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探索阿尔茨海默病
痴呆症是一项日益严重的全球健康挑战，其中阿尔茨海默病 (AD) 是首当其冲的疾病。大量证据表明，AD 相关的病理蛋白在特定大脑区域积累，随后沿着大脑网络扩散到更广泛的区域，导致单个大脑区域及其互连中断。虽然对神经退行性疾病与大脑网络之间的联系还缺乏全面的了解，但不可否认的是，大脑网络在 AD 的发展和进展中起着关键作用。为了彻底阐明构成人类大脑的复杂元素和连接网络，引入了大脑连接组的概念。基于连接组的研究在揭示疾病发展机制方面具有巨大潜力，已成为众多研究人员关注的热门话题。在本文中，我们旨在系统地总结 AD 背景下的脑网络研究，批判性地分析现有方法的优势和劣势，并提供新的观点和见解，以期为未来的研究提供启发。
外国直接投资对印度银行业的影响
摘要在印度，银行业的主导地位令人难以置信。由于全球化，印度银行基于其替代商品和强大的财务地位竞争。自1991年以来印度采用经济改革以来，印度银行业体系已取得了长足的发展。外国直接投资是作为技术转移的一种工具，作为通过建立重要的全球连接网络以及非DEBT流入来源来实现竞争效率的一种方式。FDI为改善印度银行业的效率，新型金融产品的发展以及银行资本化的改善而做出了重大贡献，通过使它们在不断变化的市场状况方面更加灵活。关键字：外国直接投资（FDI），经济增长，印度储备银行（RBI），私营部门，公共部门，非绩效资产（NPAS）（NPAS），破产，破产，PJ Nayak委员会，杠杆化，自由化，自由化，经济合作与发展组织（OECD），资本化目标（OECD），资本化目的是该论文的目的，如下：<
质量死亡率事件发生后，在Pinna nobilis中Toll样受体库的表征表明自适应intodression
fi g u r e 3 TLR-7编码DNA序列单倍型的中间连接网络以及在侵入性个体中Microsatellites和TLR基因座的P. rudis等位基因的组成。上面：考虑了八十六个序列：敏感，抗性和未定义的诺比利杆菌表型的38、30和8单倍型，以及rudis或杂交的10个单倍型，自然抗性表型。连接线上的破折号提到了单倍型之间的突变数。饼图的大小反映了观察到的单倍型的个体的数量。下面：分别考虑了微卫星和TLR基因座的十二个基因座和14个基因座。左：个人内部的P. rudis等位基因的比例。右：TLR基因座的P. Rudis等位基因的组成。ptl，蛋白质收费，（a）重叠群38,093，（b）重叠群84,580，（c）重叠群39,158。
基于脑电图的脑异常功能连接分析：一项系统综述研究
人们已经使用了多种成像方式和信号记录技术来研究大脑活动。脑电图等医疗设备技术的重大进步为高时间分辨率记录神经信息提供了条件。这些记录可用于计算不同大脑区域之间的连接。已证明大脑异常会影响不同大脑区域的大脑活动，并因此改变它们之间的连接模式。本文研究脑电图 (EEG) 功能连接方法，并探讨大脑异常对大脑功能连接的影响。本研究探讨了中风、抑郁症、情绪障碍、癫痫、注意力缺陷多动障碍 (ADHD)、自闭症和阿尔茨海默病等不同大脑异常对 EEG 记录功能连接的影响。我们讨论了不同大脑异常的基于 EEG 的指标和网络属性，以比较每种异常影响的连接。此外，还回顾了治疗和药物摄入对每种异常的 EEG 功能连接网络的影响。
C645 系列
首次打开设备时，会出现欢迎向导，引导您完成初始设置过程。按照屏幕上的说明完成初始设置过程，例如选择语言、配对遥控器、连接网络等。在每个步骤中，您可以选择步骤或跳过该步骤。如果跳过某个步骤，您可以稍后从设置菜单执行设置。注意： - 建议在初始设置过程中选择设置 Google TV 并完成其设置，以享受更多功能。如果您已经完成电视的基本设置，您可以通过按遥控器上的 ，选择 （设置）> 设置 Google TV ，然后按 OK 确认来重新访问 Google TV。 - 配对遥控器时，请将遥控器和电视保持在 1 米以内，并按照屏幕上的指南进行配对。完成遥控器配对后，您可以使用 Google Assistant 按钮。如果您跳过遥控器配对，则在您第一次使用 Google Assistant 按钮时，系统将提示您再次将遥控器与电视配对。
训练深度量子神经网络：补充信息
