XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHBO
缺少免疫细胞可能解释了为何 COVID-19 疫苗保护作用会迅速减弱
乔恩·科恩是《科学》杂志的高级记者，获得了加利福尼亚大学圣地亚哥分校的科学写作学士学位。他擅长报道生物医学，重点关注传染病、流行病、免疫学、疫苗和全球健康。他在其他媒体上发表过大量文章，包括《纽约客》、《大西洋月刊》、《纽约时报杂志》和《冲浪者杂志》，同时还撰写了四本关于科学主题的非虚构书籍。科恩的文章曾两次入选《美国最佳科学与自然写作选集》（2008 年和 2011 年）。他的书籍和故事获得了美国国家科学院、美国国家科学作家协会、科学写作促进委员会、美国微生物学会、美国热带医学与卫生学会等机构的奖项。他凭借《艾滋病的终结？》获得了国家艾美奖。他联合创作的 PBS 新闻一小时系列节目，以及他因在 HBO 新冠疫苗纪录片《如何在疫情中生存》中扮演的角色而获得的第二项艾美奖。
年度计划2025-脑港Eindhoven div>
在脑港发展中，这意味着重点是国际价值链中新的So all so“控制点”的发展。例如，电池能力群集NL的开发，该计划正在为开发电池技术领域的全球独特知识和能力而进行的工作。我们还致力于为技术领域的培训，再培训和吸引额外的才能。以贝多芬项目的一部分的人才计划为例，旨在加强微芯片行业。该计划一方面旨在扩大MBO，HBO和WO区域的培训优惠。另一方面，与劳动力市场地区的合作伙伴的密切合作将极大地推动逆转和额外的培训机会，以便该地区的所有居民都有出色的工作。最后，通过我们的Triple Helix合作伙伴网络，我们形成了公共议程的辅助引擎，该引擎已在大都市地区Eindhoven（MRE）的多年计划中进行了总结。“可持续规模的跳跃”，据总结，我们支持建筑环境的私人基金，共同创新能力，以及与周围地区每天为Brainport Ecoy系统贡献的地区的合作伙伴关系。
面向基于工作量的自适应自动化：fNIRS 在测量大脑中多种资源负荷方面的效用 Leanne M. Hirshfield a,b *, Chr
(1) 参与者应执行现实世界人机交互中典型的复杂任务。 (2) 应以可控的方式通过实验操纵工作量，以施加更大或更小的认知需求（不仅仅是打开/关闭负载），以评估不同负载水平对特定资源的敏感性。 (3) 研究应侧重于多资源结构中的不同特定资源，从而检查诊断性 (4) 应通过包括其他工作量测量来确保实验任务操作的有效性，例如自我报告工作量、响应时间、表现和瞳孔直径。 (5) 为了进一步检查测量的诊断性，研究人员应测量多个功能性大脑感兴趣区域 (ROI)，理想情况下将其映射到实验设计中确定的多个资源上，以确定特定 ROI 是否对工作量操纵具有不同的敏感性，假设通过增加那里的激活来反映。 (6) 应通过 HbR 和 HbO 的两种不同的 fNIRS 测量来探索激活的增加。 (7) 最后，研究应具有足够的统计能力和合适的 N。
在车辆临时网络中的基于模糊的高效和面向区块链的安全路由
车辆临时网络（VANET）代表了无线传感器网络（WSN）的改进，其移动感官节点位于车辆内。车辆Adhoc网络在智能城市的应用中处于关键位置，因为车间通信被认为是维持城市技术效率必不可少的。尽管Vanet提供了好处，但它在智能城市应用程序的背景下遇到了许多挑战和缺点。这样的挑战与Vanet的安全和隐私原则有关。隐私和安全性作为与Vanet相关的主要问题，促使多个研究人员在过去十年中提出安全解决方案。目前的研究工作着重于提高服务质量（QoS）的提高数据通信的安全性水平。通过使用区块链技术以及将椭圆曲线加密功能与安全的哈希功能集成以保护从节点到移动控制单元（MCU）的数据通信来实现此安全性增强。此外，提出的研究工作通过采用神经模糊逻辑来识别从源节点到移动控制单元（MCU）的最佳路径，为移动节点和控制单元之间的数据提供了有效的路由机制。将提出的工作与现有的密码方法以及最新的路由路径优化算法，即粒子群优化（PSO），遗传算法（GA），模因算法（MA）（MA）和Honey Bee优化（HBO），以及在计算时间内交付，以确定其优势，即通过PARTIT和分组，并在计算时间内建立优势。
