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通过基于 fNIRS 的大脑功能网络指纹识别个体
基于脑功能网络 (BFN) 的个体识别近年来吸引了大量的研究兴趣，因为它为身份验证提供了一种新颖的生物特征识别，同时也提供了一种在个体层面探索大脑的可行方法。先前的研究表明，可以通过从功能性磁共振成像、脑电图或脑磁图数据估计出的 BFN 指纹来识别个体。功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种新兴的成像技术，通过测量血氧浓度的变化来对大脑活动做出反应；在本文中，我们研究基于 fNIRS 的 BFN 是否可以用作识别个体的“指纹”。具体而言，首先使用 Pearson 相关性根据预处理的 fNIRS 信号计算 BFN，然后使用最近邻方案匹配不同个体之间估计的 BFN。通过在开放的 fNIRS 数据集上进行实验，我们有两个主要发现：（1）在交叉任务（即休息、右撇子、左撇子手指敲击和脚敲击）的情况下，BFN 指纹通常可以很好地进行个人识别，更有趣的是，（2）交叉任务下的准确率远高于交叉视图（即氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白）下的准确率。这些发现表明，基于 fNIRS 的 BFN 指纹是一种潜在的个人识别生物特征。
概念级因果解释方法脑功能网络分类
使用深层模型对辅助诊断和脑部疾病治疗进行分类，对大脑功能网（BFN）进行分类。但是，深层模型的无法解释，严重阻碍了他们在计算机辅助诊断中的应用。此外，当前的解释方法主要集中在自然效果上，该方法不能直接用于解释BFN分类的深层模型。在本文中，我们提出了一种新颖的概念级因果解释方法，用于BFN分类，称为CLCEM。首先，CLCEM采用因果学习方法来提取对BFN的人类有意义的概念。第二，它汇总了相同的概念，以获得每个概念对模型输出的贡献。最后，Clcem添加了每个概念以做出诊断的基础。实验结果表明，我们的CLCEM不仅可以准确地识别与特定脑部疾病有关的大脑区域，而且还可以根据这些大脑区域的概念做出决策，这使得人可以理解决策过程而不会降低绩效。
9C(3 c: - 核管理委员会
NRC 请求 EMEB-B.9 至 EMEB-B-13 要求提供有关声学分析、BFN 蒸汽干燥机负载定义、蒸汽干燥机应力分析、计划中的蒸汽干燥机改造、功率提升期间数据收集和分析计划以及可接受性基础的详细信息。附件中提供的这些问题的答案描述了当前正在进行的工作，以确保蒸汽干燥机在 EPU 条件下的完整性。特别是，对 NRC 问题 EMEB-B.9 的回答总结了正在进行的工作，包括开发 BFN 特定声学电路分析以定义蒸汽干燥机负载定义的工作，以及通过在通用电气比例模型测试设施进行测试来验证该模型。这项工作计划于 2006 年 6 月完成；TVA 将在完成这项工作后提供 EMEB-B.9 至 EMEB-B.13 中要求的详细信息。 TVA 预计将于 2006 年 7 月提交此信息。TVA 将在 2006 年 3 月 31 日之前提交这些工作的现状报告。
2024-01-19_01_Presentation_Simon_0.pdf
BfN 分析了 Gelinsky, Eva (2022) 代表瑞士联邦环境局 (FOEN) 列出的所有 148 个 NGT 植物应用案例研究，这些案例研究涉及植物育种商业化渠道和许可协议。https://www.bafu.admin.ch/dam/bafu/de/dokumente/biotechnologie/externe-studien-berichte/endbericht-semnar-gelinsky.pdf.download.pdf/endbericht-semnar-gelinsky.pdf
呼吁重新评估富马酸（E 297）和琥珀酸（E 363）作为食物添加剂
Country Organisation Austria Environment Agency Austria (Umweltbundesamt) Austria AGES Belgium Flanders Institute for Biotechnology (VIB) Belgium Sciensano Bulgaria Agrobioinstitute Bulgaria National Centre of Public Health and Analysis Bulgaria Risk Assessment Center on Food Chain, Ministry of Agriculture Croatia Croatian Agency for Agriculture and Food Czech Republic Ministry of Environment of the Czech Republic捷克共和国农业部丹麦丹麦技术大学（DTU-食品）爱沙尼亚环境部芬兰社会事务和健康部芬兰芬兰芬兰芬兰芬兰食品安全局Evira法国法国法国食品，环境和职业健康与职业健康与职业健康和德国德国联邦自然保护区（BFN）国际安全和食品部（BFN）食品希腊独立公共税务局； Directorate General of General Chemical State Laboratory Ireland Environmental Protection Agency (EPA) Ireland Food Safety Authority of Ireland (FSAI) Italy Istituto Superiore di Sanità (ISS) Italy INAIL-Settore Ricerca Dipartimento Innovazioni Tecnologiche e Sicurezza degli Impianti, Prodotti ed Insediamenti Antropici Latvia Institute of Food Safety, Animal Health and Environment Bior
年度审查
