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检测脑外伤患者的认知疲劳......
由于其复杂性，从 fMRI 数据理解认知状态尚未得到充分研究。在这项工作中，理解 TBI 患者的认知疲劳的问题已被表述为多类分类问题。我们构建了一个时空编码器模型，使用卷积和 LSTM 作为构建块来提取空间特征并模拟 fMRI 扫描的 4D 特性。为了更好地表示数据和条件，我们使用了一种名为“对比学习”的自监督学习技术，使用公共数据集 BOLD5000 对我们的编码器进行预训练，并进一步微调我们的标记数据集以预测认知疲劳。此外，我们提供了一个 fMRI 数据集，其中包含来自创伤性脑损伤 (TBI) 患者和健康对照 (HC) 的扫描，同时执行一系列标准化的 N-back 认知任务。该方法建立了一种最先进的技术来分析 fMRI 数据的认知疲劳，并且优于以前使用不同模式解决此问题的方法。此外，我们的模型能够接收原始 fMRI 扫描（扫描仪直接输出的带有伪影的噪声图像），因此无需实施根据所用扫描仪而变化的手动信号处理管道。最后，我们研究不同大脑区域对 CF 的影响。在此数据集上，所提出的技术比最先进的方法高出 13% 以上。
血浆载脂蛋白浓度和糖尿病患者的入射糖尿病
抽象背景：鉴定与2型糖尿病风险（T2D）相关的循环生物标志物（T2D）可用于改善最高风险患者的当前预防策略。在这里，我们旨在研究糖尿病前受试者血浆载脂蛋白浓度的关联，并在随访期间与新发作T2D的发生率有关。方法：在IT-DIAB前瞻性研究中，每年遵循5年的空腹葡萄糖水平受损的参与者（禁食等离子体葡萄糖[FPG]：110–125 mg/dl）。随访期间，T2D的发作定义为第一个FPG值≥126mg/dl。载脂蛋白（APO）A-I，A-II，A-IV，B100，C-I，C-II，C-III，C-III，C-II，C-IV，D，E，E，F，H，H，J，J，L1，M和（A）质量浓度由质谱测定。相关性。Kaplan – Meier曲线是使用基于Terciles和Iddist T2D的三元方法来绘制的。使用COX比例危害模型确定血浆载脂蛋白浓度与T2D的发生之间的关联。结果：在5年的中位随访期间，有115名参与者（37.5％）发展了T2D。在调整了年龄，性别，体重指数，FPG，HBA 1C和他汀类药物的使用后，APOC-I，APOC-II，APOC-II，APOC-III，APOE-III，APOE，APOE，APOF，APOF，APOH，APOJ和APOL1的血浆水平与T2D的高风险呈正相关。kaplan – Meier存活曲线还表明，与中部和上部相比，血浆APOE水平的下三分之一（<5.97 mg/dl）与较低的T2D转化风险（对数秩检验，p = 0.002）显着相关。After further adjustment for plasma triglycerides, only apoE (1 SD natural-log-transformed hazard ratio: 1.28 [95% confidence interval: 1.06; 1.54]; p = 0.010), apoF (1.22 [1.01; 1.48]; p = 0.037), apoJ (1.24 [1.03; 1.49]; p = 0.024), and apoL1 （1.26 [1.05; 1.52]; P = 0.014）与T2D的发作显着相关。结论：血浆APOE水平与糖尿病前受试者的T2D风险呈正相关，这是传统危险因素的独立。APOF，APOJ和APOL1与T2D风险的可能关联也为进一步的研究铺平了道路。试验注册此试验在clinicaltrials.gov上注册为NCT01218061和NCT01432509
b.a./b.sc的日期。 （一般/荣誉。）第3个学期（完整的科目/重新出现/缺陷/其他主题/绩效的改善）
政治学（印度政府和政治）（17234）统计（论文-201：统计推论）（17245）应用统计（论文201AS：数学方法：数学方法-II）（17246）印度古典舞蹈（理论）（理论）（理论）（17228微生物和食品技术。）选修课：英语（17205）法语：书面理解和表达，语法和创造性写作（17206）德语-A（理论）（17207）印地语（17208）旁遮普语（17209）波斯语 - 波斯语-A：散文（17210）俄罗斯 - A：科学（A03：面向对象的编程（使用C ++））（17244）（旧）计算机科学（Paper-CS05（理论-A：计算机组织）（17291）农业（选择性III：农业多元化与机械）：社会结构与社会变化（17239）（17239）（17239）27 th paper（17239）27 th Silitive nistion（17239），第1750页，第1799页。唯一和shastri，学期 - III）旁遮普邦的历史和文化：旁遮普邦的历史和文化1200 C -1700 A.D.（17204）（用于B.A.仅）英语（强制）（17202）（用于B.Sc.仅）（B.Sc. 相同 微生物和食品技术与时装设计）12月至2024年2月2日，星期一）（B.Sc.微生物和食品技术与时装设计）12月至2024年2月2日，星期一（17224）数学（Paper-I：Advanced Colculus-I）（17241）动物学（Paper-I：生物多样性（Chordates）和Evolution-I）和Evolution-I）（Zoo-301）（17255）（17255）零售营销（17295）（17295）（17295）（17295）28 th，星期四，公共行政：纸张：Perssonel Administration：Perssonel Admitional（Perssonel Indial India）（Perssonel Croneque＆Sciente to India＆1726 3236） （17226）甘地研究（论文：圣雄甘地的社会思想）（17221）哲学（论文：印度伦理）（理论）（理论）（17233）生物化学（Paper-A：碳水化合物和脂质代谢）（碳水化学和脂质代谢）（17259 Biot-Elect-Sem III-T遗传工程和密歇根技术介绍）（17258）生物信息学（纸-V- BNE-3001）序列分析（17261）电子学（a：通信系统原理）（17264）（17264）29 th，星期五，星期五（punjabi（ummplory））
