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Khalifa Alduhoori Diana Hammoud Munir Mbarouk Nagia ... 机器学习中的科学硕士 本科目录2023–2024 供应链管理
Lemees Bougas Nada Nash Nasder Latifa Alshalaahi Amaan Memon Memon Khalifa Alduhoori Abduhoori Abdulaziz Sharif Sharif Sharif Khalid Aboukar Malak Malak Allan Diana diana diana hamoud Munir Munir Munir Munir Munir Munir Munir Munir Mbarouk Nagia abolyousr abolyousr abolyousr abolyousr abolyousr tabarek alfalahik alfalahik alfalahik alfalahik alfalahik alfalahik Abdelrahman Madkour Ahmed Ahmed Selim Abdelrahman Mohamed Mohammed al-Chawabkeh Abdallah el-Memam ahmed Gah a allllah omar sami Saleem salem khalifa omar khalifa omar salem sina sina sina mokhtari sina mokhtari mohamd gayad abdulah abdulah abdulah alssaadiii mohamd Bana Sous Jood Shinawi Layth jarai alisha faizan abdulrahman shoaib hafsah tahir tahir Mohammed Johnny Kortbawi Aya Zabalawi Omar Farrag Ahmad Mansour Amr Abu Abu Alhaj Ahmed Ahmed Saja Haja Haader Jumana jumana bakr amjad haasan haasan Zainah Zainah owaidah owaidah owaidah sama alabweh sama alabweh joel alabweh joel Dwayne Fonseca Ahmed Al Refay Meera Aliali Mahra Alhaias Fatialalmarashda Meera Meera Aldaw Mohamed Eid eid Aley Aley Eshra Salma Salma Shaarawi Abdelrahman Abdelrahman darwish Zain darwish Zain raisan raisan raisan ananya sudhanya sudheer sudheer ashrita Koshy Saba Hussain Keshav Ramesh Mahmoud Darwish Aadith Aadith Shankarnarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananana raa raaed Munshi vibha vibha bhavikatti muhmmad usmani usmani samir samir mahmir mahmod mahmoud mahmoud abdulah abdulah abdulah zahid youssef youssef youssef youssef youssef Elmadany Jawad Zabalawi Mohammed Ahmed Ahmed Fahad Alzara MHD Tameem Kabbani Ramziyya Abdul Rahman Abdul Rahman Karim El Khatib El Khatib Saeed Alhefeiti Samrin Samrin Salem Rhea rhea rhea srivastava srivastava srivastava nikita Nikita Miller Ahmed Ahmed Ahmed Ahmed Ahmed Ahmed Ahmed Sharafath ahamed Zibli Hanaa Sadoun Amro Alkhatib Abdelrahman Hamzeh Yazan Nasir Basel Kordi Faris Abdelrazeq Youssef Eld MOHAMED ELEBSHIY MoHAMED ABDELTABAWAAWAAAAMAAMAMAMAMAMAMAZEQ YOUSSEF Eld Sheikh Dina Baflah Fares Barake Sara Walid Ibrahim Kanan Ahmed Hisham Hisham Momen Aldahshan aldahshan faisal abu abu abed abed abed abed abe abed abe ibrahim bachir bachir alanood alhanood alhajri alhajri alhajri alhajri alhajri alhajri alhajri alhajri alhajri alhajri alhajri alhajri alhajri barghouthi死于在封闭环境中甲苯蒸气方向的数学模型及其吸入速率 div>
InstaDeep 跻身 100 家最具创新力的 AI 初创公司之列
