精神病经历(PES)发生在5 - 10%的一般人群中,并且与儿童创伤和产科并发症有关。然而,这些关联下的神经生物学机制尚不清楚。使用了父母和孩子的雅芳纵向研究(ALSPAC),我们研究了138名20岁的年轻人(n = 49个怀疑,n = 53,定义,n = 36个精神病)和275个对照。Voxel-based morphometry assessed whether MRI measures of grey matter volume were associated with (i) PEs, (ii) cumulative childhood psychological trauma (weighted summary score of 6 trauma types), (iii) cumulative pre/peri-natal risk factors for psychosis (weighted summary score of 16 risk factors), and (iv) the interaction between PEs and cumulative trauma or pre/peri-natal risk.pes与较小的左后扣带回(p fwe <0.001,z = 4.19)和丘脑体积(p fwe = 0.006,z = 3.91)有关。累积前/围产期风险与较小的左下扣带回体积有关(P FWE <0.001,Z = 4.54)。A signi fi cant interaction between PEs and cumulative pre/perinatal risk found larger striatum ( p FWE = 0.04, Z = 3.89) and smaller right insula volume extending into the supramarginal gyrus and superior temporal gyrus ( p FWE = 0.002, Z = 4.79), speci fi cally in those with de fi nite PEs and psychotic disorder.累积的儿童创伤与较大的左背纹状体(P FWE = 0.002,Z = 3.65),右前额叶皮层(P FWE <0.001,Z = 4.63)和所有参与者中较小的左岛体积相关(P FWE = 0.03,Z = 3.60),并且与PES组无关。总而言之,预/周期的危险因素和儿童心理创伤会影响相似的大脑通路,即较小的岛状和较大的纹状体体积。在患有更严重的PE的患者中,前/围产期风险的影响最大,而在所有参与者中都看到创伤的影响。总而言之,环境风险因素会影响与精神分裂症有关的大脑网络,这可能会增加个人发展以后精神病的倾向。
1个临床神经工程临床神经工程学院主席(CNP)(CNP)和脑思维研究所(BMI)(BMI),埃科莱理工学院(EPFL)(EPFL),瑞士日内瓦,瑞士,2个临床神经网站临床中心及其中心,Neuroprosics and Neuroprosics(EPFL)(EPFL)(EPFL)(EPFL) (BMI),ÉcolePolytechniquefédéralede Lausanne(EPFL),Clinique RomandedeRéadaptation,Sion,瑞士,瑞士3,唐德斯大脑,认知与行为研究所3康复学院Bertarelli基金会转化神经工程主席,神经假想中心和生物工程研究所,工程学院,ÉcolePolytechniquefédéralede Lausanne(EPFL)(EPFL),洛桑,瑞士,瑞士,6 Wyss,瑞士,瑞士,瑞士,瑞士,瑞士,施用,7层,瑞士,7 Wyss,7 Wysers,serse,Seneris,Seneris,7 8瑞士锡翁郡沃利斯医院神经病学系,瑞士锡翁郡康维克·罗曼德·德·雷德·苏瓦(Suva)神经系统康复部9,瑞士锡翁,医学心理学和行为神经生物学系10
摘要近年来,已经考虑了许多应用程序,例如预防灾难和控制,物流和运输以及无线通信。大多数无人机需要使用遥控器手动控制,这在许多环境中可能具有挑战性。因此,自主无人机引起了重大的研究兴趣,在这些研究中,大多数现有的自主导航算法都遭受了长时间的计算时间和不满意的性能。因此,我们提出了基于累积奖励和区域细分的深入加固学习(DRL)无人机路径计划算法。我们提出的区域分割旨在减少DRL药物落入局部最佳陷阱的可能性,而我们提出的累积奖励模型考虑了从节点到目的地到目的地的距离以及在节点附近的障碍物的密度,这解决了DRL算法在路径计划任务中面临的稀疏训练数据的问题。已在不同的DRL技术中测试了所提出的区域分割算法和累积奖励模型,我们表明累积奖励模型可以提高30个深神经网络的训练效率。8%和区域分割算法使深Q-Network代理避免局部最佳陷阱的99%,并协助深层确定性策略梯度代理,以避免92%的局部最佳陷阱。
本届会议的目的是了解如何根据不同方面的不同敏感性,不确定性所在的不同敏感性以及如果我们可以约束单个术语来评估系统。会谈涵盖了诸如琼斯和弗里德林斯坦(2020),威廉姆斯等人等框架。al。(2020)和对零排放率的调整速率(Raze,Jenkins et。al。,2022)并讨论了气候系统的要素,这些要素对TCRE和ZEC产生了重大影响,包括气候反馈和碳反馈的相对拆分及其在耦合模型对比项目阶段5(CMIP5)(CMIP5)和6阶段6和6(CMIP6)之间的变化平衡。根据ZEC,将Raze框架讨论为具有分数变化速率而不是任意数量的有吸引力的前进方式。我们还听说了恒定强迫期间的海面温度模式在改变气候敏感性方面的重要性,并看到了可逆性和对称实验的示例,以及提出的排放驱动(“ Flat-10”)实验对于测量对强制性强化的敏感性。
