印度古典音乐深深植根于印度次大陆的古老传统和文化,是一种复杂而精致的艺术形式,数千年来一直生存和繁荣。印度古典音乐体系大致可分为两大传统 - 即北部的印度斯坦古典音乐和南部的卡纳提克古典音乐 - 尽管存在一些地区差异,但这两个传统在拉格概念方面有着共同点。拉格,简单地说是一种音乐即兴创作的框架,它不仅是一种音阶,而且是一套控制音符进程的特定规则。这些规则决定了如何在各种乐句中处理和使用音符(swaras)。印度音乐中的七个基本音符 - Sa、Re、Ga、Ma、Pa、Dha、Ni - 类似于西方音乐中的视唱练耳(Do、Re、Mi、Fa、Sol、La、Ti)。然而,印度系统允许更细致地使用这些音符,包括微音(shruti),为正在创作的音乐增添了无与伦比的深度和丰富性。从历史上看,拉格的概念可以追溯到印度历史的吠陀时期,其中《萨玛吠陀》是现存最古老的瑜伽经文之一,其中概述了许多根据这些音乐模式创作的著名乐曲。几个世纪以来,拉格系统得到了细致的改进和编纂,特别是在中世纪时期,在阿米尔·库斯劳和坦森等音乐家的影响下。
我们旨在通过使用 SVM(支持向量机)和 XGBoost(极限梯度提升)机器学习(ML)算法,识别内侧颞叶癫痫 (mTLE) 患者关于其癫痫侧化(左侧或右侧)的认知特征(表型)。具体而言,我们探索了这两种算法识别区分左侧和右侧 mTLE 患者的最显著分数(ML 术语中的特征)的能力。我们的数据集有两个版本,包括神经心理学测试分数:一个“精简和工作”版本(n = 46 名患者),没有任何缺失数据,另一个“原始”版本(n = 57),有缺失数据,但可用于测试使用工作数据集获得的结果的稳健性。重点放在采用预防性机器学习(ML)方法进行分类,以获得可重复和可推广的结果。还研究了几个临床医学变量的影响。使用两个版本的数据集,我们获得了左侧和右侧 mTLE 的出色预测分类性能( > 75%)。最具分离性的特征是四项语言和记忆测试,其稳定性接近 100%。因此,这些认知测试似乎与患者的神经心理学评估高度相关。此外,海马回之间的结构不对称、患者年龄和抗癫痫药物数量等临床变量都会影响认知表型。这项探索性研究对认知分数进行了深入分析,并可以观察到语言和记忆表现之间有趣的相互作用。我们从临床和理论应用以及神经心理学领域的观点的角度讨论了这些发现的意义。
机械力在健康和异常器官发育以及成人疾病过程中为细胞提供关键的生物学信号。在心肺系统中,机械力(例如剪切,压缩力和拉伸力)在各个长度尺度上起作用,而失调的力通常是疾病起步和进展的主要原因,例如在支气管肺发育不良和心肌病中。在体外模型中进行了设计,支持了许多组织和疾病特异性环境中的机械力的研究,从而为心肺发育和疾病提供了新的机械见解。该评论首先提供了基本的示例,其中机械力以多个长度尺度运行以确保精确的肺和心脏功能。接下来,我们调查了最新的工程平台和工具,这些平台和工具提供了新的手段来探测和调节体外和体内环境的机械力。最后,讨论了跨学科合作的潜力,以为多种心肺疾病提供新颖的治疗方法。简介
Jessie加入了由CCOUC和GX Foundation组织的Prey Veng,Cambodia的猎物的视力盲目消除计划。该计划为贫困患者提供了免费的白内障手术。在旅途中,杰西进行了健康检查,在医生和护士的指导下,在移动眼神治疗中心学会了诊断白内障并观察到白内障手术。除了临床技能外,杰西还帮助了物流和训练有素的当地志愿者。富有成果的经历最大的收获是,人道主义工作的成功并不仅仅在医疗专业人员的手中,而是在各种背景的所有参与方的一致努力中。
我们的祖先获得了形态、认知和代谢方面的改变,使人类能够在不同的栖息地定居、开发非凡的技术并重塑生物圈。了解这些变化的遗传、发育和分子基础将有助于我们了解人类是如何进化成人类的。由于存在大量低效应大小的遗传变化、在细胞类型层面上对发育过程中表型差异的描述有限以及缺乏实验模型,将人类特有的遗传变化与物种差异联系起来一直具有挑战性。单细胞测序、遗传操作和干细胞培养的新兴方法现在支持在具有人类或猿类遗传背景的特定细胞类型中进行描述性和功能性研究。在本综述中,我们描述了现代和古代人类、类人猿和其他灵长类动物的基因组测序如何揭示人类特有的遗传变化,以及新的分子和细胞方法(包括细胞图谱和类器官)如何能够探索人类特定特征背后的候选致病因素。
更广泛的护理(填充,牙冠,牙齿,根管,牙周治疗,口腔手术等)提供的这些服务的成本比平常低。涵盖了计划专家进行专业护理服务,并将收取不同的费用。要查看完整的费用时间表,包括排除和限制,请访问dominionnational.com/kaiserdentists或致电1-855-733-7524(TTY 711),星期一至周五上午7:30至下午6点,请致电1-855-733-7524(TTY 711)致电Dominion会员服务。当您成为会员时,您会在保险证据中找到费用时间表。
摘要 数据驱动型人工智能的最新发展有望实现医疗诊断的自动化;然而,对于计算知识有限的医生来说,大多数人工智能都像“黑匣子”一样。以医学成像为出发点,我们进行了三次设计活动,以制定 CheXplain——一个使医生能够探索和理解人工智能支持的胸部 X 光分析的系统:(i)转诊医生和放射科医生之间的配对调查揭示是否需要、何时需要以及需要何种解释;(ii)与三位医生共同设计的低保真原型制定了八个关键特征;(iii)由另外六位医生评估的高保真原型提供了关于每个特征如何实现对人工智能的探索和理解的详细总结性见解。我们总结并讨论了未来设计和实施可解释的医疗人工智能系统的建议,这些系统涵盖四个反复出现的主题:动机、约束、解释和理由。
在AI/IoT行业,风险企业容易快速成长,但另一方面,由于资金或人才不足,存在企业解散或被其他企业收购的风险。因此,在选择合作的风险企业时,需要从各个方面评估目标企业,并迅速做出决定。NRI不仅在发达国家,而且在新兴国家都建立了风险企业监控系统,并建立了数据库,以了解产业结构和从事核心技术的企业。NRI不是提供简单的列表,而是可以从技术优势、网络图、利益相关者评价等各个角度灵活评估企业,以满足客户的需求。
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