数据主体、数字监控、人工智能和工作的未来
工作场所监控是一种古老的做法，但随着新技术使监控实践更加多样化、普遍和广泛，并提高了雇主监控工人生活各个方面的能力，这种做法变得越来越容易和普遍。新技术创新既增加了雇主可用的监控设备的数量，也提高了这些设备提取、处理和存储个人信息的效率。数字化转型、工作设计实验和新技术确实是压倒性的方法，具有增强在工作场所处理个人数据的潜力。虽然许多活动看起来像是一个令人兴奋和充满可能性的美丽新世界，但必须考虑到工人被跟踪和监控的个人经历。现在，出现了与数据所有权、工作相关监控的权力动态、数据使用、人力资源实践和工作场所压力有关的问题，这些问题涉及所有社会经济阶层。
人工智能与人类受试者研究的交集-
关于“可识别”和“私人”信息的重要概念： - 《隐私法》规定了什么是个人身份信息 (PII) - 《健康保险流通与责任法案》 (HIPAA) 规定了什么是受保护的健康信息 (PHI) - 国防部和国防部组成部分公民自由指令讨论隐私 - 卫生与公众服务部研究保护办公室就何时可能存在合理的隐私期望提供指导 - 个人身份信息在社交媒体网站上或通过社交媒体网站共享，并不一定意味着它不是“私人”的（请参阅服务条款、访问/使用期望等）- 个人身份信息的原始收集可能有控制下游使用的使用条款（例如，隐私法 - 声明、数据共享协议、同意书） - 无数其他法规可能控制信息（例如教育记录、财务记录、遗传信息等）- “编码”数据不是去识别数据（代码密钥重新链接数据） - 间接标识符可以组合以重新链接数据，因此并不总是去识别数据
悉尼科技大学留学与交流：入门科目（选修课）
54021 现场行动：多平台新闻 S 媒体艺术与制作 注意：学生只能选修该领域的一门科目 54030 探索媒体艺术 A 54031 创作真实 S 公共传播 54040 公共传播生态 A/S 公共传播 公共关系流 54042 公共关系原理 S 公共传播广告流 54046 广告原理 S 创意写作 54070 虚构形式 A 54071 想象真实 S 社会与政治科学 54050 自我与社会 A 54051 政治、意识形态与信仰 S 数字与社交媒体 54060 数字社区 A 54061 介入、参与、游戏化 S 跨学科选修课 54006 气候正义与气候政策 A 54080 媒体力量 A/S/Sum 音乐与音效设计 50816 音频文化 A 50817 音频和音乐制作 S
光学显微镜和活性受试者的癌症相干断层扫描
内部显微镜（IVM）和光学相干性断层扫描（OCT）是两个强大的光学成像工具，可在具有亚细胞分辨率的生活受试者中可视化动态生物学活动。在广泛的临床前和临床癌症成像中，标记和无标签技术的最新进展增强了IVM和OCT，从而对肿瘤的复杂生理，细胞和分子行为提供了深刻的见解。临床前IVM和OCT阐明了许多原本难以理解的癌症生物学方面，而IVM和OCT的临床疗法正在彻底改变癌症的诊断和疗法。我们回顾了IVM领域和OCT的重要进展，用于癌症成像，以强调关键的技术发展及其在基本癌症生物学研究和临床肿瘤学研究中的新兴技术。
两种人工智能，或者如何不混淆客体和主体
以下文章是《跨学科科学评论》的文体实验，反映了作者所从事学科的个人研究议程和轨迹。跨学科研究通常源于个人在好奇心的驱使下偶然做出的特殊经历和决定，以及影响任何人职业生涯的实际偶然性。如果从一个人的视角跨越多个学科，这种反思不可能全面，而且肯定会暴露出知识上的差距和严谨性的缺失，而这些缺陷和缺失本可以在一个学科内得到纠正。提出这种个人议程的目的不是要明确，而是通过拉开学科边缘的松散线索来展开讨论。实验的主要目标是颠覆既定的学科观点，即使同样的问题可以在另一个领域得到更权威的解决。1
机器人和人工智能是否为法律主体？解开本体论和功能论的视角
人们常说机器人和人工智能应用程序 (RAI) 技术非常先进，它们应该为自己的行为负责，而不是设计或操作它们的人。本文旨在证明这种论点（“例外主义主张”）——就其本身而言——在理论上是错误的，在实践中也不充分。事实上，本文认为这种主张是基于对“法律责任”的概念和功能的一系列误解，本文试图通过开发跨学科的概念分类来澄清这些误解。在此过程中，本文旨在为就赋予机器人应用法律地位的可行性进行更具建设性的辩论奠定前提。在简短的介绍为辩论奠定基础之后，本文讨论了本体论主张，区分了关于 i）主观性和 ii）代理概念的哲学辩论和法律辩论，以及它们各自的含义。通过分析，我们可以得出结论：法律主体性和代理权的归因纯粹是虚构和技术解决方案，旨在促进法律互动，并不依赖于 RAI 的内在性质。对于责任概念，我们保持了类似的结构，首先从哲学角度，然后从法律角度进行讨论，以说明后者通常如何用于追求事前威慑和事后补偿。对第二个目标的关注使我们能够将分析与功能（基于法律和经济学）考虑联系起来，讨论如何将法人资格的归因视为简化某些法律互动和关系的尝试。在这样的框架内，是否将法律主体性归因于机器的讨论需要完全在法律领域内进行，并以技术（法律）考虑为基础，在对特定类别的 RAI 进行功能、自下而上的分析的基础上进行论证。这并不意味着将生命力归因于实体本身或将道德地位归因于实体本身。