这项调查的主要目的是确定尼泊尔莫朗区不同海拔不同森林林分之间的生物量和碳分布模式。值得注意的是,估计尼泊尔东森林相对较少的碳储备和生物量。估计五个不同森林地点的生物量和碳库存的数据,即。Bhaunne,Raja -Rani,Murchungi,Adheri和Sagma位于平均海平面100-1300m之间,是通过随机选择的库存图获得的。总共建立了50个样品图,在不同的高度区域的五个森林林座中建立。在每个森林地点,布置了10个20m×20m尺寸的样品图,以测量树木。在灌木和草药的情况下,分别建立了5m×5m和1m×1m的嵌套图。通过应用异形方程来促进树木和灌木的生物量的计算,而草药的生物量通过收获方法确定。使用灰分含量法估计植物材料中的碳浓度。对Bhaunne,Raja -Rani,Murchungi,Adheri和Sagma Forest地点的架子生物量的全面分析是:815.86 mg HA -1,414.19 mg HA -1,606.81 mg Ha -1,519.20 mg ha -1,519.20 mg ha -1,以及在29.96 mg a -1中的住所,分别是分别的。森林),在Bhaunne地点(低海拔森林)。同样,与Sagma遗址相比,在Bhaunne,Raja-Rani,Murchungi和Adheri站点的草药生物量中观察到了值得注意的变化。根据林分生物量的变化,森林站点的碳库存也显示出相同的趋势,但值在140.19 mg C HA -1至333.63 mg C HA -1之间,sagma位置的最小值范围为Bhaunne站点的最小值。弗里德曼测试的应用揭示了Murchungi和Sagma位点之间的树木生物量以及Adheri和Sagma位点之间的灌木生物量的统计学显着变化。本研究在碳管理上有助于理解森林生态系统。
尽管隐式神经表征 (INR) 近期取得了进展,但对于基于坐标的 INR 多层感知器 (MLP) 来说,学习跨数据实例的通用表征并将其推广至未见实例仍然具有挑战性。在这项工作中,我们为可推广的 INR 引入了一个简单而有效的框架,该框架使基于坐标的 MLP 能够通过仅调节早期 MLP 层中的一小组权重作为实例模式组合器来表示复杂数据实例;其余 MLP 权重学习跨实例通用表示的模式组合规则。我们的可推广 INR 框架与现有的元学习和超网络完全兼容,可用于学习预测未见实例的调节权重。大量实验表明,我们的方法在音频、图像和 3D 对象等广泛领域都实现了高性能,而消融研究验证了我们的权重调节。
策略设计模式是一种基本的行为设计模式,允许客户端在运行时控制对象的行为。策略模式在 C++ STL 中实际应用,例如将“策略”应用于如何执行操作(例如 std::par 或 std::seq 就是一个例子)——因此策略通常也称为“策略模式”。策略设计模式通常用于在运行时选择算法以最好地解决问题——将算法行为与对象本身分开,以帮助我们的软件更易于维护、扩展和灵活。在本次演讲中,我们将从头开始介绍一系列使用策略模式在运行时部署不同算法的 C++ 示例。我们还将查看部署策略模式的库中的代码示例,并讨论在现代 C++ 中使用策略模式的最佳实践。策略模式还将与模板方法模式进行比较,后者可能是一种替代选择。与会者将通过本次演讲获得继续实施策略模式的知识,以及如何在他们可能正在开展的项目中发现策略设计模式!
