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选择治疗注意力缺陷多动障碍的药物（...
适用于路易斯安那州蓝十字蓝盾及其子公司 HMO Louisiana, Inc.（统称为“公司”）管理或承保的所有产品，除非适用合同另有规定。医疗技术在不断发展，我们保留定期审查和更新医疗政策的权利。服务何时可能符合承保条件仅在以下情况下才可提供符合条件的医疗治疗或程序、药物、设备或生物制品的承保：• 会员的合同/证书中提供福利，并且 • 满足医疗必要性标准和指南。根据对现有数据的审查，公司可能会考虑选择治疗注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 的药物，包括但不限于 Cotempla XR-ODT™‡
网格注意力：提高大型视力模型的计算效率，而无需微调
Gridattn集成了提出的网格聚类模块，网格分配策略以及将网格恢复模块与常见的MHA相结合，以提高大型视力模型的计算效率并保持其性能，而无需重新训练或对其参数进行微调。我们对最近的高分辨率任务进行了广泛的实验，包括零摄像实例分割（SAM，Expedit-SAM），文本到图像生成（稳定扩散v2.1）和语义segmentation（segformer b0-b5）。实验表明：通过任何训练或微调，Gridattn将GFLOPS降低[4.6％，16.1％]和GPU推断潜伏期的范围[8.2％，21.4％]，同时达到等效性能（绩效偏见比率低于1％）。此外，提出的实验表明，Gridattn也可以从头开始训练，也可以通过微调的微调成本进行微调，从而大大提高了性能效率 - 折衷方案。作为建议，我们鼓励社区直接部署训练有素的变压器，对预先训练的训练训练，或从头开始训练新的变压器时，将社区合并。源代码将在https://github.com/pengyulpy/gridattn中发布。
有效的视力变压器，有部分注意力
摘要。作为视觉变压器（VIT）的核心，自我注意力在建模长期空间相互作用方面具有很高的多功能性，因为每个查询都聚集在所有空间位置。尽管VIT在视觉任务中实现了有希望的表现，但自我注意力的复杂性与令牌长度相关。将VIT模型适应需要高输入分辨率的下游任务时，这会导致挑战性问题。前瞻性艺术试图通过引入稀疏的注意力（例如空间减少关注和窗户注意力）来解决这个问题。这些方法的一个常见点是，在计算注意力重量的情况下，所有图像/窗口令牌都连接在一起。在本文中，我们发现注意力重量与造成的计算冗余之间存在很高的相似性。为了解决这个问题，本文引入了新的关注，称为部分注意力，该问题通过减少注意图中的冗余信息来更有效地学习空间相互作用。我们注意力中的每个查询只与一小部分相关令牌相互作用。基于部分关注，我们提出了一个高效而通用的视觉变压器，名为Partialformer，该变压器在视觉任务之间的准确性和计算成本之间达到了良好的权衡。例如，在Imagenet-1K上，PartialFormer-B3超过1.7％的TOP-1准确性，同时节省25％的GFLOPS，而焦点T则超过0.8％，同时节省了30％的GFLOPS。
将卷积神经网络与注意力机制相结合，实现基于磁共振成像的脑肿瘤分类
1 哈尔滨工业大学电子信息工程学院，哈尔滨 150001，中国；zahid.rasheed@hit.edu.cn（ZR）；yk_ma@hit.edu.cn（Y.-KM）2 嘉泉大学计算机工程系，韩国城满区 13120 3 天际线大学学院计算机学院，沙迦大学城，沙迦 1797，阿拉伯联合酋长国；mahmoudalkhasawneh@outlook.com 4 应用科学私立大学应用科学研究中心，安曼 11931，约旦 5 贾达拉大学研究中心，贾达拉大学，伊尔比德 21110，约旦 6 卡西姆大学公共卫生与健康信息学学院健康信息学系，卡西姆 51452，沙特阿拉伯； ssmtiery@qu.edu.sa 7 沙特阿拉伯阿卜哈 61421 哈立德国王大学应用医学科学学院基础医学科学系；mabohashrh@gmail.com * 通信地址：inam.fragrance@gmail.com
