本文研究了文化和创意产业 (CCI) 的空间分布,主要关注意大利内陆地区国家战略 (SNAI) 所定义的意大利内陆地区。本文的目的是分析文化在促进边缘地区发展中的作用,以讨论以机构和员工为衡量标准的 CCI 存在与国家战略所实施的政策之间的对应关系。分析包括国家、地区和地方层面的定量(专业化指数)和制图方法(地图),以清晰地了解 CCI 的禀赋。分析结果表明,CCI 在意大利内陆地区的分布与整个国家的分布相似。结果还证实了意大利北部和南部之间根深蒂固的历史差异。本文旨在进一步研究国家农业可持续发展目标(以及在不同规模上计划的行动)是否符合经济组织的实际特征,以及文化在缩小各地区之间的差距方面可能发挥的作用,为整个国家战略的成功做出贡献。
在实验的第一个版本中,参与者默默地阅读屏幕上的单词(一次),然后是视觉固定 - 交叉提示,以重复他们的脑海中。在某些试验中,接下来是提示他们想象的是五个(生成性内部语音任务)不同的单词。所有视觉刺激均出现0.8-1.0秒,然后是持续0.8-1.0秒的空白屏幕。我们收集了来自3名男性参与者的MEG(Elekta Neuromag 306-渠道)和EEG(EasterCap 64通道)数据,每个参与者分别为6、2和2个会话。由此产生的会话包括大约325个读数,325个重复的内部语音和250个生成性的语音试验,几乎平均分配在5个单词之间(单词选择是随机的)。在实验的第二版中,显示了四个连续的十字架,而是以1秒的间隔显示了连续的十字架,以便参与者重复4次单词。,我们从男性参与者那里收集了1次,从另一名男性参与者那里收集了1次MEG和脑电图数据,其中1个MEG和1个单独的EEG会话,以及第三名男性参与者的1个MEG和10个MEG和10个单独的EEG会话。这些课程中的每一个都包含大约173次阅读,692个重复的内部语音和640个生成性内部语音试验。
糖尿病会影响美国的3700万人,使其成为该国最常见和昂贵的慢性病。尽管糖尿病疗法的科学进步,但在过去的十年中,糖尿病并发症发生率并没有提高,尤其是与获得血糖控制有关以避免严重的低血糖和高血糖的疾病。几乎没有关于急性降血糖和高血糖糖尿病并发症的研究,许多临床医生缺乏一种实用和可靠的手段,无法鉴定患有严重低血糖和高血糖的最高风险患者,从而阻止了患者及其医生个体化血糖目标和治疗的能力。通过从现实世界数据中开发风险预测模型,Mayo诊所和Optum解决了糖尿病管理中的关键差距,以模仿临床试验,改善血糖控制并降低严重低血糖和高血糖的风险。
前肢和后肢的反射途径利用了周围神经源自的脊髓的部分。测试肢体反射涉及诱导通过感觉神经元传输到CNS的感觉刺激。正如我们之前讨论的那样,这种感觉神经元的细胞体位于背根神经节中。感觉信号将从受体传播,通过周围神经检测刺激,到脊神经,再到背根,然后终止于背角灰质中的间神经元。那里 - 魔术发生了!通过将稍后在课程中进行研究的连接,这种感觉输入将导致脊髓同一区域中腹角灰质物质中的α运动神经元激活。电动机输出将穿过腹侧根部,到达脊神经,到达周围神经,最后到达目标肌肉以引起“反射性”收缩。在临床上,这被认为是肢体的预期运动,可能涉及一个或多个肌肉群和关节。
研究问题、变量和操作定义、假设、抽样。开展和报告研究的道德规范 研究范式:定量、定性、混合方法 研究方法:观察、调查 [访谈、问卷]、实验、准实验、实地研究、跨文化研究、现象学、扎根理论、焦点小组、叙述、案例研究、人种学 心理学中的统计学:集中趋势和离散度的测量。正态概率曲线。参数 [t 检验] 和非参数检验 [符号检验、Wilcoxon 符号秩检验、Mann-Whitney 检验、Kruskal-Wallis 检验、Friedman]。功效分析。效应量。相关分析:相关 [乘积矩、等级顺序]、偏相关、多重相关。特殊相关方法:双列、点双列、四分法、phi 系数。回归:简单线性回归,多元回归。
