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通过阶段肖像和模糊复发图探索大脑功能中的非线性动态
自然界中发现的许多复杂性和多样性都是由非线性现象驱动的，这对于大脑而言是正确的。非线性动力学理论已成功地从生物物理学的角度来解释大脑功能，统计物理学领域在理解大脑的连接性和功能方面继续取得了重大进展。这项研究使用生物物理非线性动力学方法研究了复杂的大脑功能连通性。我们的目标是在高维和非线性神经信号中发现隐藏的信息，以期为分析功能复杂的网络中的信息过渡提供有用的工具。利用相肖像和模糊复发图，我们研究了复杂大脑网络功能连通性中的潜在信息。我们的数值实验包括合成线性动力学神经时间序列和生物物理逼真的神经质量模型，表明相位肖像和模糊复发图对神经动力学的变化非常敏感，并且还可以用于基于结构连接的功能连接性来预测功能连接性。此外，结果表明，神经元活性的相轨迹编码低维动力学，以及相位肖像形成的极限循环吸引子的几何特性可用于解释神经动力学。此外，我们的结果表明，相肖像和模糊复发图可以用作功能连接性描述，并且两个指标都能够捕获和解释特定认知任务期间的非线性动态行为。总而言之，我们的发现表明，作为功能连通性描述符，相位肖像和模糊复发图可以非常有效，从而为大脑的非线性动力学提供了宝贵的见解。
1 PTP1B和PTPN2的小分子抑制剂...
自然界中发现的许多复杂性和多样性都是由非线性现象驱动的，这对于大脑而言是正确的。非线性动力学理论已成功地从生物物理学的角度来解释大脑功能，统计物理学领域在理解大脑的连接性和功能方面继续取得了重大进展。这项研究使用生物物理非线性动力学方法研究了复杂的大脑功能连通性。我们的目标是在高维和非线性神经信号中发现隐藏的信息，以期为分析功能复杂的网络中的信息过渡提供有用的工具。利用相肖像和模糊复发图，我们研究了复杂大脑网络功能连通性中的潜在信息。我们的数值实验包括合成线性动力学神经时间序列和生物物理逼真的神经质量模型，表明相位肖像和模糊复发图对神经动力学的变化高度敏感，并且它们也可以用于基于结构连接的功能连接来预测功能连接。此外，结果表明，神经元活性的相轨迹编码低维动力学，以及相位肖像形成的极限循环吸引子的几何特性可用于解释神经动力学。此外，我们的结果表明，相肖像和模糊复发图可以用作功能连接性描述，并且两个指标都能够捕获和解释特定认知任务期间的非线性动态行为。总而言之，我们的发现表明，作为功能连通性描述符，相位肖像和模糊复发图可以非常有效，从而为大脑的非线性动力学提供了宝贵的见解。
使用带有阻抗奈奎斯特图的卷积神经网络评估锂离子电池的健康状态
摘要：为使锂离子电池保持安全运行状态并优化其性能，迫切需要对健康状态（SOH）进行精确评估，该状态指示锂离子电池的退化程度。本文提出了一个回归机器学习框架，该框架结合了卷积神经网络（CNN）和电化学阻抗谱（EIS）的奈奎斯特图作为特征来估计锂离子电池的SOH，显著提高了SOH估计的准确性。结果表明，基于EIS特征的奈奎斯特图比简单的阻抗值提供了有关电池老化的更详细信息，因为它能够反映阻抗随时间的变化。此外，与使用DNN模型的简单阻抗值以及其他传统机器学习方法（如高斯过程回归（GPR）和支持向量机（SVM））相比，CNN模型中的卷积层在从EIS测量数据中提取不同级别的特征和表征锂离子电池的退化模式方面更有效。
使用基于递归图的特征提取和迁移学习自动检测癫痫脑电信号
* 通讯作者：sachin.viet@gmail.com，电话：+91-9268793832 摘要 - “癫痫”是一种常见的神经系统大脑疾病，会影响人类生命的任何阶段。全世界约有 1-2% 的人口受到这种主要慢性疾病的影响。在癫痫诊断的几种应用中，脑电图 (EEG) 信号是早期发现癫痫发作的最重要工具。根据癫痫发作，脑电图 (EEG) 信号可分为癫痫性和非癫痫性。最近的研究主要通过两种方法进行了预测和分析癫痫发作的各种可能性：使用信号处理的传统方法和基于深度学习的方法。因此，需要找到一种合适且可靠的方法来检测和分类 EEG 信号中的癫痫发作。由于 EEG 信号本质上非常随机且非线性，因此我们需要一种非线性技术来检查 EEG 信号，从而能够对不同的 EEG 信号（即癫痫信号和非癫痫信号）进行分类。在我们的论文中，我们提出了一种非线性技术，使用递归量化分析方法（缩写为 RQA）来提取 EEG 信号的特征，其参数来自递归图 (RP)。在分析和分类时间序列时，大多数时候会从 EEG 时间序列中提取一些已识别的统计特征集，并将其作为机器学习分类器的输入。我们提出的方法找到了一种使用深度神经网络 (DNN) 对 EEG 信号时间序列进行分类的新颖且合适的方法。因此，使用递归图将 EEG 信号转换为 RGB 图像。我们使用预训练的 DNN 作为 ResNet-50，这是一个深度为 50 层的卷积神经网络，用于从递归图中提取特征。然后我们使用多个机器学习分类器将信号分类为癫痫和非癫痫，并指出 SVM 的准确率最高。本研究论文表明，可以使用深度学习算法通过脑电图信号利用复发图诊断癫痫，这种算法通常用于图像分类挑战。关键词-癫痫；脑电图信号；复发图；深度神经网络；成像时间序列数据 1. 简介大脑是人体的重要器官，负责监测和控制代谢过程。癫痫、缺血性中风和脑肿瘤等脑部疾病可能会损害正常的生物功能 [1]。神经系统疾病影响从婴儿到老年人的所有年龄段的人。这些疾病有几种形式，癫痫在受其影响的人数最多方面位居第四
isatis.neo：使地统计学可访问
An integrated and user-friendly application for Exploratory Data Analysis enables the fast computation and display of various statistics (i.e., histograms, box plots, cross-plots, swath plots, probability plots, H- scatter plots), variograms, variogram maps, Gaussian transforms, and theoretical grade-tonnage curves just by simple drag and drop of variables.用户对Kriging或仿真所需的所有输入（变量图模型，平稳性选项，变形功能）都存储在一个专用对象中。它可以保证一致性，并使进一步的参数设置更加简单。