•安德烈·霍夫曼•阿卡迪亚•澳大利亚海洋保护协会•比利时，环境部•国际鸟类国际•剑桥保护计划（CCI）•引用秘书处•关键生态系统伙伴关系基金•欧洲委员会•欧洲委员会•欧洲委员会：环境局局•德国政府•德国国际委员会•吉兹·埃姆斯·埃姆斯·埃姆斯·塞鲁斯·弗弗（Fairwild of） GmbH • Government of Germany - Federal Agency for Nature Conservation (BfN) • Government of Germany - Federal Ministry for the Environment, Nature Conservation, Nuclear Safety and Consumer Protection (BMU) • The Global Environment Facility (GEF) • Government of the Netherlands - Ministry of Economic Affairs • International Lawyers Project • International Union for Conservation of Nature (IUCN) • Mandai Nature • MyPlanet Rhino Fund, Woolworths
善良的心谢谢我们的捐助者
•安德烈·霍夫曼•阿卡迪亚•澳大利亚海洋保护协会•比利时，环境部•国际鸟类国际•剑桥保护计划（CCI）•引用秘书处•关键生态系统伙伴关系基金•欧洲委员会•欧洲委员会•欧洲委员会：环境局局•德国政府•德国国际委员会•吉兹·埃姆斯·埃姆斯·埃姆斯·塞鲁斯·弗弗（Fairwild of） GmbH • Government of Germany - Federal Agency for Nature Conservation (BfN) • Government of Germany - Federal Ministry for the Environment, Nature Conservation, Nuclear Safety and Consumer Protection (BMU) • The Global Environment Facility (GEF) • Government of the Netherlands - Ministry of Economic Affairs • International Lawyers Project • International Union for Conservation of Nature (IUCN) • Mandai Wildlife Group, Singapore • MyPlanet Rhino Fund, Woolworths
使用 3-D 深度学习模型进行大规模脑功能网络整合以辨别自闭症
目前，自闭症谱系障碍的诊断主要依靠临床医生的症状和行为来判断。但这些方法要求医生具备很高的专业知识，且诊断结果容易受到医生的主观性影响。为了寻找更客观的生物标志物来识别自闭症谱系障碍，许多研究者致力于从遗传学、表观遗传学、身体代谢和神经影像学等角度寻找有效的生物标志物（ Goldani et al., 2014 ）。神经影像学被认为是一种很有前途的非侵入性技术，可以揭示人脑的潜在模式。利用结构磁共振成像（sMRI）、功能磁共振成像（fMRI）和正电子发射断层扫描（PET）等技术，可以将人脑建模为一个复杂的系统，各个区域执行不同的结构和功能。先前的神经影像学研究表明，在神经或精神疾病人群中，大脑的结构和功能连接都会发生交替（ Mueller et al., 2013 ）。在各类检查方法中，fMRI，尤其是记录血氧水平依赖性 (BOLD) 信号变化的静息状态 fMRI (rs- fMRI)，已广泛用于研究阿尔茨海默病 (Qureshi et al., 2019b)、精神分裂症 (Yan et al., 2019) 和 ASD (Abraham et al., 2017) 等精神疾病。功能性磁共振成像数据以高维 (∼ 100 万) 的 4 维矩阵格式组织，包含空间和时间信息。这使得直接利用原始数据作为分类算法的输入成为一项艰巨的任务。为了解决数据的高维性，已经提出了许多降维技术 (Abdi and Williams, 2010; Suk et al., 2015; Soussia and Rekik, 2018)。一些人没有使用原始 fMRI 数据，而是提出了脑功能网络分析来描述感兴趣区域 (ROI) 之间的“关系”。基于脑血流会刷新脑各区域的神经活动这一事实，对功能连接 (FC) 进行建模有助于理解精神障碍的神经基础 (Lindquist, 2008)。最常用的 FC 模型是 Pearson 相关性，可以使用两个脑区之间的 BOLD 信号来计算。脑功能网络 (BFN) 是根据图谱预先定义的所有位置的 FC 强度构建的。BFN 构建方法明确将维数从 4 维降低为 1 维向量。许多机器学习 (ML) 方法已成功用于与 ASD 相关的改变的 BFN 的自动分类 (Uddin 等人，2013；Abraham 等人，2017)。一些方法采用稀疏方法，通过在损失函数中添加额外的稀疏正则化项（例如，Lasso（Tibshirani，1996）或Elastic Net（Zou and Hastie，2005））来实现隐式降维。然而，常用来描述 ROI 之间 FC 的相关性仅捕捉线性关系，不适合表征高阶或非线性特征（Shojaee et al., 2019）。此外，将数据折叠成特征向量（向量化）会丢弃脑区的空间信息（Kong et al., 2019）。此外，传统的分类算法，如支持向量机（SVM）（Cortes and Vapnik, 1995）、随机森林（Liaw and Wiener, 2002）和朴素贝叶斯（Rish, 2001）属于浅层分类
