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SARS-CoV-2 疫苗接种后的中枢神经系统免疫相关疾病：一项多中心研究
6 神经免疫学实验室，IRCCS Mondino 基金会，帕维亚，意大利， 7 神经病学和中风科，佩斯卡拉“ Spirito Santo ”医院，佩斯卡拉，意大利， 8 UOC Neurologia O.S.A.- 意大利帕多瓦大学医院，9 意大利维琴察圣博尔托洛医院 AULSS8 Berica 神经内科，10 意大利布雷西亚大学临床和实验科学系神经内科，11 意大利布雷西亚布雷西亚大学医院 ASST Spedali Civili 持续护理和虚弱科神经内科，12 意大利布雷西亚大学数字神经病学和生物传感器实验室，13 法国副肿瘤神经系统综合征和自身免疫性脑炎参考中心，里昂临终关怀医院，神经病学医院，布隆，法国，14 MeLiS - UCBL-CNRS UMR 5284 - INSERM U1314，里昂第一克劳德伯纳德大学，里昂，法国，15 神经内科，Hôpital Pitié Salpétrière，Assistance Publique des Ho ˆpitaux de Paris，巴黎，法国
人工智能在神经外科领域的作用不断演变
参考文献 [1] Litjens, G., Et Al. (2017)。“医学图像分析中的深度学习调查。”医学图像分析，42，60-88。 [2] Esteva, A., Et Al. (2021)。“深度学习支持的医学计算机视觉。”自然生物医学工程，5(6)，541-551。 [3] Haidegger, T. (2021)。“人工智能驱动的机器人手术：趋势、进步和挑战。”IEEE 生物医学工程评论，14，27-45。 [4] Ferguson, S., Et Al. (2019)。“用于预测神经外科术后并发症的机器学习模型。”神经外科评论，43(4)，891-900。 [5] Bricault, I., Et Al. (2021)。 “人工智能驱动的机器人神经外科手术：技术和临床结果。”《神经外科杂志》，135(2)，543-553。[6] Shen, D. 等人（2019 年）。“医疗保健中的人工智能：个性化和精准医疗。”《自然医学》，25(1)，44-56。[7] Senders, JT 等人（2018 年）。“神经外科中的机器学习：一项全球调查。”《神经外科评论》，41(3)，585-594。[8] Senders, JT 等人（2020 年）。“用于神经外科结果预测的人工智能。”《柳叶刀数字健康》，2(7)，E352-E361。[9] Topol, EJ（2019 年）。“高性能医疗：人类与人工智能的融合。” Nature Medicine，25(1)，44-56。[10] Rudin，C.（2019）。“停止解释高风险决策的黑箱机器学习模型，并使用可解释的
COGS1005-神经科学简介 2-单元指南
麦考瑞大学的社会包容性是让每个有潜力从高等教育中受益的人都有机会在大学学习、参与校园生活并在自己选择的领域蓬勃发展。大学已采取重大举措，促进公平、多元化和令人兴奋的校园社区，造福教职员工和学生。您有责任在学习和教学、研究、服务导向和交付领域为包容性文化和实践的发展做出贡献。作为麦考瑞大学社区的一员，您不得基于他人的性别、种族、婚姻状况、护理责任、残疾、性取向、年龄、政治信念或宗教信仰歧视或骚扰他人。所有教职员工和学生都应表现出适当的行为，以有利于为每个人营造健康的学习环境。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络（ANN）的最典型实现，这些实现是在前馈神经网络中实现的。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络 (ANN) 的最典型实现，这些实现在前馈神经网络 (FNN) 和循环神经网络 (RNN) 中实现。讨论了 ANN 架构和基本操作原理的本质区别。学习过程的问题分几个部分介绍。使用 ANN 进行预测的优势已在自适应教育学、医学和生物学分类、工业等多个热门领域得到证实。JEL：C45。关键词：人工智能；人工神经网络；前馈神经网络；循环神经网络；感知器。引用：Alytis Gruodis (2023) 人工神经网络在过程建模中的实现。当前实现概述。– 应用业务：问题与解决方案 2(2023)22–27 – ISSN 2783-6967。https://doi.org/10.57005/ab.2023.2.3
主幻灯片：神经发散大脑的接受和承诺疗法
● 识别可能导致情绪失调和情绪回避的情绪障碍，并加剧羞耻/内疚/恐惧循环和回避 ● 描述 ACT 的 hexflex 模型如何帮助客户做出积极而有意义的行为改变。 ● 为 ACT 的六个核心流程中的每一个应用一项具体的以客户为中心的技能 ● 在每个核心流程中考虑神经发散大脑 ● 介绍神经发散大脑的其他考虑因素（例如完美主义和取悦他人），但这些是每个领域的完全独立的演示
高危抗体数量增加的副肿瘤神经系统综合征患者的临床特征和免疫治疗反应
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通过图卷积和可逆神经网络对潜在空间中的点云进行去噪
点云经常包含噪声和异常值，为下游应用带来障碍。在本文中，我们介绍了一种新颖的点云去噪方法。通过利用潜在空间，我们明确地发现噪声成分，从而可以提取干净的潜在代码。这反过来又有助于通过逆变换恢复干净点。我们网络中的一个关键组件是一个新的多层图卷积网络，用于捕获从局部到全局各个尺度的丰富几何结构特征。然后将这些特征集成到可逆神经网络中，该网络双射映射潜在空间，以指导噪声解缠结过程。此外，我们使用可逆单调算子来模拟变换过程，有效地增强了集成几何特征的表示。这种增强使我们的网络能够通过将噪声因素和潜在代码中的内在干净点投影到单独的通道上来精确区分它们。定性和定量评估均表明，我们的方法在各种噪声水平下都优于最先进的方法。源代码可在 https://github.com/yanbiao1/PD-LTS 获得。
使用数据约束的循环神经网络模型推断全脑交互
行为源自多个在解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动 1,2 。现代实验工具 3–5 使我们能够前所未有地接触大量神经群，甚至是横跨全脑许多相互作用区域的神经群 2 。然而，要理解如此大规模的数据集，不仅需要稳健、可扩展的计算模型来提取区域间通信的有意义特征，还需要原则性理论来解释这些特征。在这里，我们介绍了基于电流的分解 (CURBD)，这是一种使用数据约束的循环神经网络模型 6 推断全脑相互作用的方法，该模型一旦经过训练，就会自主产生与实验获得的神经数据一致的动态。CURBD 利用从这些模型推断出的功能相互作用来同时揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明，CURBD 可以在具有已知连接和动态的模拟真实网络中准确地隔离区域间电流。然后，我们将 CURBD 应用于从广泛的神经数据集（斑马鱼幼虫 7 、小鼠 8 、猕猴 9 和人类 10 ）获得的多区域神经记录，以证明 CURBD 在解开全脑相互作用和行为背后的区域间通信原理方面的广泛适用性。
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在我们的诊所中，我们培训和教育由才华横溢的医疗保健专业人员组成的跨职能团队，为世界各地的人们提供神经塑性疗法。在过去的十年中，我们高技能，多学科团队已经开发了国际研究合作，着重于研究和定义新的神经功能优化治疗方法。