这些应用只是计算机视觉巨大潜力的冰山一角。随着机器学习、硬件功能和数据可用性的进步,该领域继续快速扩展。计算机视觉技术还在零售、游戏、增强现实、工业自动化、机器人技术和文化遗产保护等领域得到应用。随着计算机视觉的发展,我们可以期待在 3D 重建、对象跟踪、人体姿势估计、面部识别和视觉场景的语义理解等领域取得进一步突破。通过利用计算机视觉的力量,我们可以开拓视觉理解的新领域,彻底改变行业,并创造创新的解决方案,增强我们对视觉世界的感知和互动。
海马体是一种皮层结构,由具有独特回路的子区组成。了解其微观结构(以这些子区为代表)可以提高我们对学习和记忆的机制理解,并且对多种神经系统疾病具有临床潜力。一个突出的问题是如何在两个形态截然不同的海马体之间划分、注册或检索同源点。在这里,我们提出了一种基于表面的配准方法,该方法以对比度无关、拓扑保持的方式解决了这个问题。具体而言,首先对整个海马体进行分析展开,然后根据厚度、曲率和脑回在 2D 展开空间中注册样本。我们在七个 3D 组织学样本中演示了这种方法,并且与更传统的配准方法相比,使用此方法对子区进行了更出色的对齐。
长期相互交联和肌脑脊髓炎/慢性疲劳综合征(ME/CFS)患者的患者具有相似的症状,包括运动后不适,神经认知障碍和记忆力丧失。在这两种情况下的神经认知障碍都可能与海马子场中的变化有关。因此,这项研究比较了17个长卷,29名ME/CFS患者和15个健康对照组(HC)的海马园林子场的变化。在7 telsa MRI扫描仪上以亚毫米的各向同性分辨率获取结构MRI数据,然后使用FreeSurfer软件估算每个参与者的海马子场量。我们的研究发现,与HC相比,长期相互关联和ME/CFS患者的左海马子场中的体积明显更大。包括包括左下底部(长covid; p = 0.01,me/cfs; p = 0.002,),前延期头(长covid; p = 0.004,me/cfs; p = 0.005),分子层层hippocampus hippocus heampocus heamp heamp heamp; p = 0.014,me/cfs; covid; p = 0.01,me/ cfs; p = 0.01。 值得注意的是,长期covid和ME/CFS患者之间海马子场的体积相似。 此外,我们发现海马子场的体积与“疼痛”,“疾病持续时间”,“疲劳的严重程度”,“浓度受损”,“不恢复睡眠”和“身体功能”在两种条件下的“疼痛”,“疲劳的严重程度”之间存在显着关联。 这些发现表明,海马改变可能导致长期Covid和ME/CFS患者所经历的神经认知障碍。 此外,我们的研究这两个条件之间的高光相似性。包括左下底部(长covid; p = 0.01,me/cfs; p = 0.002,),前延期头(长covid; p = 0.004,me/cfs; p = 0.005),分子层层hippocampus hippocus heampocus heamp heamp heamp; p = 0.014,me/cfs; covid; p = 0.01,me/ cfs; p = 0.01。值得注意的是,长期covid和ME/CFS患者之间海马子场的体积相似。此外,我们发现海马子场的体积与“疼痛”,“疾病持续时间”,“疲劳的严重程度”,“浓度受损”,“不恢复睡眠”和“身体功能”在两种条件下的“疼痛”,“疲劳的严重程度”之间存在显着关联。这些发现表明,海马改变可能导致长期Covid和ME/CFS患者所经历的神经认知障碍。此外,我们的研究这两个条件之间的高光相似性。
教育,收入,财富,就业,相对剥夺,金融危机,文化冲击)2.2卫生的环境决定因素(例如污染,自然灾害)2.3家庭经济学和社会互动2.4风险的健康行为(酒精,烟草,非法药物,阿片类药物,风险的性行为,营养差等)2.5健康增强行为(运动,睡眠,压力管理等)2.6针对健康行为的干预措施和政策2.7其他非医学促进干预措施
海马是一个大脑区域,具有结构性重组或神经层状城市的能力。它可以快速修改现有的神经回路,甚至可以通过神经发生过程创建完全新颖的神经联系[1]。具体而言,海马的染色回(DG)以其持续生成新神经元的能力而闻名[2]。重要的是,海马的神经遗传潜力似乎对外部刺激具有很高的反应。例如,海马神经发生和神经塑性过程是响应体育活动的促进[3],而压力,酒精和睡眠剥夺会损害它们[4,5]。此外,对老年人的研究表明,海马神经塑性和海马体积的显着降低,与年龄相关的认知下降有关[6,7]。海马体积损失可以在认知障碍前几年[8],而在康复氨基征领域1(CA1)的老年人中,患有轻度认知障碍(MCI)严重损失,预测海马亚领域预测朝着阿尔茨海默氏症的痴呆症的进展[9-13]。已经提出,海马神经遗传学和神经塑性电位受到几种神经营养和炎症标记的调节[14]。在老年人中,一种低级炎症状态,被称为“炎症” [15],被认为会损害海马可塑性[14,16]。随着整个体内炎症,旧细胞和受损细胞的炎症开始释放出炎性细胞因子,例如白介素6(IL-6),进入血液流。这些衰老细胞的数量随着衰老而逐渐增加[17],导致