![b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已经对封闭量子系统进行了广泛的研究[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MR24，MR24，MR24，MR 24 \ x3，MR 24 \ x3，MR 24 \ ack x.24 \ x. x.24 \ x3，MR24 \ x.34 \ x.24 \ ack ar x。在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现了现象的实验验证。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制变质[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动态半群下演变的可能无限二维开放量子系统中的量子Zeno效应的一般设置，该系统由E t l'](/simg/a\ae161e8eeb3bdbfc8170793c4ec5d8b9b1753b42.webp)
b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已经对封闭量子系统进行了广泛的研究[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MR24，MR24，MR24，MR 24 \ x3，MR 24 \ x3，MR 24 \ ack x.24 \ x. x.24 \ x3，MR24 \ x.34 \ x.24 \ ack ar x。在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现了现象的实验验证。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制变质[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动态半群下演变的可能无限二维开放量子系统中的量子Zeno效应的一般设置，该系统由E t l'
b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已广泛研究了封闭的量子系统[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MRM MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR M \ XC2 \ XA8O24]和现象的实验验证是在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现的。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制反应[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动力学半群下进化的无限二维开放量子系统中的量子zeno效应的一般设置，该系统由e t l'
![b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已经对封闭量子系统进行了广泛的研究[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MR24，MR24，MR24，MR 24 \ x3，MR 24 \ x3，MR 24 \ ack x.24 \ x. x.24 \ x3，MR24 \ x.34 \ x.24 \ ack ar x。在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现了现象的实验验证。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制变质[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动态半群下演变的可能无限二维开放量子系统中的量子Zeno效应的一般设置，该系统由E t l'](/simg/8\8f69182f83db9d5d0321bc2141ee1dd1cd7c035a.webp)
b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已经对封闭量子系统进行了广泛的研究[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MR24，MR24，MR24，MR 24 \ x3，MR 24 \ x3，MR 24 \ ack x.24 \ x. x.24 \ x3，MR24 \ x.34 \ x.24 \ ack ar x。在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现了现象的实验验证。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制变质[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动态半群下演变的可能无限二维开放量子系统中的量子Zeno效应的一般设置，该系统由E t l'
b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已广泛研究了封闭的量子系统[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MRM MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR M \ XC2 \ XA8O24]和现象的实验验证是在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现的。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制反应[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动力学半群下进化的无限二维开放量子系统中的量子zeno效应的一般设置，该系统由e t l'