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与安慰剂口香糖相比，尼古丁对疼痛的敏感性和峰值α频率的介导作用的影响
1。新南威尔士大学华莱士·沃思大厦（Wallace Wurth）大楼医学院（UNSW），悉尼，新南威尔士州2052，澳大利亚2。疼痛影响中心，澳大利亚神经科学研究（NEURA），澳大利亚悉尼兰德威克市Barker Street 139Mark Wainwright分析中心，新南威尔士州大学（UNSW）生物科学南部大楼（UNSW），悉尼，新南威尔士州2052，澳大利亚4。美国马里兰州马里兰州医学院放射与核医学系5。 马里兰州巴尔的摩大学牙科学院神经和疼痛科学系，巴尔的摩，马里兰州21201，美国6。 中心推进慢性疼痛研究，马里兰州巴尔的摩大学，巴尔的摩，马里兰州21201，美国7。 伯明翰大学心理学学院，伯明翰，B15 2TT，英国8。 人类脑健康中心（CHBH），伯明翰大学，伯明翰，B15 2TT，英国9。 加拿大安大略省伦敦帕克伍德研究所的灰色流动与活动中心10. 西安大略大学，伦敦，安大略省，加拿大安大略省西部安大略大学物理治疗学院11。 舒利希医学与牙科学院医学生物物理学系，西安大略大学，伦敦，安大略省安大略省，加拿大安大略省美国马里兰州马里兰州医学院放射与核医学系5。马里兰州巴尔的摩大学牙科学院神经和疼痛科学系，巴尔的摩，马里兰州21201，美国6。中心推进慢性疼痛研究，马里兰州巴尔的摩大学，巴尔的摩，马里兰州21201，美国7。伯明翰大学心理学学院，伯明翰，B15 2TT，英国8。人类脑健康中心（CHBH），伯明翰大学，伯明翰，B15 2TT，英国9。加拿大安大略省伦敦帕克伍德研究所的灰色流动与活动中心10.西安大略大学，伦敦，安大略省，加拿大安大略省西部安大略大学物理治疗学院11。舒利希医学与牙科学院医学生物物理学系，西安大略大学，伦敦，安大略省安大略省，加拿大安大略省
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
与肺动脉温度相比，非侵入性温度计的准确性和精度：横断面研究
抽象背景：温度波动是重症监护病房（ICU）中患者状况的关键指标。侵入性方法对核心温度进行了更可靠的测量，但它们具有更大的并发症风险，从而限制了它们在大多数情况下的使用。这强调了研究评估非侵入性温度监测方法的可靠性的需求。目标：本研究旨在评估与肺动脉温度相比，四种非侵入性温度测量技术的准确性和精度，该技术被认为是金标准。设计和设置：我们在巴西的Belo Horizonte的Belo Horizonte的FelícioRocho联邦De Minas Gerais和医院FelícioRocho医院进行了ICU进行了横断面临床研究。方法：包括所有患有肺动脉导管的患者。我们同时记录了肺动脉，腋窝，口腔，颞动脉和鼓膜的温度。平淡的阿尔特曼图被用来评估不同温度测量的一致性。结果：共有48名患者，平均年龄为54岁。女性占样本的66.67％。与肺动脉温度相比，非侵入性方法的准确性和精度（平均和稳定偏差）为：腋窝（-0.42°C，0.59°C），口服（-0.30°C，0.37°C），tymbrane（-0.37°C），tympanic membrane（-0.21°C，-0.21°C，0.444444444444444444444444444444444444444444444444.44444444.44444444444444.4444444.444444444444.444444444444.44444444444444.42°C）。 （-0.25°C，0.61°C）。在非侵入性方法中，鼓膜膜测量被证明是最可靠的，其次是口服方法。值得注意的是，在体温异常（非等准体温度）的患者中，只有口服和鼓膜方法保持其准确性和精度。结论：与肺动脉温度相比，这项研究中评估的非侵入性温度计表现出可接受的认可和精度（在临床相关阈值0.5°C）中。
与手动评估相比
目的：在这项概念验证研究中，我们提出了一种新的方法，用于将泡沫的数字量化（优先表达的黑色素瘤抗原）作为诊断辅助，以区分良性和恶性黑素细胞病变。所提出的方法利用了Prame和Sox10的免疫组织化学虚拟双核染色来精确识别感兴趣的黑素细胞细胞，该细胞与数字图像分析相结合以量化词点。方法：我们的研究包括10种化合物Nevi，3个Halo Nevi和10个黑色素瘤。组织载玻片用泡沫染色，扫描，盖玻璃玻璃玻璃玻璃，用Sox10染色，再次扫描，最后进行数字分析。使用标准的定位系统，将数字定量的核索引与皮肤科医生的手动定性评估进行了比较。结果：数字量化的核索引的灵敏度为70％，特异性为100％，用于将黑色素瘤与良性病变分离。手动定性核得分的灵敏度为60％，特异性为100％。使用ROC-Analyses比较两种方法，我们的数字定量方法（AUC：0.931，95％CI：0.834; 1.00，SD：0.050）与手动定性方法（AUC：0.877，95％CI：0.725：0.725; 1.725; 1.00，SD：0.725; 1.00; 1.00; 1.00; 0.078：0.025;结论：我们发现，我们的新型数字定量方法至少在将病变分类为良性或恶性的情况下与当前的手动定性评估一样精确。我们的方法具有成为操作员独立，客观和可复制的优势。此外，我们的方法可以轻松地在已经数字化的病理部门中实施。鉴于队列的大小很小，要进行更多的研究来验证我们的发现。
