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疾病修饰抗毒药[DMARDS]在Srinagarind Hospital
结果：平均发病年龄为45（SD+12.8）年，中位疾病持续时间为12.4（IQR 7.3至17.5）年。338（94.1％）的总RA患者接受了常规的合成DMARDS [CSDMARD]，同时基于报销类型，202（4.45％）中有9名接受了生物DMARDS [BDMARDS]。最常用的dmard是甲氨蝶呤[MTX]。目前，在359个中，有155名（43.2％）用2个DMARD治疗，而148（41.2％）进行了DMARD单一疗法。患者的疾病活性仅接受Csdmard（s）为低（<3.2），中度（> 3.2至5.1）和高（> 5.1），分别为44.4、45.8和8.2％的比例。接受和收到BDMARD的患者人数很小（21例）。其中，有76.2％的响应者是50％的治疗靶标，而（25％）具有无药物缓解。只有4.5％的长期BDMARD，其中38.1％的疾病活性低[LDA]和61.9％的DAS中等DA。低剂量皮质类固醇[LDC]总体处方为63.5％。在CSDMARDS组中，其使用与较高的DA有关；低，中度和高DA的患者中的52.3、69.7和82.1％。在达到治疗靶标的患者中，有61.8％的缓解率/LDA> 1年。与实现目标相关的因素是缓解，诱导MTX和DMARDS启动后的早期缓解的历史。
带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型
摘要森林健康的检测对于维持森林环境已经变得很重要，尤其是在日益增强的压力源时。该项目的目的是使用金属氧化物（MOX）气体传感器设计电子鼻子（E-NOSE），以能够通过检测独特的挥发性有机成分（VOC）来区分健康和压力的树木。该项目涉及开发和实施气体传感器阵列，结合了多个MOX传感器，以检测VOC。利用Arduino微控制器，可以从气体传感器中收到数据，而Python则用于数据分析。数据分析涉及机器学习方法，例如线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA），用于降低传感器数据的分类和维度。python也派上用场了图形用户界面。在最初的结果中证明了电子鼻子区分健康和病态树的能力，在此结果表现出合理的准确性水平。最初，PCA提供了良好的分离，但是，目标气数的数量增加，分离精度恶化了。LDA在两个类别之间提供了明显的分离，并带有轻微的重叠。对可能存在的不同物质进一步评估了电子鼻子。尽管它显示出某些物质的良好可分离性，而另一些物质则重叠。MOX传感器的极高灵敏度具有不同气体的选择性成本。未来的研究将着重于使用神经网络检测树中包含的这些特定物质，从而增强了电子鼻子检测更大范围的化合物的能力。
local-HDP：实时机器人场景中的交互式开放式3D对象类别识别✩
我们为开放式3D对象分类引入了一种非参数层次贝叶斯方法，称为本地层次结构dirichlet过程（local-HDP）。此方法允许代理商逐步学习每个类别的独立主题，并及时适应环境。每个主题都是视觉单词在预定义词典上的分布。使用推理算法，这些潜在变量是从数据集推断出来的。随后，对象的类别是根据从模型中生成3D对象的可能性确定的。层次结构贝叶斯的方法（例如潜在的dirichlet分配（LDA））可以将低级特征转换为3D对象分类的高级概念主题。但是，基于LDA的方法的效率和准确性取决于手动选择的主题数量。修复所有类别的主题数量可能会导致模型的过度拟合或不足。相比之下，提出的局部HDP可以自主确定每个类别的主题数量。此外，在本地HDP模型中，已对在线变分推理方法进行了调整以快速后近似。实验表明，所提出的局部 - HDP方法在准确性，可伸缩性和记忆效率方面优于其他最先进的方法。此外，已经进行了两个机器人实验，以显示拟议方法在实时应用中的适用性。©2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
气候过渡计划进度报告2023
该进度报告是在基于科学的目标倡议（SBTI）批准零净目标之后的第一项，也是第1季度2023年第1季度气候过渡计划的以下出版物，旨在全面地说明2023年对2023年基线的物质进展以及2022年的绩效。可以在2023年综合年度报告中找到有关其他维度互补的其他维度互补的有关其他维度的全面详细信息，该报告可在2023年的综合年度报告中找到，该报告需要法定审计（PriceWaterhouse Coopers＆Associados -copiedade de Revisores de Revisores de revisores de contas，lda。）。
评估时间分辨的 fNIRS 在脑机接口心理交流中的应用
脑机接口 (BCI) 作为改善残疾患者生活质量的工具正日益流行。最近，基于时间分辨功能性近红外光谱 (TR-fNIRS) 的 BCI 越来越受欢迎，因为它们具有增强的深度灵敏度，从而降低了来自大脑外层的信号污染。这项研究首次介绍了基于 TR-fNIRS 的 BCI 对健康参与者进行“心理交流”的情况。我们招募了二十一 (21) 名参与者，并反复向他们提出一系列问题，其中要求他们想象打网球以表示“是”，保持放松以表示“否”。光子平均飞行时间的变化用于计算氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度的变化，因为它在深度灵敏度和信噪比之间提供了良好的折衷。从平均氧合血红蛋白信号中提取特征，将其分类为“是”或“否”响应。使用线性判别分析 (LDA) 和支持向量机 (SVM) 分类器通过留一交叉验证法对答案进行分类。使用 LDA 和 SVM，所有参与者的总体准确率分别为 75% 和 76%。结果还表明，问题之间的准确率没有显著差异。此外，在 21 名参与者中，有 7 名在运动想象 (MI) 和休息期间记录了生理参数 [心率 (HR) 和平均动脉压 (MAP)]，以调查这些参数在不同条件下的变化。未发现这些参数在不同条件下有显著差异。这些发现表明 TR-fNIRS 可能适合作为脑损伤患者的 BCI。
学期-II Credit-30 Sr.没有课程代码课程LTPC 1。
概率理论的概述，线性代数，凸优化。简介：模式识别和机器学习的历史，模式识别和机器学习重点的区别。回归：线性回归，多元回归，逻辑回归。聚类：分区聚类，分层聚类，桦木算法治疗算法，基于密度的基于密度的聚类PCA和LDA：主成分分析，线性判别分析。内核方法：支持向量机图形模型：高斯混合模型和隐藏的马尔可夫模型贝叶斯方法的简介：贝叶斯分类，贝叶斯学习，贝叶斯最佳分类器，天真的贝叶斯分类器和贝叶斯网络..
