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根据患者的年龄和乳腺象限的乳腺密度和乳腺体积的定量研究
摘要：目标：乳房密度被认为是乳腺癌发展的独立危险因素。这项研究旨在根据患者的年龄和乳房象限来定量评估乳腺密度百分比（PBD）和乳腺体积（MGV）。我们提出了一个回归模型，以估算PBD和MGV作为患者年龄的函数。方法：1027个螺旋乳房CT（BCT）数据集中的乳房组成，没有软组织质量，钙化或来自517名女性（57±8年）的植入物。在整个乳房和四个象限中的每个象限中测量了乳房的乳腺组织体积（BTV），MGV和PBD。在七个年龄组中分析了三个乳房成分特征，从40到74岁，间隔为5年。将对数模型拟合到BTV，并使用最小二乘方法建立了对MGV和PBD作为年龄函数的乘法逆模型。结果：BTV从545±345增加到676±412 cm 3，MGV和PBD从111±164降至57±43 cm 3，分别从21±21±21降至11±21％，从最小的组最小的组（p <0.05）降低到11±21％。所有年龄段的平均PBD为14±13％。回归模型可以根据患者的年龄为基础预测BTV，MGV和PBD，其残余标准误差分别为386 cm 3、67 cm 3和13％。每个象限中MGV和PBD的减少遵循整个乳房中的象限。结论：根据BCT检查计算的PBD和MGV为妇女的乳腺癌风险评估提供了重要信息。该研究量化了整个乳房的乳腺乳腺减小和密度降低。它建立了数学模型来估计乳房成分特征 - BTV，MGV和PBD，是患者年龄的函数。
非人类灵长类动物中的大规模大脑范围的神经记录
1。美国纽约州哥伦比亚大学医学中心神经科学系。 2。 Zuckerman Institute，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国3。 Grossman心理统计中心，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国。 4。 加利福尼亚大学伯克利分子和细胞生物学系5。 麦戈文大脑研究所，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥6。 马萨诸塞州剑桥大学，马萨诸塞州脑和认知科学系，马萨诸塞州7。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系8。 霍华德·休斯医学院，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州9。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系10。 Wu Tsai神经科学研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州11。 Bio-X研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州12。 Janelia Research Campus，霍华德·休斯医学院，美国弗吉尼亚州阿什伯恩市13。 计算与神经系统，加利福尼亚理工学院，帕萨迪纳，加利福尼亚州14。 IMEC，鲁汶，比利时15。 卡夫利脑科学研究所，哥伦比亚大学，纽约，纽约16。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系17。 霍华德·休斯医学院，哥伦比亚大学，纽约，纽约18。 神经科学研究生课程，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州19。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系20。 WU TSAI神经科学研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州21。美国纽约州哥伦比亚大学医学中心神经科学系。2。Zuckerman Institute，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国3。 Grossman心理统计中心，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国。 4。 加利福尼亚大学伯克利分子和细胞生物学系5。 麦戈文大脑研究所，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥6。 马萨诸塞州剑桥大学，马萨诸塞州脑和认知科学系，马萨诸塞州7。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系8。 霍华德·休斯医学院，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州9。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系10。 Wu Tsai神经科学研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州11。 Bio-X研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州12。 Janelia Research Campus，霍华德·休斯医学院，美国弗吉尼亚州阿什伯恩市13。 计算与神经系统，加利福尼亚理工学院，帕萨迪纳，加利福尼亚州14。 IMEC，鲁汶，比利时15。 卡夫利脑科学研究所，哥伦比亚大学，纽约，纽约16。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系17。 霍华德·休斯医学院，哥伦比亚大学，纽约，纽约18。 