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典型相关分析和偏最小二乘法识别大脑行为关联：教程和比较研究
摘要典型相关分析 (CCA) 和偏最小二乘 (PLS) 是用于捕捉两种数据模态（例如大脑和行为）之间关联的强大多元方法。然而，当样本量类似于或小于数据中的变量数量时，标准 CCA 和 PLS 模型可能会过度拟合，即发现无法很好地推广到新数据的虚假关联。已经提出了 CCA 和 PLS 的降维和正则化扩展来解决此问题，但大多数使用这些方法的研究都有一些局限性。这项工作对最常见的 CCA/PLS 模型及其正则化变体进行了理论和实践介绍。我们研究了当样本量类似于或小于变量数量时标准 CCA 和 PLS 的局限性。我们讨论了降维和正则化技术如何解决这个问题，并解释了它们的主要优点和缺点。我们重点介绍了 CCA/PLS 分析框架的关键方面，包括优化模型的超参数和测试已识别的关联是否具有统计意义。我们将所描述的 CCA/PLS 模型应用于来自人类连接组计划和阿尔茨海默病神经成像计划的模拟数据和真实数据（n 均为 .500）。我们使用这些数据的低维和高维版本（即样本大小与变量之间的比率分别在 w 1 – 10 和 w 0.1 – 0.01 范围内）来展示数据维数对模型的影响。最后，我们总结了本教程的关键课程。
使用与身体部位的约束融合进行自动驾驶的计算有效的行人检测
动机：脑成像遗传学研究基因型数据（例如单核多态性（SNP）和成像定量性状（QTS））之间的复杂关联。神经退行性疾病通常表现出多样性和异质性，起源于该疾病，不同的诊断组可能会带有不同的成像QT，SNP及其相互作用。稀疏的规范相关分析（SCCA）被广泛用于识别双变量基因型 - 表型关联。然而，大多数现有的SCCA方法是无监督的，导致无法识别特定于诊断的基因型 - 表型关联。结果：在本文中，我们提出了一种名为MT – SCCALR的新联合多任务学习方法，该方法吸收了SCCA和逻辑回归的优点。MT – SCCALR共同学习多个任务的基因型 - 表型关联，每个任务都集中在识别一种诊断特定的基因型 - 表型模式上。同时，MT – SCCALR不仅可以为每个诊断组选择相关的SNP和成像QT，而且还允许将多个诊断组共享的SNP选择。我们得出了一种有效的优化算法，该算法可以保证其转化为局部最佳限度。与两种最先进的方法相比，MT – SCCALR产生更好或类似的规范相关系数和分类性能。此外，它拥有比竞争对手更好的判别规范权重模式。可用性和实施：该软件可在https://github.com/dulei323/mtsccalr上公开获得。这证明了MTSCCAR在识别诊断性异构基因型 - 表型模式方面的功能和能力，这将有助于了解脑疾病的病理生理学。联系人：dulei@nwpu.edu.cn或li.shen@pennmedicine.upenn.edu补充信息：补充数据可在Bioineformatics在线获得。
DF-SSmVEP：采用双倍典型相关分析的双频聚合稳态运动视觉诱发电位设计
摘要：脑电图 (EEG) 传感器技术和信号处理算法的最新进展为脑机接口 (BCI) 在从康复系统到智能消费技术等多种实际应用中的进一步发展铺平了道路。当谈到 BCI 的信号处理 (SP) 时，人们对稳态运动视觉诱发电位 (SSmVEP) 的兴趣激增，其中运动刺激用于解决与传统光闪烁/闪烁相关的关键问题。然而，这些好处是以准确性较低和信息传输速率 (ITR) 较低的代价为代价的。在这方面，本文重点介绍一种新型 SSmVEP 范式的设计，而不使用试验时间、阶段和/或目标数量等资源来增强 ITR。所提出的设计基于直观的想法，即同时在单个 SSmVEP 目标刺激中集成多个运动。为了引出 SSmVEP，我们设计了一种新颖的双频聚合调制范式，称为双频聚合稳态运动视觉诱发电位 (DF-SSmVEP)，通过在单个目标中同时整合“径向缩放”和“旋转”运动而不增加试验长度。与传统的 SSmVEP 相比，所提出的 DF-SSmVEP 框架由两种运动模式组成，这两种运动模式同时集成并显示，每种模式都由特定的目标频率调制。本文还开发了一种特定的无监督分类模型，称为双折典型相关分析 (BCCA)，该模型基于每个目标的两个运动频率。相应的协方差系数被用作额外特征来提高分类准确性。基于真实 EEG 数据集对所提出的 DF-SSmVEP 进行了评估，结果证实了其优越性。所提出的 DF-SSmVEP 表现优于其他同类方法，平均 ITR 为 30.7 ± 1.97，平均准确度为 92.5 ± 2.04，而径向缩放和旋转的平均 ITR 分别为 18.35 ± 1 和 20.52 ± 2.5，平均准确度分别为 68.12 ± 3.5 和 77.5 ± 3.5。
骨经典的Wnt信号在2型糖尿病中下调，并且具有较高晚期糖基化终产物（年龄）含量和骨强度降低的伴侣