众所周知（参见 [1]），由经典感知器组成的神经网络可以表示任何函数。因此，希望量子神经网络也具有相同的特性。为了证明普适性，我们构建了一个能够进行通用量子计算的特定网络。即使每个神经元只对应一个量子比特，QNN 也是通用的。但是，如果每个神经元有更多量子比特，则构造会简化，并且我们针对单轨和双轨量子比特神经元以及最一般的神经元分别提供了证明。对于感知器节点为单个量子比特的情况，我们表明由 4 个神经元（两个输入和两个输出）组成的全连接网络可以学习任何两量子比特幺正 V 。一种可能的解决方案是：对应于第一个输出神经元的单元是输入量子位的希尔伯特空间上的 V，然后是第一个输入和输出量子位的希尔伯特空间上的 SWAP，对应于第二个输出神经元的单元是第二个输入和输出量子位的希尔伯特空间上的 SWAP（参见补充图 1）。
张量高斯图模型的迁移学习
张量高斯图模型 (GGM) 可以解释张量数据中的条件独立结构，在许多领域都有重要应用。然而，由于获取成本高，单个研究中可用的张量数据往往有限。虽然相关研究可以提供额外的数据，但如何汇集这些异构数据仍是一个悬而未决的问题。在本文中，我们提出了一个张量 GGM 的迁移学习框架，该框架充分利用了信息辅助域，即使存在非信息辅助域，也能从精心设计的数据自适应权重中受益。我们的理论分析表明，通过利用辅助域的信息，在非常宽松的条件下，目标域上的估计误差和变量选择一致性得到了显着改善。在合成张量图和大脑功能连接网络数据上进行了广泛的数值实验，证明了所提出方法的令人满意的性能。关键词：大脑功能连接、高斯图模型、精度矩阵、张量数据、迁移学习。
经颅磁刺激在脊髓损伤康复中应用的研究进展：叙述性综述
创伤性或非创伤性脊髓损伤（SCI）可导致严重残疾和并发症。SCI发病率高，康复周期长，增加了患者和医疗保健系统的经济负担。然而，目前尚无实用的SCI治疗方法。最近，经颅磁刺激（TMS）是一种非侵入性脑刺激技术，已被证明可通过调节刺激部位及其功能连接网络的神经元活动来诱发大脑特定区域的可塑性变化。TMS是SCI及其并发症康复的一种新的潜在方法。此外，TMS可以检测中枢神经系统神经回路的活动，补充SCI严重程度的生理评估。本综述介绍了SCI的病理生理学以及TMS的基本原理和分类。我们主要关注TMS在SCI的生理评估以及运动功能障碍、神经性疼痛、痉挛、神经源性膀胱、呼吸功能障碍和其他并发症的治疗方面的最新研究进展。本综述为脊髓损伤的评估和治疗提供了新的思路和未来的方向。
使用 H-DenseAttentionUNet 检测脑肿瘤...
摘要：准确高效地识别脑肿瘤对于疾病诊断和以患者为中心的药物开发至关重要。在本研究中，我们提出了一种利用 H-DenseAttentionUNet 架构进行脑肿瘤检测的新方法，该架构是一种混合模型，结合了 U-Net、密集连接网络和注意力机制的元素。设计的模型专门用于检查磁共振成像 (MRI) 数据，利用这种成像方式提供的卓越软组织对比度和复杂的解剖细节。H-DenseAttentionUNet 架构的特点是能够通过密集连接的块捕获复杂的细节，而注意力机制则增强了网络对 MRI 图像中显着特征的关注。该模型旨在提供脑肿瘤的精确分割和定位，促进对肿瘤边界和特征的全面了解。根据初步研究结果，H-DenseAttentionUNet 在从 MRI 扫描中准确识别脑癌方面表现出很高的准确性。所提出的方法有望提高脑肿瘤检测的效率和精确度，为临床医生提供宝贵的见解，以便在患者护理中及时做出明智的决策。
基于多图融合的脑功能连接分析
本文提出了一种功能连接网络 (FCN) 分析框架，用于对静息态功能磁共振成像 (rs-fMRI) 数据进行脑部疾病诊断，旨在减少噪声、受试者间差异和受试者间异质性的影响。为此，我们提出的框架研究了一种多图融合方法来探索两个 FCN，即全连接 FCN 和 1 最近邻 (1NN) FCN 之间的共同信息和互补信息，而之前的方法仅侧重于从单个 FCN 进行 FCN 分析。具体而言，我们的框架首先进行图融合以生成具有高判别能力的 rs-fMRI 数据表示，然后使用 L1SVM 联合进行脑部区域选择和疾病诊断。我们进一步评估了所提框架在各种神经疾病数据集上的有效性，例如额颞叶痴呆症 (FTD)、强迫症 (OCD) 和阿尔茨海默病 (AD)。实验结果表明，与最先进的 FCN 分析方法相比，所提框架通过为分类任务选择合理的大脑区域实现了最佳诊断性能。