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大脑图的可解释的稀疏-NSF -PAR
大脑图对大脑区域之间的结构和功能关系进行了建模，在涉及图分类的神经科学和临床应用中至关重要。然而，密集的大脑图构成了计算挑战，包括高运行时间和记忆使用和有限的解释性。在本文中，我们研究了图神经网络（GNN）中的有效设计，以消除嘈杂的边缘来稀疏脑图。虽然先前的作品根据解释性或任务 - 涉及属性去除嘈杂的边缘，但不能保证它们在通过频繁图提高性能方面的有效性。此外，现有方法通常忽略了多个图形的集体边缘去除。为了解决这些问题，我们引入了一个迭代框架来分析不同的稀疏模型。我们的发现是作为下降的：（i）优先考虑可解释性的方法可能不适合图形稀疏性，因为它们可以在图形分类任务中降低GNNS的性能； （ii）与GNN训练同时学习边缘分类比训练后更有益； （iii）跨图的共享边缘选择优于每个图的单独选择； （iv）与任务相关的梯度信息有助于边缘选择。基于这些见解，我们提出了一个新的模型，可解释的图形泄漏（IGS），该模型可增强图形分类性能高达5.1％，而边缘减少了55.0％。IG识别的保留边缘提供了神经科学解释，并得到了公认的文献的支持。
Con4m：上下文感知一致性学习框架...
时间序列分类 (TSC) 包含两种设置：对整个序列进行分类或对分段子序列进行分类。分段 TSC 的原始时间序列通常包含多个类，每个类的持续时间各不相同 (MVD)。因此，MVD 的特性对分段 TSC 提出了独特的挑战，但在现有研究中却很大程度上被忽视了。具体而言，在 MVD 中要分类的连续实例 (段) 之间存在自然的时间依赖性。然而，主流 TSC 模型依赖于独立同分布 (iid) 的假设，专注于独立地对每个段进行建模。此外，具有不同专业知识的注释者可能会提供不一致的边界标签，导致无噪声 TSC 模型的性能不稳定。为了应对这些挑战，我们首先正式证明有价值的上下文信息可以增强分类实例的判别能力。利用 MVD 在数据和标签层面的上下文先验，我们提出了一种新颖的一致性学习框架 Con4m ，该框架有效地利用了更有利于区分分段 TSC 任务中连续片段的上下文信息，同时协调了不一致的边界标签以进行训练。在多个数据集上进行的大量实验验证了 Con4m 在处理 MVD 上的分段 TSC 任务方面的有效性。源代码可在 https://github.com/MrNobodyCali/Con4m 获得。
使用深度学习的胸部X射线图像可变诊断的定量评估模型
这项研究的目的是证明使用深度学习模型在定量评估临床发现中通常会根据常规方案使用二进制测试结果进行二进制测试结果。胸部X射线是用于检测多种疾病的最常用的诊断工具，通常是定期检查的一部分。然而，当涉及可以限制为正常范围内但不被视为与疾病有关的发现时，医师发现的阈值可能会有所不同，因此有必要定义一种新的评估方法并量化它。这种方法的实施在时间和劳动方面都是困难而昂贵的。在这项研究中，总共使用83,005张胸部X射线图像来诊断胸膜增厚和脊柱侧弯的常见发现。一种新颖的方法，用于评估医生判断图像以使这些发现的可能性的概率。所提出的方法成功地使用了仅在二进制注释数据上训练的深度学习模型，成功地量化了Physicians的发现的变化。还证明，使用卷积神经网络进行一般图像分析以及基于矢量量化变异自动编码器的新知识的深度学习模型，可以将开发的方法应用于转移学习，其高相关性高0.89至0.97。
农业和食品中基因组编辑技术的全球监管趋势
