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在医疗职业教育中领先于人工智能
11 月 18 日星期六 - CSD 研究研讨会 (CC, 162AB) 上午 8:30 1856：利用人工智能打破障碍：谷歌为推进无障碍、沟通和社会包容而制定的计划；演讲者：Philip Nelson（谷歌）上午 10:30 1912：大数据时代的言语障碍研究：大规模数据库和语音分析演讲者：Mark Hasegawa-Johnson（伊利诺伊大学香槟分校）、Julie Liss 和 Visar Berisha（亚利桑那州立大学）下午 1:00 1971：用于监测神经和心理健康的言语生物标志物的进展；演讲者：Vikram Ramanarayanan（Modality.ai）和 Emily Provost（密歇根大学）下午 2:30 2028：个性化语音识别和声音合成——推进言语障碍患者的临床护理；发言人：Richard Cave（MND 协会）和 Rupal Patel（东北大学）下午 4:00 2085：脑机接口的最新进展；发言人：Leigh Hochberg（麻省总医院/哈佛医学院/普罗维登斯 VA 医学中心）和 Jun Wang（德克萨斯大学奥斯汀分校）
GMS检测订单 - 稀有 - 稀有disease-v1.5.pdf
智力残疾 - 轻度肌肉营养不良智力残疾 - 中度肌病智力残疾 - 深刻的肌瘤智力残疾 - 严重易于疲劳的弱点自闭症行为周围神经病全球发育全球发育延迟远端关节炎远端关节炎远端关节炎 Spasticity Feeding difficulties Chorea Failure to thrive Dystonia Abnormal facial shape Ataxia Abnormality of metabolism/homeostasis Cerebellar atrophy Microcephaly Cerebellar hypoplasia Macrocephaly Dandy-Walker malformation Tall stature Olivopontocerebellar hypoplasia Diffuse white matter abnormalities Craniosynostosis Focal White matter病变双oronal型白血病单身性肌张力性皮质增生性增生症状性突出型抗元素质突发性异位症异位症异构症状颅脑动脉症lissencencephalyliscencephaly liss骨脑囊肿囊肿囊肿囊肿不成比例的短身材脑积水比例的短身材
感觉处理敏感性的神经生理学特征
EOE 和 LST 与消极情绪、焦虑和抑郁有关，而 AES 与积极情绪、开放性经验、尽责性、积极情感和自尊有关 (Liss et al., 2008; Ahadi and Basharpoor, 2010; Sobocko and Zelenski, 2015 )。最初，Aron 和 Aron 将 SPS 概念化为一种分类特征，将 SPS 得分高的人定义为高度敏感人群 (HSP; Aron and Aron, 1997 )。据估计，大约 20–30% 的普通人群具有高度感官敏感性 (Aron et al., 2012; Lionetti et al., 2018; Pluess et al., 2018 )。Lionetti 等人进行的潜在类别分析表明，SPS 得分越高，敏感度越高 (HSPs)。基于两个样本（n = 451 和 n = 540）的 HSPS 结果确定了低、中和高敏感组，分布分别为 29%、40% 和 31%（Lionetti 等人，2018 年）。另外，研究人员提出 SPS 是一种气质特征，其特征是信息处理深度增加、对环境细微差别的意识增强以及易受过度刺激（Aron 等人，2012 年；Homberg 等人，2016 年；Greven 等人，2019 年）。这一概念源自 Gray (1981) 的行为抑制系统 (BIS)，该系统涉及暂停以评估对环境条件的反应行为（Gray，1981 年）。因此，HSP 更倾向于在做出决策和采取行动之前仔细分析新情况（Smolewska 等人，2006 年；Sobocko 和 Zelenski，2015 年）。个体的 BIS 越敏感，他们对新刺激就越敏感（Aron 和 Aron，1997 年）。较高水平的 SPS 与焦虑、抑郁和躯体形式障碍等精神疾病有关（Liss 等人，2005 年、2008 年；Bakker 和 Moulding，2012 年；Jonsson 等人，2014 年；Greven 等人，2019 年）。一项检查 SPS 遗传性的双胞胎研究发现，47% 的差异可以用遗传因素来解释（Assary 等人，2021 年）。此外，Aron 等人。 (2005) 发现 HSP 在恶劣环境条件下会表现出负面情感和害羞，这是发展精神疾病的危险因素 ( Aron et al., 2005 )。此外，研究表明，HSP 通常会报告更多的压力体验，因为他们对刺激的感知增强，处理更深。有研究表明，负责过滤掉不相关信息的丘脑过滤器在 HSP 中将更多刺激识别为相关刺激，这可能导致压力增加 ( Benham, 2006; Evans and Rothbart, 2008; Jagiellowicz et al., 2011; Gerstenberg, 2012 )。