所有利益相关者都认识到各个会计子领域提供的信息在决策过程和管理活动中的重要性,另一方面,随着人工智能的迅猛发展,传统的会计工作方式发生了变化,世界各地都在开展相关研究,在此背景下,本研究对 1990 年至 2022 年发表的 931 篇文章进行了文献计量分析,以寻找关于人工智能技术在财务会计、管理会计、税务会计、审计和政府会计五个会计子领域中的应用的研究趋势以及文献中涉及的最突出的主题和主题。本研究使用 VOS 查看器软件,通过可视化和映射 931 篇涉及该主题的文章的作者关键词的出现和共现来分析文献中当前的共同主题,从而为会计文献做出贡献,这将使我们能够突出一些较少探索的研究途径,因此学者可以进一步探索。结果表明,财务会计是研究最多的会计领域。最常讨论的主题是财务报表欺诈的检测。很少有文章讨论人工智能对税务会计和政府会计的影响。此外,该研究还提出了未来研究该主题的六个主要领域:物联网、区块链和大数据对会计领域的影响、人工智能领域的会计网络安全、XBRL 和会计中的人工智能。
自动评估海马体积是研究阿尔茨海默病等多种神经退行性疾病的重要工具。具体而言,测量海马亚区特性具有重要意义,因为它可以显示大脑的早期病理变化。然而,由于这些亚区结构复杂,需要手动标记的高分辨率磁共振图像,因此分割这些亚区非常困难。在这项工作中,我们提出了一种基于深度监督卷积神经网络的自动海马亚区分割新流程。针对两种可用的海马亚区划分协议,显示了所提出方法的结果。该方法与其他最先进的方法进行了比较,在准确性和执行时间方面显示出更好的结果。
国际政治经济学方面的学术文献并不缺乏,但比较政治经济学仍然是政治学的一个分支学科,缺乏一本提供综合、全面和易懂的文献。2002 年至 2017 年,我在伦敦大学金史密斯学院教授政治经济学时发现了这一点。21 世纪初,英国经济继续蓬勃发展,将欧洲大陆的经济远远甩在身后,要求学生熟悉其他地区的教育制度、福利、金融、劳资关系和国家经济关系的原则似乎有些不礼貌。并非所有学生都相信,阅读指出后撒切尔主义基本结构缺陷的论文与时代精神特别契合。事实证明,布莱尔时代一些看似经济的成功只是昙花一现。 2008 年的经济危机重新引起了学生和学者对西方资本主义制度多样性的兴趣。在最初的银行危机之后,经济几乎崩溃,而不同的政治经济治理体系对危机的应对策略却大相径庭。在美国,自 1930 年代以来最严重的经济动荡引发了人们对(重新)监管与自由化的反思和辩论。在欧洲,应对危机的公共政策也引发了大量的公开辩论,尤其是关于在经济低谷期间削减公共支出(“紧缩”)是否明智的问题。这些关于政治经济问题的公开辩论可能会受益于参与者进行知情的跨国比较。在本书中,我试图概述政治科学中一个令人兴奋的分支领域,并为当前和未来的学者指出新的研究途径。本书的大部分灵感来自与一代又一代渴望更透彻地了解政治经济体系中制度性差异的学生的互动。其中一些灵感来自关注并参与了关于全球化和国家复原力的辩论,这些辩论塑造了 20 世纪 90 年代和 21 世纪的学术辩论。这些辩论无疑将在学者和公共领域继续进行,最近的政治事件表明民众对经济自由化、国际贸易自由化和更紧密的国际经济一体化感到不满。
图1冠状组织学切片(Kluver Barrera染色)和Ex Vivo 0.2×0.2×0.2×0.2 mm 3 MRI在海马头(A,B),身体(C,D)和尾部(E,G)的同一主题中。组织学部分中的黑线划分了子场之间的细胞结构边界,该专家以全0.5×0.5μm2分辨率分析数字组织学部分的专家追踪。绿色箭头指向辐射分子(SRLM)层,在MRI中显得不高。请注意,Cornu氨和下调的宽度取决于SLRM的位置,SLRM的位置是分割子场(黄线)的关键地标。此外,在离体MRI上,可以看到牙槽(外部低位带,红色箭头),这有助于划定海马的外边界,尤其是其数字(白色星号)。ca,Cornu Ammonis,sub,subiculum(包括前和副副总统),DG,Dentate Gyrus