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发现卡尔曼滤波器作为实用工具...
最初使用扰动方法的研究和上面提到的滤波器分解都是基于对标称（参考）轨迹的线性化，但很快就发现，对当前估计状态的重新线性化可能比以前使用的技术具有显著的优势。
Spheroscan：用于球体图像分析的用户友好的深度学习工具。
近年来的抽象背景，三维（3D）球体模型在科学研究中变得越来越流行，因为它们提供了一种与生理相关的微环境，可以模仿体内条件。与传统的二维细胞培养方法相比，它可以更好地了解3D球体测定法具有优势，因为它可以更好地了解细胞行为，药物功效和毒性。但是，使用3D球体测定法受到了用于球体图像分析的自动化和用户友好的工具的阻碍，这会对这些测定的可重复性和吞吐量产生不利影响。为解决这些问题的结果，我们开发了一种完全自动化的，基于Web的工具，称为Spheroscan，该工具使用了带有卷积神经网络（R-CNN）的名为“掩码区域”的深度学习框架进行图像检测和细分。为了开发一个可以从一系列实验条件中应用于球体图像的深度学习模型，我们使用使用Incucyte Live细胞分析系统和常规显微镜捕获的球体图像训练了该模型。使用验证和测试数据集对经过培训模型的性能评估显示出令人鼓舞的结果。结论Spheroscan允许轻松分析大量图像，并提供交互式可视化功能，以更深入地了解数据。我们的工具代表了球体图像分析的重大进步，并将促进科学研究中3D球体模型的广泛采用。可在https://github.com/funtionalurosology/spheroscan上获得有关Spheroscan的源代码和详细的Spheroscan教程。
优化精神病学药物治疗的工具（...
a 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学精神神经科学中心药物遗传学和临床精神药理学部；b 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学临床药学研究与创新中心；c 瑞士日内瓦大学药学院；d 瑞士日内瓦大学瑞士西部药学研究所；e 瑞士日内瓦洛桑大学瑞士西部药学研究所；f 德国曼海姆海德堡大学医学院中央精神卫生研究所分子神经影像学系；g 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学精神病学系；h 意大利博尔扎诺博尔扎诺卫生服务区精神病学系；i 意大利博尔扎诺南蒂罗尔地区卫生服务中心儿童和青少年精神病学系； j INSERM CESP，团队 MOODS，服务医院-大学精神病学，巴黎萨克雷大学，勒克里姆林宫比塞特，法国； k Service Hospitalo-Universitaire de Psychiatrie，H ^ opital Bic ^ etre，Assistance Publique H ^ opitaux de Paris，Le Kremlin Bic ^ etre，法国； l 瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡医学院检验医学系临床药理学部； m 东部州立医院，肯塔基大学心理健康研究中心，美国肯塔基州列克星敦；德国波恩联邦医疗产品研究所； o 伦敦国王学院和 MRC 伦敦医学科学研究所 (LMS)-帝国理工学院，英国伦敦； p 韩国首尔国立大学自然科学学院脑与认知科学系；q 韩国首尔国立大学医学院精神病学系；r 奥地利维也纳医科大学精神病学和心理治疗学系；s 加拿大多伦多大学坎贝尔家庭心理健康研究所、CAMH 和精神病学系；t 德国图宾根大学精神病学和心理治疗学系；u 荷兰阿森威廉敏娜医院临床药学系；v 荷兰阿森 GGZ 德伦特精神卫生服务中心；w 荷兰格罗宁根大学药学和制药科学系药物治疗学、流行病学和经济学系；x 荷兰格罗宁根大学精神病理学和情绪调节跨学科中心精神病学系； y 加拿大安大略省多伦多市成瘾与心理健康中心坎贝尔家庭心理健康研究所；z 加拿大安大略省多伦多大学精神病学系加拿大；aa 多伦多大学药理学和毒理学系，加拿大安大略省多伦多；ab 林茨大学生物医学和临床科学系，林茨大学，瑞典；ac 斯科讷大学医院临床化学和药理学，瑞典隆德；ad 西乌尔茨堡大学医院精神卫生中心、精神病学、心身疾病和心理治疗诊所和综合诊所，西乌尔茨堡，德国；ae 南丹麦奥登塞大学精神病学系，丹麦奥登塞；af 拉德布德大学精神病学系，奈梅亨，荷兰；ag 拉德布德大学 Donders 大脑、认知和行为研究所，奈梅亨，荷兰；ah 圣奥拉夫大学医院临床药理学系，挪威特隆赫姆；ai 挪威科技大学临床和分子医学系，挪威特隆赫姆； aj 意大利墨西拿大学临床与实验医学系；ak 德国雷根斯堡大学药学研究所；al 德国慕尼黑工业大学临床化学与病理生物化学研究所；am 德国亚琛工业大学医院临床药理学研究所；an 土耳其安卡拉大学药学院毒理学系；ao 日本东京新宿区庆应义塾大学医学院神经精神病学系；ap 德国西乌尔茨堡大学医院精神病学、心身医学和心理治疗系；aq 德国美因茨大学医学中心精神病学和心理治疗系土耳其；ao 日本东京新宿区庆应义塾大学医学院神经精神病学系；ap 德国西乌尔茨堡大学医院精神病学、心身医学和心理治疗学系；aq 德国美因茨大学医学中心精神病学和心理治疗学系土耳其；ao 日本东京新宿区庆应义塾大学医学院神经精神病学系；ap 德国西乌尔茨堡大学医院精神病学、心身医学和心理治疗学系；aq 德国美因茨大学医学中心精神病学和心理治疗学系
手动计算解剖工具箱 - CAT12
VBM 数据 ● 使用默认值分割数据（对纵向数据使用分段纵向数据）。现在可用于 VBM 的结果分割保存在“mri”文件夹中，灰质的分割名为“mwp1”，白质的分割名为“mwp2”。如果您使用了纵向管道，则灰质的默认分割名为“mwp1r”或“mwmwp1r”（如果选择了用于检测较大变化的纵向模型）。 ● 获取总颅内容积 (TIV) 以校正不同的脑部大小和体积。选择保存在“报告”文件夹中的 xml 文件。 ● 使用检查样本检查 VBM 数据的数据质量（可选择将 TIV 和年龄视为干扰变量）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 平滑数据（建议起始值为 6-8mm 1）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 指定具有平滑灰质或白质分割的二级模型，并检查设计正交性和样本同质性：
社交媒体工具包 - 全球NCD联盟论坛
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最佳的AI论文写作工具（2025）
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人工智能工具对股票投资决策中最大收益的影响
1。股票投资介绍和人工智能的作用较长的股票可能会导致对这些股票的获利损失的损失，从而导致幼稚投资者故事的悲剧更大。多亏了技术的进步，我们拥有深刻的知识，精致的工具，甚至是我们称为人工智能（AI）的超级智能机器。股票市场领域中的集成AI工具生成了投资者特定的工具，该工具被认为对生成利润很有价值。技术的影响已渗透到许多地区。在漫长的十年中，算法拥有证券的拥有，自动机器人主要取决于数据分析，预测性建模和投资领域的优化，这称为AI。另一方面，这些机制已通过各种方式以一种无知的方式重新过滤了他们的早期结果（Sutiene等，2024）。，虽然专有最新技术以及机器人和共享的使用可能会促进货运投资者，但知识渊博的投资者在金融市场中的风险较大。在这项研究中，AI工具的影响（表明在股票投资领域更为强烈的场合）对投资决策回报的最大化的影响集中在传统投资者的行动上。此外，从更广泛的角度研究了这些机制在广泛的金融市场中渗透的影响。