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在达尔文数据集上对阿尔茨海默氏病的预测，并具有降低性和解释性技术
摘要：神经细胞的进行性变性会导致神经退行性疾病。例如，阿尔茨海默氏症和帕金森氏病逐渐降低了个人的认知能力和运动技能。借助治愈知识，我们的目标是通过诉诸康复疗法和药物来减缓其影响。因此，早期诊断在延迟这些疾病进展的过程中起着关键作用。发现针对特定任务的手写动力学分析被认为是提供这些分歧的早期诊断的有效工具。最近，引入了带有手写（Darwin）数据集的诊断阿尔茨海默氏症。它包含来自174名参与者（诊断为阿尔茨海默氏症与否）的手写样本的记录，执行25种特定的手写任务，包括命令，图形和副本。在本文中，我们探讨了降低维度，解释性和分类技术的Darwin数据集的使用。我们确定用于预测阿尔茨海默氏症的最相关和决定性的手写功能。从具有不同组的原始450个功能的原始集合中，我们发现了小的特征子集表明，执行空中运动所花费的时间是预测阿尔茨海默氏症的最具决定性的功能。
早期逆境的维度与延迟和加速大脑成熟的模式有不同的关系
抽象背景：不同类型的早期逆境（ELA）与儿童的大脑结构和功能有关。然而，了解发展大脑的不同逆境暴露的不同影响仍然是一个主要挑战。方法：本研究研究了通过探索性因素分析在青少年脑认知发展研究中通过探索性因素分析确定的10个稳健维度的神经相关性。大脑年龄模型经过T1加权（n = 9524），扩散张量（n = 8834）和静止状态功能（n = 8233）磁共振成像数据的训练，验证和测试，分别进行了扩散张量（n = 8834）（n = 8834）。结果：贝叶斯多级建模支持不同类型的ELA暴露与年轻和年轻的大脑之间的不同关联。的维度通常与情绪忽视有关，例如缺乏初级和次要的护理人员支持以及缺乏护理人员的监督，与较低的大脑年龄差距有关，即看起来年轻的大脑。相比之下，通常与护理人员的心理病理学，创伤暴露，家庭侵略，物质使用和与生物父母的分离以及社会经济劣势和邻里安全性相关的维度与更高的大脑年龄间隙，即老年人的大脑有关。结论：发现ELA的尺寸与不同的神经发育模式不同，表明尺寸特异性延迟和加速的脑成熟。
远端半径裂缝的多轴伏锁板位置的三维分析
抽象背景是为了避免使用多轴伏锁板（VLP）进行远端半径骨折的骨质合成时，避免螺钉渗透到关节中，重要的是要注意，根据板位置，最佳螺丝插入角度。目的本研究的目的是2倍：第一，以评估最远端板块位置的差异，其中螺钉在三维（3D）半径模型中未渗透到关节中；其次，评估板位置与远端半径的横向直径之间的关系。患者和方法对健康手腕进行了30张普通X射线和计算机断层扫描（CT）扫描。横向直径在普通X射线上测量。3D半径模型是从CT数据中重建的。使用多轴VLP的3D图像研究在三个不同的螺钉插入角处最远端板块位置。测量了伏特关节边缘和板边缘之间的线性距离，并比较不同的螺丝插入角度。还评估了板位置与横向直径之间的相关性。另外，最远端螺钉位置和关节表面之间的关系与远端半径裂缝一起确定。结果，相对于中性的最佳位置在远端挥杆中为2.7 mm，在近端摆动中为1.9 mm。线性距离与每组的横向直径显着相关。这些结果可能是术前计划的参考。证据级别III。证实，最远端螺钉位置和关节表面之间的关系适用于实际情况。结论结果表明，多轴VLP的最远端位置取决于螺钉插入角，并且随着横向直径的增加而变得更加近端。
高维量子键的补充材料...
