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estratificaciónparamejorar el rendimiento de una ann ...
摘要。 div>- 在机器学习模型的概括中发现的问题之一，该问题已在瓜亚基尔市综合私人健康诊断中心（综合私人健康诊断中心）实施。它们阻止了监督学习模型的最佳性能，对于整体中心的生产，它取决于数据的不平衡或失衡，具体取决于类的类型。 div>因此，由于人工神经网络获得了最可接受的性能，因此本研究将重点放在人工神经网络的评估上，以及在学习过程中应用99.98％实现的改进。 div>
消费级功能性近红外光谱的验证
消费级神经技术产品已经问世几十年了。这些产品中的大多数都基于脑电图 (EEG)，而脑电图 (EEG) 是一项对噪声敏感的技术。另一种选择是功能性近红外光谱 (fNIRS)，这是一种不断发展的神经成像技术，能够实时测量大脑的血流动力学活动。FNIRS 已成功通过功能性磁共振成像 (fMRI) 验证。最近，瑞典公司 Mendi 推出了一款微型无线消费级 fNIRS。本研究旨在比较 Mendi fNIRS 与成熟的实验室 fNIRS 设备对大脑活动的测量结果。19 名参与者（年龄 18-53 岁）进行了两次 Stroop 测试，同时测量了额极（布罗德曼 10 区）的氧合情况。首先，在实验室环境中使用 Biopac 的 fNIRS 设备进行测试，几周后，在家庭环境中使用 Mendi 设备重复该测试。对数据的初步分析显示，两种设备的测量结果具有良好的一致性。在群体层面，相关性为 0.81。这些中期结果需要通过更可靠的分析和后续研究来证实，但 Mendi 设备有望在群体层面提供有效的大脑活动测量，并且该设备很可能用于实验室外的研究。
斯普林菲尔德公共图书馆和历史博物馆战略计划
● 强调具有影响力的外展活动，而不是优先考虑可见性的活动。 ● 确保我们的西班牙语社区成员能够平等地使用图书馆和博物馆服务。 ● 制定计划，使图书馆和博物馆工作人员、利益相关者团体、志愿者和董事会多样化。 ● 关注与城市的社区伙伴关系和共置机会。
文档库 - EASA
○ ATCO - 空中交通管制员 ○ AUR - 空域使用要求 (ACAS II) ○ AUR - 空域使用要求 (PBN) ○ SERA - 标准化欧洲空中规则 ○ ADR - 机场 ○ UAS - 无人机系统 ○ U-space ○ 信息安全 ○ 申诉委员会 ○ 费用和收费 ○ 罚款和罚金 ○ 事件报告 ○ 标准化检查 ○ SKPI - 安全关键绩效指标 ○ 其他
L™OUT - 普利茅斯地区图书馆
学校。来到普利茅斯，看看那些为他建造着陆场的管道制造商。奇怪的是，有 35 名代表在 39 年内。减少了 130,000 架飞机，这些飞机用于建筑。phibian。”Mcintosh 宣布球员。杰瑞·鲁尼 (Jerry Looney) 是密歇根大学摔跤学会的一名成员，他于上个月初在普利茅斯的木制品厂 (Plymouth woodwork) 工作，该委员会在晚上举行了一次会议，会议内容已经积满灰尘。“上个月初，我们在普利茅斯的木制品厂 (Plymouth woodwork) 工作，期间我们热情地召开会议。医学预科。学校。主要目的.01
使用分层组合进行脑肿瘤分割...
摘要背景：磁共振（MR）图像是脑肿瘤检测最重要的诊断工具之一。在医学图像处理问题中，脑 MR 图像中胶质瘤肿瘤区域的分割具有挑战性。精确可靠的分割算法对诊断和治疗计划有很大帮助。方法：本文介绍了一种新颖的脑肿瘤分割方法作为后分割模块，该方法使用主要分割方法的输出作为输入，并使分割性能值更好。该方法是模糊逻辑和细胞自动机（CA）的组合。结果：BraTS 在线数据集已用于实现所提出的方法。在第一步中，将每个像素的强度输入模糊系统以标记每个像素，在第二步中，将每个像素的标签输入模糊 CA 以使分割性能更好。在性能饱和时重复此步骤。第一步的准确率为 85.8%，但使用模糊 CA 后的分割准确率达到 99.8%。结论：实际结果表明，与其他方法相比，我们提出的方法可以显著改善 MRI 图像中的脑肿瘤分割。
Meenakshi Sundararajan工程学院·）
土木工程系成立于2002年，我们学院的土木工程系是一家学术卓越和研究创新的灯塔。在M.E.建筑工程和管理，该部门致力于将高级技术和可持续实践整合到其课程中。该部拥有最先进的实验室和强大的行业合作。该系的毕业生在国内和国际上为土木工程做出了重大贡献，并通过坚定不移的卓越承诺继续塑造学科的未来。
大脑和大型fMRI数据中功能性脑网络的层次结构建模
大规模脑成像数据集的一个主要目标是提供用于研究异质弹出的资源。从这些数据集中为各个受试者提供功能性脑网络的表征将具有预测认知或临床特征的巨大潜力。我们第一次提出了一种技术，即概率的功能模式（sprofumo），该技术可扩展到英国生物库（UKB），有预期的100,000名参与者，并且在个人和人群中层次估算了层次的功能性脑网络，同时对两种信息之间的双向流量进行了影响。使用仿真，我们显示了模型的效用，尤其是在涉及显着的跨主题可变性的情况下，或者需要在网络之间划定细粒度的差异。随后，通过将模型应用于4999名UKB受试者的静止状态fMRI，我们将静止状态网络（RSN）绘制为单个受试者，其详细范围比以前在UKB（> 100 rsns）中可能绘制了，并证明这些RSN可以预测somecorimotor andsocorimotor and somecorimotor and Emperife and Elighe colesions and Level Consoge。此外，我们证明了该模型的几个优点，而不是独立的组件分析与双重回归（ICA-DR）相结合，尤其是在估计RSN的空间配置和认知性状的预测能力方面。所提出的模型和结果可以为将来从大数据中对个性化的脑功能纤维进行调查打开新的门。