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大脑图像合成，无监督的多元规范CSCL4NET
神经科学的最新进展强调了多模式医学数据在研究某些病理和了解人类认知方面的有效性。但是，获得一组不同的模态的完整集受到各种因素的限制，例如长期获取时间，高检查成本和伪影抑制。此外，神经影像数据的复杂性，高维度和异源性仍然是有效地利用现有随机扫描的另一个关键挑战，因为不同机器通常对相同方式的数据进行了不同的测量。显然需要超越传统成像依赖性过程，并从源中综合解剖学特定的目标模式数据。在本文中，我们建议学习使用新型CSCℓ4NET跨内部和模式内变化的专用特征。通过特征图和多元典范适应性中的模态数据的初始统一，CSCℓ4净4净促进了特征级别的相互转换。正定的riemannian歧管 - 惩罚数据限制项进一步使CSCℓ4NET可以根据变换的特征重新构建缺失测量值。最后，最大化ℓ4 -norm沸腾到计算上有效的优化问题。具有较大的实验可以验证我们的CSCℓ4NET的能力和鲁棒性与Multiple数据集中的最新方法相比。
Longformer：利用结构 MRI 对阿尔茨海默病进行分类的纵向转换器
结构磁共振成像 (sMRI)，尤其是纵向 sMRI，通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而，目前的方法忽视了 AD 的渐进性，大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中，我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战，我们提出了一个新模型 LongFormer，它是一种混合 3D CNN 和变压器设计，可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像，并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集（即 ADNI、OASIS 和 AIBL）上评估我们的模型，并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。
使用扩散模型在潜在空间中进行图像修复
使用扩散模型进行图像修复通常使用预条件模型（即针对绘画任务进行微调的图像条件模型）或后条件模型（即在推理时重新用于绘画任务的非条件模型）。预条件模型在推理时很快，但训练成本极高。后条件模型不需要任何训练，但在推理过程中很慢，需要多次前向和后向传递才能收敛到理想的解决方案。在这里，我们推导出一种不需要昂贵训练但推理速度很快的方法。为了解决昂贵的推理计算时间，我们在潜在空间而不是图像空间上执行前向-后向融合步骤。这是通过扩散过程中新提出的传播模块解决的。在多个领域进行的实验表明，我们的方法达到或改善了状态
进化：增强无监督的持续学习与多位专家
近年来在未加强的持续学习方法中取得了重大进展。尽管它们在受控设置中取得了成功，但它们在现实世界中的实用性仍然不确定。在本文中，我们首先从经验上介绍了现有的自我保护的持续学习方法。我们表明，即使有了重播缓冲液，现有的methods也无法保留与时间相关输入的视频的关键知识。我们的见解是，无监督的持续学习的主要挑战源于无法预测的意见，缺乏监督和先验知识。从Hybrid AI中汲取灵感，我们介绍了E Volve，这是一个创新的框架，它是云中的多个预审预周化模型，作为专家，以加强对Lo-cal Clister的现有自我监督的学习方法。e Volve通过新颖的专家聚合损失来利用专家指导，并从云中返回并返回。它还根据专家的信心和量身定制的先验知识将权重动态分配给专家，从而为新流数据提供自适应监督。我们在几个具有时间相关的实地世界数据流中广泛验证了E volve。结果令人信服地表明，E Volve超过了最佳的无监督持续学习方法，在跨Var-IOS数据流的Top-1线性评估准确性中，volve持续了6.1-53.7％，从而确认了多样化的专家指南的功效。代码库位于https://github.com/ orienfish/evolve。
与游戏收集定量数据中的有效性威胁
我们已经看到使用游戏来收集游戏以外的研究问题的数据本身，这是在研究本身之外的研究问题，称为游戏研究（Deterding等，2015）或基于游戏的方法（Slegers等，2016）。例如，经济学家长期以来不得不与他们无法进行真正的宏观经济实验的事实作斗争 - 政府也不会允许他们，也不能真正建立并比较两个相同的现实生活经济体。因此，像卡斯特罗诺娃，威廉姆斯，拉坦和基冈（2009）或Živić，Andjelković，Andjelković，Özden，Dekić和Castronova（2017）已经探索了基于经济性经济学的虚拟经济学，在MACRIEN上，在Maccrotect of MacCRAID上，已经探索了使用MacCRIEN的虚拟经济体的使用。现实世界。正在适应现有的，并创建了新游戏，例如实验室和在线实验（Hawkins，Rae，Nesbitt和Brown，2012; Oladimeji，Thimbleby，Curzon，Iacovides，Iacovides和Cox，＆Cox，＆Cox，2012年）。例如心理学和流行病学是重新修复游戏智能 - 现有娱乐游戏的大规模数据 - 回答基础研究问题（Devlin等，2014； Williams，Contractor，Poole，Poole，Srivastava，＆Cai，＆Cai，2011）。在人们的游戏中表现与诸如流畅智能（Kokkinakis，Cowling，Drachen和Wade，2017年）等游戏外的特征之间建立了密切的关系，他们建议游戏可以用作替代心理测量乐器。人类计算机互动（HCI）和其他领域的定性研究人员越来越多地使用板和纸牌游戏来构建用户和设计研究过程（Hannula＆Harviainen，2016； Slegers等，2016）。所谓的公民科学游戏正在吸引成千上万的志愿者来众筹科学数据收集和处理任务，例如记录污染水平，分类星系图像或识别蛋白质折叠（Cooper，2015年）。
垂直的Aerospace-strongthens-test-test-pilot-with-with-...
