脑电图是检测睡眠障碍的非常有效的工具。在文献调查中讨论了各种算法进步。信号采集,预处理,特征提取和分类是其实施的一般步骤。由于人工神经网络(ANN)非常适用于睡眠障碍的识别,因此无需明确的特征提取。ANN本质上能够理解数据中的基本模式。计算出的召回的值不过是在各自电极所做的读数的总体组合。随着数据的变化而变化。如今,通过选择最佳特征选择方法,该作品在优化电极数量方面正在进展。如今,通过选择最佳特征选择方法,该作品在优化电极数量方面正在进展。
航空航天学 选择两门核心课程: 16.422:自动化系统的人机监控 16.423:航空航天生物医学与生命支持工程 16.453:人体系统工程 从以下核心课程或附加课程中选择其余要求: 16.470:实验设计中的统计方法 16.456J:生物医学信号与图像处理 2.183J:运动的生物力学与神经控制 16.413:自主与决策原则 16.89:空间系统工程 16.895:工程阿波罗:作为一个复杂系统的月球计划 22.55J 辐射生物物理学 生物工程 您必须同时选择 20.420J 和 20.440。 20.420J 分子生物工程原理和 20.440 生物网络分析 至少选择一项:[20.C51J 分子工程机器学习和 6.C51 机器学习建模:从算法到应用] – 共同要求 20.201 药物开发基础 20.405J 合成生物学原理 20.410J 分子、细胞和组织生物力学 20.415 物理生物学 20.430J 生物系统中的场、力和流 20.463J 生物材料科学与工程 20.490 计算系统生物学:生命科学中的深度学习 其他批准科目: 20.203J 神经技术在行动 20.215 人类克隆疾病的宏观流行病学、群体遗传学和干细胞生物学 20.409 生物工程II:仪器仪表与测量 20.446J 微生物遗传学与进化 20.452J 神经工程原理 20.465 癌症及其他疾病中的免疫系统工程 20.470J 细胞神经生理学与计算 20.475 应用发育生物学与组织工程 HST.507J 高级计算生物学:基因组、网络、进化 HST.522J 生物材料:组织相互作用 HST.523J 细胞基质力学 HST.537J 液体与疾病 HST.538J 传染病基因组学与进化 6.7960 深度学习
目前尚不清楚血浆生物标志物是否可以用作独立的预后工具来预测与早期阿尔茨海默氏病相关的变化。在这项研究中,我们试图通过评估血浆生物标志物是否可以预测非痴呆个体中淀粉样蛋白负荷,tau积累,脑萎缩和认知的变化来解决这个问题。为了实现这一目标,在159名非痴呆个体中确定了159名非痴呆患者,患有Alzheimer病痴呆症患者的159名患者,在159名非痴呆患者中确定了血浆淀粉样蛋白B 42/40(A B 42/40),磷酸化-TAU181,磷酸化-TAU217和神经膜片光。他接受了纵向淀粉样蛋白(18 f- utemetamol)和Tau(18 F-Ro948)PET,结构MRI(T 1-加权)和认知测试。我们的单变量线性混合效应模型表明,血浆生物标志物与成像和认知度量之间存在几种显着关联。但是,当所有生物标志物都包含在相同的多变量线性混合效应模型中时,我们发现,纵向淀粉样蛋白-PET信号的增加是由低基线血浆A B 42/40独立预测的(P = 0.012)(P = 0.012)(P = 0.012),而TAU-PET信号,较差的识别和较差的认知能够独立于5个独立的认知量7 0.004)。这些生物标志物的形成良好或更好,比在CSF中测得的相应生物标志物。此外,他们显示出与使用Youden指数定义的二进制等离子体生物标志物值相似的性能,Youden指数可以更容易在诊所中实施。此外,等离子体A B 42/40和磷酸化-TAU217不能预测非阿尔茨海默氏症神经退行性疾病患者的纵向变化。总而言之,我们的发现表明血浆A B 42/40和磷酸化-TAU217在临床实践,研究和药物开发中可能是未来阿尔茨海默氏病病理学的预后标志物。
kitula07@gmail.com摘要:本研究评估了教授宗教学科在阿鲁沙市公立和私立中学学生发展道德行为方面的有效性。具体目标是研究教授宗教学科的实践,评估他们对学生道德行为的影响,并确定在教授这些学科方面经历的挑战。这项研究是基于劳伦斯·科尔伯格(Lawrence Kohlberg)的道德发展理论,该理论认为个人通过道德推理的不同阶段发展。该研究采用了采用收敛设计的混合方法方法。人口包括来自61所中学的34,300名学生,61名学校校长和901名教师。使用分层,简单的随机和标准目的抽样技术选出了100名受访者的样本,包括6名学校,24名教师和70名学生。通过问卷调查和访谈收集数据,并使用推论和描述性统计数据分析定量数据,同时使用内容分析分析定性数据。的调查结果表明,宗教学科是在公立和私立中学都积极教授的,在私立学校中更加重视(p = 0.000)。宗教学科的教学显着促进了您面临许多挑战,包括缺乏专业精神的挑战。关键词:宗教,行为,圣经,伊斯兰,贡献如何引用这项工作(APA):该研究得出的结论是,宗教教育有助于学生之间的道德行为发展,并建议父母,宗教领袖和政府强调宗教学科的教学,以增强学生的道德发展。
