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将合成临床数据迁移到常规临床数据以检测脑部 T1 加权 MRI 中的运动伪影
临床数据仓库 (CDW) 包含数百万患者的医疗数据，为开发计算工具提供了绝佳机会。MRI 对图像采集过程中的患者运动特别敏感，这将导致重建图像中出现伪影（模糊、重影和振铃）。因此，CDW 中的大量 MRI 因被这些伪影破坏而无法使用。由于扫描次数太多，无法手动检测，因此有必要开发一种工具来自动排除带有运动的图像，以充分利用 CDW。在本文中，我们提出了一种 CNN 来自动检测 3D T1 加权脑部 MRI 中的运动。我们的迁移学习方法基于合成运动生成，包括两个步骤：使用合成运动对研究数据进行预训练，然后进行微调步骤，将我们的预训练模型推广到临床数据，依靠 5500 张图像的手动标记。目标是 (1) 能够排除具有严重运动的图像，(2) 检测轻微的运动伪影。我们的方法在第一个目标上实现了出色的准确率，平衡准确率几乎与注释者的准确率相似（平衡准确率 > 80%）。然而，对于第二个目标，其表现较弱，远低于人类评分者。总体而言，我们的框架将有助于在医学成像中利用 CDW，并强调对基于研究数据训练的模型进行临床验证的重要性。
基于显著性的脑电情绪估计特征融合模型
摘要 — 在评估情绪的不同方式中，代表大脑电活动的脑电图 (EEG) 在过去十年中取得了令人鼓舞的成果。EEG 的情绪估计有助于某些疾病的诊断或康复。在本文中，我们提出了一个双重模型，考虑了 EEG 特征图的两种不同表示：1) 基于顺序的 EEG 频带功率表示，2) 基于图像的特征向量表示。我们还提出了一种创新方法，根据基于图像的模型的显着性分析来组合信息，以促进两个模型部分的联合学习。该模型已在四个公开可用的数据集上进行了评估：SEED-IV、SEED、DEAP 和 MPED。对于三个提出的数据集，所取得的结果优于最先进方法的结果，标准差较低，反映了更高的稳定性。为了可重复性，本文提出的代码和模型可在 https://github.com/VDelv/Emotion-EEG 获得。
在高运动青年队列中进行数据救援，以实现稳健且可重复的大脑行为关系
图 1。描述运动排序和装袋程序的示意图。Shen 268 分割方案用于提取所有参与者的 fMRI 时间序列。执行清理时，如果其 rmsFD > 0.20 毫米，则在 fMRI 时间序列中识别出运动损坏的时间点 (T)。审查该时间点后，还会删除其前一个 (T – 1) 和两个后续 (T + 1, T + 2) 时间点。然后根据时间点的 rmsFD 值对其进行排序，并使用顶部 minTP 运动污染最少的时间点来计算功能连接（运动排序功能连接矩阵）。对于每个参与者，使用运动排序时间序列计算功能连接矩阵。使用清理后的时间序列执行装袋，方法是选择与预定义阈值（由 minTP 表示）匹配的受运动破坏最少的时间点（按其 rmsFD 值排序），并从 500 次迭代中的运动受限时间点中引导给定大小 TP 的样本（有替换地）并计算功能连接。对于每个参与者，平均装袋功能连接矩阵是通过对得到的 500 个功能连接矩阵（装袋功能连接矩阵）取平均值来计算的。
情感对决策的影响
多年来，制造商一直致力于提高生产效率。生产调度操作对于实现这一目标至关重要。然而，在现代制造系统中，原始计划必须定期更新，因为它是在动态和不确定的环境中进行的。因此，现代制造环境对负责生产过程的经理来说压力很大，因为他们必须应对许多中断和不确定性。为了帮助他们进行决策，已经开发了几种决策支持系统 (DSS)。最近面临的巨大挑战是实施 DSS 以有效管理上述问题。如今，这些 DSS 被认为可以减轻用户的压力和工作量，因为它们通过应用算法自动（重新）安排生产。然而，据我们所知，用户心理状态（即认知和情感状态）的相互影响和这些 DSS 的使用在文献中受到的关注有限。特别是，用户无关情绪的影响受到的关注更少。然而，这些影响尤其令人感兴趣，因为它们可以解释 DSS 的效率，特别是在调节 DSS 反馈处理方面。因此，我们假设研究 DSS 和用户心理状态的相互影响可以提供有用的研究途径。本文的目的是通过建议调查用户的心理状态并鼓励在神经人体工程学方法内进行此类研究，为未来对调度和重新调度操作的研究提供建议。
使用合成数据自动检测临床数据仓库中脑 T1 加权磁共振图像中的运动伪影