神经操作员的连续关注-Cirm
注意机制及其在变压器体系结构中的使用已广泛成功地建模数据中的非局部相关性。最新的对操作员学习的关注的兴趣激发了功能空间设置中方法的表述。在这次演讲中，我们概述了基于[1]的注意机制的构建。我们展示了如何利用这种形式来设计变压器神经运算符，神经网络体系结构在函数的无限维空间之间映射并得出相关的通用近似定理。通过从计算机视觉到连续体的“修补”策略概括，我们设计了有效的跨神经操作员，我们证明，对于涉及Darcy Flow和Navier-Stokes方程的操作员学习任务的成本和准确性具有竞争力。
脑健身房的原始研究文章对青少年注意力和焦虑的效果 - 一项实验研究Lubna Khan * 1，Rutika Shivd
意识到感知或思想，事物或一个人的注意[4]。学生注意力障碍的可能因素缺乏压力管理，缺乏关注，身体问题，生活方式，外部因素，例如环境噪音等。[5]缺乏睡眠也会损害包括注意力（6]的学术成功的功能，其功能的重要因素。焦虑是一种令人恐惧和不安的感觉，其特征是由于忧虑，张力，颤抖，躁动，不安，难以集中以及增加呼吸和心律。最常见的焦虑原因是父母，同伴压力，创伤，药物滥用和社交媒体的高期望[7]。当人们试图达到受他人的遗嘱判断，失败，自我怀疑或对失败的期望影响的目标时，我们还会看到焦虑[8]。大脑健身运动是保罗和盖尔·丹尼森（Paul and Gail Dennison）在1970年代由26种活动组成的干预措施。它通过特定的运动，过程和程序集，改善了协调，重点，学术，集中，记忆，写作和阅读等领域[9]。当我们面对挑战时，可以使用这些活动，并且所有学习障碍都可以发布。根据大脑体育馆的文献，大脑活动沿三个维度定义：1。横向尺寸（刺激）2。聚焦维度（版本）3。这些活动建立了身体与大脑之间的神经路径和联系，促进电磁的流动中心维度（放松）[10]用于刺激这些维度的26个活动被描述为横向性维度的中线运动，有助于整合大脑和身体的左侧和右侧，以延长尺寸的活动，将注意力集中在范围内，有助于他们加强在脑中，以使其在大脑和大脑的能力之间进行锻炼，并在大脑的背景下进行连接，并在diiN上进行连接。放松系统并帮助人们处理信息。
早期乳腺癌 - 您的注意力
保持笔记本方便。您可能想在访问之间想到问题时写下问题。您从医生那里收到的一些信息可能很难掌握。考虑将值得信赖的家人或朋友带到您的约会。他们可以支持您并帮助记笔记。
基于RFACONV和TRIPLET的注意自主驾驶图像检测的优化
Yolov8由于其高速目标检测，精确的识别和定位以及多个平台的多功能兼容性，在自主驾驶领域中起着至关重要的作用。通过实时处理视频流或图像，yolov8迅速准确地确定了诸如车辆和行人在公路上的障碍，为自主驾驶系统提供了必要的视觉数据。此外，Yolov8支持各种任务，包括实例细分，图像分类和态度估计，从而为自主驾驶提供了全面的视觉感知，最终提高了驾驶安全性和效率。认识到对象检测在自主驾驶场景中的重要性以及现有方法所面临的挑战，本文提出了一种整体方法来增强Yolov8模型。该研究引入了两个关键修改：C2F_RFACONV模块和三重态注意机制。首先，在方法论部分中详细阐述了所提出的修改。C2F_RFACONV模块替换了原始模块以提高特征提取效率，而三重态注意机制则增强了功能焦点。随后，实验过程描述了培训和评估过程，涵盖了培训原始的Yolov8，整合了修改的模块以及使用指标和PR曲线评估性能改进。结果证明了修饰的功效，改进的Yolov8模型表现出显着的性能提高，包括增加的MAP值和PR曲线的改善。最后，“分析”部分阐明了结果并将其归因于引入的模块。C2F_RFACONV提高了特征提取效率，而三重态注意力提高了功能焦点，以增强目标检测。C2F_RFACONV提高了特征提取效率，而三重态注意力提高了功能焦点，以增强目标检测。