NeurIPS。同样在 2018 年，InstaDeep 团队在 NeurIPS 深度强化学习研讨会上展示了尖端研究成果，论文为 Ranked Reward。“对获得这一认可，我们感到非常自豪和谦卑。自我们作为一家初创公司起步以来的六年里，我们取得的成就超出了我们的想象，但这仍然感觉像是一个开始。我们的人工智能研发团队实力不断增强，现在我们正在通过可扩展的深度强化学习平台为企业客户提供实实在在的价值，这是很少有公司能够实现的。我们迫不及待地想看看未来会怎样”，InstaDeep 联合创始人兼首席执行官 Karim Beguir 说道。非凡的成功“在过去四年中，入选人工智能 100 强的公司取得了非凡的成功。2019 年的人工智能 100 强中有 48 家公司筹集了 49 亿美元的额外融资，9 家被收购”，CB Insights 首席执行官 Anand Sanwal 表示。 “我们很高兴地看到，CB Insights 通过数据驱动的方法，利用专利、客户吸引力、投资者质量、市场规模等来识别顶尖的人工智能公司，并非常有效地挑选出未来的人工智能赢家。我们期待看到 2020 年人工智能 100 强公司在今年及以后取得的成就。” 除了颠覆医疗、零售和金融等核心行业之外，2020 年人工智能 100 强公司还在重塑更广泛的企业技术堆栈。 这些公司遍布全球，包括美国、英国、中国、智利和南非，得到 600 多名投资者的支持。 从 5,000 家公司中选出 CB Insights 研究团队采用基于证据的方法，从近 5,000 家公司中选出了人工智能 100 强，选拔标准包括专利活动、投资者质量、新闻情绪分析、专有 Mosaic 分数、市场潜力、合作伙伴关系、竞争格局、团队实力和技术新颖性。基于 CB Insights 算法的 Mosaic 分数可衡量私营公司的整体健康状况和增长潜力，以帮助预测公司的发展势头。
程序
基于矢量调制器的低 RMS 相位误差移相器，适用于 KA 波段应用 Melih Gokdemir；Alessandro Fonte；Giandomenico Amendola；Emilio Arnieri 和 Luigi Boccia 用于物联网终端的 2.4GHz 电小天线 Mahmoud Abdallah 和 Al P. Freundorfer；Yahia Antar 圆极化低成本物联网电小天线 Mahmoud Abdallah 和 Al P. Freundorfera Antar CMOS 小数分频全数字锁相环 (ADPLL) 的设计和仿真 Tangus Koech 用于低于 6 GHz 5G 物联网应用的紧凑型宽带低剖面单极天线 Said Douhi 使用异构滤波器为 5G 和 WiMAX 创新设计紧凑型双工器 Soufiane Achrao；Dahbi El Khamlichi；Alia Zakriti；Moustapha El Bakkali； Souhaila Ben Haddi 使用 RFID 技术的室内定位方法比较研究 Badr Jouhar；Abdelwahed Tribak；Jaouad Terhzaz；Tizyi Hafid 微波辐射处理对野生胭脂虫 Dactylopius Opuntiae 死亡率和生育力的影响 Fatima Zahrae EL Arroud、Karim EL fakhouri、Youness Zaarour、Chaimae Ramdani、Mustapha El Bouhssini；Hafid Griguer 基于耦合线滤波器的宽带低噪声放大器 (LNA) 的设计，带有陷波滤波器以抑制不需要的频率 Faycal El Hardouzi；Mohammed Lahsaini 印刷嵌入式天线的设计、制造和验证 Julen Caballero Anton；Jose M Gonzalez-Perez；Izaskun Bustero；Marta Cabedo-Fabrés；Leire Bilbao； Jon Maudes 纳米卫星可靠天线部署系统的研究与设计 Sara Essoumati；Oulad said Ahled；Gharnati Fatima 用于 C、X 和 Ku 波段的极化捷变频率选择表面 (FSS) Shahlan Ahmad, Sr.；Adnan Nadeem；Nosherwan Shoaib 使用基于 k 折交叉验证的 ANN 设计和优化用于 28 GHz 5G mmWave 应用的十字形槽 UWB 微型贴片天线 Lahcen Sellak；Samira Chabaa；Saida Ibnyaich、Asma Khabba；Abdelouahab Zeroual；Atmane Baddou 使用基片集成波导 (SIW) 和 WCIP 方法设计和建模铁氧体循环器 Noemen Arroussi Ammar 13:30-15:00 – TLAS III 室
摘要 我们的研究目的是确定药物可以靶向的分子靶点和个性化医疗的患者特定模型
摘要 我们的研究旨在确定药物可以靶向的分子靶点和患者特定模型，以实现结直肠癌 (CRC) 的个性化医疗。在这里，我们从基因表达综合数据库 (GEO) 中获取了高通量 RNA 测序数据，登录号为 GSE205787，并使用下一代知识发现工具（如 BioJupies 和 Ingenuity 通路分析 (IPA) 软件）对其进行了分析。使用 BioJupies 工具，通过将 47 个 CRC 患者来源的球体 (CRC-CSC) 的原始计数与健康个体结肠和直肠上皮的正常球体的原始计数进行比较，可以识别差异表达基因 (DEG)。IPA 用于识别差异调节的典型通路、CRC 的上游调节剂、非方向性网络、疾病和生物功能，并使用分子预测分析 (MAP) 工具进行后续扰动分析。我们的研究表明，在 CRC-CSC 组中，多种 KEGG 通路（包括 AMPK、磷脂酶 D、MAPK 和 PI3-AKT 信号通路）均显著下调。此外，Wnt 信号和 FGFR 通路显著上调。此外，根据 Wikipathways，CRC-CSC 组中 EGF/EGFR 信号通路、MAPK 信号通路、G 蛋白信号通路和黏着斑-PI3-AKT 通路均下调。此外，根据 Reactome，CRC-CSC 组中代谢、囊泡介导的运输、RAF 信号和 G-alpha (12/13) 信号通路也下调。利用创新的药物组合方法和创新的药物输送技术，可以通过调节 FGFR、EGFR 和 AMPK 信号通路来增强 CRC 治疗，最终可能改善患者的预后。