临床数据仓库 (CDW) 包含数百万患者的医疗数据，为开发计算工具提供了绝佳的机会。磁共振图像 (MRI) 对图像采集过程中的患者运动特别敏感，这将导致重建图像中出现伪影（模糊、重影和振铃）。因此，CDW 中的大量 MRI 被这些伪影破坏，可能无法使用。由于扫描次数太多，无法手动检测它们，因此有必要开发工具来自动排除（或至少识别）带有运动的图像，以充分利用 CDW。在本文中，我们提出了一种从研究到临床数据的新型迁移学习方法，用于自动检测 3D T1 加权脑 MRI 中的运动。该方法包括两个步骤：使用合成运动对研究数据进行预训练，然后进行微调步骤，以将我们的预训练模型推广到临床数据，这依赖于 4045 张图像的标记。目标是 (1) 能够排除具有剧烈运动的图像，(2) 检测轻微的运动伪影。我们的方法在第一个目标上实现了出色的准确率，平衡准确率几乎与注释者的准确率相似（平衡准确率 > 80 %）。然而，对于第二个目标，其表现较弱，远低于人类评分者。总体而言，我们的框架将有助于在医学成像中利用 CDW，并强调对基于研究数据训练的模型进行临床验证的重要性。
促销产品组合和AI
（2025年2月）这有助于将人工智能视为您认识的真实人。出于我们的目的，假设AI是您的同行评审团队的成员。您可以像向PRT成员寻求帮助一样向AI寻求帮助。我可以要求我的PRT（或AI）成员查看我的评估并帮助我看到这些年来发展的趋势吗？是的，尽管您需要非常仔细地评估响应，以查看您是否同意。我可以提交我的PRT（或AI）成员的草稿，例如“如何更好地组织起来？”等问题。并继续提出问题并进行修改，直到我对最终结果感到满意？是。这将帮助您确定自己的长处和缺点；这是PRT成员经常有帮助的事情。我可以将草稿提交给我的PRT（或AI）成员，以帮助我写作的机械师（语法，标点符号，语法）？是的，但是要求提出建议，而允许他们为您“纠正”您的工作。（您可能会这样询问AI：“不要更改我的提交中的任何内容，而要突出诸如动词时态，句子结构，资本化和标点符号的语法错误。”）这确保了您积极地决定更改。prt或AI建议并不总是正确或有用的；他们有时会改变您的意义。我可以要求我的PRT（或AI）成员写我的叙述，开场言论或教学哲学吗？绝对不是。我可以要求我的PRT（或AI）成员通过讨论来帮助我辨别教学理念吗？是。编号（您可能会这样问AI：“生成100个教学和评估理念的列表。”然后，您可以使用它来确定哪些想法引起您的共鸣并反映您的个人哲学和风格。）我可以要求我的PRT（或AI）的成员重写我的叙述或开幕词，以便听起来更好吗？您的声音是您作为教师的重要组成部分。委员会不是在寻找过于智力的基调。他们想听听在课堂上，委员会，专业发展课程等出现的同一个人。我可以要求我的PRT（或AI）成员帮助我从我提供的数据中创建图表，图形或表格？我可以要求有效地介绍我的数据吗？是的，这是可以接受的。
定价和促销白皮书 - 操作数
在当今的高风险零售环境中，许多所谓的“动态”定价和促销解决方案无法提供有形的底线结果。主要问题是，定价决策不存在于真空中：它们取决于企业的每个方面，从付出的支出和库存限制到竞争对手的动态和宏观经济趋势。经常，传统工具忽略了相互依赖的网络或依靠通用竞争者数据。他们可能声称自己是“自动化的”，但是他们忽略了替代产品的实时变化，并且无法将内部商店数据之间的点与迅速发展的市场条件联系起来。操作数通过部署摄入和解释所有可用信号的高度智能的代理系统来解决此问题 - 无论是广告平台指标，SKU级库存预测还是动态刮擦的竞争对手价格，以用于语义上的类似产品。在人类的层层层以进行关键监督的支持下，这些试剂确保没有相关数据被忽略。结果是一种全面的，每个月的定价和促销策略，从现实世界的条件中不断学习，并与短期利润目标和长期品牌目标保持一致。本白皮书介绍了Operand的框架如何统一强大的需求建模，多构成优化和代理数据处理，以促进不断变化的零售环境中持续的收入和利润增长。
促进肾脏健康和加强肾脏病防控，减轻非传染性疾病负担
(PP3) 重申我们共同承诺，将非传染性疾病导致的过早死亡率减少三分之一，实现世卫组织在预防和控制非传染性疾病问题三次大会高级别会议政治宣言（A/RES/66/2；A/RES/68/300；A/RES/73/2）中承诺的《2013-2030 年预防和控制非传染性疾病全球行动计划》（WHA66.10（2013 年）和 WHA72(11)（2019 年））中设定的目标，包括到 2025 年实现的预防和控制非传染性疾病的九项自愿全球目标，通过有效的健康促进和疾病预防、有韧性的卫生系统、充足、训练有素、尽职尽责的卫生队伍、全民健康覆盖和以人为本的卫生服务，以及在紧急情况和人道主义情况下促进获得和维持基本非传染性疾病服务的必要性（A/RES/78/4）；