Policlinico tor vergata大学医院,牛津81号,罗马00133,意大利b罗马医学系,罗马 - 罗马大学00133,意大利大学医学系,意大利大学医学系,意大利C C CC 00133和森林系统(DIBAF),托斯西亚大学,01100 ITALY E e VITERBO,Rome Tor Vergata大学生物学系,00133 00133意大利罗马,Policlinico tor Vergata University Hospital,Via oxford 81,00133 Rome,Inte Inter of Lille,Inserm,Inserm,Inserm,Inserm of Policlenico tor Vergata University Hospital,Via oxford 81埃吉德(Egid),法国埃吉德(Egid)天主教大学内科系,00168意大利00168 I FONDAZIONE POLICLINICO INCORLIORIO A. GEMELLI IRCCS,00168罗马,意大利J糖尿病和营养科学Policlinico tor vergata大学医院,牛津81号,罗马00133,意大利b罗马医学系,罗马 - 罗马大学00133,意大利大学医学系,意大利大学医学系,意大利C C CC 00133和森林系统(DIBAF),托斯西亚大学,01100 ITALY E e VITERBO,Rome Tor Vergata大学生物学系,00133 00133意大利罗马,Policlinico tor Vergata University Hospital,Via oxford 81,00133 Rome,Inte Inter of Lille,Inserm,Inserm,Inserm,Inserm of Policlenico tor Vergata University Hospital,Via oxford 81埃吉德(Egid),法国埃吉德(Egid)天主教大学内科系,00168意大利00168 I FONDAZIONE POLICLINICO INCORLIORIO A. GEMELLI IRCCS,00168罗马,意大利J糖尿病和营养科学Policlinico tor vergata大学医院,牛津81号,罗马00133,意大利b罗马医学系,罗马 - 罗马大学00133,意大利大学医学系,意大利大学医学系,意大利C C CC 00133和森林系统(DIBAF),托斯西亚大学,01100 ITALY E e VITERBO,Rome Tor Vergata大学生物学系,00133 00133意大利罗马,Policlinico tor Vergata University Hospital,Via oxford 81,00133 Rome,Inte Inter of Lille,Inserm,Inserm,Inserm,Inserm of Policlenico tor Vergata University Hospital,Via oxford 81埃吉德(Egid),法国埃吉德(Egid)天主教大学内科系,00168意大利00168 I FONDAZIONE POLICLINICO INCORLIORIO A. GEMELLI IRCCS,00168罗马,意大利J糖尿病和营养科学
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(100118)卫星工程(100159)电信工程(100162)计算机系统工程(100163)电气和电子工程(100164)电气工程(100165)电子工程(100166)电子工程(100166) (100188)系统工程(100539)广播工程(100546)数字电路工程(100553)集成电路设计(100581)电力(101234)纳米技术(101353)(101353化学,过程和能源工程
使用FNIRS测量值的基于内存的工作负载分类已被证明是现实的适应性BCI的理想方法,用于测量人类工作量水平。6在本文中,我们研究了与n个背任务不同条件相对应的FNIR的分类问题(即需要受试者连续记住最后的n∈F1; 2; 2; 3; 3; :: g快速变化的字母或数字)。我们在前额叶皮层(PFC)上进行了FNIRS测量,已发现这是通过正电子发射断层扫描和功能磁共振成像的与记忆相关任务的相关区域。7,8文献中的大多数n返还分类研究基于对fnirs信号的监督方法,并基于主题内部(即,在单个主题的数据获取的一次试验中)。9 - 11虽然这些研究表现出令人鼓舞的结果,但对于可以适应具有广泛生理条件的不同用户的界面系统而言,受试者和会话依赖的系统是不现实的。