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一种自我监督的学习方法
Montréal, QC, Canada 2 Mila – Quebec AI Institute, Montréal, QC, Canada * Corresponding author: guillaume.dumas@ppsp.team Abstract: This study introduces a self-supervised learning (SSL) approach to hyperscanning electroencephalography (EEG) data, targeting the identification of autism spectrum condition (ASC) during social interactions.Hyperscanning可以同时记录相互作用的个体的神经活动，为研究ASC中的大脑对脑之间的同步提供了新的途径。利用一个大规模的单脑力EEG数据集进行SSL预处理，我们开发了一个多脑分类模型，并通过涉及ASC和神经型参与者的二元相互作用的超扫描数据进行了微调。与使用光谱EEG生物标志物相比，SSL模型表现出优异的性能（精度为78.13％）。这些结果强调了SSL在应对有限标记数据的挑战，增强基于EEG的ASC诊断工具以及推进社会神经科学研究的挑战方面的功效。关键字：自闭症，超级扫描，脑电图，自我监督学习，脑之间同步，精神病学
自我更新信号通路和分化...
摘要。多形性胶质母细胞瘤 (GBM) 是一种原发性脑肿瘤，死亡率高，从初次诊断开始的中位生存期约为 14 个月。尽管目前可用的治疗方法取得了进展，但 GBM 的治疗仍然是姑息性的。GBM 包含 GBM 干细胞 (GSC) 亚群，它们具有许多神经干/祖细胞特征，例如干细胞标志物的表达、自我更新和多谱系分化能力，从而导致这些肿瘤的异质性和复杂性。GSC 可能与肿瘤发生有关，它们被认为是肿瘤形成的驱动力，因为它们具有肿瘤增殖潜力并对放射疗法和化学疗法表现出优先抵抗力。靶向癌症干细胞中的自我更新信号通路可以有效减少肿瘤复发并显着改善预后。本综述的目的是总结目前对 GSC 自我更新信号通路的认识，并讨论未来设计分化疗法的潜在靶向策略。
我的整体自我：我的良好工作计划
我们认为健康行动计划不应只在某人身体不适或曾经身体不适时使用。任何人都可以从中受益。我的整个自我：我的健康工作计划可以成为入职和持续管理流程的重要组成部分。它可以帮助我们了解自己的工作偏好，识别压力触发因素和反应。如果使用得当，这些计划可以促进关于健康和绩效以及个人和组织蓬勃发展所需的开放对话。
自我装饰 - via-surface Inipiated-enzymatic- ...
图3（a）：荧光Cy5与N3功能化PPEGMA的共轭方案。（b）Cy5偶联细胞的CLSM显微照片。（c）：酶结合的方案（例如β-gal）到PEGMA和随后的聚合。请注意，某些酶可能会偶联到一个以上的PPEGMA链中，从而有效地交联了聚合物。（d）：β-GAL结合酵母的活动％（吸光度405 nm / OD 600）。（e）：β-gal结合的酵母（YPL）孵育的β-gal偶联酵母。（f）：与OG 25 mm一起孵育的β-gal偶联酵母的％OD 600。显示为SD的错误条，n = 3重复。**：p <0.01，***：p <0.001。比例尺：5 µm（PEGMA-N 3），10 µm（其他显微照片）。
NISP自我检查IS130V5
17 de Mai。 de 2024 - 供应链威胁从以下媒介出发：对抗所有权。 供应商可以由... 拥有，控制或影响17 de Mai。de 2024 - 供应链威胁从以下媒介出发：对抗所有权。供应商可以由...
