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苏里南的预防和控制非传染性疾病和精神障碍的投资案件
3％的年度政府卫生支出），苏里南可以产生大量的社会和经济回报。 在开始疾病之前，的政策都是预防措施，所有投资回报均具有积极的回报（ROI）。 对于减少烟草需求的措施的每笔投资的苏里南美元，苏里南可以期望社会和经济利益获得10.3美元的回报（ROI的钠，酒精和身体不活动措施分别为3.7、2.4和1.9）。 对精神疾病的临床治疗缩放量占预计分析中的干预措施的健康生活年的近25％，每个干预措施的阳性ROI（抑郁症，酒精依赖和精神病干预措施的ROI为4.6、1.7和1.1）。 一起，心血管疾病和糖尿病包裹占社会和经济益处的近三分之一（ROI 2.2和0.96）。 针对糖尿病的临床干预措施并未显示出大于1的ROI。但是，模型限制阻止了分析捕获3％的年度政府卫生支出），苏里南可以产生大量的社会和经济回报。在开始疾病之前，的政策都是预防措施，所有投资回报均具有积极的回报（ROI）。 对于减少烟草需求的措施的每笔投资的苏里南美元，苏里南可以期望社会和经济利益获得10.3美元的回报（ROI的钠，酒精和身体不活动措施分别为3.7、2.4和1.9）。 对精神疾病的临床治疗缩放量占预计分析中的干预措施的健康生活年的近25％，每个干预措施的阳性ROI（抑郁症，酒精依赖和精神病干预措施的ROI为4.6、1.7和1.1）。 一起，心血管疾病和糖尿病包裹占社会和经济益处的近三分之一（ROI 2.2和0.96）。 针对糖尿病的临床干预措施并未显示出大于1的ROI。但是，模型限制阻止了分析捕获在开始疾病之前，的政策都是预防措施，所有投资回报均具有积极的回报（ROI）。 对于减少烟草需求的措施的每笔投资的苏里南美元，苏里南可以期望社会和经济利益获得10.3美元的回报（ROI的钠，酒精和身体不活动措施分别为3.7、2.4和1.9）。 对精神疾病的临床治疗缩放量占预计分析中的干预措施的健康生活年的近25％，每个干预措施的阳性ROI（抑郁症，酒精依赖和精神病干预措施的ROI为4.6、1.7和1.1）。 一起，心血管疾病和糖尿病包裹占社会和经济益处的近三分之一（ROI 2.2和0.96）。 针对糖尿病的临床干预措施并未显示出大于1的ROI。但是，模型限制阻止了分析捕获的政策都是预防措施，所有投资回报均具有积极的回报（ROI）。对于减少烟草需求的措施的每笔投资的苏里南美元，苏里南可以期望社会和经济利益获得10.3美元的回报（ROI的钠，酒精和身体不活动措施分别为3.7、2.4和1.9）。对精神疾病的临床治疗缩放量占预计分析中的干预措施的健康生活年的近25％，每个干预措施的阳性ROI（抑郁症，酒精依赖和精神病干预措施的ROI为4.6、1.7和1.1）。一起，心血管疾病和糖尿病包裹占社会和经济益处的近三分之一（ROI 2.2和0.96）。针对糖尿病的临床干预措施并未显示出大于1的ROI。但是，模型限制阻止了分析捕获
脑弥散 MRI 纤维束成像
图 10 重建的扣带束通路。上图显示穿过 ROI（显示为红色）的轨迹。中图显示在颞区放置额外的“AND”ROI（显示为白色）后剩余的通路。请注意，这样做后，额叶通路不再被选中（如问号所示）。类似地，在包含前部“AND”ROI（显示为白色）后，颞叶部分不再存在，如下图问号所示
酒精供应链风险
1。Dover 2。 cheriton（隧道）3。 calais / Cockles 4。< / div> 圈5。 Rosslare（ROI）6。 都柏林（ROI）7。 点（ni）8。 贝尔法斯特（NI）9。 larne（ni）10。 Cairnryan 11。 海瑟姆12。 利物浦13。 booksel 14。 圣15。 第五16。 fixeDover 2。cheriton（隧道）3。calais / Cockles 4。< / div>圈5。Rosslare（ROI）6。都柏林（ROI）7。点（ni）8。贝尔法斯特（NI）9。larne（ni）10。Cairnryan 11。海瑟姆12。利物浦13。booksel 14。圣15。第五16。fixe
fMRI分析的可解释的脑形神经网络
摘要。了解某些大脑区域与特定神经系统疾病或认知刺激的关系是神经成像研究的重要领域。我们提出了Braingnn，即图形神经网络（GNN）框架，以分析功能磁共振图像（fMRI）并发现神经生物标志物。考虑到大脑图的特殊特性，我们设计了利用fMRI的拓扑和功能信息的新型Roi Aware图（RA-GCONV）层。以医学图像分析需要透明度的启发，我们的Braingnn包含ROI选择池层（R-池），突出显示了显着的ROI（图中的节点），因此我们可以推断哪些ROI对预测很重要。此外，我们提出了正则化项 - 单位损失，TOPK PORING（TPK）损失和组水平一致性（GLC）损失 - 在汇总结果上鼓励有理由ROI选择，并提供灵活性，以保留个人或组级别的模式。我们将BRAINGNN框架应用于两个独立fMRI数据集：自闭症谱障碍（ASD）fMRI数据集和人类Connectome Project（HCP）900主题释放。我们投资超参数的不同选择，并表明Braingnn在四个不同的评估指标方面优于替代fMRI图像分析方法。获得的社区聚类和显着的ROI检测结果表明，与ASD和特定任务状态为HCP解码的ASD和特定任务状态的生物标志物的先前神经成像衍生的证据相应很高。
