新兴证据表明心房颤动与认知功能障碍有关,与中风无关,但其潜在机制仍不清楚。在这项来自瑞士心房颤动研究 (NCT02105844) 的横断面分析中,我们研究了血清神经丝轻蛋白(一种神经元损伤生物标志物)与心房颤动患者的 (i) CHA 2 DS 2 -VASc 评分(充血性心力衰竭、高血压、年龄 65-74 岁或 > 75 岁、糖尿病、中风或短暂性脑缺血发作、血管疾病、性别)、临床和神经影像学参数和 (ii) 认知测量之间的关联。我们使用超灵敏单分子阵列分析技术在 1379 名心房颤动患者(平均年龄 72 岁;女性,27%)的样本中测量了血清中的神经丝轻蛋白。通过脑 MRI 评估缺血性梗塞、小血管疾病标志物和标准化脑体积。认知测试包括蒙特利尔认知评估、连线测试、语义语言流畅性和数字符号替换测试,并使用主成分分析进行总结。使用单变量和多变量线性回归分析结果。神经丝光与 CHA 2 DS 2 -VASc 评分相关,每单位 CHA 2 DS 2 -VASc 增加,神经丝光平均增加 19.2% [95% 置信区间 (17.2% , 21.3%)]。在调整年龄和 MRI 特征后,这种关联仍然存在。在多变量分析中,与神经丝光相关的临床参数包括年龄较高[每 10 年神经丝增加 32.5 % (27.2 % , 38 %)]、糖尿病、心力衰竭和外周动脉疾病[分别为 26.8 % (16.8 % , 37.6 %)、15.7 % (8.1 % , 23.9 %) 和 19.5 % (6.8 % , 33.7 %) 的神经丝较高]。平均动脉压与神经丝呈曲线关联,有证据表明存在反线性和 U 形关联。与神经丝相关的 MRI 特征是白质病变体积和大面积非皮质或皮质梗塞体积[相应病变对数体积每增加一个单位,神经丝分别增加 4.3%(1.8%,6.8%)和 5.5%(2.5%,8.7%)],以及标准化脑体积[每 100 cm3 神经丝数量较多,脑体积较小,分别为 4.9%(1.7%,8.1%)]。单变量分析显示,神经丝光与所有认知指标呈负相关。调整临床和 MRI 变量后,效应大小减小,但与第一个主成分的关联仍然明显。我们的结果表明,在心房颤动患者中,通过血清神经丝光测量的神经元丢失与年龄、糖尿病、心力衰竭、血压和血管性脑病变有关,并与标准化脑容量和认知功能呈负相关。
通信可以广泛定义为信息从一个点转移到另一点。当将信息在任何距离内传达时,通常都需要通信系统。在通信系统中,信息传输经常是通过将信息叠加到电磁波上的,该信息充当信息信号的载体。然后将此调制载体传输到接收到的所需目的地,并通过解调获得原始信息信号。使用以无线电频率以及微波和毫米波频率运行的电磁载波波和毫米波频率开发了该过程的复杂技术。但是,也可以使用从频率的光范围选择的电磁载体来实现“通信”。
• 建立太空局:在主席罗森沃塞尔的领导下,为了应对委员会面前日益增多且新颖的卫星应用,该机构成立了有史以来第一个太空局。该局旨在支持美国在太空经济中的领导地位,促进解决卫星政策的长期技术能力,并改善与其他机构在这些问题上的协调。FCC 是世界上第一个建立太空局的电信机构。 • 创造单一网络未来:FCC 一致通过了一项名为“太空补充覆盖”的新监管方案,这使其成为世界上第一个发布框架的监管机构,该框架使用以前仅分配给地面服务的频谱将卫星直接连接到消费者手机。 • 更新轨道碎片缓解和空间可持续性规则:FCC 将低地球轨道卫星在完成任务后可以在轨道上停留的时间从 25 年缩短至 5 年。执法局还向一家未能遵守其轨道碎片缓解计划的公司发出了第一张罚单。
本报告是应 Advanced Energy Economy 的要求编写的,旨在审查公共和私人投资对交通运输行业电气化的潜在经济影响,这对于最终实现国家能源、经济和气候政策目标至关重要。这是由 Analysis Group 的 Paul Hibbard、Pavel Darling 和 Jeffrey Monson 撰写的独立报告。作者要感谢 Analysis Group 的 Scott Ario、Luke Daniels、Hannah Krovetz 和 Emma Solomon 对研究和分析的协助,以及 Advanced Energy Economy 的 Ryan Katofsky、Ryan Gallentine、Robert Keough、Leah Rubin Shen 和 Claire Alford 对报告的贡献。但是,报告中的观察和结论是作者的观点,并不一定反映 Advanced Energy Economy 的观点。
近年来,技术的快速进步、众多创新和世界数字化改变了公司和机构的工作方式。他们还调整和创造了新的方法和流程,以实现更有效、更具创新性的教育。他们试图让学生的学习过程更轻松 ([10]、[7]) 、更高效。教育的进步也为科学、技术和发展做出了贡献。理想的结果是将教育和研究活动结合起来,创造支持行业的创新 [1]。更好的教育最终可以造福每个人。通过数字化主题可以支持更有效的教育。简化设备设计、理解技术规格、促进设备原型设计,甚至降低制造过程成本,这些只是 3D 硬件数字化众多用途中的一小部分 ([19]、[3])。世界各地有许多三维环境,它们试图整合、运行和模拟来自不同领域的知识 [12]。研究表明,58% 的学生同意模拟、演示和虚拟实验室等方法让他们在实验室课堂上更加自在 [14]。如今,我们可以在几乎每个工作领域观察到数字化的趋势 [4]。它使我们能够在真实情况发生之前面对它们,从中吸取教训,从另一个角度看待问题,更快地做出反应,最终节省成本。
这是一篇 PLOS 计算生物学教育论文。大脑以最小化某些成本的方式运作的想法在理论神经科学中普遍存在。由于成本函数本身并不能预测大脑如何找到最小值,因此需要对优化方法做出额外假设来预测生理量的动态。在这种情况下,最速下降(也称为梯度下降)通常被认为是大脑可能实现的优化算法原理。在实践中,研究人员通常将偏导数的向量视为梯度。然而,梯度的定义和最速方向的概念取决于度量的选择。由于度量的选择涉及大量自由度,因此基于梯度下降的模型的预测能力必须受到质疑,除非对度量的选择有严格的限制。在这里,我们对梯度下降的数学进行了教学回顾,并通过文献中的例子说明了使用梯度下降作为大脑功能原理的常见缺陷,并提出了限制度量的方法。
53. LNICST – 计算机科学社会信息学和电信工程研究所 (LNICST) 2019 年讲义,无处不在的通信和网络计算丛书,“车载自组织网络安全中实体信任评估的 NB-FTBM 模型”,由 Springer - Cham -Nature 出版,瑞士,第 276 卷,第 173-187 页,2019 年,DOI https://doi.org/10.1007/978-3-030-20615-4-13,印刷版 ISBN 978-3-030-20614-7,ISBN 978-3-030-20615,2019 年 5 月 16 日。
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