缓慢但灵活还是快速但僵硬？离散和连续过程比较
在处理由多个步骤组成的复杂任务时存在权衡。高级认知过程可以找到在不确定环境中实现目标的最佳动作序列，但是它们很慢，需要大量的计算需求。相比之下，较低级别的处理允许快速对环境刺激做出反应，但能力有限，无法确定最佳作用或在无法满足期望时进行重新启动。通过重申相同的任务，生物生物可以找到最佳的权衡：从动作原始素中，复合轨迹逐渐通过创建特定于任务的神经结构而逐渐出现。主动推理的两个框架 - 最近的大脑范式，将动作和感知视为同样的自由能最小化的势在必行 - 很好地捕获了人类行为的高级和低级过程，但是在这些术语中如何进行任务专业尚不清楚。在这项研究中，我们比较了动态选择任务上的两种策略：具有计划功能的混合（离散连续）模型和具有固定过渡的连续模型。这两个模型都依赖于层次结构（内在和外部）结构，非常适合定义到达和掌握运动。我们的结果表明，仅连续模型的性能更好，并且资源消耗最少，但其灵活性较小。最后，我们提出了离散的动作如何导致连续吸引子并将两个框架与不同的运动学习阶段进行比较，从而为对生物启发的任务适应的进一步研究奠定了基础。
与其他国家相比，澳大利亚循环经济的进展、方法和障碍
机遇 • 降低加工和使用废料的风险 • 提高产品设计对环境影响的透明度 风险和挑战 • 知识产权问题 • 识别材料成分的技术尚未开发或成本高昂
与普通人群相比
抽象背景的长期预后与胸痛患者的低 - 敏感性心脏肌钙蛋白T（HS-CTNT）浓度相关。我们研究了与一般人群相比的这些预后意义。方法从2010年12月9日至2017年8月31日纳入了瑞典七个急诊科（ED）的所有第一次访问。心肌损伤患者（任何HS-CTNT> 14 ng/L），包括心肌梗塞（MI）患者。标准化死亡率（SMR）和标准化发病率比（SIRS）计算为观察到的预期事件的比率。预期数是通过将同类的一年日历期特异性，特定年龄和性别的随访时间乘以一般人群中的相应发病率来计算。hr，定义为急性MI，心力衰竭住院，脑脑中风中风或心血管死亡，患有无法检测的（<5 ng/L）和低（5-14 ng/L）HS-CTNT的患者之间。结果总共包括11916例患者，其中69 090（62％）和42 826（38％）的峰值HS-CTNT浓度<5和5-14 ng/l。与一般瑞典人口相比，无法检测到的HS-CTNT患者的死亡率较低（SMR 0.83，95％CI 0.79至0.87），在所有患者≥65岁的患者中均观察到较低的风险，但患有MI诊断为1.39，95％CI 1.39，95％CI 1.32 1.32至1.47）。与低相对于不可检测的峰值HS-CTNT相关的第一个痕迹的调整后风险为1.6倍（HR 1.61，95％CI 1.53至1.70）。结论患者患有胸痛和无法检测到的HS-CTNT与普通人群相比，总体死亡风险较低，风险高度依赖。可检测的HS-CTNT浓度仍然与长期心血管风险增加有关。
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。
揭示隐性言语与显性言语的时空脑动态：同步 EEG-fMRI 研究
隐性言语 (CS) 是指不发出任何声音或动作而自言自语。CS 与多种认知功能和障碍有关。通过脑机接口 (BCI) 重建 CS 内容也是一项新兴技术。但 CS 是显性言语 (OS) 的截断神经过程还是涉及独立模式仍存在争议。在这里，我们进行了一个同时进行 EEG-fMRI 的说话实验。它涉及 32 名参与者，他们公开和隐蔽地生成单词。通过将 fMRI 的空间约束整合到 EEG 源定位中，我们精确估计了神经活动的时空动态。在 CS 期间，EEG 源活动定位在三个区域：左侧中央前回、左侧辅助运动区和左侧壳核。虽然 OS 涉及更多大脑区域且激活更强，但 CS 的特点是左侧壳核中事件锁定激活较早（峰值为 262 毫秒对比 1170 毫秒）。左壳核还被确定为 OS 和 CS 功能连接 (FC) 网络中唯一的中心节点，而在 CS 期间，优势半球中与言语相关的区域的 FC 强度较弱。路径分析揭示了显著的多变量关联，表明左壳核中较早的激活与 CS 之间存在直接关联，这是由与言语相关的区域的 FC 减少介导的。这些发现揭示了 CS 的特定时空动态，为 CS 机制提供了见解，这些见解可能与未来治疗自我调节缺陷、言语障碍和开发 BCI 语音应用有关。