本节详细阐述了用于我们的自旋轨道Qudit生成和检测的光学设置。发射器负责秘密密钥生成，如图S2A。 1064 nm纳秒脉冲激光器会产生泵浦脉冲（脉冲宽度约为10 ns）。 因此，泵浦脉冲是由SLM显示的相掩码（大约100 Hz）所显示的，然后通过物镜透镜（×20，NIR增强）聚焦在Ingaasp Microlaser芯片平面上。 通过相同的物镜准确地通过相同的物镜将1547 nm的自旋轨道光子准直并用二分色镜过滤。 由于来自两个空间分离的微孔的自旋轨光子起源，因此这些光子在准直时将有横向动量不匹配。 为了补偿这种不匹配，将由硅/二氧化硅二阶光栅制成的光束组合器放在芯片的傅立叶平面上。 来自两个环的1级衍射梁被合并为单个准梁，这是旋转轨道Qudits的路径。 最后，将中性密度（ND）滤光片合并为充当衰减器，使发射机的弱相干脉冲（WCP）输出能够。S2A。1064 nm纳秒脉冲激光器会产生泵浦脉冲（脉冲宽度约为10 ns）。因此，泵浦脉冲是由SLM显示的相掩码（大约100 Hz）所显示的，然后通过物镜透镜（×20，NIR增强）聚焦在Ingaasp Microlaser芯片平面上。通过相同的物镜准确地通过相同的物镜将1547 nm的自旋轨道光子准直并用二分色镜过滤。由于来自两个空间分离的微孔的自旋轨光子起源，因此这些光子在准直时将有横向动量不匹配。为了补偿这种不匹配，将由硅/二氧化硅二阶光栅制成的光束组合器放在芯片的傅立叶平面上。来自两个环的1级衍射梁被合并为单个准梁，这是旋转轨道Qudits的路径。最后，将中性密度（ND）滤光片合并为充当衰减器，使发射机的弱相干脉冲（WCP）输出能够。
由英国合作组织开发和验证的人工智能自动左心室尺寸评估
结果：在验证数据集中，AI 左室内径的精度 SD 为 3.5 毫米。具体而言，个人专家测量值与专家共识的精度 SD 为 4.4 毫米。AI 与专家共识之间的组内相关系数为 0.926（95% CI，0.904–0.944），而个人专家与专家共识之间的组内相关系数为 0.817（0.778–0.954）。对于室间隔厚度，AI 的精度 SD 为 1.8 毫米（组内相关系数，0.809；0.729–0.967），而个人的精度 SD 为 2.0 毫米（组内相关系数，0.641；0.568–0.716）。对于后壁厚度，AI 的精度 SD 为 1.4 毫米（组内相关系数，0.535 [95% CI，0.379–0.661]），而个人的精度 SD 为 2.2 毫米（0.366 [0.288–0.462]）。我们展示了所有图像和注释。这突出了具有挑战性的病例，包括图像质量差和锥形心室。
在扩散模型中探索低维子空间的可控图像编辑
最近，扩散模型已成为强大的生成模型类别。尽管他们成功，但对他们的语义空间的理解仍然有限。这使得在没有其他培训的情况下，获得精确且脱节的图像生成，尤其是以无监督的方式而挑战。在这项工作中，我们从有趣的观察中提高了对它们的语义空间的理解：在一定范围的噪声水平中，（1）扩散模型中学习的后均值预测指标（PMP）是局部线性的，（2）其Jacobian的单数矢量位于其低度语义语义下集中。我们提供了坚实的理论基础，以证明PMP中的线性和低级别的合理性。这些见解使我们能够提出一种无监督的，单步的，无训练的LO W-rank Co n-trollable图像编辑（LOCO编辑）方法，用于在扩散模型中精确局部编辑。LOCO编辑确定了具有良好属性的编辑说明：同质性，可传递性，合成性和线性性。Loco编辑的这些属性从低维语义子空间中受益匪浅。我们的方法可以进一步扩展到各种文本到图像扩散模型（T-Loco Edit）中的无监督或文本监督编辑。最后，广泛的经验实验证明了Loco编辑的有效和效率。可以在项目网站上找到代码和ARXIV版本。1
驯服维度的诅咒：深度学习 *
5与某些常见的误解相反，深度学习并不主要是降低维度。一个经典的例子是Cover的定理，它通过显示如何在高维空间中嵌入低维数据的方式来激发了内核方法的使用，这使得更容易找到分类的超平面以进行分类（Cover，1965年）。6个经济学家已经在Krusell and Smith（1998）的方法中使用了类似的想法，该方法选择了一个或少数瞬间的异质剂分布的时刻来跟踪分布的演变，或者在遗忘的平衡解决方案概念中，该概念解决了对其他参与者的最佳响应（Weintraub et ev/div。2008，Benkard等。 2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2008，Benkard等。2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2015，Weintraub等。2010）。深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。
驯服维度的诅咒：定量...