关键词：结直肠癌、癌症干细胞球体、AMP 活化蛋白激酶信号传导、成纤维细胞生长因子受体、表皮生长因子受体、BioJupies、Ingenuity 通路分析 如何引用：Rasool M、Alhassan KI、Karim S、Haque A、Mutwakil MNZ、Alharthi M、Chaudhary AG 和 Pushparaj PN。FGFR、EGFR 和 AMP 活化蛋白激酶通路在结直肠癌干细胞衍生球体中的作用：对结直肠癌治疗的意义。亚洲农业生物学杂志 2025(1)：2023365。DOI：https://doi.org/10.35495/ajab.2023.365 这是一篇根据知识共享署名 4.0 许可条款分发的开放获取文章。 （https://creativecommons.org/licenses/by/4.0），允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要对原始作品进行适当引用。
核环境中的仪器和测量 - CEA
参与撰写本专着的有：Christiane Alba-Simionesco、Pierre-Guy Allinei、Catherine Andrieux-Martinet、Éric Ansoborlo、Nicolas Baglan、François Baqué、Loïc Barbot、Mehdi Ben Mosbah、Sébastien Bernardux、Maïlle Gille Berta Bignan、帕特里克·布莱斯,多米尼克·博伊斯、伯纳德·博宁、莱昂内尔·鲍彻、卡里姆·布德吉、亚历山大·布努、洛朗·布尔格瓦、维维安·布耶、雷内·布伦内托、卡罗尔·布列松、洛朗·布里索诺、法布里斯·坎托、尚塔尔·卡佩拉雷、塞德里克·卡拉斯科、塞巴斯蒂安·卡拉苏、胡贝尔·卡特鲁夫、弗雷尔·卡拉克、卡尔·马托卡瓦罗、弗雷德里克·沙蒂埃、盖伊·谢莫尔、伊夫·奇库埃内、杰罗姆·孔特、伯纳德·科尔努、格维诺莱·科尔、纳丁·库隆、让-路易斯·库鲁奥、洛朗·库斯顿、玛丽埃尔·克罗泽、让-吕克·多瑟里布、让-马克·德西特、儒勒·德拉克罗什、德拉克罗什、克里斯托夫平Dinh、丹尼斯·多伊齐、克里斯托弗·多默格、杰罗姆·杜科斯、热拉尔·杜克罗斯、安妮·杜哈特-巴隆、席琳·杜特鲁克-罗塞特、西里尔·埃莱昂、埃里克·埃斯贝林、尼古拉斯·埃斯特雷、塞巴斯蒂安·埃弗拉德、达米安·费龙、吉尔·费朗、帕斯卡·菲切特、菲尔四格拉四、达米安·福尔曼,奥利维耶·加斯塔尔迪、伯努瓦·格斯洛、让-米歇尔·吉拉德、玛丽安·吉拉德、菲利普·吉罗内斯、克里斯蒂安·冈尼尔、阿德里安·格鲁尔、奥利维尔·盖顿、菲利普·金巴尔、埃里克·赫维约、让-帕斯卡·于德洛、海伦·伊斯纳德、范妮·贾鲁、弗兰克·朱尔丹、朱尔丹、克里斯托·弗拉基米尔康德拉索夫斯,克里斯蒂安·拉迪拉特、纪尧姆·拉丰、安妮-索菲·拉勒曼、法布里斯·拉马迪、埃尔韦·拉莫特、克里斯蒂安·拉特格、弗洛里安·勒布尔戴斯、阿兰·勒杜、丹尼尔·埃尔米特、克里斯蒂安·鲁里耶、洛朗·卢贝、阿卜杜拉·利尤西、查理·马埃、卡罗尔·马尔尚、克拉丽丝、雷米·马莫雷、弗雷德里克梅里尔、弗雷德里克·米歇尔、克里斯托夫·穆兰、吉尔斯·穆蒂埃、保罗·穆蒂、弗雷德里克·纳瓦基亚、安东尼·诺内尔、丹尼尔·帕拉特、克里斯蒂安·帕萨德、凯文·鲍梅尔、贝特朗·佩罗、塞巴斯蒂安·皮卡特、帕斯卡·皮鲁索、伊夫·庞蒂隆、塞德里克·里维埃、丹尼·罗德里格、丹尼·罗德里格法比安·鲁亚尔、克里斯托夫·鲁尔、亨利·萨法、纪尧姆·萨尼埃、尼古拉斯·索雷尔、文森特·肖普夫、埃里克·西蒙、让-巴蒂斯特·瑟文、尼古拉斯·蒂奥莱、埃尔韦·图邦、朱利安·维纳拉、托马斯·韦尔库特、让-弗朗索瓦·维拉德、艾芙琳·沃斯、埃莉莎·多米尼克、埃莉萨你泽克里。
可再生柴油即将投入纽约渡轮运营
每年有数百万名乘客从纽约渡轮码头通过可再生柴油机从纽约到达曼哈顿下城。该系统每天 24 小时、每年 365 天在史坦顿岛和曼哈顿下城之间运营。纽约渡轮系统每年为七百多万名乘客提供横跨五个行政区的安全、可靠、实惠且方便的交通服务。该系统拥有覆盖每个行政区的六条航线、25 个码头和 38 艘船只，横跨 70 海里，拥有全国最大的客运船队。这些船只每年加起来会消耗 850 万到 900 万加仑的燃料。可再生柴油可以完全取代目前使用的化石柴油，减少 60% 或更多的温室气体排放。可再生柴油还将减少空气质量排放，让所有乘客享受更愉快的旅程。与化石柴油不同，可再生柴油没有难闻的气味。 DCAS 已与 NYC DOT 合作，自 2023 年 11 月起在史坦顿岛渡轮上测试可再生柴油。这些测试取得了成功，DCAS 将把其车队计划扩展到史坦顿岛渡轮。DCAS 还将在未来几周为此目的竞标一份新的驳船合同。NYC EDC 直接为纽约市通勤渡轮采购燃料，并将启动自己的可再生柴油试点流程。DCAS 和 EDC 在过去五年中一直在不同阶段讨论这一举措。除了可再生柴油外，NYCEDC 和 NYC Ferry 还将开始升级 13 艘 350 人客运船（该系统最大的船只），以满足 EPA 最严格的 Tier IV 排放标准。这些努力结合起来将大大减少船舶排放。如果一切顺利，DOT 和 EDC 都将力争在 26 财年结束前完全用可再生柴油取代化石柴油。特别感谢 DCAS 船队运营执行总监 Harris Kaplan 和纽约市交通局的 John Garvey 上尉，他们带头发起了这项计划。还要感谢交通局第一副局长 Margaret Forgione、副局长 Paul Ochoa、高级港口工程师 Brad Hopper、燃料设施主管 Karim ElGallad 以及 SI Ferry 的海上加油员和油轮船员团队。在 DCAS，感谢副 ACCO Masha Rudina、BQA 主任 Dan Calles、Alvin Pettway、Jose Cajas、Andy Wong 以及我们在 Argus Media 的合作伙伴，他们为可再生柴油建立了新的燃料报告指数。在 EDC，感谢纽约市渡轮船队经理副总裁 Niko Martecchini 和船队与设施部门的 Luke Herbermann。