基于脑电图的脑机接口系统控制假肢手指运动
研究 脑信号 手指数量 信号处理链 准确度（％） [11] EEG 4 CWD＆2LCF 43.5 [12] EEG 5 RF＆LDA＆SVM＆KNN 54 [13] EEG 5 LSTM＆CNN＆RCNN 77 [14] EEG 5 PCA＆PSD＆SVM 77 [15] MEG 5 SVM 83 [16] MEG 5 BPF＆频谱图＆SVM 57 [17] ECOG 5 CNN＆RNN＆LSTM 49 [18] ECoG 4 BPF＆Morlet小波字典＆STMC 85 [19] ECoG 5 CSP＆SVM 86.30 [20] fNIRS 2 SVM 62.05 [21] EMG 1小波＆自回归＆SVM 76
研究论文基于 fNIRS 使用稀疏表示解码步行意象和空闲状态
目的.基于功能性近红外光谱（fNIRS）的脑机接口（BCI）有望为严重影响其生活质量的步行功能障碍患者提供一种可选的主动康复训练方法。利用稀疏表示分类（SRC）氧合血红蛋白（HbO）浓度对步行表象和空闲状态进行解码，构建基于步行表象的 fNIRS-BCI。方法.招募15名受试者，采集步行表象和空闲状态下的 fNIRS 信号。首先对 HbO 信号进行带通滤波和基线漂移校正，提取 HbO 的均值、峰值、均方根（RMS）及其组合作为分类特征；利用 SRC 对提取的特征进行识别，并将 SRC 的结果与支持向量机（SVM）、K 最近邻（KNN）、线性判别分析（LDA）和逻辑回归（LR）的结果进行比较。结果.实验结果表明，三种特征组合的SRC对于步行想象和静止状态的平均分类准确率为91.55±3.30%，显著高于SVM、KNN、LDA和LR的86.37±4.42%、85.65±5.01%、86.43±4.41%和76.14±5.32%，且其他组合特征的分类准确率均高于单一特征的分类准确率。结论研究表明，在fNIRS-BCI中引入SRC能有效识别步行想象和静止状态。同时特征提取的不同时间窗口对分类结果有影响，2～8 s的时间窗口取得了比其他时间窗口更好的分类准确率（94.33±2.60%）。显著性意义。该研究旨在为步行功能障碍患者提供一种新的、可选的主动康复训练方法，此外该实验也是一项罕见的基于fNIRS-BCI利用SRC解码步行意象和静止状态的研究。
视觉诱发电位中的人工智能算法-...
脑机接口 (BCI) 是一种使用脑电图 (EEG) 信号控制外部设备（例如功能性电刺激 (FES)）的技术。基于 P300 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的视觉 BCI 范例已显示出巨大的临床用途潜力。已经发表了许多关于基于 P300 和 SSVEP 的非侵入式 BCI 的研究，但其中许多研究存在两个缺点：(1) 它们不适用于运动康复应用，(2) 它们没有详细报告用于分类的人工智能 (AI) 方法或其性能指标。为了弥补这一差距，本文采用 PRISMA（系统评价和荟萃分析的首选报告项目）方法来准备系统文献综述 (SLR)。重复或与运动康复应用无关的 10 年以上的论文被排除在外。在所有研究中，51.02% 涉及分类算法的理论分析。在剩余的研究中，28.48% 用于拼写，12.73% 用于各种应用（轮椅或家用电器的控制），只有 7.77% 专注于运动康复。在应用纳入和排除标准并进行质量筛选后，共选出 34 篇文章。其中，26.47% 使用 P300，55.8% 使用 SSVEP 信号。建立了五个应用类别：康复系统（17.64%）、虚拟现实环境（23.52%）、FES（17.64%）、矫形器（29.41%）和假肢（11.76%）。在所有作品中，只有四篇对患者进行了测试。报告的用于分类的机器学习 (ML) 算法中，最常用的是线性判别分析 (LDA) (48.64%) 和支持向量机 (16.21%)，而只有一项研究使用了深度学习算法：卷积神经网络 (CNN)。报告的准确率范围为 38.02% 至 100%，信息传输速率范围为每分钟 1.55 至 49.25 比特。虽然 LDA 仍然是最常用的 AI 算法，但 CNN 已显示出令人鼓舞的结果，但由于其技术实施要求高，许多研究人员