稳定性和外源分子特征的个体变异性。在这里,我们对46名成年人的血浆进行了化学22释放,每个等离子体在两年内在多构想健康中进行了六次采样。发现了新的化学物质,观察到了独特的共曝光模式,据报道,519个自信注释的物质的24个类相关系数(ICC)支持25个研究设计。化学释放体的纵向稳定性(平均ICC 0.30)明显低26个比蛋白质组,代谢组,脂质组或微生物组低26,并且必须比健康研究中其他分子特征频繁测量27。混合效应模型仍然显示出睾丸激素与全氟烷基物质之间的显着关联,以及低稳定性暴露的29个显着时间趋势。复杂的释放式数据30结构被可视化和探索,在Precision Health研究中证明了纵向展示学31的巨大潜力。32
摘要:情绪意识感知是一个正在迅速发展的领域,它可以实现人与机器之间更自然的互动。脑电图 (EEG) 已成为一种测量和跟踪用户情绪状态的便捷方式。EEG 信号的非线性特性会产生高维特征向量,从而导致高计算成本。本文使用深度特征聚类 (DFC) 结合多个神经网络的特征来选择高质量属性,而不是传统的特征选择方法。DFC 方法通过省略不可用的属性来缩短网络的训练时间。首先,将经验模态分解 (EMD) 作为一系列频率应用来分解原始 EEG 信号。在使用解析小波变换 (AWT) 进行特征提取过程之前,将分解后的 EEG 信号的时空分量表示为二维频谱图。使用四个预训练的深度神经网络 (DNN) 来提取深度特征。利用基于差分熵的 EEG 通道选择和 DFC 技术实现降维和特征选择,该技术使用 k 均值聚类计算一系列词汇。然后从一系列视觉词汇项目中确定直方图特征。SEED、DEAP 和 MAHNOB 数据集的分类性能与 DFC 的功能相结合表明,所提出的方法在短处理时间内提高了情绪识别的性能,并且比最新的情绪识别方法更具竞争力。