COVID-19 疫苗有效性研究结果：正在进行的系统评价森林图：针对令人担忧的 Omicron 变体的疫苗有效性
这些图表中包含的疫苗有效性 (VE) 估计值来自正在进行的 COVID-19 疫苗有效性研究系统评价。由于 Omicron 变体在全球范围内占主导地位，本文件中的图表仅限于在 Omicron 变体为主要传播变体期间进行的研究。先前版本的图表（于 2021 年 11 月 18 日至 2022 年 6 月 2 日期间定期发布）还显示了 Delta 变体的结果，而更早的版本（2021 年 11 月 18 日之前）显示了所有研究的结果，无论当时的主导变体是什么。这些早期版本可在 VIEW-hub 资源页面 (https://view-hub.org/resources) 上找到。有关系统评价方法的完整详细信息以及结果摘要表也可在 VIEW-hub 资源页面上找到：
COVID-19的疫苗有效性研究的结果：持续的系统评价森林图：针对Omicron变体的疫苗有效性
疫苗有效性（VE）估计值来自对Covid-19疫苗有效性研究的持续系统综述。由于全球的Omicron变体的优势，本文档中的图仅限于在Omicron变体是主要循环变体的时期进行的研究。该地块的先前版本（在2021年11月18日至2022年6月2日之间定期发布）也显示了三角洲变体的结果，而早期版本（2021年11月18日之前）显示了所有研究的结果，而不论当时的主要变体。这些早期版本可在“查看 - 中心资源”页面（https://view-hub.org/resources）上找到。有关系统审查方法以及结果表的完整详细信息也可以在“查看 - 中心资源”页面上找到：
COVID-19 疫苗有效性研究结果：正在进行的系统评价森林图：针对令人担忧的 Omicron 变体的疫苗有效性
这些图表中包含的疫苗有效性 (VE) 估计值来自正在进行的 COVID-19 疫苗有效性研究系统评价。由于 Omicron 变体在全球范围内占主导地位，本文件中的图表仅限于在 Omicron 变体为主要传播变体期间进行的研究。先前版本的图表（于 2021 年 11 月 18 日至 2022 年 6 月 2 日期间定期发布）还显示了 Delta 变体的结果，而更早的版本（2021 年 11 月 18 日之前）显示了所有研究的结果，无论当时的主导变体是什么。这些早期版本可在 VIEW-hub 资源页面 (https://view-hub.org/resources) 上找到。有关系统评价方法的完整详细信息以及结果摘要表也可在 VIEW-hub 资源页面上找到：
Biocrates Kit技术
数据处理（例如，值的处理 background information) Descriptive statistics (e. g. mean, median, SD, IQR) Univariate statistics Significance testing (e. g. p-values, false discovery rates) Fold changes Multivariate statistics (e. g. PCA, PLSDA, cluster analysis) Data visualization (e. g. box plots, score plots, heatmaps)background information) Descriptive statistics (e. g. mean, median, SD, IQR) Univariate statistics Significance testing (e. g. p-values, false discovery rates) Fold changes Multivariate statistics (e. g. PCA, PLSDA, cluster analysis) Data visualization (e. g. box plots, score plots, heatmaps)
通过机器学习预测磷光能和推断波函数定位
sets using HIPNN and HIP-loc, training and testing parity plots of predicted versus true D E on thermal conformers sampled around equilibria of S 0 and T 1 using HIPNN and HIP-loc, RMSD of optimized geometries using the HIP-loc T 1 potential and energy error plots at those geometries, absolute errors in D E as a function of number of atoms, parity plots of predicted versus true D E for the extensibility set categorized by chemical similarity, localization of singlet – triplet transition for select molecules of the extensibility set computed from DFT spin density and HIP-loc weights, conformation-dependent localization of singlet – triplet transitions in molecules with a single torsional angle, and molecular animations of torsional scans including that of the molecule in Fig.5。参见doi：10.1039/d1Sc02136b