学年2024-2025
荷兰教育系统具有两种类型的高等教育机构：研究大学（WO）和应用科学大学（HBO）。Leiden UAS（LUAS）是一所应用科学大学。我们提供学士学位和硕士课程，交流课程以及（研究生）课程，我们在从医疗保健和社会工作到经济学以及从技术到教育的各种领域进行了应用研究。我们的教育专注于能力，提供选择自由，并挑战学生实现自己的潜力。我们鼓励和支持学生发展知识和技能，以便他们为未来的职业做好充分的准备。明天，我们是一个现代的教育机构和学习社区，不仅仅是知识的发射器，而且是塑造我们学生的地方。这是终身发展是起点的地方。以这种方式，我们旨在为学生提供他们为社会做出宝贵贡献所需的所有工具。在莱顿应用科学大学听到并看到，我们看到您是谁，可以做什么以及您需要什么。我们也认识到社会的要求。考虑到这一点，学生，老师，研究人员和专业人士聚在一起塑造未来。在您在莱顿UAS的交流期间，您将在我们充满活力的大学中体验一个小规模的计划。您将参加专注于基于问题的学习的课程。我们的价值观：启发，参与和有意义的是我们课程的核心。您将与同学一起团队合作。在课堂上的互动是高度赞赏的，您可以自由地询问和使用自己的创造力来应用您新获得的知识。
使用功能性大脑连接和机器学习进行基于 EEG/fNIRS 的工作量分类
摘要：为了提高生产率或预防事故，人们迫切需要一种技术来估计人类在某些活动期间的心理负荷。大多数研究都集中于单一的生理感知方式，并使用单变量方法来分析多通道脑电图 (EEG) 数据。本文提出了一个新框架，该框架依赖于混合脑电图 - 功能性近红外光谱 (EEG-fNIRS) 的特征，并由机器学习特征支持，以处理多级心理负荷分类。此外，我们建议在三个频段的时间和频域中使用双变量功能性大脑连接 (FBC) 特征，而不是常用的用于脑电图记录的单变量功率谱密度 (PSD)：delta (0.5-4 Hz)、theta (4-7 Hz) 和 alpha (8-15 Hz)。借助 fNIRS 氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白 (HbO 和 HbR) 指标，FBC 技术显著提高了分类性能，使用公共数据集对 0-back 与 2-back 的准确率为 77%，对 0-back 与 3-back 的准确率为 83%。此外，地形和热图可视化表明，EEG 和 fNIRS 的区分区域在 0-back、2-back 和 3-back 测试结果之间存在差异。确定 EEG 和 fNIRS 区分心理工作量的最佳区域是不同的。具体而言，后区在 alpha 波段的后中线枕叶 (POz) EEG 中表现最佳，而 fNIRS 在右额叶区域 (AF8) 中具有优势。
短睡眠年轻人的认知表现具有不同的体育锻炼水平：横断面FNIRS研究
摘要：短睡眠是当今常见的问题。这项研究的目的是通过评估短暂睡眠年轻人的认知测试中含氧化血红蛋白（HBO）浓度的变化来研究前额叶皮质血流动力学，并探索了该特定人群中睡眠持续时间，体育活动水平和认知功能之间的关系。我们的研究中总共包括46名参与者（25名男性和21名女性），其中，平均睡眠时间为358分钟/天。在短睡眠种群中的stroop性能与左侧额叶不同部分的较高水平的皮质激活有关。这项研究发现，中度到vi的体育活动（MVPA）与不一致的Stroop测试准确性较低相关。在不同水平的光强度体育锻炼（LPA）和MVPA水平下，睡眠持续时间与Stroop性能之间的剂量反应关系得到了进一步探索，并且不同PA水平的睡眠时间增加与更好的Stroop性能有关。总而言之，本研究在短睡眠人群中提供了皮质血流动力学和认知功能之间的神经行为证据。此外，我们的发现表明，在睡眠短暂的年轻人中，MVPA的认知表现较差。短睡眠年轻人应增加睡眠时间，而不是更多的MVPA，以获得更好的认知功能。
“今年春节人人都有礼物”活动规则 - Viettel Telecom