基质微环体-Iris -Eperto
Strounal“ Lopa-lopes 1,3 1,3 Lida Malagos 1，Anupriya St. Curtain 1，Ann Liu 1，Joseph W.，Elad Horwitz 1，Azfar Neyaz 1，Eric Tai 1，Eric Tai 1，Neelima Magnus 1，Neelima Magnus 1，Kevin D. 1 , Jackson P. Fatherree 1 , Leah J. Damon 1 , Kristina Xega 1 , Melissa Choz 1 , Francis 1 , Adam Langenbucher 1 , Vishal Tapar 1,3 , Robert Morris Daniel A. Haber 1:5,8, Carlos Fernandez-Del-Del 1:2 , Cristina R. Ferrone 1:2 , Martin J. Aryee. 1,3,9,* , & & David Ting 1：4，*
海军机动施工营 4，部署完成报告，1975 年
P!llPORHA!IC! 或 DUTT 1. AK!SSAGB PROK 指挥官收到以下 BAS B!!ll。在 CBI!P PACirtc. QUOT!: TB! U!Nl'l!DY 小组委员会 R.El'OlT 关于 nmoca:t!QE:撤离和难民问题部分表示，•PACT TBAT Tl!!军事 S!R~C!S COITLD 全部 R!SPO!ID COKPASS- IOllAT!LY AllD ?PJ!CT"IVELT 到 HUMAll TU>E OP REPl1CE!S- TO KOV'!, P!!D , SHELTIR 和 CARI POI SOK! 130,000 ltEN, 妇女 A!1> CHILDRIM ~ 是对 TUE LBA.DERSBIP 、能力、组织和 TIR!LISS WOil 或 TB 的杰出致敬！美国军事服务，在所有访问点它 TBB 研究任务。VT'rl!OUT !XCIPTlON，TUB SERVIC!S RAV! 在 K!ITIN~ EMl!!RGBNCt 中表现出色 V!LL RUKANITARIAN NB！DS，他们值得 TB！丰厚的敬意 ANJ> COMMl！NDATION 或国会 AllD TRB AMl！ll.ICAN 人民”。 2. 转交给 SE！TRIS GREAT j0！但 PACOM TBAM ACAIN 得到认可，TIUST 您将传递 SU11COMHITT！1 S 话给〜OSE ll！负责任。引述结束。llADM MORRISON 发送。BT
儿童和年轻人的神经疾病和心理健康•主管：Giorgia Michelini博士，Margherita Malanchini博士和Jessica Agnew博士 - MSC在人工智能中用于药物发现 报告 b''
神经散发儿童和年轻人（例如，具有自闭症，ADHD和阅读障碍在内的神经发育特征和/或诊断）经历的心理健康挑战，例如抑郁和焦虑，比神经型同伴要高得多。然而，在临床环境中，神经化青年中的这些问题通常没有得到足够的认可和支持，从而导致许多负面结果。我们对神经病年轻人的心理健康问题出现的原因知之甚少，这阻碍了针对该人群量身定制的心理健康干预措施的发展。这个博士学位项目旨在确定导致神经变性年轻人常见心理健康状况的过程，并制定新的早期识别和支持策略。与国际合作者和研究网络合作，该学生将有机会开发传染性维度方法的技能（例如，心理病理学的等级分类学，研究领域标准）以及对现有纵向数据集的高级分析，包括精神上，神经认知和遗传风险因素和神经差异的人，包括精神上的神经认知风险和神经差异的人。该项目还可能包括收集新的定量或定性数据的机会，并根据学生的利益（例如参与/共同制作方法）与神经差异社区和慈善部门合作（例如参与性/联合制作方法）。这些发现将为改善神经差异年轻人的心理健康的新方法提供信息，符合神经散发社区的优先事项。主管是拟议主题和方法论领域的主要专家。在我们的网站上了解有关生物学和行为科学学院的更多信息。关键词：神经差，心理健康，发展，纵向，大脑，遗传学研究环境QMUL大脑和行为中心（CBB）是一个多样的，跨学科的，科学的环境。在CBB中，一个不断增长的研究小组的认知和神经发育（Candy）实验室（Candy）实验室组合了六个由主管和其他学者共同领导的研究团队，在转诊框架，研究共同生产，统计，认知神经科学和精神遗传学方面提供了强大的专业知识。他们将提供指导和访问大型现有样本，国际协作网络以及多样化的研究培训和职业发展机会，包括但不限于QMUL和ESRC LISS博士培训合作伙伴关系。博士生将有机会在项目的广泛范围内探索自己的研究思想