广告对妇女自我的影响
这篇系统评价探讨了广告对女性自我感知的多方面心理影响，研究了传统的广告，人性化和数字化转型的新兴影响。通过综合95项同行评审研究的证据，这项综述研究了媒体描绘妇女与关键心理结果的关系，包括身体形象，自尊，自我观察和性别角色态度。我们的分析表明，传统的广告通常具有理想化和刻板印象的女性气质，它继续与负面的心理成果（例如增加身体不满和自我观察化）相关。这些效果在数字环境中似乎正在加剧，在数字环境中，暴露更加频繁和普遍。femvertising - 旨在挑战性别刻板印象并赋予妇女权力的广告 - 展示有望促进积极的心理成果，但其有效性取决于感知的真实性和个人观众特征。广告的数字化转型为女性如何遇到和处理广告信息创造了新的动态，并通过社交媒体平台实现了新形式的女权传递形式和肤浅拨款的新风险。我们的发现表明，了解广告的影响需要考虑平台特定功能，用户特征和内容类型。评论强调了对妇女真正代表和授权优先级的广告实践的必要性，同时还解决了数字平台提出的独特挑战和机遇。这项工作有助于对广告对妇女自我感知的影响的更深入的心理理解，并呼吁采用更新的理论框架和实用方法，这些方法可以解决传统和新兴的广告曝光形式。
通过自我监督的对比预训练
摘要 - 机器人技术的快速发展的领域需要可以促进多种方式融合的方法。具体来说，在与有形对象进行交互时，有效地结合了视觉和触觉感觉数据是理解和导航物理世界的复杂动态的关键，从而使对不断变化的环境的响应更加细微和适应性。尽管如此，在合并这两种感官方式上的许多早期工作都依赖于使用人类标记的数据集的监督方法。本文介绍了MVITAC，这是一种新型方法，它利用对比度学习，以一种自我监督的方式整合视觉和触摸感。通过同时利用两种输入，MVITAC利用内部和模式间损失来学习表示表示，从而增强了材料的属性分类和更熟练的掌握预测。通过一系列实验，我们展示了我们方法的有效性及其优于现有的最先进的自我监督和监督技术。在评估我们的方法论时，我们专注于两个不同的任务：物质分类和掌握成功预测。我们的结果表明，MVITAC促进了改进的模态编码器的发展，从而产生了更强大的表示形式，如线性探测评估所证明的。https://sites.google.com/ view/mvitac/home
大学校园|自我指导之旅
在校园中心的正门开始游览。环顾四周。您会直接找到前方的主要接待处，并在您的右边找到学生服务中心，该中心为从职业和财务到学习技能和福祉的所有方面提供建议和支持。随时可以输入并拿起传单。如果您在主要接待处左转并从台阶上转身，您将看到法院法律专业的法院练习他们的法律辩论技能。继续经过模拟法院，您将进入中庭。请注意我们学生可用的学习范围和社交空间。谢菲尔德·哈拉姆（Sheffield Hallam）学生联盟办公室也位于这里（主要的学生联合大楼旁边是城市校园）。作为我们的一名学生，您会自动成为会员，并且可以访问活动，服务以及其他必须提供的一切。您可以从80多个社会中进行选择，这些社会从电影到烘焙都有广泛的兴趣。如果找不到想要的那个，我们将帮助您启动自己的启动。您还可以通过投票，与您的工会代表进行投票，甚至站着成为代表自己，从而帮助塑造工会的方向。您可以在包括学术事务，学生媒体和社会在内的一系列问题上代表同学。加上工会在两个校园都有自己的免费，机密和独立的学生咨询中心。
自我监督的气候降级
气候变化是我们星球今天面临的最关键的挑战之一。上升的全球温度已经在影响地球的天气和气候模式，而不可预测和极端事件的频率增加。气候变化研究的未来预测基于地球系统模型（ESMS）等计算机模型。气候模拟通常由于所需的高计算资源而在更粗的网格上运行，然后经历较轻的缩减过程以获取更细网格的数据。这项工作提出了一个自制的深度学习模型，该模型不需要高度分解地面真相数据才能进行缩小。这是通过利用显着的分布表和在运行时为单个数据点的天气变量之间的隐藏依赖性实现的。我们提出了三个气候特异性的组件，它们很好地代表了潜在的天气变量的模式，并学习了复杂的可变化依据。对2倍，3倍和4倍缩放系数进行了广泛的评估表明，我们的模型比现有基线获得8％至47％的性能增长，同时大大降低了整体运行时。证明的性能，不依赖高分辨率地面真相数据使我们的方法成为未来气候研究的宝贵工具。