XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemKappa
在不同发育阶段的后代小鼠海马中，砷暴露对PI3K/AKT/NF-κB信号通路的影响
本研究的主要目的是探索砷对磷脂酰肌醇3-激酶（PI3K）/蛋白激酶B（AKT）/核转录因子-κB（NF-κB）信号途径的影响。砷（Naaso 2）的剂量为0、15、30或60 mg/l的雌性小鼠及其幼犬。通过EMSA评估NF-κB的核转运水平。实时RT-PCR用于测量AKT，NF-κB和PI3K mRNA水平。PI3K，P-AKT，抑制剂Kappa B激酶（IKK），P-NF-κB，蛋白激酶A（PKA），抑制剂KAPPA B（IκB）和cAMP反应元件结合蛋白（CREB）的蛋白质表达。结果表明，暴露于60 mg/l NaASO 2可以抑制NF-κB产后日（PND）20和PND 40小鼠的NF-κB水平。砷在PI3K，AKT和NF-κB的转录和翻译水平下调。此外，P-IKK，P-IκB，PKA和P-CREB的蛋白质表达也降低了。总的来说，本研究的结果表明，砷可以下调PI3K/AKT/NF-κB信号传导途径，尤其是在PND 40上，这可能与认知障碍有关。
威廉·詹姆斯（William James） - 可塑性见解！
“在底部，当生物学上解释习惯时，这一原则基于习惯的事实。习惯的基本特征是，每种经验都制定并经历了行为和经历的人，而这种修改会影响后续经验的质量。因为它是一个有些不同的人。”约翰·杜威（John Dewey）的经验与教育（1938年）Touchstone，纽约洛克菲勒中心。kappa delta pi讲座系列，pp。35。
FoMO 和大脑 - CSN 生物科学
错失恐惧症 (FoMO) 是一种普遍存在的忧虑，担心别人可能有自己没有的有益体验。最近，FoMO 被认为是社交媒体流行的一个消极方面。然而，FoMO 的神经基础仍然未知。在这里，我们研究了静息态脑电图 (rs-EEG) 大脑网络的拓扑结构与 FoMO 之间的关系，并建立了一个理论模型，以孤独感和有问题的社交网站 (SNS) 使用为中介，以解释 113 名年轻人的拓扑结构和 FoMO 之间的关联。最小生成树分析显示，高 FoMO 组的 rs-EEG 大脑网络在 alpha 波段的 Kappa 和叶分数高于低 FoMO 组的网络，这表明 FoMO 的出现基于过度的无标度大脑网络。重要的是，alpha 波段 Kappa 和 FoMO 之间的关联部分是由孤独感和有问题的 SNS 使用介导的。多重中介分析显示，孤独感和有问题的 SNS 使用之间存在连续中介作用。据我们所知，这是第一项从复杂大脑网络的角度考虑 FoMO 的研究。我们的研究结果提供了神经科学证据，表明孤独感（即缺乏心理需求满足）会影响 FoMO，而 SNS 为这种影响的传播提供了平台。
混合
背景和客观：睡眠阶段是睡眠障碍诊断的重要步骤，这对于专家来说是时间密集型和费力的手动执行这项工作。自动睡眠阶段分类方法不仅减轻了这些苛刻任务的专家，而且可以提高分类过程的准确性和效率。方法：一种新型的基于生物信号的新型模型，该模型是通过使用各种生理学信号的3D卷积操作和图形卷积操作的组合构建的。3D卷积和图形卷积都可以从相邻的大脑区域汇总信息，这有助于从生物信号中学习固有的连接。脑电图（EEG），EEC胶合图（EMG），电击图（EOG）和心电图（ECG）信号用于提取时间域和频域特征。随后，这些信号分别输入了3D卷积和图形卷积分支。3D卷积分支可以探索时间序列中每个通道中的多通道信号与多波段波之间的相关性，而图形卷积分支可以探索每个通道与每个频段之间的连接。在这项工作中，我们使用ISRUC数据集（来自子组1的亚组3和50个随机样本）开发了提出的多通道卷积组合睡眠阶段分类模型（Mixsleepnet）。结果：基于第一个专家的标签，我们生成的Mixsleepnet的精度分别为ISRUC-S3的F1得分和Cohen Kappa得分分别为0.830、0.821和0.782。对于ISRUC-S1数据集，它的准确性分别为0.812、0.786和0.756。根据第二专家进行的评估，ISRUC-S3和ISRUC-S1数据集的全面精度，F1分数和Cohen Kappa系数分别为0.837、0.820、0.789和0.829、0.829、0.791，0.791，0.791，0.7775。结论：拟议方法通过所提出的方法的绩效指标的结果要比所有比较模型的结果要好得多。在ISRUC-S3子数据库上进行了其他实验，以评估每个模块对分类性能的贡献。
计算机视觉中的最后一年博士候选人
2022 : Honorable Mention for NDSEG Fellowship 2021 : Jacobs School of Engineering Fellowship (UC San Diego) 2021 : Elected to Phi Beta Kappa and Sigma Xi (Williams College) 2020 : Robert G. Wilmers Jr. 1990 Fellowship 2020 : Williams College Summer Research Fellowship 2019 : John Houghton Harris Memorial Scholarship 2018 : Alumni-Sponsored实习计划赠款2017年：阿默斯特学院Schupf研究奖学金（$ 20,000提名）
使用机器学习算法预测住宅物业价格
摘要。住宅房地产价格预测对于评估市场价值并确定价格过高或定价不足至关重要。这项研究研究了各种机器学习算法的性能，包括决策树（DT），Random Forest（RF）和多层Perceptron（MLP），以预测住宅物业价格。该研究执行探索性数据分析和主要成分分析（PCA），以降低变量的维度，并提取马来西亚吉隆坡梯田房价的最有用的变量。一个公开可用的数据集用于培训和测试算法，在预处理过程后的比例为70:30。性能指标，例如Kappa统计，R -Squared，平均绝对误差（MAE），平均绝对百分比误差（MAPE）和根平方误差（RMSE）来评估算法。结果表明，RF的表现优于DT和MLP，获得85.82％的最高精度得分，最高的KAPPA统计数据为0.8307。研究还发现，RF算法的预测数据与火车集可靠。进行探索性数据分析和PCA后，RF-PCA证明了住宅物业价格预测的最佳性能，与DT-PCA和MLP-PCA相比，MAE（0.6091），MAPE（19.23％）和RMSE（1.066）的R平方值为0.7497，MAE（0.6091），MAPE（19.23％）和RMSE（1.066）。