b'Bayanat 和 Yahsat 股东批准合并成立 SPACE42 阿布扎比，2024 年 4 月 25 日 \xe2\x80\xa0 领先的人工智能地理空间解决方案提供商 Bayanat AI PLC (ADX: BAYANAT) 和阿联酋旗舰卫星解决方案提供商 Al Yah Satellite Communications Company PJSC (ADX: YAHSAT) 今天宣布，其股东已批准两家总部位于阿布扎比的实体的拟议合并。合并将创建 SPACE42，这是一家全球人工智能驱动的空间技术冠军，总部位于中东北非 (MENA) 地区，业务遍及全球。合并最初由各自的董事会于 2023 年 12 月 18 日提出，预计将于 2024 年中期生效。新实体将整合 Bayanat 先进的地理空间人工智能 (AI) 能力与 Yahsat 先进的卫星通信能力，以创造新的太空服务，对社会和经济产生重大积极影响。SPACE42 将提供更广泛的服务范围和垂直整合机会，使其能够提供差异化的价值主张、利用规模经济并提高整个价值链的盈利能力。SPACE42 候任主席 Mansoor Al Mansoori 阁下在评论这一重要里程碑时表示：\xe2\x80\x9c SPACE42 的成立体现了阿联酋明智领导层的前瞻性愿景，强调创新是进步和可持续发展的主要驱动力。通过合并该国两大航天巨头，阿联酋继续在全球范围内取得重大进展，突破该领域的界限，促进经济增长，培养世界一流人才，推进科学探索。凭借其强大的能力，新实体有望在实现《国家太空战略 2030》和《国家人工智能战略 2031》提出的宏伟目标方面发挥重要作用。SPACE42 将培育一个由人工智能驱动的生态系统，进一步改变这些领域。毫无疑问，更广泛的太空社区将从阿联酋的太空进步中受益。\xe2\x80\x9d SPACE42 候任董事总经理 Karim Sabbagh 先生表示：“Bayanat 和 Yahsat 为 SPACE42 奠定了坚实的基础，具有颠覆太空技术行业的巨大潜力。凭借两家公司的专业知识，SPACE42 为市场带来了独特的产品，将卫星通信、地理空间情报和人工智能融合在一起，开创创新解决方案。此次合并标志着股东迈出了重要一步，并强调了我们致力于提升阿联酋作为全球人工智能太空技术领导者地位的承诺。” SPACE42 无论在地区还是全球范围内都具有巨大的增长潜力，并有望成为全球最有价值的上市太空公司之一。根据最近的 2023 年财务业绩，SPACE42 的总收入为 28 亿迪拉姆，净收入为 6.39 亿迪拉姆，该公司有能力为所有利益相关者带来更高的价值，并具有产生重大协同效应的潜力。其财务状况的增强将得到以下因素的支持：
b'Bayanat 和 Yahsat 股东批准合并成立 SPACE42 阿布扎比，2024 年 4 月 25 日 \xe2\x80\xa0 领先的人工智能地理空间解决方案提供商 Bayanat AI PLC (ADX: BAYANAT) 和阿联酋旗舰卫星解决方案提供商 Al Yah Satellite Communications Company PJSC (ADX: YAHSAT) 今天宣布，其股东已批准两家总部位于阿布扎比的实体的拟议合并。合并将创建 SPACE42，这是一家全球人工智能驱动的空间技术冠军，总部位于中东北非 (MENA) 地区，业务遍及全球。合并最初由各自的董事会于 2023 年 12 月 18 日提出，预计将于 2024 年中期生效。新实体将整合 Bayanat 先进的地理空间人工智能 (AI) 能力与 Yahsat 先进的卫星通信能力，以创造新的太空服务，对社会和经济产生重大积极影响。SPACE42 将提供更广泛的服务范围和垂直整合机会，使其能够提供差异化的价值主张、利用规模经济并提高整个价值链的盈利能力。SPACE42 候任主席 Mansoor Al Mansoori 阁下在评论这一重要里程碑时表示：\xe2\x80\x9c SPACE42 的成立体现了阿联酋明智领导层的前瞻性愿景，强调创新是进步和可持续发展的主要驱动力。通过合并该国两大航天巨头，阿联酋继续在全球范围内取得重大进展，突破该领域的界限，促进经济增长，培养世界一流人才，推进科学探索。凭借其强大的能力，新实体有望在实现《国家太空战略 2030》和《国家人工智能战略 2031》提出的宏伟目标方面发挥重要作用。SPACE42 将培育一个由人工智能驱动的生态系统，进一步改变这些领域。毫无疑问，更广泛的太空社区将从阿联酋的太空进步中受益。\xe2\x80\x9d SPACE42 候任董事总经理 Karim Sabbagh 先生表示：“Bayanat 和 Yahsat 为 SPACE42 奠定了坚实的基础，具有颠覆太空技术行业的巨大潜力。凭借两家公司的专业知识，SPACE42 为市场带来了独特的产品，将卫星通信、地理空间情报和人工智能融合在一起，开创创新解决方案。此次合并标志着股东迈出了重要一步，并强调了我们致力于提升阿联酋作为全球人工智能太空技术领导者地位的承诺。” SPACE42 无论在地区还是全球范围内都具有巨大的增长潜力，并有望成为全球最有价值的上市太空公司之一。根据最近的 2023 年财务业绩，SPACE42 的总收入为 28 亿迪拉姆，净收入为 6.39 亿迪拉姆，该公司有能力为所有利益相关者带来更高的价值，并具有产生重大协同效应的潜力。其财务状况的增强将得到以下因素的支持：
MBBS课程的操作手册2021主题