此类将向新手介绍基本的UNIX命令,以便在生物信息学中入门。Unix是Windows和MacOS之类的操作系统。但是,在UNIX中,用户通过发出命令而不是通过点击接口来与计算机进行交互。使用UNIX的能力很重要,因为许多生物信息学软件都被编写为在UNIX和UNIX型操作系统上工作。例如,请参阅Bioconda(https://bioconda.github.io/#)存储库中可用的软件列表。此外,生物信息学经常处理大型且复杂的数据集,例如源自下一代测序(NGS)的数据集,这些数据集太麻烦了,无法在具有有限的计算能力的个人计算机上分析。因此,生物信息学通常是在高性能计算系统上执行的,例如NIH的biowulf(https://hpc.nih.gov/systems/)。Biowulf在Linux(一个类似Unix的操作系统)上运行,并安装了大约1000个科学应用程序。Biowulf员工维护和更新系统以及已安装的软件。
印地语中的机器学习方法课程,在本课程中,我们将了解用于分析和从数据中分析和提取模式的机器学习方法。主题包括有监督的学习技术,例如回归和分类,无监督的学习方法,例如群集和降低维度,以及合奏学习方法。此外,我们将探索深度学习模型,例如神经网络和卷积网络。实用的应用和动手练习将巩固对这些方法在现实环境中的理解。
摘要 - 本文研究了开关矩阵对用于脑冲程监测的多视图和低复杂性便携式微波成像系统的影响。它考虑了两种开关解决方案:依靠RF电子开关的临时解决方案和使用固态开关的紧凑型现成的解决方案。进行的分析认为路径衰减和通道间隔离。它研究了扫描时间的不同组件的影响,例如切换,通信,获取时间以及系统动力学对成像性能和监视功能的影响,在识别系统瓶颈的同时优化系统设置。该系统使用升级的天线匹配模块,并使用模仿的出血中风不断发展的场景在实验上进行实验,这证明了两种切换溶液在跟踪和定位中风进展中的有效性。还报道了重复性和对假阳性病例的敏感性的测试。
1个巴斯德研究,核和线粒体DNA的团队稳定性,发育和干细胞生物学系,CNRS UMR3738,75015 Paris,France 2 University Pierre and Marie Curie和Marie Curie(Sorbonne Universities,ED515,ED515),法国,法国3个Inteur Pasteur Birical Interal Interal Intorlogical机械性,病理学,病理学 *对应作者
依赖经验的神经元连通性组织对于大脑发育至关重要。我们最近证明了社会游戏行为的重要性,用于对大鼠内侧前额叶皮层中抑制性突触的发展进行微调。发生游戏经验的这些影响时,如果在整个前额叶皮层中均匀地发生这种情况时,目前尚不清楚。在这里,我们报告了社会游戏对内侧前额叶皮层和眶额皮质中兴奋性和抑制性神经传递的影响的重要时间和区域异质性。我们记录了少年(少年(P)21),青少年(P42)和成年大鼠(P21和P42之间)的第5层锥体神经元(p42)和成年大鼠(P85)大鼠。这些前额叶皮层子区域的发展遵循不同的轨迹。在P21上,眶额皮质中的抑制性和兴奋性突触输入高于内侧前额叶皮层。社交剥夺不会影响兴奋性电流,而是减少内侧前额叶皮层和眶额皮质的抑制转播。有趣的是,减少发生在社会游戏剥夺期间的内侧前额叶皮层中,而轨道额皮层的减少仅在社交游戏剥夺后才体现出来。这些数据揭示了社交经验与前额叶子区域的特定发展轨迹之间的复杂相互作用。