ge Discovery 870 CZT和SIEMENS INTEVO SPECT -CT -ORBI
NEMA幻影图像是按照Nema Nu-2 1994中所述处理的，以获取空气，水和特氟龙中的残留分数（RF）。圆柱形ROI约为35％的杆高度和杆（ROIF）或一半（ROIH）物理直径在CT图像上，并在Tom的均匀部分中与大圆柱ROI一起绘制。在所有ROI中，计算每个像素（C）的平均计数，并在较大的ROI中计算标准偏差（SD）。恢复系数（RC）的热棒计算为C杆 /C均匀，冷棒的1- C杆 /C均匀。均匀部分中变异系数（COV）为SD/ C均匀。转化因子（CF）是使用各种高度和直径的大圆柱ROI从L和XL幻影获得的，并应用于NEMA均匀部分和NEMA放射性区域的均匀部分。
rt-bev：增强自动驾驶汽车的实时BEV感知
查看，捕获车辆导航和决策的基本细节。然而，由于缺乏信息通信和对象检测的合法化，减少端到端（E2E）BEV感知潜伏期而不牺牲准确性是具有挑战性的。先前的工作要么压缩密集检测模型以减少可能损害准确性并假定图像很好地同步的计算，要么集中于最坏情况的通信延迟而不考虑对象检测的特征。为了应对这一挑战，我们提出了RT-BEV，这是旨在将消息通信和对象检测配合的第一帧工作，以改善实时E2E BEV感知而不牺牲准确性。RT-BEV的主要见解在于为了确保AV安全性的发电环境和上下文感知的感兴趣的区域（ROI），并结合Roi Awawaweawears的消息通讯。rt-bev具有ROI Aware Camera Synchronizer，该相机同步器根据ROI的覆盖范围自适应地确定消息组和允许延迟。我们还开发了一个ROI Generator来建模上下文感知的ROI和功能拆分和合并Component，以有效处理可变大小的ROI。此外，时间预测指标预测了处理ROI的时间表，并且协调员共同优化了整个E2E管道的延迟和准确性。我们已经在基于ROS的BEV感知管道中实现了RT-BEV，并使用Nuscenes数据集进行了评估。此外，RT-BEV显示可将最坏情况的E2E潜伏期减少19.3倍。rt-bev显示可显着提高实时BEV感知，使平均E2E潜伏期降低1.5倍，保持高平均平均精度（MAP），将处理的帧数增加一倍，并提高框架效率分数（FES），而不是现有方法相比。
在自闭症谱系障碍的高和低风险的婴儿中，探索6个月以24个月的6个月的语言结果与语言结果的关系：一种初步的功能性近红外光谱研究
对自闭症谱系障碍（ASD）高家族风险的婴儿（ASD）的语言障碍风险增加。研究表明，非典型的大脑对语音的反应与该人群的语言障碍有关，但很少有人纵向检查这种关系。我们使用功能性的近红外光谱（FNIRS）来研究自闭症的6个月大婴儿（HRA）和低风险（LRA）的语音处理的神经相关性。我们还评估了在6个月时大脑对语音的反应与24个月的口头发育商（VDQ）评分之间的关系。LRA婴儿对双侧前区域（ROI）的脑反应更大，而HRA婴儿在所有ROI中均表现出相似的大脑反应。与LRA婴儿相比，后来被诊断为ASD的HRA +婴儿在双侧前ROI中脑反应降低，而后来未被诊断为ASD的HRA-婴儿在右后ROI中脑反应增加。左前ROI的大脑反应更大，仅预测LRA婴儿的VDQ得分。的发现突出了分别研究HRA +和HRA-婴儿的重要性，并暗示了与语言功能无关的不同，更分布的神经系统在HRA婴儿中进行语音处理。
能量优化模型，用于未来土耳其住宅电力客户的自给自足
摘要：本文利用了典型的土耳其自助生活空间的两阶段需求响应能源管理算法。提议的能源管理模型通过根据使用静态使用时间安排在家中的富裕负载和储能系统来提供额外的收益，以实现自我耐高率的目标。在自助力，经济增长和投资表现的范围内评估了负载调度和电池优化的影响。根据结果，提议的两阶段结构在单块场景中提供了9.5％的净储蓄增加，并且在设计中使用三个电池上升至14％。另一方面，当我们通过投资回报率（ROI）计算检查能源管理方案时，我们看到，由于电池成本的增加，单电池系统的ROI高于两个或三个电池系统。此外，在拟议的家庭能源管理系统（HEMS）模型中，ROI值无需优化而无需优化的13.9％。可以从此计算中可以看出，电池的智能管理和富裕载荷可增长10％的ROI值。
设计有效的人工智能软件临床...
我们的 AI 模型超越了这一点，并提供了明确的定位。该模型的 Y-net 结构意味着分类和 RoI 图都反映了模型对图像的理解。该图有助于向操作员保证 AI 模型正在关注图像的正确区域，并且如果发现不明显，它会指向触发发现的图像区域。如果没有显示 RoI，操作员将被迫仔细查看图像以尝试猜测可能触发预测的特征，从而产生挫败感和怀疑。图 5 提供了一个示例，其中提供 RoI 图可帮助临床医生对标记的急性肋骨骨折做出决定，而最终发现该骨折是旧肋骨骨折。