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研究
在过去的十年中，人工智能（YZ）和机器学习（BC）的使用有所增加。的最新发展导致对不同领域的脑电图（EEG）的使用兴趣。在医学和生物医学应用中，例如分析心理工作量和疲劳，识别脑肿瘤以及中枢神经系统疾病的康复；从临床应用到脑大氨酸界面和机器人应用，基于EEG的运动分析和分类广泛用于许多领域。本文回顾了EEG信号处理中使用的许多MS算法的应用，并介绍了广泛使用的算法，典型的应用程序方案，重大进展和现有问题。在研究中，研究了脑电图中现有的MS，包括脑部计算机界面，认知神经科学，诊断脑疾病和包括不同受试者在内的不同受试者。首先，简要描述了EEG信号处理中使用的MS算法的基本原理，包括Evolution神经网络，支持向量机，K-AT K-EEG K-EEG附近的K-EEG，神经网络。还介绍了一项关于脑电图分析中使用的MS应用的一般研究。结果，确定在研究中使用了最多的DVM和CNN方法，并且工作头主要在癫痫，BCI和酒精，睡眠和感知中进行。
9。基因组和应用
近年来，随着基因组技术和分析方法的传播，遗传性遗传疾病以及各种癌症的差异诊断，预后的确定，该疾病的后果在开创性速度方面发展了发展。基因组方法，可快速，同时确定患者基因组中的遗传或体细胞突变，为更快地检测原始治疗目标铺平了道路。基因组分析方法包括整个基因组序列（WGS），整个外部布置（WES）和靶向排列以及整个转录序列（WTS）。可能与癌症和其他遗传疾病发展有关的许多突变和转录已通过诸如整个外部排列，整个基因组序列和所有转缩序列等方法确定。在多种突变共同促进的遗传疾病中，特殊设计的靶向基因面板在诊断和预后改善的背景下具有巨大的潜力。此外，通过超靶向的序列确定循环无DNA突变的是诊断遗传疾病，包括癌症，预后和对治疗反应的估计。通过基因组分析也可以使用有关Covid-19疾病对我们当前生活的临床重要信息。在本书部分中，它重点介绍了基因组方法在生物多样性领域的当前和潜在应用。近年来基因组方法中最突出的方法之一是通过CRISPR-CAS9进行的基因组调节，此方法的各种应用为遗传疾病和基因表征提供了机会。
Zaltman 深层隐喻在广告中的运用及……
隐喻对确定公司的目标受众、进行正确的市场细分和市场定位、衡量产品相关广告的有效性以及建立品牌忠诚度等许多问题都有很大的影响。隐喻，用最简单的话来说，就是用已知事物解释未知事物的艺术。 “隐喻不仅将联想从以前的经历转移到新的经历，它们还可以作为简写帮助人们理解消费者体验主张及其对他们生活的意义”（McCallion，2009）。人与产品之间也存在着沟通，因此产品也承载着一定的信息。 “隐喻已被用来创建品牌标识、营销具体产品和服务、制定营销策略、创建市场研究概念以及定义买卖双方的关系”（Çorbacıoğlu，2022 年，第 3500 页）。使用 Zaltman 隐喻引出技术 (ZMET) 对 14 名美国消费者进行的访谈结果表明，隐喻对于理解消费者对广告的印象以及他们与广告相关的含义有很大帮助 (Coulter 等人，2001 年，第 1 页)。 “这两个被相互比较的事物在正常过程中并不相关；然而，大脑可以通过发挥想象力来理解新的隐喻”（Parsa and Olgundeniz，2014，第 3 页）。我们试图通过基本的推理过程来理解隐喻的含义，并创建心理模型。 “通过隐喻渗透心灵是认知无意识定位的有效方法”（Zaltman，2003 年，第 73 页）。这样，就可以获得有关消费者隐藏或显露需求的深层有用信息。这些见解有助于广告吸引消费者的注意力并激励他们采取行动（Zaltman 和 Coulter，1995 年，第 49 页）。因此，定性的 ZMET 研究可以帮助消费者了解他们更深层次的想法和情感