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临床图像可视化面部扭曲......
一名 58 岁的男子，有 31 个月的病史，他曾看到别人的脸部扭曲，用他的话来说，看起来像“恶魔”。他来我们实验室进行评估。患者表示，他遇到的每个人脸上都有这种扭曲——面部特征严重拉伸，前额、脸颊和下巴有深深的凹槽，但他报告说，在看房子或汽车等物体时没有扭曲。患者说，即使脸部扭曲，他仍然能够认出他们是谁。值得注意的是，他报告说，在屏幕或纸上查看面部图像时没有扭曲。扭曲并没有伴随对他遇到的人（例如他的家人或朋友）身份的妄想信念。患者有双相情感障碍和创伤后应激障碍病史。此外，他在 43 岁时头部严重受伤，导致住院治疗。他在 55 岁时还可能曾一氧化碳中毒，这发生在他出现扭曲症状的 4 个月前。医生没有给他开任何药物。他自称没有使用过任何违禁物质。初步评估显示，患者身体状况良好，没有痛苦；他有些轻微的腰背部不适。他说，扭曲最初让他非常痛苦，但他已经习惯了。神经心理学测试表明，一般认知功能没有明显异常；简易精神状态检查评分为 30/30。他没有视力缺陷（双眼 10/10）或色觉缺陷（Ishira 板：25/25；Farnsworth-Munsell 100 色相测试：平均辨别力）。基于计算机的面部感知测试表明，他有面部身份识别轻度障碍，但面部表情识别正常。现阶段未进行实验室检查。全脑 T1 加权和 T2 加权 MRI 扫描显示一个圆形病变（T1 暗，T2 亮），测量
可视化二分网络并计算一些（...
双方包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 array2linkmx。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 as.one.mode。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 as.tnet。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 Barrett1987。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 21 betalinkr。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。19 Barrett1987。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 betalinkr。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 inness_w。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 Bezerra2009。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 C.Score。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>28 CLOSSNESS_W。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>29 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预测和可视化局部大脑活动的工具
在文献中，已经开发了几个项目来可视化大脑活动，并且已经提出了许多基于行为特征预测 fMRI 信号的工作（Mitchell 等人，2008 年；Huth 等人，2016 年；Knops 等人，2009 年）。但是，我们没有找到提供工具来一起显示非控制对话的大脑活动预测、此预测中使用的原始材料以及用于这些预测的特征的工作。在本文中，我们解决了这个问题，并提出了一种用于预测和可视化对话期间局部大脑活动的新工具。它由两个模块组成，第一个模块用于根据对话的原始行为数据生成预测。它包括参与者和对话者的音频、对话者的视频和参与者的眼球运动记录。第二部分用于根据获得的预测可视化对话过程中大脑区域的激活情况。
通过元音空间进行文本到文本的可视化模型训练......
摘要 随着机器学习在语音合成方面的最新发展，本研究探索了结合语言学知识来可视化和评估合成语音模型训练。如果可以在合成语音中看到和听到第一和第二共振峰（反过来，元音空间）的变化，那么这些知识可以为语音合成技术开发人员提供参考。在大型通用美式英语数据库上训练的语音合成模型被微调为新西兰英语语音，以确定是否可以看到和听到合成语音元音空间的变化。分析了微调过程中不同间隔的元音空间，以确定模型是否学习了新西兰英语元音空间。我们基于元音空间分析的研究结果表明，我们可以可视化语音合成模型如何学习其训练数据库的元音空间。感知测试证实，人类可以感知语音合成模型何时学习了其正在训练的语音数据库的特征。使用元音空间作为中间评估有助于了解哪些声音需要添加到训练数据库中，并根据语言学知识构建语音合成模型。索引术语：文本到语音合成、模型训练、可视化、元音图、语言学、机器学习
看到曙光——实时可视化蛋白质翻译
新的靶点空间 通过靶向 mRNA 来调节蛋白质表达已经是药物开发中一种经过验证的方法，如基于 RNAi 的疗法所示。然而，这些药物不是小分子，这严重限制了它们作为治疗策略的使用。用小分子靶向 mRNA 二级结构是一个新兴领域，但用小分子结合 mRNA 的治疗效果尚未得到验证。此外，这种方法无法实现组织选择性，因为此类药物会与目标 mRNA 在其表达的任何地方结合。Slonim 解释说，他的团队已经开发了一个使用荧光标记的转移 RNA (tRNA) 的高内涵筛选平台。tRNA 通过将特定氨基酸按照 mRNA 上的代码运输到将氨基酸链接到蛋白质的核糖体中发挥重要作用。“我们的想法是将荧光颜色附着在 tRNA 上，并将其转染到细胞中。当一对标记的 tRNA 最终位于核糖体上时，它会产生 FRET 信号，使我们能够实时看到蛋白质翻译的光，”他说。为了实现这一目标，该团队纯化并用荧光标签标记了人类所有 tRNA（46 种同工受体）（图 1）。他们设计了两个完整的 tRNA 库：一个标记有能量供体，另一个标记有能量受体（红色和绿色）。“这是产生 FRET 信号的绝佳机会。核糖体将两个 tRNA 放在一起，卸下氨基酸并构建蛋白质链。这是一个可重复的事件，发生在每个核糖体、每个细胞中——它可能是自然界中存在的最可重复的事件。我们可以在看起来像夜晚银河系的图像中看到这一现象，”他说。
乔安娜。 A.雪橇-D -hest
“评估事实生产：AI和开源调查的动态”，East-4S，阿姆斯特丹，2024年，“可视化数据阴影捐赠，“制作视觉论文的未来，安特卫普，安特卫普大学，2022年，2022年，2022年的沟通伦理学” Bioethics,” European Association of Centres of Medical Ethics Conference (EACME), Varese, 2022 “Visualising Health Data Ethics,” Knowledge Visualisation Science Lunch, Zurich University of the Arts (ZHdK), Zurich, 2021 “Civic Engagement and the Visual Imperative,” EAST-4S, Online, 2020 “Visualising Ethical Frameworks and Policy Documents in Digital Spaces,” EU Data Visualisation Conference, Luxembourg, 2019年“使用交互式知识图导航健康数据道德”，导航知识景观国际会议，卢布尔雅那，2019年