DGME总干事A K M Amirul Morshed教授，DHAKA教授Abu Yusuf Fokir博士，其他总干事（教育），DGME，DGME，DGME，DGMEE，DGMEE HABIB，医学教育主任，DGME，DGME，DHAKA DR。 Mostafa Khaled Ahmad，主任（管理员），DGME，教授博士医学博士Amir Hossain，DGME，DHAKA教授DGME的总监Amir Hossain博士DGME，DGME，DHAKA教授DGME主任和发展主任Kazi Afzalur Rahman博士Mosharraf Hossain Khondoker，LD，ME＆HD，DGME教授博士MD。Humayun Kabir Talukder，出版与课程开发总监），DGME，Mohakhali，Dhaka＆Dhaka＆Coordinator，运营手册开发委员会博士MD。Masduur Rahman，DGME Dr. DGME替代医学总监（AM） Misbah Uuddin Ahmed。董事（纪律），DGME。博士MD。Jarangir Rashid，总监（财务管理），DGME Dr. A.F.M Shahidur Rahman（牙科教育）主任，DGME教授Syeda Shahhina Subhan博士，Dhaka医学教育中心主任Shahryar Nabi博士，迪恩医学院院长，岩石大学教授。博士Rajshahi医学院校长Nowshad Ali，Rajshahi大学医学院院长博士MD。Moynul Hausue，院长，医学院，Sylhet医科大学教授博士Shahena Akter，院长，医学院，室友大学生物化学教师教授教授达卡医学教授教授Mohammad Hafizur Rahman教授Nasiimul Hoque，Mono医学院教授教授Sunanj教授Bangabandhu医学院教授兼校长Manojit Mazumder。 Rajshahi医学院教授Parveen Sultanana教授达卡省武装部队医学院教授Mimi Parvin博士Mokerroma Ferdous博士，Dhaka教授Jashore Medical College。 MD。Akhteruzzaman，单诺医学院教授校长达卡医学教授教授Khadiza Akther Jamba教授Nowrose Jahan Jahan，教授，Salimullah医学院爵士教授Md Kamal Sultan，Shaheed Suhrawards医学院教授Mafruha Nazneen教授，中央国际医学院教授教授。博士MD。 Rashedul Hausue，Rangpur医学院教授，Rangpur博士Fahmida Kabir，Green Life医学院教授Lona博士，妇女和医院医学院副教授Farzana Shirin教授，东医学院教授教授Rashida Begum，孟加拉国医学院教授教授Ruksana Karim，Uttara Anhunik医学院教授Dr. Mymensingh医学院副教授Shamima Akhter，教授Ara Begum，受欢迎的医学院博士MD。 Habibur Rahman，Sirajganj Dr. Shaheed M. M. Monsur Ali医学院副教授国家预防与社会医学研究所副教授Rubena Haqaue博士M. Tazul Islam，Sheikh Hasina医学院Hobiganj博士助理教授易卜拉欣医学院教授苏丹娜·帕文（Sultana Parvene）博士Jainul Hausee Sikder女士医学院副教授Saminina Shafiullah博士MD。 Asiul Kabir，糖尿病协会医学院法里德布尔教授副教授。博士Kalyan Rent，Jaurul Islam医学院教授，Kishoregang Dr. Netrokona医学院副教授（C.C）副教授Muntakim Mahmud Saadi教授Ashraf-Zaman，Ad-Din女子医学院教授Manndra Nath Roy教授，联合医学院教授，教授博士又名Akhteruzzaman，单诺医学院教授校长达卡医学教授教授Khadiza Akther Jamba教授Nowrose Jahan Jahan，教授，Salimullah医学院爵士教授Md Kamal Sultan，Shaheed Suhrawards医学院教授Mafruha Nazneen教授，中央国际医学院教授教授。博士MD。Rashedul Hausue，Rangpur医学院教授，Rangpur博士Fahmida Kabir，Green Life医学院教授Lona博士，妇女和医院医学院副教授Farzana Shirin教授，东医学院教授教授Rashida Begum，孟加拉国医学院教授教授Ruksana Karim，Uttara Anhunik医学院教授Dr. Mymensingh医学院副教授Shamima Akhter，教授Ara Begum，受欢迎的医学院博士MD。Habibur Rahman，Sirajganj Dr. Shaheed M. M. Monsur Ali医学院副教授国家预防与社会医学研究所副教授Rubena Haqaue博士M. Tazul Islam，Sheikh Hasina医学院Hobiganj博士助理教授易卜拉欣医学院教授苏丹娜·帕文（Sultana Parvene）博士Jainul Hausee Sikder女士医学院副教授Saminina Shafiullah博士MD。 Asiul Kabir，糖尿病协会医学院法里德布尔教授副教授。博士Kalyan Rent，Jaurul Islam医学院教授，Kishoregang Dr. Netrokona医学院副教授（C.C）副教授Muntakim Mahmud Saadi教授Ashraf-Zaman，Ad-Din女子医学院教授Manndra Nath Roy教授，联合医学院教授，教授博士又名Habibur Rahman，Sirajganj Dr. Shaheed M. M. Monsur Ali医学院副教授国家预防与社会医学研究所副教授Rubena Haqaue博士M. Tazul Islam，Sheikh Hasina医学院Hobiganj博士助理教授易卜拉欣医学院教授苏丹娜·帕文（Sultana Parvene）博士Jainul Hausee Sikder女士医学院副教授Saminina Shafiullah博士MD。Asiul Kabir，糖尿病协会医学院法里德布尔教授副教授。博士Kalyan Rent，Jaurul Islam医学院教授，Kishoregang Dr. Netrokona医学院副教授（C.C）副教授Muntakim Mahmud Saadi教授Ashraf-Zaman，Ad-Din女子医学院教授Manndra Nath Roy教授，联合医学院教授，教授博士又名Khairuzzaman，教授兼世界医学院教授教授博士Gopalganj教授Sheikh Sayera Khatun医学院教授Golam Morshed Molla博士Moushumi Sen，Anwer Khan现代医学院教授教授IBN SINA医学院教授Abu Kholdun Al-Mahmood