Matthew Faw -
2023 Dr. Brooks Carlton Fowler Endowed Presidential Graduate Fellowship in ECE, 2023-2024 academic year 2022 Top 10% reviewer for NeurIPS'22 and AISTATS'22, Highlighted reviewer for ICLR 2022 2020 NXP Foundation Fellowship, 2020-2021 academic year 2017 Cum Laude Graduation Honors, Duke University 2016 Member, Tau Beta Pi and Eta Kappa Nu Honor Societies，杜克大学2014年金牌，国际基因工程机器竞赛
大麻素在酒精诱导的
AEA N-arachidonoylethanolamine or anandamide AP-1 Activator protein 1 BBB Blood-brain barrier BDNF Brain-derived neurotrophic factor cAMP Cyclic adenosine monophosphate CB1 Cannabinoid receptor 1 CB2 Cannabinoid receptor 2 CBD Cannabidiol CBDA Cannabidiolic acid CBG Cannabigerol CBGV Cannabigivarin CNS Central nervous system COX-2 Cyclooxigenase-2 DAGL Diacylglycerol lipase DAMPs Danger associated molecular patterns eCB Endocannabinoid ECS Endocannabinoid system ERK Extracellular signal-regulated kinase FAAH Fatty acid amide hydrolase GFAP Glial fibrillary acidic protein GPCR G protein-coupled receptor HMGB1 High mobility group box 1 HPC Hippocampus Iba1 Ionized calcium binding adaptor molecule 1 IL Interleukin INF-γ Interferon gamma iNOS Inducible nitric oxide synthase IκBα Inhibitory kappa Bα LPS Lipopolysaccharide MAGL Monoacylglycerol lipase MCP-1 Monocyte chemoattractant protein 1 MCSF Macrophage刺激因子MD2粒细胞分化蛋白-2 MHCII主要组织相容性复杂II MIP-1α巨噬细胞炎症蛋白1αmiRNA MicroRNA MRNA MIRNA MRF-1小胶质细胞反应因子1 MyD88髓样分化因子88与2个相关因子2 NF-κB核因子-kappa b oeA乙醇酰胺
使用 div>设计人工智能的视频助理裁判系统
***** Turan University（哈萨克斯坦）摘要。 div>本文档研究了由人工智能驱动的视频助理裁判系统（VAR）的有效性，以提高设备运动中仲裁决策的精确性，效率和一致性。 div>结合了人工智能和计算机视觉，该系统在Almath的当地冠军赛中进行了测试，其中涉及八支足球队。 div>通过分析决策，临时效率和各种仲裁场景中的一致性的分析，该研究使用卡方检验，家长测试和Kappa Cohen统计数据来定量评估传统VAR系统的改进。 div>结果表明，该系统会大大增加决策的准确性和减少决策时间，从而保持游戏的流动性。 div>尽管该系统在仲裁决策中也表现出更大的一致性，但它突出了需要更多改进才能有效管理复杂游戏情况的领域。 div>调查结果表明，如果技术进步继续解决当前的局限性，那么AI在运动仲裁中的整合可以实质上有益于团队运动的公平和动态。 div>这项研究有助于技术与体育交集的知识不断增长，为数字仲裁系统的未来改进提供了框架。 div>摘要。 div>日期接收：09-28-24。 div>Palabras clave: VAR impulsado por IA, arbitraje deportivo, visión por computadora, precisión en la toma de decisiones, eficiencia en deportes, Kappa de Cohen, prueba chi-cuadrado, pruebas t pareadas, tecnología en deportes, sistemas de arbitraje digital.本文调查了AI驱动的视频助理裁判（VAR）系统在增强团队运动中主持的准确性，效率和一致性方面的功效。结合了人工智能和计算机视觉的结合，该系统在Almaty的当地冠军赛中进行了测试，其中涉及八支足球队。通过分析决策准确性，时间效率和跨主导场景的一致性，该研究采用了卡方测试，配对的t检验以及Cohen的Kappa统计数据，以定量评估对传统VAR系统的改进。结果表明，AI驱动的VAR系统大大提高了决策的准确性并减少了决策时间，从而保持了游戏玩法的流动性。尽管该系统在主持决策方面也表现出增强的一致性，但它强调了需要进一步完善的领域，以有效地应对游戏情况。调查结果表明，如果持续的技术进步继续解决当前的局限性，则AI融入体育主持人可以实质上有益于团队运动的公平和动态。这项研究为技术与体育交集的知识越来越多，为数字主持系统的未来增强提供了框架。关键字：AI驱动的VAR，体育主持人，计算机视觉，决策准确性，体育效率，Cohen's Kappa，Chi-Squared测试，配对的T检验，体育技术，数字官方系统。Fecha deAptación：09-10-24 Bakhytzhan Kulambayev bakhytzhankulambayev@gmail.comFecha deAptación：09-10-24 Bakhytzhan Kulambayev bakhytzhankulambayev@gmail.com