纤维增强聚合物(FRP)正在寻找不同工业领域的更多应用。从持续能力的角度来看,由于材料的轻量级性质,由FRP制成的组成部分在其使用阶段减少了能源消耗和CO 2排放。但是,这些材料的生产对全球能源需求产生了重大影响。为了减轻这种影响,循环经济策略至关重要。这项研究对FRPS COM PONENTS的不同寿命(EOL)策略进行了累积能源需求(CED)分析。评估了三个EOL途径:即连续纤维增强热塑性塑料的燃烧,回收和改革。考虑了不同的纤维和矩阵以及三个光纤体积分数(FVF)。具体而言,检查了玻璃纤维,碳纤维,聚丙烯和聚醚醚酮,同时评估了11%,23%和45%的FVF。生命周期库存数据已构建,结合了文献综述和CES Edupack数据库。结果提供了一些指南,以减少CED的降低来优化产品的EOL阶段,从而强调了改革策略的优势和高竞争力,尤其是在处理高性能矩阵和/或纤维的情况下。回收结果是有价值的EOL替代方案,而如果使用低性能矩阵和纤维,则使用高性能的FVF。
人工智能基础设施是信息处理、学习算法和模型训练的组织,主要功能包括建立高质量的数据库,以满足分析来自各种来源的数据并以定义的格式使用数据的要求。它还提供有效和快速的模型教学的基本计算能力,无论是传统方式还是并行方式。人工智能基础设施包括基于预算和需求的各种平台和服务。云解决方案、基于云和本地实施之间的选择有助于组织提供方便快捷的解决方案以满足其基础设施需求。人工智能基础设施为用户提供了分析数据、为专业人员训练模型和优化运营绩效所需的所有工具
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的,该许可允许以任何媒介或格式使用,共享,适应,分发和复制,只要您对原始作者和来源提供适当的信誉,请提供与创意共享许可证的链接,并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中,除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料,并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途,则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本,请访问http://创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免(http://创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/)适用于本文中提供的数据,除非在数据信用额度中另有说明。
1 俄勒冈健康与科学大学医学信息学和临床流行病学系生物信息学和计算生物学分部,俄勒冈州波特兰 97239,2 俄勒冈健康与科学大学 Knight 癌症研究所,俄勒冈州波特兰 97239,3 俄勒冈健康与科学大学心理健康创新中心,俄勒冈州波特兰 97239,4 明尼苏达大学儿科系,明尼苏达州明尼阿波利斯 55454,5 明尼苏达大学共济会大脑发育研究所,明尼苏达州明尼阿波利斯 55414,6 明尼苏达大学明尼苏达超级计算研究所,明尼苏达州明尼阿波利斯 55455,7 俄勒冈健康与科学大学神经病学系,俄勒冈州波特兰 97239,8 俄勒冈健康与科学大学精神病学系心理学分部,俄勒冈州波特兰 97239,9 罗德岛大学心理学系,罗德岛州金斯顿 02881,10 俄勒冈健康与科学大学行为神经科学系,俄勒冈州波特兰 97239,11 明尼苏达大学教育与人类发展学院儿童发展研究所,明尼苏达州明尼阿波利斯 55455
图 2 不同成本阈值水平下患者与对照组局部效率的差异。(a)箱线图展示了三个成本水平的组间差异。箱线的下边界和上边界分别代表第一和第三四分位数。箱线内的粗线代表中位数。点代表异常值。(b)左轴:局部效率绘制为网络成本的函数。线 = 组平均值。阴影 = CI-95。蓝色 = 对照组,红色 = 患者。局部效率经过对数变换以达到残差的正态分布。右轴:控制年龄、性别和父母教育程度的多元组间差异的检验统计量(t 值)。空心点代表不显著的组间差异。
越来越多的证据表明,长期运动相关的头部撞击会损害大脑功能整合以及大脑结构和功能。需要有证据表明反复头部撞击的频率和强度与大脑网络功能紊乱之间存在明显的反比关系,以加强因果关系的论据。为了寻找这种关系,我们使用了戴在帽子上的惯性传感器来测量十八名大学水球运动员在一个赛季的比赛中受到的头部撞击的频率和强度。在赛季前后,使用计算机化的抑制控制认知测试和静息脑电图对参与者进行评估。头部撞击暴露越大,慢波(delta、theta)振荡形成的功能网络中的相位同步性 [ r (16) > 0.626,p < 0.03 校正后]、全局效率 [ r (16) > 0.601,p < 0.04 校正后] 和平均聚类系数 [ r (16) > 0.625,p < 0.03 校正后] 就越高。头部撞击暴露与抑制控制任务中的表现变化无关。但是,撞击暴露最严重的人表现出静息态连接变化与赛季后任务表现分离之间的关联 [ r (16) = 0.481,p = 0.043],这也可以归因于慢波同步性的提高 [ F (4, 135) = 113.546,p < 0.001]。总的来说,我们的结果表明,遭受最大头部撞击的运动员整个大脑功能连接会发生变化,这与信息处理和抑制控制的改变有关。