1 NB:为了促进本文的可读性,我们将其称为“具有ASC诊断或高自闭症性状的人”为“具有高自闭症特征的人”,因为这两个群体都在自闭症特征问卷上得分很高。这符合在本综述中同时包括临床和非临床研究的方法论选择(有关理由,请参见方法部分)。
摘要简介:抗癌药物是全球药物不良反应 (ADR) 负担中的重要一环。任何量化其严重程度并提供最新知识的尝试都将有助于肿瘤学家开出更安全的处方。目的:这项观察性随访研究针对接受抗癌治疗的新诊断癌症患者进行,旨在确定 ADR 的频率、严重程度、因果关系、可预测性和可预防性。受试者和方法:对患者进行 6 个月的随访,以了解不良事件的发生情况。使用 IBM SPSS Statistics for Windows,版本 22.0。(纽约州阿蒙克)分析数据,并以描述性统计的形式呈现。结果:每位患者平均被开具约 6.85 ± 1.51(平均值 ± 标准误差)种药物。所有接受抗癌化疗的患者(100%)均出现 ADR。脱发、恶心呕吐、灼热刺痛和麻木是最常见的 ADR。女性脱发 ( P < 0.0004)、恶心 ( P < 0.03) 和口腔溃疡 ( P < 0.02) 的发生率较高。最高反应为 2 级 (69.53%)。大多数反应 (75.80%) 出现在接受第一个周期的 10 天内。99.58% 的反应并不严重。根据世界卫生组织 - 乌普萨拉监测中心的标准,99.47% 的 ADR 属于可能类别。根据 Naranjo 算法,100% 的 ADR 属于很可能类别。大约 94.80% 的反应被发现是可预测的。大约 56.47% 的反应可能是可以预防的,43.53% 的反应是无法预防的。结论:在新诊断的癌症患者中出现了多种 ADR。其中大多数是可预测的、严重程度轻度至中度的、不严重的且可以预防的。大多数 ADR 会随着时间的推移而恢复。
研究认知功能与潜在大脑活动之间的关系一直是、现在仍然是最大的神经科学挑战之一。功能性磁共振成像 (fMRI) 是一种领先的成像方法,用于量化和绘制与大脑活动相关的代谢变化的地理分布,包括静息时 (Riedl et al., 2016) 或主动处理信息时 (Chen and Glover, 2015)。脑电图 (EEG) 是一种成熟的电生理技术,可安全、非侵入性地 (Cohen, 2017) 记录静息或执行任务时 (Zani and Proverbio, 2003) 突触后浅层大脑活动的时间准确记录 (Burle et al., 2015)。结合脑磁图 (MEG),EEG 对理解不同频率的大脑振荡与特定心理状态和过程的关系做出了广泛贡献 (Benedek et al., 2014)。此外,它还允许测量振幅、相位和同步性的局部变化,并探索与特定认知功能(Perfetti 等人,2011 年;Groppe 等人,2013 年;Roux 和 Uhlhaas,2014 年)相关的空间和时间分布,例如注意力和记忆力。本文将回顾支持认知控制和抑制的焦点和大规模协调模式的当前知识。
将人造模式添加到QR码之类的对象中可以简化诸如对象跟踪,机器人导航和传达信息(例如标签或网站链接)之类的任务。但是,这些模式需要物理应用,它们会改变对象的外观。相反,投影模式可以暂时更改对象的外观,协助3D扫描和检索对象纹理和阴影等任务。但是,投影模式会阻碍动态任务,例如对象跟踪,因为它们不会“粘在对象的表面上”。还是他们?本文介绍了一种新颖的方法,结合了预测和持久的物理模式的优势。我们的系统使用激光束(精神类似于激光雷达)进行热模式,热摄像机观察和轨道。这种热功能可以追踪纹理不佳的物体,其跟踪对标准摄像机的跟踪极具挑战性,同时不影响对象的外观或物理特性。为了在现有视觉框架中使用这些热模式,我们训练网络以逆转热扩散的效果,并在不同的热框架之间移动不一致的模式点。我们在动态视觉任务上进行了原型并测试了这种方法,例如运动,光流和观察无纹理的无纹理对象的结构。
摘要 在人工智能的发展趋势下,生物识别已成为一种广泛应用的热门技术,在金融、非营利组织、海关等各种场合均有应用,但传统的身份识别工具存在易被泄露、窃取或遭受黑客攻击的风险。脑电图(EEG)是生物识别研究的一种方法,它通过采集头皮特定位置的电磁波来反映个体的脑部活动,大量研究证明脑电图中的α波段可以区分个体差异,其重要性在临床神经生理中也得到了证实。在脑电生物识别中,大多数研究使用复杂的电极通道来覆盖整个头部来收集脑电波记录,但这样的设备无法满足生物识别应用对可采集性的要求。