本文概述了在日本和国外介绍并正在考虑有关应用基因组编辑技术的法规。的确，使用基因组编辑技术在各个国家之间使用基因组编辑技术的植物的法规可能是不一致的（Menz等人2020，Turnbull等。 2021）。 这些差异反映了国家之间转基因生物（GMO）的法规存在差异，而国际途径被认为是极其困难的。 有必要检查这些差异将如何影响未来的创新和贸易。 在这里，我们概述了每个国家 /地区关于农业和食品领域基因组编辑的当前监管趋势。 我们还讨论了包括日本在内的美国，欧盟，南美，大洋洲和亚洲的主要监管发展。 目前每个国家 /地区的法规都可以分为四种类型，如表1所示。 分类基于以下两个点。 首先，基因组编辑技术生产的产品是否被视为GMO，其次，应用了哪种类型的法规（是否适用了GMO法规，以及是否需要监管机构确认）。 尽管此分类是暂定的，但它可能对分类各个国家的监管模式有用。 上述国家的具体监管细节依次介绍。2020，Turnbull等。2021）。这些差异反映了国家之间转基因生物（GMO）的法规存在差异，而国际途径被认为是极其困难的。有必要检查这些差异将如何影响未来的创新和贸易。在这里，我们概述了每个国家 /地区关于农业和食品领域基因组编辑的当前监管趋势。我们还讨论了包括日本在内的美国，欧盟，南美，大洋洲和亚洲的主要监管发展。目前每个国家 /地区的法规都可以分为四种类型，如表1所示。分类基于以下两个点。首先，基因组编辑技术生产的产品是否被视为GMO，其次，应用了哪种类型的法规（是否适用了GMO法规，以及是否需要监管机构确认）。尽管此分类是暂定的，但它可能对分类各个国家的监管模式有用。上述国家的具体监管细节依次介绍。本文中的信息基于截至2023年7月的监管状态。
使用脑电图检测思维徘徊：内部和跨个体
思维徘徊通常以从外部任务向我们的内部，自我生成的思想转向的注意力。这种普遍现象与众多破坏性功能结果有关，包括性能误差和负面影响。尽管迄今为止的研究率很高和影响，但迄今为止的研究尚未确定强大的行为签名，使人们对思想的毫无意义但可靠的发现徘徊，这对于未来的应用来说是一项艰巨但重要的任务。在这里，我们检查了是否可以在机器学习模型中使用电生理学来准确预测思维徘徊状态。，我们从参与者执行了听觉目标检测任务并自我报告是从参与者中记录了头皮脑电图，无论他们是在任务上还是在徘徊。，我们使用事件相关的潜力（ERP）测度成功地（人依赖）和（与人无关的）个体跨越了注意力状态。非线性和线性机器学习模型在受试者中检测到的思维徘徊：支持向量机（AUC = 0.715）和逻辑回归（AUC = 0.635）。重要的是，这些模型还跨越了受试者：支持向量机（AUC = 0.613）和逻辑恢复（AUC = 0.609），这表明我们可以基于该组中观察到的ERP模式可靠地预测给定个人的注意状态。这项研究是第一个证明机器学习模型可以使用电生理学指标“从未见过的”个体的人，强调了它们实时预测秘密注意状态的潜力。
Goguryeo Society及其经济
领导Goguryeo建立的权力集团成为最高的班级，而Gyaerubu（桂娄部）王室从国王（Jumong）（jumong）时代（朱蒙）开始就来了。取决于其权力的程度，将其余的当地领导者及其自己的附庸者组织成集中的政府官员或当地人。负责生产的平民直接从属于乡村领导人（渠帅），并由埃马克（Eumtak）社区内的社会命令统治，但随着农业生产力的上升和社会分类伴随着这种兴起，其私密水平显着增加。非克里亚部落，例如Malgal（靺鞨），Georan（Georan）和Seonbi（Seonbi）（seonbi），而他们的种族独特性都被屈服了；他们在军事或经济需求时被利用。由于它拥有许多山区地形和很少的平原，但Goguryeo的狩猎和觅食的经济传统在早期就很强，但农业逐渐成为一个主要产业。Goguryeo能够通过征收生产谋生的平民征税来进行财务运作。Goguryeo在其成立期间是其邻国的强大国家，例如汉中国，韦曼·乔森（Wiman Joseon）和buyeo。尤其是在汉中国征服威曼·乔森（Wiman Joseon）之后，Goguryeo增长的关键点是与中国汉族帝国的反应。这是因为Goguryeo不得不拒绝中央力量，这是其一方面的国家增长障碍，但需要采用先进的文化才能将其结构巩固在另一方面。Goguryeo从公元前第二世纪后期开始与大中国的外交关系。从国际贸易的角度来看，可以将其分为四个范围。国际交易的物品有所不同，以及发生交流以及各种贸易商品的竞技场，尤其是在四世纪中期到六世纪中叶。