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深度神经网络修剪的最佳运输
最佳运输，也称为运输理论或Wasserstein指标，是一个数学框架，它解决了找到最有效的方法将质量或资源从一个分布转移到另一种分布的最有效方法的问题，同时最大程度地减少了一定的成本函数[1,2,3]。最初在18世纪作为物流和经济学工具开发，最佳运输在现代数学和各种科学学科（包括计算机科学和机器学习）上引起了极大的关注。在其核心方面，最佳运输旨在通过找到将一个分布的质量重新分配以匹配另一个位置的成本，从而量化两个概率分布之间的相似性。这个优雅而多才多艺的概念在不同领域中发现了从图像处理和数据分析到经济学[11]和神经科学的应用，使其成为具有广泛含义的强大而统一的数学工具[12]。
测试时间适应性的神经网络，用于强大的医学图像分割
卷积神经网络（CNN）在培训数据集代表预期在测试时遇到的变化时，可以很好地解决监督学习问题。在医学图像细分中，当培训和测试图像之间的获取细节（例如扫描仪模型或协议）之间存在不匹配和测试图像之间的不匹配时，就会违反此前提。在这种情况下，CNNS的显着性能降解在文献中有很好的记录。为了解决此问题，我们将分割CNN设计为两个子网络的串联：一个相对较浅的图像差异CNN，然后是将归一化图像分离的深CNN。我们使用培训数据集训练这两个子网络，这些数据集由特定扫描仪和协议设置的带注释的图像组成。现在，在测试时，我们适应了每个测试图像的图像归一化子网络，并在预测的分割标签上具有隐式先验。我们采用了经过独立训练的Denoising自动编码器（DAE），以对合理的解剖分段标签进行模型。我们验证了三个解剖学的多中心磁共振成像数据集的拟议思想：大脑，心脏和前列腺。拟议的测试时间适应不断提供绩效的改进，证明了方法的前景和普遍性。对深CNN的体系结构不可知，第二个子网络可以使用任何分割网络使用，以提高成像扫描仪和协议的变化的鲁棒性。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/neerakara/test- time- aptaptable-neural-near-netural-netural-networks- for- domain-概括。
基于丘脑皮质的脉冲神经网络......
本文提出了一种非迭代训练算法，用于在自学习系统中应用节能的 SNN 分类器。该方法使用预处理间脑丘脑中典型的感觉神经元信号的机制。该算法概念基于尖点突变模型和路由训练。该算法保证整个网络中连接权重值的零分散，这在基于可编程逻辑器件的硬件实现的情况下尤为重要。由于非迭代机制受到联想记忆训练方法的启发，该方法可以估计网络容量和所需的硬件资源。训练后的网络表现出对灾难性遗忘现象的抵抗力。该算法的低复杂度使得无需使用耗电的加速器即可进行现场硬件训练。本文将该算法的硬件实现的复杂性与经典的 STDP 和转换程序进行了比较。该算法的基本应用是配备视觉系统并基于经典 FPGA 设备的自主代理。
神经塑性和Teseo船的悖论... div>
•2023-2024：进化是不规则的，以患者缺乏和母亲的治疗为特征。 div>认知并发症已经保持了，尽管强度较小，但强调了执行功能，语言和更好的回忆录表现的改善，但治疗中的感情和连续性更大。 div>鉴于认知限制，功能恢复受到限制，导致疾病退休的处理，这已经引起了自身适应的节奏，但它一直稳定，这始终由母亲计算，但由病史中的笔记进行了验证，但在病史中，患者已经在其中注明并显示了在上面所描述的进展。 div>她作为母亲的角色尚不清楚，尽管良好的一般管理已被告知，并且在最后一个日期，她已经表达了一些新的目标，在某些优先事项上总是识别和清楚。 div>
声明-ripd-neurotechnologias-neurodato-2024.pdf
收集与人们的生命体征相关的个人数据：心率、血压、身体部位的温度、微动作等，具有一定的能力来获取有关个人健康和心理方面的信息。然而，神经数据具有一些与遗传数据相同的特殊特征和品质：大脑将成为像指纹或基因组一样独特的标识符。神经数据和基因组信息提供了预测或推断其他信息的可能性，并且可以揭示有关您的过去和未来的线索。两者都暴露了独特和个人的方面，这些方面是个人自己无法观察到或了解的。因此，只要它们有可能确定健康状况或诊断、预测疾病倾向，或者预测与伊比利亚美洲数据保护网络数据保护标准（以下简称“标准”）第 2.1.d 节相关的行为和个性特征，它们就被视为敏感个人数据。
胃混合神经内分泌非...
