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cm50合作与相互的全球全球网络...
1月22日，举行了合作社和共同领导圈（CM50）的软启动会议，将来自全球的35名合作社和共同的领导人汇集在一起，其中许多来自世界合作监护仪清单。这次聚会标志着国际合作社联盟（ICA）的奉献精力，以扩大合作社和共同的市场份额，这是联合国2030年2030年可持续发展及其他地区议程的一部分。利用2025年国际合作年度（IYC2025），CM50的首要目标是在第二届联合国世界社会发展峰会（WSSD2）中提出宪章和承诺计划，将于11月4日至6日在卡塔尔多哈举行。
脑电图中心理运动意象分类的稳定性取决于分类器模型的选择和实验设计，而不是信号预处理
心理运动意象 (MI) 是指在心理上执行运动任务（Milton 等人，2008 年，例如打网球或游泳）。此类任务可用于体育领域（Schack 等人，2014 年）或评估严重脑损伤患者的认知表现（Stender 等人，2014 年；Engemann 等人，2018 年），利用事件相关去同步 (ERD) 可靠地检测脑损伤患者的高级认知功能（Cruse 等人，2011 年、2012b 年）。可靠地检测健康人的 MI 任务表现对于诊断工具评估无法对任务做出公开反应的脑损伤患者的隐性意识是必不可少的。在一项关于心理 MI 的里程碑式研究（ Goldfine 等人，2011 ）中，作者证明，所有健康对照组的脑电活动都有意识地调节，并与活跃心理或静息状态的时间锁定在一起。但这些调节是不一致的。因此，我们得出结论，在测试健康人时，即在考虑患有严重脑损伤的患者之前，是否有可能可靠地区分心理 MI 范式中的活跃状态和静息状态，这一点值得担忧。从技术上讲，稳定的心理 MI 大脑状态的检测似乎高度依赖于所使用的信号处理、分类程序和统计分析，正如对心理 MI 数据的重新分析（ Henriques 等人，2016 ）中所报告的那样。因此，在这项工作中，我们重新审视了健康个体中 MI 范式的潜力，并研究了四个不同的研究问题（RQ）。我们首先研究定量分析 EEG 数据时的两个非常关键的问题：伪影的识别和剔除以及电极空间的选择。由经过培训的研究人员对 EEG 信号进行目视检查，并手动去除充满伪影的信号周期，是从记录中去除受污染通道（Cruse 等，2011、2012a）或尾迹（Cruse 等，2012b）的常用方法。这种伪影剔除方法可以应用于明显的伪影，如眨眼或运动，但肌源性活动往往与感兴趣的大脑活动（McMenamin 等，2010）混合在一起，因此无法用这种策略从信号中去除。独立成分分析（ICA）是分离肌源性和大脑活动的有力工具。ICA 将数据分解为独立成分，然后通过目视检查将其分类为肌源性或真正的大脑活动。然而，受过训练的专家的错误分类可能是导致 ICA 性能有限的原因（Olbrich 等人，2011 年）。大约三分之一的 EEG 分类研究使用手动伪影清除，然后不进行伪影清除，并且
复杂和动态环境中的微状态 - BORIS
图 4 EEG 和伪影：(a) 参考点的变化降低了频谱中的飞机结构振动模式，如飞行前和飞行时 Cz 电极中的原始信号所示。(b) 和 (c) 中显示了 ICA 表征的一些说明性伪影。我们选择了相应 IC 活动的 1 分钟特征段。数据被分段以方便可视化。发动机故障发生在第 30 段左右。(b) 显示与发动机相关的组件，其活动呈现周期性模式，当发动机关闭时停止。(c) 说明与参与者运动相关的组件，其特征是短暂的峰值
复杂动态环境中的微状态 - BORIS
图 4 EEG 和伪影：(a) 参考点的变化降低了频谱中的飞机结构振动模式，如飞行前和飞行时 Cz 电极中的原始信号所示。(b) 和 (c) 中显示了 ICA 表征的一些说明性伪影。我们选择了相应 IC 活动的 1 分钟特征段。数据被分段以方便可视化。发动机故障发生在第 30 段左右。(b) 显示与发动机相关的组件，其活动呈现周期性模式，当发动机关闭时停止。(c) 说明与参与者运动相关的组件，其特征是短暂的峰值
