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兽医学
VBM 501 General Bacteriology T 2 I VBM 502 General Bacteriology P 1 I VBM 503 Pathogenic Bacteria I T 2 II VBM 504 Pathogenic Bacteria I P 1 II VBM 505 General Mycology T 1 I VBM 506 General Mycology P 1 I VBM 507 Pathogenic Bacteria II T 2 II VBM 508 Pathogenic Bacteria II P 1 II VBM 555 Special Problem 1 I,II VBM 600 Seminar 1 I,II VBM 601 Bacterial Metabolism T 1 I VBM 602 Bacterial Metabolism P 1 I VBM 603 Bacterial Genetics T 1 I VBM 604 Bacterial Genetics P 1 I VBM 606 Clinical Bacteriology P 1 II VBM 607 Mechanism of Bacterial Infections T 1 II VBM 609 Mycoses T 2 II VBM 610 Mycose P 1 II VBM 611抗细菌剂及其作用T 1 I VBM 612抗细菌剂及其作用P 1 I VBM 613实验动物的细菌疾病T 1 I VBM 614实验动物P 1 I VBM 615 Biosafity Insos ins Insos ins Insos ins Insos ins Insos ins Intion ins ins Intion ins Ins Intion Ins Intion Ins Intin Ins Intike an
通过控制表面化学计量法来调整INP胶体量子点中的辐射寿命。
表1：在所有调查的CQD中，计算的CBM和VBM电荷密度（％）作为在球体内部的正方形的积分（与NC的同心）中的正方形的积分，半径为50％至90％的NC Radius R范围为NC Radius R R（无论是Cation-还是Anion-rich-Rich）。为例，在半径为14°A的INP NC中（富含磅的表面）42％的CBM，并且只有7.9％的VBM位于半径为8.4°A的球体中（即60％R）。因此，我们得出的结论是，该点中的大多数VBM电荷密度都包含在其外部，即在内半径= 8.4°A和外半径= r的球形壳中。
建筑平面图审查和检查问题/评论摘要 2023 年 10 月 30 日
11 月 1 日之前提交的计划将属于 2020 年 NEC。独立计划和计划审查“提交”日期在 11 月 1 日及之后的计划将属于 2023 年 NEC。代码要求的驱动因素是批量建造者总体规划审查 (VBM PR) 申请的提交日期。VBM PR 内针对场地规划或分区部分/阶段的所有许可申请都不需要申请人更新其计划以符合新代码。但是，这些原型将不再适合在较新的 VBM PR 中重复使用。在 2023 年 NEC 生效日期之后提交的任何新场地规划/部分/阶段都将需要提交新的原型。
断开的民主：邮件服务对美国原住民选民注册和邮件投票的影响
住宅地址和家庭邮件交付是选民注册和邮件投票过程中的关键问题。虽然大多数家庭都采用熟悉的城市风格格式的住宅地址，但一些农村地区，尤其是美国原住民的预订，没有类似的地址系统或全美的美国邮政服务覆盖范围。缺乏住宅地址或访问家庭邮件的访问使选民注册，选举日投票以及通过邮件（VBM）的投票变得复杂。不存在或不可靠的邮件服务破坏了及时的注册表格和选票的交付，并且各州通常会拒绝没有物理地址的家庭的注册。即使选民注册成功，各州有时未能将VBM选票邮寄给这些房屋或计算从这些房屋中返回的VBM选票。和严格的选民ID要求有时将选民剥夺了非传统地址的选民。这些问题会系统地抑制美国原住民的参与，并且在很大程度上依赖VBM的州中尤其有害。我们已经知道，美国原住民的投票率通常低于任何其他第1组，这主要是由于系统性投票的障碍。2
基于模拟的疾病虚拟脑模型的推断