1.促销期：2024年1月15日-2024年3月15日 2.参与者 - Viettel 预付费移动用户在促销期间通过发送短信 KM 至 191 成功注册预付费移动组合套餐。- Viettel 的 FTTH 订阅包括： + 促销期间 FTTH 服务的新客户（成功接受）。+ FTTH客户成功升级到比原价格更高的套餐（促销期间套餐升级时间。- Viettel 的电视订阅包括： + 移动用户在促销期间在 TV360 服务上新注册标准、VIP K+ Mobile、VIP K+ HD、K+SD、HBO GO 套餐（套餐 1、3、6、9、12 个月）。+ 客户在促销期间在可用的互联网服务上新注册 Viettel 的 TV360 电视服务或同时使用 STD、STDBOX、VKP、VKPBOX 套餐注册电视服务和互联网服务。3.计划政策 3.1 注册服务套餐时累积 5% Viettel++ 积分的计划 - 当客户成功加入/注册服务/套餐时，按每月实际价格累积 5% Viettel++ 消费积分，积分仅限于 N+1 月的最后一天（N 为赚取积分的月份）。- 每个成功交易的客户在整个计划实施期间只能获得1次/服务。3.2 抽奖活动
疼痛对 fNIRS 分类的影响
功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种非侵入性神经成像技术，通过监测脑氧合血红蛋白 ([ ∆ HbO]) 和脱氧血红蛋白 ([ ∆ HbR]) 浓度的变化来间接测量大脑活动 [ 1 ]。最近，人们对在脑机接口 (BCI) 中使用 fNIRS 的兴趣日益浓厚。BCI 的目标是将从大脑记录的信号转换为控制外部设备的命令 [ 2 , 3 ]。因此，准确分类脑信号在 BCI 应用中具有重要意义。另一方面，一组 BCI 用户是患者 (例如运动障碍者)，不幸的是，他们也可能因受伤而感到疼痛。然而，疼痛的存在预计会影响大脑活动，从而影响 BCI 的性能。在本研究中，我们首次研究了疼痛的存在如何影响与心算任务相对应的 fNIRS 数据的分类准确度。fNIRS 数据是从 2 名健康受试者身上收集的，并使用热刺激来诱发疼痛。所有通道的 [ ∆ HbR] 信号的平均值用作分类特征。采用二次核支持向量机分类器 (QSVM) 对数据进行分类。我们的分类结果表明，对于基于无痛数据训练的模型，在对有疼痛时获得的数据进行测试时，其平均分类准确度显著降低。这些结果表明，使用无痛数据训练和开发的 BCI 算法在有疼痛的情况下可能会表现不佳。因此，在为患者调整 BCI 算法时考虑疼痛因素非常重要。本文的其余部分安排如下：第 2 部分描述了实验范例和数据收集程序。第 3 部分解释了预处理和分类方法，第 4 部分介绍了结果和讨论。
脑血流动力学功能性近红外光谱与正电子发射断层扫描评估轻度认知障碍与阿尔茨海默病的相关性：一项探索性研究
本研究通过对轻度认知障碍 (MCI) 和阿尔茨海默病 (AD) 患者中 fNIRS 与正电子发射断层扫描 (PET) 和磁共振成像 (MRI) 检测到的血流动力学激活进行比较分析，探讨功能性近红外光谱 (fNIRS) 的实用性。参与者被分为四组：主观记忆障碍 (SMI)、遗忘型 MCI (aMCI)、非遗忘型 MCI (naMCI) 和 AD 组。我们使用商用无线连续波 NIRS 系统记录语义言语流畅性任务 (SVFT) 期间的血流动力学反应。分析了各组神经影像学评估参数之间的相关性。基于兴趣区域的比较显示，四组在双侧背外侧前额叶皮质 (DLPFC) 的 SVFT 期间有显著不同的血流动力学反应。线性混合效应模型结果表明，在控制 fNIRS 信号的年龄和组别差异后，双侧 DLPFC 区域的平均 Δ HbO 2 与整体 FDG-PET 呈显著正相关。淀粉样蛋白 PET 信号往往能更好地区分 AD 组与其他组，而 fNIRS 信号往往能更好地区分 SMI 组与其他组。此外，组间比较显示，DLPFC 中的海马体积和血流动力学反应之间存在镜像模式。fNIRS 检测到的血流动力学反应与疾病进展相关的代谢和解剖变化呈显著相关性。因此，fNIRS 可被视为预测 MCI 和 AD 患者大脑血流动力学和代谢状态的筛查工具。