5与某些常见的误解相反，深度学习并不主要是降低维度。一个经典的例子是Cover的定理，它通过显示如何在高维空间中嵌入低维数据的方式来激发了内核方法的使用，这使得更容易找到分类的超平面以进行分类（Cover，1965年）。6个经济学家已经在Krusell and Smith（1998）的方法中使用了类似的想法，该方法选择了一个或少数瞬间的异质剂分布的时刻来跟踪分布的演变，或者在遗忘的平衡解决方案概念中，该概念解决了对其他参与者的最佳响应（Weintraub et ev/div。2008，Benkard等。 2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2008，Benkard等。2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2015，Weintraub等。2010）。深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。
机会的海洋：海藻促进可持续发展目标的粮食，环境和性别维度的潜力
以下官员和专家提供了其他有价值的指导，贡献了想法，并给了他们的访谈时间：联合国食品农业组织（FAO）（FAO），艾莉森·贝克（Alison Baker）和凯特·默里（Cait Murray）的Esther Garrido Gamarro，Eco-Cascade；分析Lumec，Marissa Dumadaug和Pakisama的Roberto Ballon； Anga Mbeyiya，BFA全球触发指数气候行动（TECA）研究员； Anicia Q. Hurtado，顾问，为水产养殖和渔业开发的综合服务； Anoushka Concepcion，康涅狄格州Sea Grant，全球海藻联盟战略咨询委员会主席；伊丽莎白·科特 - 库克（Elizabeth Cottier-Cook），苏格兰海洋科学协会（SAMS），科学委员会，全球海藻联盟；菲奥娜·休斯顿（Fiona Houston），马拉海藻； Flower Msuya，桑给巴尔海藻集群倡议，科学委员会，全球海藻联盟； Gabriella D'Cruz，Good Ocean创始人； Helena Abreu，Alga Plus，战略咨询委员会，全球海藻联盟；丽莎·布尔顿（Lisa Boulton），雀巢，战略咨询委员会，全球海藻联盟；国际农业发展基金（IFAD）纳丁·阿祖（Nadine Azzu）已退休； ndeye coumba bousso，ecolesupérieurepolytechnique de dakar;菲利普·波丁（Philippe Potin），法国国家科学研究中心（CNRS），全球海藻联盟科学委员会科学委员会主席；和Runa Ray，Mojo Design Studios。他们的意见和专业知识在告知本报告时得到了认可。
扩散模型通过子空间聚类学习低维分布
（b）真实图像数据分布图4：通过U-NET的学习分布的相变。在（a）中，x轴是固有维度上的训练样本数量，而在（b）中，这是训练样本的总数。y轴是GL分数。我们使用（a）k = 2，n = 48和d k从3到6和（b）真实图像数据集CIFAR-10，celeba，ffhq和afhq的MOLRG分布产生的数据样本训练扩散模型。u-net记住训练数据时，GL分数很低，并且在学习基础分布时高。