1医学和外科系，内分泌与糖尿病研究部门，罗马校园Bio-Medico University，经过意大利罗马的Alvaro del Portillo； 2骨代谢和甲状腺疾病的运营研究部门，生物米迪科校园多诊所的基金会，经过意大利罗马的Alvaro del Portillo； 3多克林大学生物医学多克林基金会老年医学家的运营研究部门，经过意大利罗马的Alvaro del Portillo； 4 Bio-Medio校园多诊所多克林大学基金会骨科和创伤手术的运营研究部门，经过意大利罗马的Alvaro del Portillo； 5人类科学系与意大利罗马的Di Val Cannuta San Raffaele Rome开放大学的生活质量促进； 6多克林大学生物医学多诊所的病理学系谓词分子诊断部门，经过意大利罗马的Alvaro del Portillo； 7微观和超结构解剖部门，罗马生物医学校园大学，经过意大利罗马的Alvaro del Portillo； 8美国圣路易斯华盛顿大学医学院肌肉骨骼研究中心骨和矿物质疾病科医学系； 9美国圣路易斯的华盛顿大学骨科外科系； 10 L'Aquila大学生物技术和应用临床科学系，通过意大利Aquila的Vetoio SNC； 11欧洲大脑研究中心，圣卢西亚基金会IRCC，意大利罗马
过敏性鼻炎 - 临床免疫学角度
Hellings，P。W.，Scatch，G.，C.，Bjermer，L.，Canonical，c游泳，A.，Climse，L.，Lund，V。J.，Price，D.，Rimmer，J.（2020）。仅处理过敏韵律的算法。年度莱茵河，58（6），618–622。https://doi.org/10.4193/rhin2https://doi.org/10.4193/rhin2
物理（Phys-GA）
Phys-GA 2011经典和量子力学I（4个学分）通常提供的秋天的目的是使用自然地研究量子力学研究（ħ= 1）的方法来学习经典动力学（ħ= 0）的基本。大约有60％的课程将是经典的力学和最后40％的量子力学。Classical topics will include Hamiltonian and Lagrangian mechanics, the variational principle, symmetries and Noether's theorem, Legendre and canonical transforms and phase space, Poisson brackets and generating functions, Liouville's theorem and Hamilton-Jacobi theory, action-angle variables and canonical perturbation theory, adiabatic invariance and the KAM theorem, and the basics流体动力学（可选）。量子主题将包括希尔伯特的空间，概率和测量，哈密顿量和时间的演化，对称性和保护定律，混合状态和纠缠，坐标和动量表示，1D量子力学中的界限和散射状态，相干和挤压状态和挤压状态，传播剂，传播传播，路径整合以及WKB近似和BOHR-SOMPART和BOHR-SOMMAREF-SOMMERFELD和BOHR-SOMMERFELD和BOHR-SOMMERFELD和BOHR-SOMMERFELD和BOHR-SOMMERFELD和BOHR-SOMMERFELD。分级：GSA的分级可重复以获得额外的信用：否
Oncomine™ Dx 目标测试第一部分 - accessdata.fda.gov
商标：除非另有说明，所有商标均为赛默飞世尔科技及其子公司的财产。Corning 是康宁公司的商标。Google 和 Chrome 是 Google Inc. 的商标。Ubuntu 是 Canonical Limited 的商标。QIAGEN 是 Qiagen GmbH 的商标。XALKORI 是辉瑞公司的注册商标。TAFINLAR 和 MEKINIST 是诺华制药公司的注册商标。IRESSA 是阿斯利康的注册商标。GAVRETO 是 Blueprint Medicines Corp. 的商标。RETEVMO 是礼来公司的注册商标。TIBSOVO 是 Agios Pharmaceuticals Inc. 的注册商标。EXKIVITY 是武田制药公司的商标。RYBREVANT 是强生公司的商标。ENHERTU 是第一三共株式会社的注册商标。
B.Sc. （生物技术）_05072024.pdf M.Sc.教学大纲（物理）（模式-2023） B.Sc. （微生物学）_06062024.pdf T. Y. B. Sc。电子科学 CI M.Tech._newsyllabus_29052023.pdf 时间表端s.e._2019-pat。
模块-1经典统计力学L：12个宏观和显微镜状态，相空间，统计集合，假定相等的先验概率，状态密度的行为，Lowville的定理（经典）。在系统平衡中的能量分布，概率分布的清晰度。微型典型的合奏，规范的合奏，规范合奏的应用（磁磁性，分子，理想气体中的分子，大气定律），平均值的计算和规范合奏中的平均值和波动，与热力学的相关性，在热力学中的连接，在较大的元素中，在较大的α上进行了较大的α型和平均值的化学物质，均等的化学物质，平均值，平均值，平均值，平均值，平均值，平均值，平均值，均值范围。根据宏伟分区功能的功能。