明，这种内存大小足以准确重建深层谱系树。通过实验，baseMEMOIR 可以精确重建胚胎干细胞群落中 6 代或更多代的谱系树。此外，它还允许从端点图像推断祖先细胞状态及其定量细胞状态转换率。因此，baseMEMOIR 提供了一个可扩展的框架，用于重建空间组织的多细胞系统中的单细胞历史。
使用图理论的概念
摘要 - 现代世界使每个人都通过数字通信更加接近。人们高度依赖数字服务。寻求更复杂的编码算法，以防止数据违反，这是永无止境的。算法越复杂，通信将更安全。因此，Vogue是要找到最令人费解的算法来提供安全的通信。在本文中，使用图形标签（图形和广义补充的补充）开发了一种唯一的算法。该算法生成了两个标记的图形，这些图形满足顶点均值和顶点奇数均值标记。加密涉及通过图的k汇编以获得密码图的互补过程和组合两个图。将反向过程应用于解密，涉及将密码图分为两个子图，通过将k-complement应用于顶点集的指定分区，以使用图形标记方法获取获得的图形/s的补充，并获取明文的补充。所提出的算法的设计方式，即使具有特殊字符，也应对各种明文有用。为了说明这一点，在Android平台中开发了一个应用程序，用于使用End-End加密来通信消息。
使用图形卷积神经网络学习智能手机的GNSS定位校正
抽象的智能手机接收器包括大约15亿个全球赛车卫星系统接收器。智能手机接收器的信号水平较低，噪音较低，而噪声则比Commer CIAL接收器更高。由于对尺寸，重量，功耗和成本的限制，与这些接收器进行准确的定位尤其是在城市环境中，这是一项挑战。传统上，全球定位系统测量方法是通过基于模型的方法（例如加权最小二乘和卡尔曼过滤方法）处理的。基于模型的方法可以以后处理方式提供仪表级的定位精度，但这些方法需要对相应的噪声模型进行牢固的假设，并且需要对参数（例如协方差）进行手动调整。相比之下，已经提出了基于学习的方法，这些方法对数据结构做出了更少的假设，并且可以准确地对环境特定的错误进行建模。但是，这些方法比基于模型的方法提供了较低的精度，并且对初始化敏感。在本文中，我们提出了一个用于学习校正的混合框架，该框架对应于真实接收器姿势和估计位置之间的偏移。对于基于学习的方法，我们提出了一个图形卷积神经网络（GCNN），该神经网络可以学习具有多构造和多频信号的不同图形结构。为了更好地对GCNN进行初始化，我们使用Kalman滤波器来估计一个粗糙的接收器位置。然后，我们使用此粗糙接收器位置来调节输入特征到图。我们从Google智能手机分解挑战中测试了对现实世界数据集的建议方法，并比基于模型的方法（例如加权最小二乘和卡尔曼过滤器方法）显示出改进的定位性能。
图书馆项目和通用图书馆服务
我们认为，英格兰的公共图书馆网络为全国创造力的发展和文化推广提供了重要资源。它们是全国分布最广、使用率最高的文化空间，位于社区中心，通常是文化活动的第一个入口。它们有助于建立更强大、更幸福的社区，支持社会规范，培养读者，促进数字素养。图书馆面向所有背景和所有年龄段的受众，提供聚会场所、创客空间和当地社区创意和文化活动的焦点，同时提供四项通用图书馆服务。我们欢迎图书馆作为主要申请人或项目合作伙伴申请各种活动，以支持、加强和丰富图书馆的工作，并发展图书馆和文化提供者在其社区中的作用。公共图书馆可以申请我们的通用图书馆服务限时优先权，该优先权属于国家彩票项目拨款。这旨在使公共图书馆能够提供四项通用图书馆服务：阅读、健康和福祉、数字和信息以及文化和创造力。此信息表将为希望申请项目补助的所有类型的图书馆提供指导，以及有关公共图书馆如何在项目补助内的通用图书馆优惠时间有限优先权下进行申请的信息。
BrainGB：使用图神经网络进行脑网络分析的基准
摘要 — 使用结构或功能连接来映射人脑的连接组已成为神经成像分析最普遍的范例之一。最近，受几何深度学习启发的图神经网络 (GNN) 因其对复杂网络数据建模的强大功能而引起了广泛关注。尽管它们在许多领域都表现出色，但尚未系统地研究如何设计有效的 GNN 进行脑网络分析。为了弥补这一差距，我们提出了 BrainGB，这是使用 GNN 进行脑网络分析的基准。BrainGB 通过 (1) 总结功能和结构神经成像模式的脑网络构建流程和 (2) 模块化 GNN 设计的实现来标准化该过程。我们对跨队列和模态的数据集进行了广泛的实验，并推荐了一套在脑网络上有效 GNN 设计的通用方法。为了支持基于 GNN 的脑网络分析的开放和可重复研究，我们在 https://braingb.us 上托管了 BrainGB 网站，其中包含模型、教程、示例以及开箱即用的 Python 包。我们希望这项工作能够提供有用的实证证据，并为这一新颖且有前景的方向的未来研究提供见解。