如何测量认知
许多研究探索了使用各种技术来分析和理解大脑活动的使用，尤其是与阿尔茨海默氏病等神经系统疾病有关。在2005年和2006年，研究人员使用近似熵（一种规律性的量度）分析了患有阿尔茨海默氏病的患者的脑电图（EEG）背景活动。他们发现这种方法可能有助于区分阿尔茨海默氏症患者和没有病情的患者。随后的研究基于这些发现，使用其他技术（例如自动互信息分析）来检查阿尔茨海默氏病患者的脑电图数据。这些研究强调了机器学习和其他计算方法的潜力，以提高诊断准确性并确定与此疾病相关的大脑活动模式。研究人员还使用功能性近红外光谱（FNIRS）来研究与平衡任务相关的大脑活动，并发现此方法可用于评估运动图像和平衡功能。此外，研究还探索了认知功能与其他医学状况（例如慢性阻塞性肺疾病（COPD））之间的关系。这些发现突出了评估这些疾病患者时考虑认知功能的重要性。上面提到的研究表明，使用各种技术分析脑活动并了解神经系统状况的潜力。**关于脑电图和神经科学的研究**研究人员近年来探索了脑电图（EEG）和神经科学的各个方面。研究研究了在过滤，理论不变性和实际应用下Granger因果关系的行为（Barnett等，2011）。其他人检查了感觉运动β振荡的作用（Barone等，2021），解释了脑电图α活性（Bazanova等，2014），并使用EEG研究认知发展（Bell等，2012）。此外，研究人员还从认知的角度讨论了在物理教育中的使用（Bernhard，2007年）。理论上，平均参考方法是为诱发的潜在研究（Bertrand et al。，1985）和脑电图作为研究脑功能的一种工具的理由（Bertrand et al。，1985）。其他研究的重点是使用Prep Pipeline（Bigdely-Shamlo等，2015）和功能性近红外光谱学（Brigadoi等，2014）中的大规模EEG数据（Bigdely-Shamlo等，2015）和运动校正技术。也已经研究了不同重新引用方法对EEG信号的影响（Choi等，2019）。此外，研究人员还探索了脑电图在神经科学中的应用，包括它在理解认知大脑电位中的使用（Blackwood等，1990），功能性近红外光谱在疼痛研究中（Caumo等，2022），以及缺乏癫痫发作对脑功能的影响（Buchheim等人（Buchheim等）。参考文献： * Barnett L，Seth AK（2011）Granger因果关系在过滤下的行为：理论不变性和实际应用。j Neurosci方法201（2）：404–419。* Barone J，Rossiter HE（2021）了解感觉运动β振荡的作用。前系统神经科学15:51。* Bazanova OM，Vernon D（2014）解释EEG Alpha活动。Neurosci Biobehav Rev 44：94-110。* Bell MA，Cuevas K（2012）使用脑电图研究认知发展：问题和实践。J Cogn Dev 13（3）：281–294。* Bernhard J（2007）人类，意图，经验和学习工具：从后认知理论到在物理教育中使用技术的一些贡献。AIP CONC PROC 951：45–48。 * Bertrand O，Perrin F，Pernier J（1985）地形诱发潜在研究中平均参考的理论理由。 脑电图临床神经生理学诱发电位62（6）：462–464。 * Biasiucci A，Franceschiello B，Murray MM（2019）脑电图。 Curr Biol 29（3）：R80 – R85。 * Bigdely-Shamlo N，Mullen T，Kothe C，Su KM，Robbins KA（2015）Prep Pipeline：用于大规模EEG分析的标准化预处理。 前神经内cri醇9：1-19。 * Blackwood DHR，Muir WJ（1990）认知脑电位及其应用。 BR J Psychiatry 157（S9）：96–101。 * Brigadoi S，Ceccherini L，Cutini S，Scarpa F，Scatturin P，Selb J，Selb J，Gagnon L，Boas DA，Cooper RJ（2014）功能性近红外光谱中的运动文物：用于实际认知能力的运动矫正技术的比较。 神经图85 pt 1（0 1）：181–191。 * Buchheim K，Obrig H，Pannwitz WV，MüllerA，Heekeren H，Villringer A，Meierkord H（2004）成人人类缺席期间血红蛋白氧合的降低。 Neurosci Lett 354（2）：119–122。 Neurobiol Physiol Psychol疼痛：319–335。AIP CONC PROC 951：45–48。* Bertrand O，Perrin F，Pernier J（1985）地形诱发潜在研究中平均参考的理论理由。脑电图临床神经生理学诱发电位62（6）：462–464。* Biasiucci A，Franceschiello B，Murray MM（2019）脑电图。Curr Biol 29（3）：R80 – R85。* Bigdely-Shamlo N，Mullen T，Kothe C，Su KM，Robbins KA（2015）Prep Pipeline：用于大规模EEG分析的标准化预处理。前神经内cri醇9：1-19。* Blackwood DHR，Muir WJ（1990）认知脑电位及其应用。BR J Psychiatry 157（S9）：96–101。* Brigadoi S，Ceccherini L，Cutini S，Scarpa F，Scatturin P，Selb J，Selb J，Gagnon L，Boas DA，Cooper RJ（2014）功能性近红外光谱中的运动文物：用于实际认知能力的运动矫正技术的比较。