神经科学研究生课程，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州19。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系20。 WU TSAI神经科学研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州21。Zuckerman Institute，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国3。Grossman心理统计中心，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国。4。加利福尼亚大学伯克利分子和细胞生物学系5。麦戈文大脑研究所，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥6。马萨诸塞州剑桥大学，马萨诸塞州脑和认知科学系，马萨诸塞州7。加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系8。霍华德·休斯医学院，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州9。加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系10。Wu Tsai神经科学研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州11。 Bio-X研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州12。 Janelia Research Campus，霍华德·休斯医学院，美国弗吉尼亚州阿什伯恩市13。 计算与神经系统，加利福尼亚理工学院，帕萨迪纳，加利福尼亚州14。 IMEC，鲁汶，比利时15。 卡夫利脑科学研究所，哥伦比亚大学，纽约，纽约16。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系17。 霍华德·休斯医学院，哥伦比亚大学，纽约，纽约18。 神经科学研究生课程，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州19。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系20。 WU TSAI神经科学研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州21。Wu Tsai神经科学研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州11。Bio-X研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州12。Janelia Research Campus，霍华德·休斯医学院，美国弗吉尼亚州阿什伯恩市13。计算与神经系统，加利福尼亚理工学院，帕萨迪纳，加利福尼亚州14。IMEC，鲁汶，比利时15。卡夫利脑科学研究所，哥伦比亚大学，纽约，纽约16。加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系17。霍华德·休斯医学院，哥伦比亚大学，纽约，纽约18。神经科学研究生课程，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州19。加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系20。WU TSAI神经科学研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州21。WU TSAI神经科学研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州21。加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学生物工程系22。加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学医学院神经外科系23。霍华德·休斯医学院，伯克利，加利福尼亚州24。马里兰州巴尔的摩约翰·霍普金斯大学生物医学工程系
单个CSPBBR3纳米晶体中量子限制的光谱指纹
每个生命周期步骤对总GWP的影响取决于研究中所包含的步骤。通常，生产分解为2个子步骤，这是原材料提取和电池的产生（[9] - [12]），或者是整体考虑的（[13]，[14]）。对于寿命末而存在相同的现象：可以将其整体思考或分解为2个步骤，它们正在回收和终止寿命。使用阶段包括用于电池操作，维护和电池更换的电力（[8]，[13]，[14]）。在这些步骤之间，研究了不同的运输路径：第一个是制造步骤之间的运输（[9]，[14]），第二个是生产地点和车辆组装现场之间的运输（[5]，[15]）。
根据chatgpt的说法，生成的AI检测器高度错误 - 易于出现：
1。AI的人类写作模仿：生成的AI模型经过训练，可以产生与人写作非常相似的文本。这使得探测器很难区分AI生成的和人编写的内容，尤其是当AI输出精心制作时。2。上下文依赖性：AI检测器通常依赖于上下文依赖的模式或功能。人类撰写的文本可以表现出相似的模式或样式，因此准确识别AI生成的内容的挑战。3。微妙的差异：虽然AI可能会产生带有明显符号的文本（例如某些重复模式或不自然的措辞），但这些差异通常是微妙的，并且在所有类型的内容中都不一致。这两个会导致误报（AI标记为人写）和假否定性（AI内容未被发现）。4。不断发展的AI模型：随着生成AI模型的改善，它们变得更好地避免了训练探测器的模式。这为检测器创造了一个移动的目标，该目标可能难以快速适应新的AI写作技术。5。缺乏通用特征：没有单一的万无一失的指标AI生成的内容。ai可以用各种样式，音调和结构编写，从而使探测器很难依靠固定的，普遍可识别的特征。6。培训数据偏差：AI检测器通常是在特定数据集上训练的，如果数据不涵盖广泛的AI写作可能性，则检测器可能无法识别AI生成的文本的某些样式或变体。7。连贯但浅的输出：AI可以产生语法正确且相干的文本，但有时缺乏深刻的理解或细微差别。检测器可能很难将这种类型的浅但合理的文本与真实的人写作区分开。
