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基于胎儿MRI的大脑图集分析检测到产前酒精暴露的子宫效应
产前酒精暴露（PAE）可以改变人类胎儿脑发育的正常轨迹，并可能导致胎儿酒精谱系障碍形式的神经发育变化。目前，与酒精相关的中枢神经系统变化的早期产前模式尚不清楚，尚不清楚少量的PAE是否会导致早期可检测到的脑异常。这项超分辨率的胎儿磁共振成像（MRI）研究旨在确定PAE对人脑结构的区域影响。胎儿使用基于1.5 t和3 t胎儿脑MRI检查的基于ATLAS的半自动组织分割进行了前瞻性评估。在预期母亲完成了PAE的匿名婴儿车和TACE问卷之后，发现并分析了没有宏观脑脑异常的胎儿。进行了区域脑体积的线性混合效应模型，并使用Benjamini – Hochberg程序校正了多个比较。总共招募了500名孕妇，有51名报告妊娠饮酒。排除了混杂的合并症后，分析了24个胎儿（26个观察结果），并分析了没有PAE的52个年龄匹配的对照。PAE患者的体积明显更大（p≤0.001）和较小的脑室区域（p = 0.001）。即使是次要的（每周1-3种标准饮料）PAE改变了神经发育轨迹。
基于卷积网络的运动想象脑电自制数据集分类算法研究
同时，它将卷积神经网络与传统方法相结合，以基于短时傅立叶变换和连续小波变形的特征提取方法提出特征提取方法。卷积神经网络分类算法使用特征提取算法来提取时间频率特征来制作时间频率图，并使用卷积网络来快速学习分类的功能。测试结果表明，该算法在运动图像脑电图公共数据集中的精度为96％，而自制数据集的精度率约为92％，这证明了算法在运动成像EEG分类中的可行性。
最小化初始实验设计样本集分位数的预算分配策略 Ziwei Lin、Andrea Matta、Shichang Du 这是 Acce
N ：总预算规模 K ：聚类组数 nk ：分配给组 k 的总预算规模，PK k =1 nk = NS ( n 1 , · · · , n K , ξ ) ：最终样本集 α ：S ( n 1 , · · · , n K , ξ ) 中良好解决方案的比例，α = r/NN s ：阶段后的总分配预算规模 sns,k ：阶段 s 后组 k 的总分配预算规模 ˆ µ k , ˆ σ 2 k ：组 k 中 y ( · ) 的样本均值和样本方差 ˆ b ：当前最佳组 ˆ τ ：估计阈值
城市交通大数据数据集分析
摘要 现代车辆越来越能够使用支持 GPS 的车载遥测盒实时报告位置和状态信息，这些遥测盒直接连接到车辆的控制和诊断系统。我们对从英国大型城市地区行驶的车辆获得的此类数据进行探索性分析。主要目标是设计信息丰富的汇总统计数据，以便识别不同“类型”的车辆活动并量化异常行为。我们使用位置、速度、时间和发动机状态（点火开/关）将数据组织成时间持续时间增加的工作单元。我们将层次聚类方法应用于这些工作单元的某些功能，以识别不同类型的车辆路径，并量化现代城市交通状况的周期性每日变化如何影响车队的移动和行为。
城市交通大数据数据集分析
摘要 现代车辆越来越能够使用支持 GPS 的车载遥测盒实时报告位置和状态信息，这些遥测盒直接连接到车辆的控制和诊断系统。我们对从英国大型城市地区行驶的车辆获得的此类数据进行探索性分析。主要目标是设计信息丰富的汇总统计数据，以便识别不同“类型”的车辆活动并量化异常行为。我们使用位置、速度、时间和发动机状态（点火开/关）将数据组织成时间持续时间增加的工作单元。我们将层次聚类方法应用于这些工作单元的某些功能，以识别不同类型的车辆路径，并量化现代城市交通状况的周期性每日变化如何影响车队的移动和行为。