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Brainlm：大脑活动的基础模型...
我们介绍了大脑语言模型（Brainlm），这是一个在6,700小时的FMRI记录中训练的大脑活动动态基础模型。利用了自我监督的掩盖预测训练，Brainlm表现出较小的调整和零摄像的推理任务的效率。微调允许准确预测年龄，焦虑和PTSD等临床变量以及对未来大脑状态的预测。至关重要的是，该模型可以很好地推广到训练期间未见的全新外部队列。在零射推理模式下，Brainlm可以直接从原始fMRI数据中识别固有的功能网络，而无需在培训期间任何基于网络的监督。该模型还产生了可解释的潜在表示，这些表示揭示了大脑活动模式和认知状态之间的关系。总的来说，Brainlm提供了一个多功能且可解释的框架，用于阐明人类脑活动的复杂空间动力学。它是一种强大的“镜头”，可以通过该镜头以新的方式分析fMRI数据的大量存储库，从而使更有效的解释和利用能够大规模地进行。这项工作证明了基础模型可以推进计算神经科学搜索的潜力。
如何引用本文：Trede Filho RG，Rodrigues TCP，Brant AC，Rodrigues NLM，Brant AC，Rodrigues NLM。从构图分类
使用钢铁法（8）或构图（9）的方法。视觉检查是一种评估拱形和脚对准的方法，并被医生广泛使用；但是，它们的分类是主观的，并且具有较高的评价者变异性（10）。关于定量方法，与钢铁测量法（11）相比，podographs是低成本且更易于应用的；阶数的变异性低于VI（12）。构图的解释可以基于不同的方法，例如VI，Arch Index（AI），Arch足迹角（AFA），足迹索引（FI），Arch-Length Index（Ali），截短的Arch Index（Tai）和Chippaux-Smirak Index（CSI）（CSI）（CSI）（12-17）。但是，每种技术都使用不同的参数来对脚姿势进行分类，并且有些技术不会在分类之间呈现截止阈值。此外，用于对每种绘画方法进行分类的脚的参数是不同的（12-17）；重要的是要阐明技术之间的协议是否令人满意，以便医生可以使用他们的首选选择。因此，这项研究的目的是比较文献中用于对脚摄影图像进行分类的不同参数的效率，并确定它们之间的一致性水平。
特刊-MDPI
摘要：非本地平均值（NLM）可以显着提高信噪比（SNR），但不可避免地会降低分布式光学纤维传感器（DFOS）的空间分辨率，这阻碍了其实际应用和DFOS绩效的改善。在本文中，分析了相关光学时域回流仪（ϕ-OTDR）和NLM参数的信号扩展之间的定量关系，以识别空间分辨率降解的原因和程度。模拟周期性和ϕ -OTDR振动信号的降解结果表明，信号扩展主要是由于NLM的相似性窗口大小，并且信号振幅降低是由高斯平滑参数引起的。与参考信号相比，降解后模拟信号的信号扩展和ϕ -OTDR信号分别为2.56％和2.74％，远小于先前的结果。信号振幅分别降低了9.25％和13.62％。这项工作促进了NLM的应用并提高了DFO的性能。