不常见的肿瘤称为胃混合神经内分泌 - 非神经内分泌肿瘤（G-Minens）由神经内分泌癌和腺癌的一部分组成。生物学和临床特征与胃腺癌的特征不同。他们的病理生理学，诊断标准和临床行为都是漫长的辩论的主题，其命名法已经发生了多次变化。它的出现在胃肿瘤的分类和诊断中引起了新的挑战。本综述将更新有关该主题的信息，涵盖分子方面，诊断标准，治疗和预后因素发现。它还将提供历史背景，以帮助理解混合胃肿瘤的思想和命名法的演变。此外，它将为读者提供对适用于现实情况的癌症难题的透彻理解。
对人类机器信息系统中合理选择问题的神经界面技术的比较分析
摘要。现代神经界面的市场尽管不幸的是，尽管它的积极发展，但可以为用户提供许多现有的原型，这些原型具有相对较低的人类操作员控制效果的准确性和识别可靠性。此外，市场上的任何神经界面都必须分别针对每个操作员量身定制，这使得很难使其准确性，精度和可靠性客观化。解决上述问题的第一步是对本文介绍的现有神经接口技术市场的不同价格段进行比较分析。市场研究表明，尽管脑电图的缺点，但它是在神经界面系统中记录生物学信号的最易接收的非侵入性方法之一。为了促进未来的研究，已经考虑并分析了神经界面中已知模型和信号分析方法的主要优势和缺点。尤其是在信号预处理，诸如共同平均参考，独立组件分析，常见空间模式，表面拉普拉斯，常见的空间空间模式和自适应滤波等方法的信号预处理，优势和缺点的情况下。在评估信号的信息特征，模型和方法的分析基于自动锻炼的自适应参数，双线性自动化，多维自动进程，快速傅立叶变换，小波转换，波包分解的模型。此外，对人类神经界面操作员的控制效应的最常见鉴定方法（识别）的比较分析，即，判别分析的方法，参考矢量的方法，非线性贝叶斯分类器，邻居的分类器，人造神经网络的分类器。神经界面技术的研究为研究人员提供了更多的基础，以选择神经接口系统的数学，软件和硬件，并为新版本的开发提供了提高的准确性，可靠性和可靠性。
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orcid ID：0000-0003-3967-8954研究人员ID：H-4380-2014 Scopus ID：55391632500研究和培训课程2005 2005年高中高中的古典成熟度“高中高中”G。Leopardi”（意大利的圣本奈特托·德尔特伦多），以100/100的投票。2011年10月6日，在佩鲁吉亚大学（意大利佩鲁吉亚）获得110/110的医学和外科学位，并在意大利佩鲁吉亚大学进行了110/110的荣誉，讨论了论文：“临床上孤立的综合征暗示了多发性硬化症：泌尿科和尿动力学功能障碍”，演讲者：Paola Sarchielli教授。2012年2月16日，可以在佩鲁吉亚大学（意大利佩鲁吉亚）的职业工作。2012年4月17日，阿斯科利·皮诺（Ascoli Piceno）省外科医生（Ascoli Piceno省的命令）注册，编号3144。2012-2017从2012年7月到2017年7月，在佩鲁吉亚大学（意大利佩鲁吉亚）神经病学专业学院，神经病学专业学院的专业培训医生。2017年2017年1月至2017年6月，在“临床神经化学实验室”，神经科学与生理学研究所，精神病学和神经化学系的临床神经化学实验室，哥德堡大学（哥特登堡）（哥特登堡）的Sahlgrenska Academy，Sahlgrenska Academy，Sweden）主任Henrik Zetterberg教授。 2023年6月15日，国家科学资格获得了第二端大学教授在竞争部门06/D6的职能 - 神经学教学活动和辅导2017年2017年1月至2017年6月，在“临床神经化学实验室”，神经科学与生理学研究所，精神病学和神经化学系的临床神经化学实验室，哥德堡大学（哥特登堡）（哥特登堡）的Sahlgrenska Academy，Sahlgrenska Academy，Sweden）主任Henrik Zetterberg教授。2023年6月15日，国家科学资格获得了第二端大学教授在竞争部门06/D6的职能 - 神经学教学活动和辅导20 July 2017 specialization in neurology with 50/50 vote and honors at the School of Specialization in Neurology, Neurological Clinic, Department of Medicine, University of Perugia (Perugia, Italy), Director Prof. Paolo Calabresi, discussing the "Interleuchina 17a 17th thesis: study of synaptic effects and the association with cognitive dysfunction in multiple sclerosis";专业导师：Massimiliano di Filippo教授。2017-2021从2017年11月至2021年4月，博士生在佩鲁吉亚大学（意大利佩鲁吉亚）的临床和分子医学研究中的国际研究课程，是佩利亚大学的协调员，Paolo Calabresi教授的协调员12/04/2021）;博士学位：Massimiliano di Filippo教授。2021年4月12日，临床和分子医学博士学位，佩鲁吉亚大学（意大利佩鲁吉亚）的神经科学课程，讨论了这一论文：“神经丝丝轻链作为多发性硬化症中轴突损伤的生物标志物。” 2022年5月16日，佩鲁吉亚省外科医生和牙医（佩鲁吉亚省）的注册，编号为09018。