功能性大脑的连通性在整个人类生命周期中变化：从胎儿发育到老年
缩写：ALFF，低频波动的幅度； AUD，听觉网络；大胆，血氧水平依赖； CO，Cingulo-Obercular网络； Co/sal，Cingulo-opercular/显着网络；丹，背注意网络； DMN，默认模式网络（a，前p，p，postterior，v，腹侧）; FC，功能连接； FP，额叶网络； GA，胎龄； ICA，独立组件分析； MN，电机网络； MRI，磁共振成像； Reho，区域同质性； ROI，感兴趣的地区； SAL，显着网络； SMN，感觉运动网络； Van，腹注意网络； VIS，视觉网络。
功能性大脑的连通性在整个人类生命周期中变化：从胎儿发育到老年
缩写：ALFF，低频波动的幅度； AUD，听觉网络；大胆，血氧水平依赖； CO，Cingulo-Obercular网络； Co/sal，Cingulo-opercular/显着网络；丹，背注意网络； DMN，默认模式网络（a，前p，p，postterior，v，腹侧）; FC，功能连接； FP，额叶网络； GA，胎龄； ICA，独立组件分析； MN，电机网络； MRI，磁共振成像； Reho，区域同质性； ROI，感兴趣的地区； SAL，显着网络； SMN，感觉运动网络； Van，腹注意网络； VIS，视觉网络。
机器学习（4个学分）
机器学习介绍，监督学习 - 线性回归，逻辑回归，感知。指数族，广义线性模型。（8）生成学习算法。高斯判别分析。幼稚的贝叶斯。支持向量机。偏见/方差权衡模型选择和特征选择。评估和调试学习算法，决策树，随机森林。（10）深度学习简介 - 卷积神经网络。（4）无监督的学习聚类 - k-均值，em，高斯的混合物，因子分析。降低降低 - ICA。（8）增强学习-MDP，Bellman方程，价值迭代和政策迭代，线性二次调节（LQR），Q学习。值函数近似。（12）
第19卷 /第1924年3月3日< / div>
包括抗生素（例如，青霉素），化学治疗剂（例如长春新碱，顺铂），营养IV溶液（例如，无菌SA系），麻醉药（例如，丙泊酚）和止痛药（例如，morphine）。这些短缺在我们的第二次世界大战后经济中是前所未有的。他们造成了不必要的患者死亡（包括2012年真菌性脑膜炎爆发的至少76例），并发症，下降效果和医院延长。独立证据是压倒性的。它包括联邦和州的调查，反托拉斯诉讼，国会证词，媒体曝光和学术研究。实际上，Amer ICA及其医生的每个患者都可能受到这些人造短缺的伤害。有关更多信息和文档，请访问我们的网站www.physiciansagainstdrugshortages.com。
黑海科学机器学习杂志...
阿尔茨海默病是一种神经退行性疾病，会逐渐丧失认知和神经功能，对人类生活产生负面影响，并且是不可逆转的。由于该疾病无法治愈，因此通过早期诊断减缓其进展至关重要。诊断阶段的延长会导致治疗延迟并增加认知和神经系统的损失。本研究的目的是利用机器学习方法根据脑电图（EEG）信号诊断阿尔茨海默病（AD），以尽量减少损失。在研究中，24 名 AD 患者和 24 名健康人的脑电图信号被分为 4 秒的时间段，重叠率为 50%。计算信号的独立成分分析（ICA）值，并根据ICA值从EEG通道中自动去除噪声。每个信号从时间域到谱域的转换都是采用Welch方法进行的。通过Welch频谱分析获得1~30Hz范围内的功率谱密度（PSD）信号，提取20个统计和频谱特征，并建立特征向量。利用Spearman相关系数检验各特征与标签的相关关系，并根据阈值选取9个特征构建新的特征向量。将获得的特征向量中70%作为训练，30%作为测试。采用 10 倍交叉验证对机器学习 (ML) 方法中的支持向量机 (SVM) 和 k-最近邻 (kNN) 方法进行训练和测试，不使用和使用主成分分析 (PCA)。根据准确度、敏感度、特异性、精确度和 F-Score 值对结果进行比较。通过对由20个特征组成的特征向量进行PCA分析，利用SVM取得了AD诊断的最佳准确率（96.59%）。关键词：EEG、阿尔茨海默病、机器学习、SVM、kNN。