改善运输评估的实践状态，以适应传统上旅行时间的生产性使用，旅行时间
改善运输评估的实践状态以适应传统旅行时间的生产性使用，旅行时间被视为承担负担，同时将人和商品从一个地方移至另一个地方，以启动经济和休闲活动。最近，鉴于人们不断获得工具和旅行环境（包括连接和自动驾驶汽车的旅行环境），这一假设有助于促进旅行时参与工作或休闲任务。在运输评估问题的背景下，质量提高了车辆时间（IVT）的最直接后果是由于影响旅行持续时间的政策和投资而导致的福利量化。如果我们认识到某些IVT值得，那么运输评估框架应该能够反映这一点，并实现利用货币证据来评估IVT质量的政策。由于缺乏可实现的框架和数据收集协议，目前不是这种情况，这些协议将指导适当的努力以保持一致和可比性。没有对方法和实践的增强，对基础设施项目的评估和运输政策的评估可能会导致不准确的结果，从而导致效率低下，效率低下（公共）资源分配以及错过的机会驱动运输部门的可持续性。该博士学位项目的目标是通过提出建模框架和数据收集实践的扩展来改善运输评估实践，以明确考虑和货币化旅行时间的产生影响。预期的结果应允许等于不同类型的旅行时间使用，同时还可以容纳行为异质性。为此，该研究应开放新的建模范式，尤其是基于代理的建模，以及基于将调查机制和感应技术或情感分析的移动设备基于移动设备进行的新兴数据收集方法，以进行证据收集或验证。成功的候选人应具有高水平的计量经济学，运输经济学和数据分析的动力。申请人在数字学科中应具有强大的背景，例如工程学，应用数学或定量地理位置，并在本科级别具有一级荣誉学位。成功的候选人将接受旅行需求建模方法，运输经济学和计划，数据分析和编码方面的培训。还可以预期，成功的候选人将有机会定期与英国运输部互动，后者将共同赞助这一学生机会。资金以支付家庭学生水平的学费，并通过土木工程系奖学金和通过LISS博士培训计划在伦敦帝国帝国学院的开放竞赛中寻求津贴。感兴趣的候选人应联系Aruna Sivakumar教授（a.sivakumar@imperial.ac.uk），以获取更多信息。
使用地理空间数据评估茶树健康和产量...
茶是印度最重要的饮料之一。它是第一大外汇收入来源。印度是世界上最大的茶叶生产国。印度的阿萨姆邦、梅加拉亚邦、特里普拉邦、北孟加拉邦（大吉岭）和锡金邦对该国的茶叶总产量贡献巨大。除此之外，印度南部的泰米尔纳德邦、卡纳塔克邦和喀拉拉邦也为茶叶生产做出了贡献。过去几年，人们发现茶产业正在失去立足之地。这主要是因为生产结构错误、由于生产成本高而无法与其他茶叶生产国竞争、小农户组织化、加工阶段的质量控制不佳以及更重要的害虫和疾病侵扰。遥感和 GIS 技术已被有效用于监测水稻、小麦等多种一年生作物。因此，开发一种使用遥感和 GIS 监测茶园的方法已成为迫切需要。之前缺乏使用遥感监测茶叶的研究，这为开发一种方法提供了想法，该方法可以帮助监测种植园的生长并在需要时采取有效措施。在本研究中，尝试使用遥感图像的纹理和色调变化来评估茶树的健康状况。应用灰度共生矩阵 (GLCM) 技术将茶斑分为健康、中度健康和患病茶。使用纹理和分类图像来描绘患病斑块。得出了健康、中度健康和患病茶的百分比。观察发现，2001 年 12 月的 LANDSAT 图像显示健康茶树的面积为 60.4%，中度感染茶树的面积为 23.6%，患病茶树的面积为 16.2%。对于 2004 年 2 月的 LISS III 图像，发现健康茶树的面积为 43.9%，中度感染茶树的面积为 36.8%，患病茶树的面积为 19.3%。同样，对于 2004 年 6 月的 ASTER 图像，发现健康茶树的面积为 24.9%，中度健康茶树的面积为 50.1%，患病茶树的面积为 25.1%。最后将结果与地面叶面积指数 (LAI) 和产量进行了比较。因此，这里尝试的纹理分析和色调变化可以在识别和检测茶园中的病斑方面发挥重要作用。这项研究表明，4 月、6 月和 8 月基于 MODIS 的 NDVI 与庄园层面的茶叶产量有显著相关性。为进一步检验 MODIS 得出的 NDVI 是否与 LAI 相关，建立了一个经验方程，结果表明茶叶的 LAI 与 NDVI 具有显著的线性关系 (R 2 =0.36)。然而，研究发现，仅凭不同时间段的 NDVI 观测结果无法解释茶叶产量的差异。这表明茶叶产量的统计模型似乎并不令人鼓舞。