基于摘要连接组的模型，也称为虚拟脑模型（VBM），已在网络神经科学中得到很好的确定，以研究各种大脑疾病的病理生理原因。在VBM中，个人的大脑成像数据的整合具有提高患者特异性的预测性，尽管即使在最新的蒙特卡洛采样中，贝叶斯对空间分布的参数的估计也仍然具有挑战性。VBM表示由噪声和网络输入驱动的潜在非线性状态空间模型，需要对广泛适用的贝叶斯估计的高级概率机器学习技术。在这里，我们提出了基于仿真的VBM（SBI-VBM）推断，并证明对时空和功能特征的训练深神网络可以准确估算脑疾病中的生成参数。系统使用大脑刺激为估计降解限量限制为较小连接子集的降解提供了有效的补救措施。通过将模型结构优先于数据，我们表明SBI-VBMS中的分层结构使推理更有效，精确和生物学上可行。这种方法可以通过快速，可靠地预测患者特异性脑疾病来广泛提高精度医学。
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：
与通常发育儿童相比，发育协调障碍儿童的皮质灰质体积差异
方法：这项横断面研究是较大的随机控制试验的一部分（ClinicalTrials.gov ID：NCT02597751），该试验涉及各种MRI扫描患有/没有DCD的儿童。本文着重于解剖学扫描，在30名DCD和12个TD儿童的儿童中进行皮质灰质体积的VBM。使用计算解剖工具盒-12和研究特定的脑模板进行了预处理和VBM数据分析。使用单向方差分析评估DCD和TD组之间的差异，从而控制了总颅内体积。回归分析检查了运动和/或注意力困难是否预测了灰质体积。我们使用了无阈值集群增强（5,000个排列），并将α水平设置为0.05。由于样本量较小，我们没有对多次比较纠正。
使用FNIRS进行神经反馈的认知训练改善了老年人的认知功能
摘要：这项研究检查了86名健康成年人（M = 66.34岁，范围54-84），研究了为期4周的认知训练计划（CT-NF）的影响，以随机将治疗（基于APP的ABC游戏）或对照组（Tetris）组随机分配。参与者完成了七项认知评估，即干预前和干预后，并使用XB-01功能性近红外光谱（FNIRS）脑传感器测量了其皮质脑活动，同时参与CT-NF。治疗组（ABC）组显示出记忆（MEM），言语记忆（VBM）和综合认知功能的显着改善（干预前/干预后），而对照组则没有。但是，两组均显示出处理速度（PS）和执行功能（EF）的显着改善。与其他研究一致，我们发现皮质大脑活动的强度（在CT-NF期间测量）与认知（前后）和游戏性能都相关。总的来说，我们的发现表明CT-NF和特定的ABC练习，在MEM，VBM，PS和EF的领域中赋予改善的认知。
颅内脑膜瘤的体积测量
虽然误差百分比与线性体积估计无关，但较小的肿瘤在平面测量中表现出较大的误差指数。这部分是由于手动勾勒肿瘤边缘时包括了周围的体素，使得小病变在比例上受到附近组织的包含的影响更大。这种影响在多参数分割中得到了校正。在 T1CE 图像中，由于 DICOM 查看器软件上的信号插值，肿瘤与周围结构之间的界面在肉眼下可能变得略宽。因此，信号强度在肿瘤-实质界面处减弱，使得难以精确定义界限。多参数 VBM 不是
数学能力的个体差异与成人大脑表面解剖结构之间的关联
之前进行的结构磁共振成像 (MRI) 研究涉及数学能力和才能的神经解剖学相关性，但存在一些方法上的局限性。除了样本量小之外，这些研究中的大多数都采用了基于体素的形态测量法 (VBM)——这种方法虽然易于实施，但也存在一些重大缺陷。考虑到这一点，本研究首次使用基于表面的形态测量法 (SBM) 在大量正常发育的成年人样本中研究数学能力与大脑表面结构变化之间的关联。SBM 是一种可以避免 VBM 缺陷的大脑形态测量研究方法。89 名年轻人接受了一系列心理测量测试，以测量四个不同领域的数学能力：(1) 简单算术；(2) 复杂算术；(3) 高阶数学；(4) 数字智能。此外，我们还询问了参与者的期末考试数学成绩。在 MRI 扫描仪内，我们收集了每个受试者的高分辨率 T1 加权解剖图像。使用计算解剖工具箱 (CAT12) 进行 SBM 分析，并计算皮质厚度、皮质表面复杂性、脑回和脑沟深度的指标。进一步的分析揭示了以下各项之间的关联：(1) 右侧颞上回的皮质表面复杂性与数字智力；(2) 右侧中央沟的深度与成年人解决复杂算术问题的能力；以及 (3) 左侧顶枕沟的深度与成年人的高阶数学能力。有趣的是，没有观察到与之前报告的大脑区域的关系，因此，表明进行类似研究以确认本研究中发现的大脑区域的作用非常重要。