糖胺聚糖根据其性质和本地化表现出不同的相互作用和与BMP2的信号
糖胺聚糖（GAGS）在调节骨形态发生蛋白（BMP）信号传导中的作用代表了最近和未置换的区域。矛盾的报告提出了双重影响：有些表示积极影响，而另一些则表现出负面影响。这种二元性表明插口的定位（在细胞表面或细胞外基质内）或特定类型的GAG可能决定其信号传导作用。负责BMP2结合的乙酰肝素（HS）的精确硫酸盐模式仍然难以捉摸。BMP2表现出比其他GAG的结合偏爱与HS结合。使用模仿细胞外基质的特征良好的生物材料，我们的研究表明，与硫酸软骨素（CS）相反，HS促进了细胞外空间中的BMP2信号传导，从而增强了细胞表面的BMP2生物活性。进一步的观察结果表明，HS六糖内的中央IDOA（2 s）-GLCNS（6s）三硫化基序可增强结合。尽管如此，BMP2还是对各种HS硫酸盐类型和序列的适应性程度。分子动态模拟将这种适应性归因于BMP2 N末端柔韧性。我们的发现说明了GAG和BMP信号之间的复杂相互作用，突出了定位和特定硫酸化模式的重要性。这种理解对具有针对BMP信号通路的治疗应用的生物材料的发展具有影响。
开发了一个多模式睡眠基础模型，其疾病预测的睡眠记录为50万小时
美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学生物医学数据科学系。丹麦哥本哈根Rigshospitalet 6数据科学，生物维度，巴黎，法国7临床医学系，哥本哈根大学，哥本哈根大学，丹麦8号哥本哈根大学，贝丝·伊斯雷尔·迪克森斯医学院神经病学系，哈佛大学医学中心，马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州，美国 * jamesz@stanford.edu
评估佩戴耳机的脑电图系统在记录听觉诱发电位和心理负荷评估方面的作用
便携式神经成像技术的进步为深入了解日常行为背后的神经动力学和认知过程开辟了新的机会。在本研究中，我们评估了耳机式脑电图 (EEG) 系统对监测心理负荷的相关性。参与者 (N=12) 被指示在执行多属性任务电池 (MATB) 时注意偶尔出现的听觉警报，该任务电池的难度分为三种条件来操纵心理负荷。由听觉警报呈现引发的 P300 事件相关电位 (ERP) 被用作可用注意力资源的探测。在实验条件下比较了 P300 ERP 的幅度和延迟。我们的研究结果表明，可以使用耳机式 EEG 系统捕获 P300 ERP 成分。此外，对警报的神经反应可用于在单次试验水平上以高精度 (超过 80%) 对心理负荷进行分类。我们的分析表明，海绵传感器获取的信噪比在整个记录过程中保持稳定。这些结果突出了便携式神经成像技术在神经辅助应用开发中的潜力，同时也强调了目前将 EEG 传感器集成到日常生活可穿戴技术中存在的局限性和挑战。总的来说，我们的研究为越来越多的研究做出了贡献，这些研究探索了可穿戴神经成像技术在人类研究中的可行性和有效性
从非侵入性脑记录中解码语音
从大脑活动中解码语音是医疗保健和神经科学中期待已久的目标。侵入性设备最近导致了这方面的主要里程碑：对颅内记录训练的深度学习算法现在开始解码基本语言特征（例如字母，单词，频谱图）。但是，这种对自然语音和非侵入性脑记录的方法仍然是一个主要挑战。为了解决这些问题，我们引入了一种对比学习模型，该模型训练有素，可以从大量个体的无创录音中解释自然语音的自我监督表达。为了评估这种方法，我们策划并整合了四个公共数据集，其中包括169名志愿者，并在听自然语音的同时，记录了磁性或电脑摄影（M/EEG）（M/EEG）。结果表明，我们的模型可以从3秒钟的MEG信号中识别出相应的语音段，在1,594个不同的可能性中，具有高达44％精度的相应语音段 - 这种性能允许在训练集中不使用短语解码。模型比较和消融分析表明，这些结果直接受益于（i）对比目标，（ii）语音的预估计表示和（iii）（iii）经过多个参与者培训的常见卷积体系结构。总的来说，这些结果描述了帮助沟通障碍患者的有前途的途径，而不会使他们处于脑部手术的风险。
根据CDP
Telefónica的全球首席可持续性（ESG）官员 ElenaValderrábano指出：‘我们正在努力加速负责任的数字化，从而提高竞争力并对所有人产生积极的影响。 除了减少我们的排放并提高运营的弹性外，我们还可以帮助其他公司提高效率并降低其碳足迹。 我们的网络和我们的数字解决方案是绿色过渡的强大推动力。 全球环境和能源政策的互联网连接以及数字技术的使用在塔尼克（Tac）塔克（Tac）塔克（Tac）招募许多环境挑战（例如气候变化）方面起着基本作用。 telefónica脱颖而出，因为它减少了二氧化碳排放量的减少，并且提供了连接性和数字化解决方案，从而降低了其他部门的碳足迹，包括能源，运输和行业。 这个双重挑战嵌入了ElenaValderrábano指出：‘我们正在努力加速负责任的数字化，从而提高竞争力并对所有人产生积极的影响。除了减少我们的排放并提高运营的弹性外，我们还可以帮助其他公司提高效率并降低其碳足迹。我们的网络和我们的数字解决方案是绿色过渡的强大推动力。全球环境和能源政策的互联网连接以及数字技术的使用在塔尼克（Tac）塔克（Tac）塔克（Tac）招募许多环境挑战（例如气候变化）方面起着基本作用。telefónica脱颖而出，因为它减少了二氧化碳排放量的减少，并且提供了连接性和数字化解决方案，从而降低了其他部门的碳足迹，包括能源，运输和行业。这个双重挑战嵌入了