神经图85 pt 1（0 1）：181–191。* Buchheim K，Obrig H，Pannwitz WV，MüllerA，Heekeren H，Villringer A，Meierkord H（2004）成人人类缺席期间血红蛋白氧合的降低。Neurosci Lett 354（2）：119–122。Neurobiol Physiol Psychol疼痛：319–335。* Caumo W，Bandeira JS，Dussan-Sarria JA（2022）连接皮层，功能光谱和疼痛：功能和应用。这篇文章和研究论文的集合探讨了脑电图（EEG）的各个方面，一种非侵入性的脑成像技术。研究检查了脑电图在评估认知功能中的不同应用，特别是在阿尔茨海默氏症类型的轻度老年痴呆症患者中。文章涵盖了一系列主题，包括脑电图源分析，使用脑电图对认知进行建模以及使用神经认知措施来评估隐式学习。其他论文讨论了功能近红外光谱（FNIRS）的数据处理技术，该技术用于研究运动控制研究。此外，在脑电图分析，信号分析和测量以及电生理频率条比比率测量中，还有关于过滤方法的研究。一些文章还集中于特定的认知领域，例如基于计算机的任务期间的日常认知和工作记忆负载。其他论文研究了使用神经认知措施评估教育环境中隐性学习的潜在和挑战。总的来说，这些研究证明了脑电图在理解人脑功能和行为中的多功能性和应用，尤其是在阿尔茨海默氏症等神经退行性疾病的背景下。本文回顾了与阿尔茨海默氏病及其对大脑活动的影响有关的各种研究，尤其是与疾病严重程度有关的研究。列表还包括有关脑电图分析，分类和特征提取的研究。一项研究发现，与皮质下血管痴呆的人相比，患有阿尔茨海默氏病的个体在日常作用中表现出差异。另一项研究调查了不对称额叶活性在动机中的作用，这表明这种不对称性在方法和撤回行为中起着重要作用。此外，NASA开发的关于任务负荷指数（TLX）的研究发现，它可用于衡量认知工作量及其对大脑活动的影响。本文还讨论了功能性近红外光谱（FNIRS）在研究脑功能中的使用，尤其是与运动和姿势任务有关。此外，研究探索了健康和病理衰老中脑振荡，功能连通性和信号复杂性之间的关系。此外，研究还研究了基于脑电图的功能性脑连接性基于图理论的建模的应用，该建模可用于分析神经经济学。本文还涉及用于功能性脑成像及其潜在应用的近红外技术的开发。最后，提供了对脑电图测量的神经生理基础的综述，强调了了解该技术的基本机制以准确测量大脑活动的重要性。提供的清单包括各种研究和出版物，这些研究和出版物对我们对大脑功能，神经生理学和认知过程的理解做出了重大贡献。这些技术已用于研究诸如严重抑郁症，阿尔茨海默氏病和癫痫病等神经系统疾病。研究人员，例如江经，琼斯（Jones EG），坎德尔（Kandel ER）和卡里姆·H（Karim H），探索了大脑皮层中的神经递质等主题，睡眠阶段分类，工作记忆缺陷和基于皮质任务的最佳最佳滤波器选择。其他研究检查了功能近红外光谱（FNIRS）在体育活动（例如平衡等体育活动中）的使用。此外，Karnik S，Kessels RPC和Khan RA等研究人员还研究了脑电图数据的信号处理技术，包括去除系统活动和最佳滤波器选择。该列表还包括有关使用FNIRS的EEG复杂性，正常衰老和痴呆症的工作记忆下降以及基于神经反馈的干预措施的研究。这些发现有助于我们对神经过程，认知功能以及用于大脑功能评估的创新技术的发展。一些著名的研究人员，例如Klein F，Klonowski W和Kohl SH，已经发表了有关FNIRS信号处理的工作，EEG复杂性的熵测量以及基于神经反馈的干预措施。总的来说，提供的参考文献突出了通过使用EEG，FNIRS和NEUROFEFFACK等创新技术来深入了解大脑功能，认知过程和神经机制的持续努力。最近的研究采用了各种方法来分析脑信号，例如脑电图（EEG），功能性近红外光谱（FNIRS）和与事件相关电位（ERP）。研究人员还探索了使用机器学习算法从大脑信号中检测这些情况的使用。多元多尺度方法已应用于分析EEG信号中的复杂数据模式。研究表明，该方法可以有效地检测诸如严重抑郁症之类的疾病。此外，研究人员还使用了内核本特征滤清器 - 银行通用空间模式（K-EB-CSP）来对脑电图进行分类并预测神经系统条件。生物医学多处理器与无线通信系统的集成使高级监控系统用于床边使用。研究人员还采用了同时进行脑电图-FMRI来评估神经系统疾病患者的功能性脑活动。此外，研究还研究了神经血管耦合的病理生理学，这对于了解神经和血管信号如何相互作用至关重要。已将皮质和丘脑网络中的缓慢振荡作为一种机制，是一种基于各种神经系统条件的机制。总的来说，这些研究表明了多模式方法分析脑信号和了解神经系统疾病的重要性。注意：我从释义文本中删除了参考文献，作者和出版物详细信息，以使其更简洁。如果您需要有关任何研究或参考的特定信息，请告诉我！进行了以下文章和研究与大脑功能，神经回路和认知神经科学有关： *进行了有关功能性近红外光谱法（FNIRS）的研究，以研究轻度认知障碍患者的脑功能连通性。*进行了脑电图数据的快速傅立叶变换（FFT）的研究，以分析频谱。*另一项研究使用FNIRS检查了运动伪影对FNIRS信号的影响，并提出了基于小波变换和红外热力计视频跟踪的校正程序。*对脑电图（EEG）频谱图及其在重症监护中的应用以及脑电图谱图的介绍。*一篇评论文章讨论了认知神经科学的原理及其在临床环境中的应用，包括使用FNIRS进行认知研究。此外，各种研究都使用脑电图和FNIRS研究了大脑功能，包括： *关于脑电图信号的相互信息分析的研究发现，睡眠期间皮质相互依存的年龄相关变化。*一项验证研究检查了通过电话管理的认知评估电池的使用。这些研究和评论有助于我们对脑功能，神经回路和认知神经科学的理解，并强调了FNIRS和EEG在临床环境中的潜在应用。提供的参考文献讨论了神经科学的各个方面，包括大脑衰老，神经变性和脑电图（EEG）。提供的列表包括对与脑部计算机界面，神经科学和认知功能有关的各种学术文章的参考。研究利用不同的技术，例如脑电图（EEG），磁脑摄影（MEG），功能性近红外光谱（FNIRS）以及其他方法来研究大脑活动，连通性和认知过程。此过程确定了称为认知障碍的潜在问题。