“五月”，“应该”，“预期”，“意志”，“目标”，“潜在”，“继续”，“ IS/可能是/可能”和类似的陈述
中风接受康复患者的脑脆弱与身体机能之间的关系
脆弱已成为康复领域的关键问题。这种情况的特征是多方面的生物心理社会综合征，其中包括身体，认知和社会脆弱性，表明存在前可证明条件[1]。据报道，老年人的身体虚弱的患病率为17.4％[1]，中风患者中升至27.0％[2]。此外，脆弱与其他与年龄有关的疾病（例如肌肉减少症，营养不良和身体活动较低的水平）密切相关，这导致了恶性循环[3]。在中风患者（通常与衰老相关的多种合并症）的患者中，脆弱的人越来越被认为是一个重要的治疗靶点。先前的研究报告说，中风患者的脆弱性与疾病严重程度[4]，死亡率[5]，日常生活活动受损（ADL）[6] [6]，较低的生活质量（QOL）[7]和功能较差的结果[8]。
如何使用生成AI专业知识来建立数据分析职业
专门从事生成AI可以显着提升您的数据分析职业，使您处于技术创新的最前沿。通过在这个快速增长的领域中发展专业知识，您不仅可以增强分析能力，而且还成为希望利用AI来实现数据驱动的洞察力和决策的组织的宝贵资产。拥抱这个机会来塑造数据分析和AI的未来，并观察您的职业生涯飙升至新的高度。
如何引用这篇文章Krymchantowski A，Jevoux C，Silva-NétoRP等。 （2025年3月10日）抗卡西素治疗的反应指标
表1显示了研究参与者的基线特征。大多数参与者中有33名（52.4％）接受了加仑氮单抗240 mg的加载剂量和120毫克/月，而对其他受试者则接受了弗雷曼卫生225 mg/月的规定，以预防性治疗偏头痛。大多数参与者（81.2％，n = 51）是女性。32名参与者的年龄组为41至50岁，参与者的平均年龄为45.46±9.26岁。大约45名参与者（71.4％）表现出正常的BMI，平均BMI为24.17±1.22。在三分之二的参与者中存在三分之二（66.7％）的合并症。三十（47.6％）的参与者报告了频繁的失眠。有10名（15.9％）的参与者报告了视觉光环。在这项研究中，有26名（41.3％）参与者有单方面的头痛。 严重的恶心，27（42.9％）；呕吐，七（11.1％）；严重的恐惧症，45（71.4％）；严重的语音恐惧症，九（14.3％）；攻击期间有27％（42.9％）和严重的渗透恐惧症是患者报告的相关特征。 在26（41.3％）中看到了单侧头痛，在29名（46.0％）的参与者中出现头痛的快速进展。 托吡酯，三环抗抑郁药和β受体阻滞剂分别使用33（52.4％），28（44.4％）和14（22.2％）。 大多数患者，26名（41.3％），有16至30年的偏头痛病史，参与者中有25名（39.7％）患有偏头痛超过30年。 偏头痛的平均持续时间为27.29±10.11岁。在这项研究中，有26名（41.3％）参与者有单方面的头痛。严重的恶心，27（42.9％）；呕吐，七（11.1％）；严重的恐惧症，45（71.4％）；严重的语音恐惧症，九（14.3％）；攻击期间有27％（42.9％）和严重的渗透恐惧症是患者报告的相关特征。在26（41.3％）中看到了单侧头痛，在29名（46.0％）的参与者中出现头痛的快速进展。托吡酯，三环抗抑郁药和β受体阻滞剂分别使用33（52.4％），28（44.4％）和14（22.2％）。大多数患者，26名（41.3％），有16至30年的偏头痛病史，参与者中有25名（39.7％）患有偏头痛超过30年。偏头痛的平均持续时间为27.29±10.11岁。