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从大内核卷积的角度来解释和提高注意力
摘要 - 注意机制通过有效捕获全球环境具有显着高级的视觉模型。但是，它们对大规模数据集和实质性计算资源的依赖构成了数据筛查和资源约束方案的挑战。此外，传统的自我发作的机械主义缺乏固有的空间归纳偏见，这使它们成为对涉及较小数据集至关重要的任务至关重要的局部特征进行建模的。在这项工作中，我们引入了大型内核卷积（LKCA），这是一种新型的表述，将注意力重新诠释为单一的大内核卷积。这种设计统一了卷积体系结构的优势 - 本地性和跨性别不变性，具有自我注意力的全球背景建模能力。通过将这些属性嵌入计算高效的框架中，LKCA解决了传统注意机制的关键局限性。所提出的LKCA在各种视觉任务中实现竞争性能，尤其是在数据约束的设置中。对CIFAR-10，CIFAR-100，SVHN和TININE-IMAGENET的实验结果证明了其在图像分类中出色的能力，在紧凑型模型设置中表现出色，表现优于常规的强度机制和视觉变压器。这些发现突出了LKCA在桥接本地和全球功能建模中的有效性，为具有有限的数据和资源的现实世界应用提供了实用且强大的解决方案。
鸟类眼睛视图语义分割
对环绕声的语义的空间理解是自动驾驶汽车需要安全驾驶决策所需的关键能力。最近，纯粹基于视觉的解决方案已增强了研究的兴趣。在特定的方法中，从多个摄像机中提取鸟类视图（BEV）的方法表现出了很好的空间理解性能。本文介绍了学习的位置编码的依赖性，以将基于变压器的甲基化的图像和BEV特征映射元素关联。我们提出利用外两极的几何约束，以模拟相机注意场与BEV之间的关系。它们被纳入注意机制中，作为一种新的归因术语，是学习位置编码的替代方案。实验表明，与隐式学习摄像机配置相比，我们的方法的大鹰队以2％MIOU的方式优于2％MIOU的BEV方法，并且具有出色的概括能力。
定量脑电图作为注意力缺陷多动障碍、认知障碍或自闭症谱系障碍的诊断辅助手段
III. 基于定量脑电图的评估被视为自闭症谱系障碍的诊断辅助手段，目前仍在研究中。 注：请参阅附录 A，查看与前一版本相比的政策声明变更（如有）。 政策指南 编码 有关详细信息，请参阅代码表。此项测试可能会使用现有的脑电图 CPT 代码进行报告。临床医生将报告适当的脑电图代码（例如 95812-95813），并报告脑电图数字分析代码（95957）以进行分析。 描述 患有注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 的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 (EEG) 进行测量。一种市售系统，即基于神经精神 EEG 的 ADHD 评估辅助手段，可测量脑电图的静息 θ/β 比率。这项技术正在接受评估，以协助诊断临床怀疑患有 ADHD 的青少年和儿童的 ADHD。定量脑电图也正在接受评估，以协助诊断其他疾病，例如患有认知障碍（例如痴呆症）和自闭症谱系障碍的个体。本证据审查不涉及定量脑电图在癫痫或紧急术中环境中的使用。相关政策
成人注意力缺陷多动障碍药物
兴奋剂，也称为精神兴奋剂，被认为是 ADHD 的主要药物疗法。8,9 它们刺激大脑中的特定细胞产生更多的神经递质，如多巴胺和去甲肾上腺素。8 用于治疗成人 ADHD 的两种常见兴奋剂是苯丙胺和哌甲酯及其衍生物。8,9 它们可以是短效的，也可以是长效的。8 这些药物起效迅速，大约 30 到 45 分钟即可见效。短效兴奋剂的效果持续 3 到 6 小时，长效兴奋剂的效果持续 8 到 16 小时。8 兴奋剂治疗 ADHD 最常见的副作用是心率加快、血压升高、食欲不振和睡眠困难等。8,9 兴奋剂有依赖性、滥用和转移的可能性。8
可容纳：De-Novo Aptamer生成和SELEX优化的深度学习平台
