XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemErdo
do钠葡萄糖共转运蛋白-2（SGLT-2）抑制剂影响...
近年来我们经常听到的微生物群的概念变得越来越重要。微生物群与肥胖，阿尔茨海默氏症，糖尿病，哮喘和各种胃肠道疾病有关系。在这种情况下，出现了“益生元”，“益生菌”和“后益生元”的概念。由活微生物和支持菌群组成的营养被称为益生菌。托管微生物也有选择地使用益生元，并提供健康效益。短链脂肪酸，例如乙酸，丙酸酯和挠痒痒，由纤维的发酵形成各种药理活性。众所周知，维持和减少肠道完整性炎症的短链脂肪酸介导许多受体和信号途径的激活，并显示抗炎特性。当该人的饮食添加到各种蔬菜纤维中时，例如“菊粉”，“果胶”和“相思域”，肠道微生物群会有积极的变化。这项研究已准备好展示草药纤维在胃肠道疾病中的使用和作用，例如肠易激综合征，慢性便秘，腹泻，诊断性，痔疮和结肠癌，这些研究症状会对人的生活质量产生不利影响。
![[WP＃2/2023]Türkiye的复杂路径。 Erdogan的经济政策审查和新的能源前景](/simg/4/4d96502db154c14ac44390a6cad28aef8bda0e43.webp)
[WP＃2/2023]Türkiye的复杂路径。 Erdogan的经济政策审查和新的能源前景
在全球投资的动态领域中，Türkiye长期以来一直是经济利益的重点，将其丰富的历史遗产与新兴的现代经济融为一体。但是，Türkiye不比以往任何时候都成为挑战和困难的令人着迷的马赛克。尽管风暴笼罩着地平线，但时间的过程将表明土耳其新经济团队如何通过漫长，复杂和不同的道路面临这些重大挑战。使用更传统的经济政策的不断变化的方法将在试图保持经济流动方面产生重大影响。其次，能源部门将出现有希望的投资格局。türkiye从战略上将自己定位为一个新的区域能源枢纽，标志着前所未有的转变。此后，它将积极培养国内能力，以利用其可再生能源潜力并减少其对能源进口的风险依赖。可持续能源开发也将通过朝着能源市场的重大私有化和自由化发展的能源战略来促进。
土耳其的经济危机和埃尔多安的多重...
2020 年初，土耳其总统雷杰普·塔伊普·埃尔多安发起了一项积极的和解计划，以修复土耳其与四个中东邻国（埃及、以色列、沙特阿拉伯和阿联酋）的关系。埃尔多安出于必要而发起了这项政策，以结束土耳其的孤立状态并吸引金融投资以缓解该国持续的经济危机。这一计划的成功，特别是与石油资源丰富的沙特阿拉伯和阿联酋的合作，对于埃尔多安总统来说至关重要，因为他正试图在 2023 年 5 月的总统大选前改善经济状况。近年来创纪录的高通胀率和不断上升的贫困率降低了埃尔多安的支持率，而 2 月大地震前进行的最新民意调查显示，与自 2002 年首次获胜以来的历次全国大选不同，埃尔多安和他的正义与发展党 (AKP) 这次可能会面临激烈的竞争。
EEG-GAT：用于脑电图 (EEG) 信号分类的图形注意力网络 /作者=Demir, Andac；Koike-Akino, Toshiaki；Wang, Ye；Erdogmus, Deniz /创建日期=2022 年 9 月 17 日 /主题=人工智能、机器学习、机器人技术、信号处理
摘要 图神经网络 (GNN) 是深度学习社区中一个新兴的框架。在大多数 GNN 应用中，数据样本的图拓扑结构在数据集中提供。具体而言，图移位算子 (GSO) 是先验已知的，它可以是邻接、图拉普拉斯或它们的规范化。然而，我们通常不了解现实世界数据集背后的真实图拓扑结构。其中一个例子是从生理脑电图 (EEG) 中提取主体不变特征来预测认知任务。以前的方法使用电极位点来表示图中的节点并以各种方式连接它们来手工设计 GSO，例如，i) 每对电极位点连接以形成完整图，ii) 特定数量的电极位点连接以形成 k 最近邻图，iii) 仅当欧几里得距离在启发式阈值内时，每对电极位点才连接。在本文中，我们通过使用多头注意机制对 GSO 进行参数化来克服这一限制，以探索不同电极位置之间在认知任务下的功能性神经连接，同时结合图卷积核的参数学习无监督图拓扑结构
用于生理生物信号的解缠对抗性迁移学习 /作者=Han, Mo；Ozdenizci, Ozan；Wang, Ye；Koike-Akino, Toshiaki；Erdogmus, Deniz /创建日期=2020 年 7 月 21 日 /主题=人工智能、人机交互、机器学习、信号处理
摘要 可穿戴传感器的最新发展为以有效和舒适的方式监测生理状态带来了希望。生理状态评估的一个主要挑战是迁移学习的问题，该问题是由不同用户或同一用户的不同记录会话中的生物信号域不一致引起的。我们提出了一种对抗性推理方法进行迁移学习，以从生理生物信号数据中提取解开的干扰鲁棒表示，以进行压力状态水平评估。我们利用任务相关特征和人员判别信息之间的权衡，通过使用对抗网络和干扰网络来联合操纵和解开编码器学习到的潜在表示，然后将其输入到判别分类器。跨受试者转移评估的结果证明了所提出的对抗框架的优势，从而展示了其适应更广泛受试者的能力。最后，我们强调我们提出的对抗性迁移学习方法也适用于其他深度特征学习框架。
通过对抗性推理从 EEG 中学习不变表征 /作者=Ozdenizci, Ozan；Wang, Ye；Koike-Akino, Toshiaki；Erdogmus, Deniz /创建日期=2020 年 4 月 18 日 /主题=人工智能、机器学习
摘要 在基于脑电图 (EEG) 的分类任务中发现和利用共享的、不变的神经活动对于跨受试者或 EEG 记录会话的解码模型的通用性具有重要意义。虽然深度神经网络最近成为通用的 EEG 特征提取器，但这种迁移学习方面通常依赖于先前的假设，即深度网络自然表现为受试者（或会话）不变的 EEG 特征提取器。我们建议在模型训练期间以系统的方式进一步实现 EEG 深度学习框架的不变性。我们引入了一种对抗性推理方法来学习在判别设置内对受试者间变异不变的表示。我们使用公开的运动想象 EEG 数据集和基于卷积神经网络的 EEG 解码模型在提出的对抗性学习框架内进行实验研究。我们展示了跨学科模型转移场景中的结果，展示了学习网络的神经生理学解释，并讨论了对抗性推理为不断发展的 EEG 深度学习领域提供的潜在见解。