The articles cover topics such as: * Changes in spectral power in Alzheimer's disease and mild cognitive impairment * Evolution of primate executive function and strategic decision-making * Clinical neurophysiology of aging brain and neurodegeneration * Filtering techniques for ERP time-courses * Deep learning-based EEG analysis for various applications * Event-related potentials (ERPs) and their role in neuroscience * Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) for prolonged disorders of consciousness * Ictal fNIRS and electrocorticography study of supplementary motor area seizures * Whole brain functional connectivity using phase locking measures of resting state magnetoencephalography (MEG) * Granger causality analysis in neuroscience and neuroimaging * Simultaneous acquisition of EEG and fNIRS during cognitive tasks for开放访问数据集 *脑震荡后的视觉运动技能恢复 *性别相关的差异 *在工作记忆任务绩效期间，中等睡眠丧失对神经生理学信号的影响 * EEG在测量认知储备中的作用这些参考在这些参考中的作用提供了对神经科学的各个方面的见解，包括大脑功能，Aging和NeuroDgeneration。研究人员探索了脑电图信号的各个方面，包括信号特征，独立组件分析和复杂性分析。他们还研究了振荡活性在脑电图/ERP分析中对象表示，相干性和相位差异中的作用。一些研究着重于特定应用，例如驾驶员嗜睡检测系统，轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病。认知障碍在老年人中更为普遍，但不是衰老的自然部分。其他人调查了功能近红外光谱的使用来评估医疗模拟工具期间的认知变化，并确定使用静息状态脑电图的轻度认知障碍的个体。此外，该列表还包括对可穿戴的EEG-FNIRS技术，FNIRS的优化技术以及用于EEG信号获取的改进方法。文章还涵盖了概念谬论，以映射识别时间过程和混合生物收购硬件的优势。总体而言，研究旨在提高我们对脑功能，认知和神经系统疾病的理解，并开发用于诊断，治疗和康复的创新技术。一组研究人员在一次年度关于医学与生物学工程国际工程会议（EMBC）上介绍了他们的发现。研究探讨了功能性近红外光谱（FNIRS）和脑电图（EEG）的使用来分析脑活动。一项研究证明了使用一般线性模型如何提高单审分析和分类精度。另一项研究评估了人工神经网络（ANN）和Hjorth参数在区分心理任务方面的有效性。研究人员还介绍了有关脑电图源定位的研究，包括偶极子位置，方向和噪声对准确性的影响。此外，一项研究分析了阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍患者的脑电图复杂性。认知测试通过评估思维，学习，记忆，判断和语言等各个方面来评估大脑功能。其他研究集中在FNIRS应用上，例如评估神经变性生物标志物，以早日鉴定轻度认知障碍，并分析静息氧合水平和痴呆症与任务相关的变化。该会议还介绍了轻度认知障碍患者的工作记忆任务期间关于血液动力学分析的研究，以及用于早期诊断轻度认知障碍的功能连通性分析。存在不同的测试来检测这些问题，通常涉及简单的任务，例如回答问题或重复单词列表。各种医疗条件可能会导致它，其中一些可能是可以治疗的，例如尿路感染，抑郁症和药物副作用。然而，像阿尔茨海默氏病一样由痴呆症引起的认知障碍无法治愈并随着时间的流逝而恶化。虽然仅认知测试无法诊断出根本原因，但它可以揭示需要进一步研究的大脑功能的潜在问题。医疗保健提供者使用测试结果来确定患有认知障碍的患者的最佳行动方案。所使用的测试包括： - 蒙特利尔认知评估（MOCA） - 微型精神状态检查（MMSE） - 迷你cog-蒙特利尔认知评估（MOCA）测试这些评估通常用于筛查老年人的老年人对轻度认知障碍（MCI）（MCI），以记忆问题和日常活动困难的情况。MCI无法治愈，但随着时间的推移，其症状可能会改善或保持稳定。在进行认知测试之前，不需要特殊准备，并且该程序没有任何风险。认知障碍的迹象包括： - 忘记任命 - 经常丢失事物 - 难以回忆熟悉的单词 - 努力保持专注于对话 - 增加烦躁和焦虑小型精神状态考试（MMSE） - 简短的认知测试是小型认知状态考试（MMSE）是一项短暂的认知测试，是一个短的认知测试，需要大约10分钟才能完成10分钟。它评估了基本认知功能，包括日期识别，向后计数以及识别铅笔或手表等日常对象。Mini-COG测试甚至更快，持续了大约3分钟，涉及回忆三个单词的列表，并用特定的手绘制一个时钟。结果将提供一个分数，这可能表明正常或受损的大脑功能。尽管有正常的测试分数，但建议与您的提供商讨论替代测试。相反，如果测试结果显示出比正常的得分低，则可能表明认知障碍。在这种情况下，您的医疗保健提供者可能会将您转介给神经科医生进行进一步评估，并可能进行更广泛的神经心理学测试。这些详细的评估将评估解决问题的技能，决策能力和整体大脑功能。此外，可以命令其他测试排除导致认知能力下降的潜在条件。您的治疗计划将取决于您的病史，体格检查结果和认知测试结果。如果您被诊断出患有无法治愈的疾病，则通过药物和生活方式的改变来管理症状可以帮助随着时间的推移降低大脑功能的损失。