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参展商列表-Nürnberg
参展商Hall Booth Fraunhofer电子微系统和固定身体技术Emft Hansastr。27 D 80686慕尼黑（德国）共同验证，具有战略合作伙伴关系Sensorik E.V.
Dunee Fedgst Mao大学，Junbin
摘要 - 目前，大多数医疗机构都面临着使用零散和孤立数据来解决疾病预测问题的统一模型的挑战。尽管联邦学习已成为隐私保存模型培训的公认范式，但如何将联合学习与fMRI的时间特征相结合以增强预测性能是功能疾病预测的公开问题。为了解决这一具有挑战性的任务，我们提出了一个新型的联合图形时空（FedGST）脑功能疾病预测的框架。具体来说，锚采样用于处理本地客户端的可变长度时间序列数据。然后，动态功能连接图是通过滑动窗口和Pearson相关系数生成的。接下来，我们提出了一个启动时间模型，以从本地客户端的动态功能连接图中提取时间信息。最后，隐藏的激活变量发送到全局服务器。我们在全球服务器上提出了一个UniteGCN模型，以接收和处理来自客户端的隐藏激活变量。然后，全局服务器将渐变信息返回给客户端以进行反向传播和模型参数更新。客户端模型在本地服务器上汇总了模型参数，并将其分配给客户端以进行下一轮培训。我们证明，FedGST在Abide-1和ADHD200数据集上优于其他联合学习方法和基准。索引术语 - 跨时期，联邦学习，脑功能疾病，图表学习
34 48 66 34弹球机模拟了遗传和...
将来，量子计算机将能够比当今计算机更快地进行许多复杂的计算。在2027年，基于Garching的启动PlanQC计划引入一台可自由编程的量子计算机。
认证范围-ABNT NBR ISO/IEC 17025 -ESSAY
aoac intl.- oma，方法986.33，第22版。aoac intl.- oma，方法989.10，第22版。aoac intl.- oma，方法991.14，22nd ed。有氧人口细菌和可选的厌氧 - 通过深度计数技术的定量测定。LQ：10 UFC/G LQ：1 UFC/ML
外显子组和基因组测序，用于先天性免疫误差
2010年下一代测序（NGS）的出现已经改变了医学，尤其是单基因先天性免疫误差（包括原发性免疫缺陷）（PID）的生长领域。ngs促进了引起疾病的新基因的发现和PID患者的遗传诊断。全外观测序（WES）目前是PID研究和诊断的最具成本效益的方法，尽管整个基因组测序（WGS）具有多种优势。科学或诊断挑战是在数千个NGS调用中选择一个或两个候选变体。变体和基因级计算方法以及免疫学假设可以帮助缩小整个基因组搜索的范围。成功的关键是关于三个关键方面的良好信息遗传假设：遗传方式，临床渗透率和病情的遗传异质性。这确定了搜索策略和候选等位基因的频率截止。随后对候选变异的致病作用的功能验证至关重要。即使没有调味的湿实验室，即使是最新的干燥实验室也无法获得此验证。变化的多种性需要
引用：Chandramenon，P和Aggoun，A和Tchuenbou-Magaia，F（2024）Aquapon-ICS 4.0的智能方法，重点是水质综合
与不断增长的食物需求以及农业对人为全球变暖的重大贡献相关的世界人口的快速增长正在推动从传统农业方法到创新和可持续的农业的变化。这些方法之一是水产养殖，它是建立在循环经济原则的基础上，该原则将共生培养物与水培养基与水培养基与水产培养废物结合起来，是植物生长的营养。传统的水培技术已通过完全自动化和遥控的系统发展为Aquaponics 4.0，用于以工业规模生产食品。实施物联网（IoT）和人工智能（AI）可以通过远程操作来简化农民的任务，同时允许它们实现对输入和输出的自动和精确控制，并提高系统的整体效率。本评论的重点是使用这些智能技术来分析，监测和维持良好的水质和适当的水培技术补充。还讨论了确定的研究差距和未来在该领域的未来可能贡献。
定量磁化转移MRI MRI由On-...
定量磁化转移（QMT）成像旨在定量评估运动限制的宏观分子和周围水质子之间发生的磁化交换过程。用于大脑成像，经典QMT方法使用了两池模型1-3，该模型应用于伪造的损坏的梯度重新授予的（SPGR）数据。4这种方法得出的最相关的定量参数是大分子质子馏分（MPF），它对脑组织的变化具有公平的敏感性。5,6在QMT框架中，需要对T 1放松的独立测量才能解散松弛和MT效应，并提供估计MPF的估计。变量翻转角（VFA）–SPGR和MT-SPGR数据通常合并，并且使用7-9个或共同使用10，以估计明显的自由池T 1和其他QMT参数。关节估计是有益的，因为它明确考虑了两池模型中大分子和自由池之间的磁化交换，以进行更准确的t 1和MPF估计。11
大脑优化提取复杂声音特征以驱动连续听觉感知 Berezutskaya, Y.; Freudenburg, ZV; Güçlü, U.; Gerven,
了解人类大脑如何处理听觉输入仍然是一个挑战。传统上，人们会区分低级和高级声音特征，但它们的定义取决于特定的理论框架，可能与声音的神经表征不匹配。在这里，我们假设构建一个数据驱动的听觉感知神经模型，对相关声音特征做出最少的理论假设，可以提供一种替代方法，并可能更好地匹配神经反应。我们收集了六名观看长时间故事片的患者的皮层脑电图记录。原始电影配乐用于训练人工神经网络模型以预测相关的神经反应。该模型实现了高预测准确率，并且很好地推广到第二个数据集，其中新参与者观看了不同的电影。提取的自下而上的特征捕捉了特定于声音类型的声学特性，并与各种响应延迟曲线和不同的皮质分布相关。具体而言，一些特征编码了与语音相关的声学特性，其中一些特征表现出较短的延迟曲线（与后外侧裂皮质中的反应相关），而另一些特征表现出较长的延迟曲线（与前外侧裂皮质中的反应相关）。我们的研究结果支持并扩展了当前对语音感知的看法，证明了外侧裂皮质中存在时间层次，并且在视听语音感知过程中涉及该区域以外的皮质部位。
使用同步加速器辐射
肌动蛋白细胞骨架重塑驱动细胞运动，细胞与细胞接触以及膜和细胞器动力学。这些细胞在免疫细胞中以特别高的速度运行，因为这些细胞通过各种组织迁移，与多个细胞伴侣相互作用，摄入的微生物和分泌效应分子。由于编码近端和远端肌动蛋白调节剂的基因突变引起的罕见的先天免疫力，强调了肌动蛋白细胞骨架重塑在维持人类免疫细胞任务中的中心作用。与免疫细胞中一些基于肌动蛋白的过程的特异性一致，某些受影响的基因的表达（例如WAS，ARPC1B和HEM1）仅限于造血室。对这些自然缺陷的探索强调了一个事实，即肌动蛋白重塑的分子控制在髓样和淋巴机免疫细胞的各种子集中明显调节，并维持与大量专业任务相关的不同网络。此外，单个肌动蛋白重塑蛋白的缺陷通常与部分细胞损伤有关，突出了肌动蛋白细胞骨架重塑的可塑性。本综述涵盖了与疾病相关的肌动蛋白调节剂在促进基于肌动蛋白的免疫细胞过程中的作用。它集中于这些调节剂在各种免疫细胞亚群中的特定分子功能，并响应不同的刺激。鉴于仅最近表征了许多与免疫相关的肌动蛋白缺陷的事实，我们进一步讨论了破译基本的病情机制所面临的挑战。