蛋白核酸（NA）相互作用是控制基因调节的关键。在理解这些相互作用的目标上是一个强大的动力，其目的是设计这些相互作用以解决生物学问题。量化蛋白质核酸的当前方法主要是实验性的，需要大量时间和金钱。为了减轻这种情况，最近已应用深度学习方法来预测蛋白质-DNA接触。尽管很有希望，但这些方法在计算上是昂贵的，并且在准确性上面临挑战。为了应对这些挑战，我们构成了SEQ2-Contact，这是一种预测单核苷酸（DNA）和单个氨基酸（蛋白质）水平的蛋白质NA结合的新方法。seq2Contact建立在蛋白质和DNA粉底模型上，以获得核苷酸和氨基酸特异性嵌入，然后引入一个交叉意见模块以获得结合接触图。我们采用一种基于序列相似的聚类方法来拆分火车测试数据，并从经验上说明Seq2-Contact可以实现状态的性能，以使现有基本线对蛋白质-DNA结合预测的预测近20％（F1得分）。我们的方法在计算上更有效，记忆成本少80％，推理时间少90％以上。代码可在https://github.com/dhruvarajwade/seq2contact上找到。
解码ADHD中的人工智能（注意缺陷多动障碍）
注意力缺陷多动障碍（ADHD）是一种影响儿童和成人的常见神经发育障碍，其特征在于注意力不集中，多动症和冲动性症状。在全球范围内，多动症影响约5-7％的儿童和青少年以及2.5％的成年人。这种情况会显着影响日常运作，社会关系或互动以及学术或专业表现。ADHD在不同年龄段的人群中的表现不同，在儿童中，课堂上断和社交互动的困难，而成年人可能会在时间管理，组织和维持人际交往的情况下挣扎。该疾病分为三种主要类型：主要是注意力不集中，大多是活跃的冲动和组合表现，它们由主要的症状模式定义。诊断涉及持续的症状评估，以及针对个人需求量身定制的药物，行为疗法和管理策略，包括治疗方案。人工智能（AI）在医疗保健中的日益增长的使用已大大改善了ADHD诊断和治疗，提供了更高的精度，效率和个性化。AI算法通过分析大型数据集并识别医学图像中的复杂模式，从而提高诊断精度，从而可以尽早检测ADHD和相关条件。此外，AI驱动的治疗计划基于单个患者数据来个性化治疗技术，改善结果并减少不良副作用。AI的好处包括提高诊断准确性，通过自动化提高效率，个性化医学的开发以及降低医疗保健费用。本评论探讨了AI在ADHD诊断和治疗中的作用，重点是其在改善患者护理和推进精确医学方面的变革潜力。了解医疗保健中的AI应用可能会导致更有效的多动症治疗管理和改善患者生活质量。
fotios pasiouras
5 Silvergate宣布打算关闭操作，并于3月8日自愿清算。SVB和SBNY分别于3月10日和3月12日进入接管。6参见https://www.moodys.com/reports/ratings-assessments-reports。7 Silvergate，SVB和SBNY在失败或清算之前被降级。8穆迪在3月13日星期一关闭市场后发布了降级手表公告。由于我们使用日常公平数据，因此3月14日将其视为公告9的日期，例如，在将Comerica放置在降级上时，穆迪指出：“今天的评级行动反对Comerica的高度依赖更敏感的无保险的存款资金，其可用的损失是其可用的 - 售票（AFS）证券portfolio的高度未实现的损失。。。此外，如果要面对高于期待的押金流出，银行可能需要出售资产，从而使未实现的损失结晶
将安非他酮用于儿童和青少年的注意力缺陷/多动症和抑郁症
临床试验表明，安非他酮在治疗儿童和青少年的ADHD症状方面具有良好的耐受性。大多数头对头研究表明，安非他酮的效果大小似乎与兴奋剂相当[3,11]。一项双盲安慰剂对照研究报告说，与甲基苯甲酯相比，在ADHD症状的教师和父母评分中，安非他酯的效应尺寸较小，尽管记忆和性能测试结果相似[12]。在一项涉及ADHD和合并症的主要抑郁症（MDD）或持续性抑郁症（PDD）的单盲安慰剂试验中，Bupropion的抑郁症和ADHD的全球应答率为抑郁症，为63％。大约有58％的患者对这两种疾病有反应，4.2％是ADHD反应者，而29.2％的患者仅是抑郁症的反应者，在这两种情况下，只有8％是无反应者[5]。对小儿人群的其他回顾性研究报告了抑郁症和多动症症状的显着提高率[7]。
睡眠不足后注意力不集中代表脑脊液流动的时刻
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