为了在BCI中使用,必须基于经验会议(会话逐句对齐)和跨主题(主题对准)基于FNIRS数据的工作负载分类。存在一些挑战,可以使用FNIRS数据妨碍精确的工作负载分类。我们在下面概述了它们,并提出了减轻它们的方法。第一个挑战是本文的主要重点,是处理n-back任务分类的逐项和主题变化。这些问题与机器学习中所谓的域适应性有关。12 - 14更具体地说,来自不同会话或不同主题的数据称为属于不同域,并且跨不同域(数据属于的会话或主题)的数据分布的变化被视为域移动。15由于这种现象,我们从一个领域学到的知识不能直接应用于另一个领域。为了解决这个问题,最佳运输理论和方法的最新进展(OT)16和度量测量空间比对17 - 19可用于将数据与已知标记的n个返回条件从一个会话或一个主题到同一主题或其他主题中的另一个会话的未标记的数据与未标记的数据对齐。尽管已将OT应用于具有潜在性能的域适应性,但是20,21当不存在两个空间之间的有意义的距离概念时,但是两组用于对齐的数据不共享相同的度量空间时,它会受到一定的限制。例如,对于会话逐一比对,由于信噪比较差(SNR),从两个会话中删除了一些FNIRS通道的数据。这将导致两个会话的数据嵌入两个域中的不同维度。幼稚的解决方案是从另一个会话中删除相应的通道,以确保两个会话具有相同的维度。但是,这是导致信息丧失的缺点。第二个挑战是FNIRS信号中的运动伪像。fnirs中的运动伪影通常是由于实验过程中头皮中任何源或检测器的耦合变化。31在本文中,我们提出,使用Gromov - Wasserstein(G-W)18,22和Fused Gromov - Wasserstein(FG-W)Barycenter 23将减轻此问题,并为FNIRS n-BACK任务分类的范围跨域提供算法。这会导致突然增加或减少测得的光强度,并可能影响测得的FNIRS信号。从机器学习的角度来看,运动伪影检测和校正有助于消除主题行为(抽搐,头部移动等)的任何误导性相关性分类模型从FNIRS数据中学到了什么。例如,分类模型可以识别当受试者由于受试者的头部移动而在测量信号中检测到测量信号中的峰值时,将受试者按下按钮作为需求,而不是从脑信号中检测实际的血液动力学反应。已提出了许多方法,灵感来自统计信号处理方法,例如自适应过滤,独立组件分析(ICA)和时频分析,以删除或纠正FNIRS信号中的运动伪影。24 - 30这些技术中的大多数都取决于使用辅助参考信号(例如,加速度计等)或自相间通道,或需要对运动伪影特征和清洁的FNIRS信号的特征进行某些假设。在本文中,我们使用基于稀疏优化的现成方法来自动检测和去除尖峰和台阶异常,即瞬时伪影还原算法(TARA)。
基于人工智能的决策系统在许多高风险领域的广泛应用引发了人们对这些系统公平性的担忧。由于这些系统将对受其决策影响的人产生现实后果,因此了解这些决策主体认为系统是公平的还是不公平的至关重要。在本文中,我们通过重复交互的视角扩展了之前在这方面的研究——我们提出,当决策主体与基于人工智能的决策系统反复交互,并能够通过决定是否留在系统中来战略性地响应系统时,哪些因素会影响决策主体对系统的公平感知和保留,以及如何影响。为了回答这些问题,我们在基于人工智能的贷款系统中进行了两次随机人类受试者实验。我们的结果表明,在与基于人工智能的决策系统的反复交互中,总体而言,决策主体对系统的公平感知和保留受到系统是否偏向主体自己所属群体的显著影响,而不是系统是否以公正的方式对待不同的群体。然而,不同资质水平的决策主体对人工智能系统在不同群体之间产生的偏见或人工智能系统偏袒/歧视自己群体的倾向有不同的反应。最后,我们还发现,虽然主体在基于人工智能的决策系统中的保留很大程度上取决于他们自己从系统获得有利决策的前景,但他们对系统的公平性感知却受到系统对其他群体的人的待遇的复杂影响。
方法和结果:从疾病控制和预防中心中提取数据,以广泛的在线数据进行流行病学研究,以确定由于AF年龄≥15岁的AF受试者的HF相关死亡,因此每10万人的年龄调整后死亡率趋势。为了计算全国年度趋势,我们使用联接点回归评估了年度年度变化(AAPC)的平均年度百分比变化(AAPC)和年度变化,相对95%CIS。在1999年至2020年之间,916 685 HF相关的死亡(396 205名男性和520 480妇女)发生在美国成年人中的AF中。整体年龄调整的死亡率增加(AAPC: +4.1%[95%CI,3.8-4.4]; p <0.001),尤其是在2011年之后(每年变化百分比, +6.8%[95%CI,6.2-7.4]; P <0.001)男性(AAPC, +4.8%[95%CI,4.4-4-4.4-4-5.00; +4.2%[95%CI,3.9至4.6];在年龄<65岁的受试者中(AAPC: +7.5%)[95%CI,6.7-8.4]; p <0.001)。较高的死亡人数在南部注册(32.8%)。在COVID-19大流行的第一年中,AF年龄> 65岁的AF患者的HF相关死亡人数显着过多。