定量脑电图作为注意力缺陷多动障碍的诊断辅助手段
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 患者的脑电波模式可能会发生改变，这可以通过定量脑电图测量。一种市售系统，即基于神经精神脑电图的 ADHD 评估辅助系统，可测量脑电图的静息 θ/β 比率。该技术正在接受评估，以协助诊断临床怀疑患有 ADHD 的青少年和儿童的 ADHD。背景注意力缺陷多动障碍是儿童、青少年和成人中常见的一种疾病，其特征是普遍的注意力不集中和/或多动冲动症状，导致工作、学校或家庭环境中至少 2 个领域的损伤。兴奋剂药物可减轻与 ADHD 相关的症状，但人们担心可能会过度诊断和过度开药。目前，ADHD 的临床诊断是通过访谈和标准问卷评估行为症状和损伤。由于核心症状不具特异性，因此诊断可能具有挑战性。它们可能存在于其他精神疾病中（例如学习障碍、品行障碍或情感障碍），或由环境影响（例如缺乏纪律）导致。此外，ADHD 是一种具有多种亚型的异质性疾病，并且经常与其他精神疾病共存。过去几十年来，已经有大量研究探讨 ADHD 患者的 EEG 衍生脑电波模式是否与非 ADHD 患者不同。EEG 模式通常分为 4 个频率范围，delta（<4 Hz）、theta（4-7 Hz）、alpha（8-12 Hz）和 beta（13-25 Hz）。关于 ADHD 脑电波模式的研究最大的焦点是 ADHD 患者的 theta 波活动是否增加以及 theta/beta 比率是否增加。基于神经精神脑电图的 ADHD 评估辅助 (NEBA®) 系统是一种特定的 QEEG 系统，它使用位于中央中线位置（在国际 10-20 EEG 系统中称为位置 CZ）的电极测量 EEG 的静息 θ/β 比率。QEEG 使用计算机分析，将时间域数学变换到频域（快速傅立叶变换），以确定每个频率的总功率。然后可以根据 4 个频率范围的总功率计算波形的相对功率。NEBA 系统使用专有截止值根据静息 θ/β 比率生成 ADHD 可能性的估计值。建议使用 NEBA 系统来确认临床诊断或支持对患有 ADHD 的儿童和青少年进行进一步检测。该系统不用于评估临床医生对 ADHD 的诊断为阴性的患者，并且系统在这种情况下不会生成解释性报告。也有人提出，临床医生的诊断印象加上 NEBA 系统生成的结果可能会降低过度诊断的可能性
通过文本差异实现注意力转换：碎片化阅读行为的认知研究
人们倾向于通过碎片化阅读获取信息。但这种行为本身可能导致注意力分散，影响认知能力。要解决这一问题，有必要了解碎片化阅读行为如何影响阅读者的注意切换。本研究首先收集了包含6个主题词、60个句子的网络新闻作为实验材料，定义文本相异度，用于测量基于文本内容差异的注意切换程度，并进行基于P200的脑电图实验。结果发现，即使阅读了整体内容相同的碎片化文本内容，文本相异度较低的文本内容，人们在后续的认知任务中工作记忆容量更大、工作记忆负荷更低，对认知能力的负面影响更小。此外，文本内容的概念或工作记忆表征差异引起的注意切换可能是影响碎片化阅读行为中认知能力的关键因素。研究结果揭示了认知能力与碎片化阅读、注意转换之间的关系，为文本相异性研究方法开辟了新的视角。本研究为如何降低新媒体平台上碎片化阅读对认知能力的负面影响提供了一些参考。