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LANESEGNET的可重复性研究：自动驾驶的LANE段知觉学习地图学习
我们根据多视图图像和标准定义图来解决通过澳大利亚驾驶车辆的场景推理问题。在此任务上开发型号对无人驾驶车辆的安全操作是有益的。我们参加了自主盛大挑战的无地图驾驶轨道，该挑战刺激了识别交通元素和车道中心线并了解其拓扑关系的模型的发展。使用带有头到区域机制的车道注意模块和相同的参考点初始ization策略，以端到端的方式进行了最新的LANESEGNENT系统。我们通过评估其编码机制中的替代骨架来探讨该系统的有效性。我们的分析表明，使用大于原始Resnet-50基线表现的主链性能。
了解人机交互实践和脑信号实验报告的挑战：实现可重复性和重用性
在人机交互 (HCI) 领域，人们一直在推动开放科学，但迄今为止，由于支持重用和再现的指导方针不明确，利用脑信号的 HCI 研究尚未持续实现开放。为了了解该领域的现有做法，本文研究了 110 篇出版物，探索领域、应用、模式、心理状态和过程等。该分析揭示了作者报告实验的方式存在差异，这给理解、再现和建立该研究带来了挑战。然后，它描述了一个总体实验模型，该模型为报告使用脑信号的 HCI 研究提供了一个正式的结构，包括每个方面的定义、术语、类别和示例。通过因子分析确定了多种不同的报告风格，并将其与不同类型的研究联系起来。本文最后提出了建议并讨论了未来的挑战。这从抽象模型和经验观察中创建了可操作的项目，使使用脑信号的 HCI 研究更具可重复性和可重用性。
英国生物样本库对早期全基因组关联研究中发现的全基因组显著信号的可重复性
摘要 随着大型生物库的建立，与各种表型相关的单核苷酸多态性 (SNP) 的发现速度加快了。一个悬而未决的问题是，早期全基因组关联研究 (GWAS) 中确定的具有全基因组意义的 SNP 是否也会在后来在生物库进行的 GWAS 中得到复制。为了解决这个问题，作者检查了一个公开的 GWAS 数据库，并确定了同一表型的两个独立 GWAS（早期的“发现” GWAS 和后来在英国生物库进行的复制 GWAS）。该分析评估了来自 4,397,962 名参与者的 9 种表型的 136,318,924 个 SNP（其中 6,289 个在发现 GWAS 中达到 p<5e-8）。总体复制率为 85.0%，二元表型的复制率低于定量表型（分别为 58.1% 和 94.8%）。二元表型的 SNP 效应大小下降了 18.0%，但定量表型的 SNP 效应大小增加了 12.0%。利用发现的 SNP 效应大小、表型特征（二元或定量）和发现的 p 值，我们建立并验证了一个模型，该模型预测 SNP 复制，受试者工作曲线下面积 = 0.90。虽然无法复制通常可能反映出缺乏效力，而不是真正的假阳性结果，但这些结果提供了关于哪些发现的关联可能在后续的 GWAS 中再次出现的信息。
年轻心脏自然心肌剪切波行为的演变：决定因素和可重复性分析
心肌 SW 可由强超声脉冲（声辐射力 [ARF]）外部诱发，也可由机械事件（例如二尖瓣关闭 [MVC]）自然诱发。然后，它们以与 MS 直接相关的速度在心肌中传播。11 ARF 诱发的波具有高频率内容和低幅度，并且衰减迅速，这使得即使在有回声的儿科人群中也难以检测和估计其速度。自然波具有较低的频率内容和较高的幅度，并且在传播过程中衰减较少。这提高了 SW 检测的可行性和波速估计的准确性。11、13、14 然而，自然波测量的时间仅限于瓣膜关闭事件（即相应等容间隔的开始）。12、15
人类大脑中的区域放射组学相似网络 (R2SN)：可重复性、小世界特性和生物学基础
结构协方差网络 (SCN) 已成功用于结构磁共振成像 (sMRI) 研究。然而，大多数 SCN 都是由单一标记构建的，对区分不同疾病阶段不敏感。本研究的目的是设计一种新型的区域放射组学相似性网络 (R2SN)，以便在形态网络分析中提供更全面的信息。通过计算从每个受试者的任意一对区域中提取的放射组学特征之间的 Pearson 相关性来构建 R2SN（AAL 图谱）。我们进一步评估了 R2SN 的小世界特性，并在不同数据集和重测分析中评估了其可重复性。我们还探讨了 R2SN 与一般智力/区域间基因共表达之间的关系。无论使用不同的特征子集，R2SN 都可以在不同数据集中复制。R2SN 在重测分析中表现出很高的可重复性（组内相关系数 > 0.7）。此外，R2SN 具有小词特性 (σ>2) 以及基因表达与一般智力之间的高相关性 (R=0.29，p<0.001)。此外，该结果也在 Brainnetome 图谱中得到重复。R2SN 提供了一种基于 sMRI 了解人类形态协方差的新颖、可靠且生物学上合理的方法。
测试OECD中聚合物的生物降解性的长时间测试持续时间改善了测试结果的可重复性
•所有OECD 301测试结果的累积结果显示为框图。左侧的灰色框分别表示28天后的结果。彩色盒子在测试结束时显示结果（60.1±6.6天）。盒子由25％四分位数界定，中间位于中间。计算出的平均值表示为杂交。垂直线代表最高和最低的单个测试结果，离群值显示为点。星号表示显着性（Student's T-测试）： * P <0.05，** P <0.01和*** P <0.001。
在功能性近红外光谱中应用短通道回归时表征脑血流动力学反应的可重复性
它可以测量与任务相关的大脑活动模式相关的脑血液动力学变化。5 近年来，fNIRS 的应用开始从受控的研究实验室转向更自然的环境和现实世界的任务。6 – 8 fNIRS 的可穿戴和不受约束的使用为神经成像应用铺平了道路，例如，用于床边和家庭中监测大脑功能 9、10 或用于脑机接口 (BCI) 设置，以与机器人设备结合使用来协助神经障碍者在日常生活活动中。11 – 13 此类应用需要满足高技术要求的尖端 fNIRS 系统[例如，高信噪比 (SNR)、快速信号处理和消除运动伪影的功能]和可用性（例如，高舒适度和准确的传感器放置）以捕捉日常生活环境中大脑活动的细微变化。 7、14此外，家庭和临床脑活动监测对 fNIRS 测量的稳健性和可靠性/可重复性提出了很高的要求，因为这些因素直接影响灵敏地捕捉神经变化和准确控制 BCI 外部设备的能力。虽然在群体层面上已经发现了良好的可重复性，15-17这足以回答许多研究问题，但尚未提供个人在多天内可重复的 fNIRS 测量的证据。因为单级可重复性对大多数临床和日常应用都至关重要，所以彻底表征它是必不可少的。预计会影响 fNIRS 测量可重复性的主要因素是硬件的信号质量（即 SNR）、18、19 光极的放置和固定、18、20
使用原位光发射光谱法了解溅射沉积亚稳态铁电纤锌矿 Al0.6Sc0.4N 薄膜的可重复性
随着相关应用领域的扩大，人们对 AlN 基 III 族金属氮化物半导体合金（如 (Al,Ga)N 和 (Al,In,Ga)N）的关注度也与日俱增。首先，人们之所以对它们感兴趣，是因为它们具有可调特性，可用于发光二极管 (LED) 和其他光电应用 [1]，并且具有宽带隙 (WBG) 半导体特性，可用于射频 (RF) 和电力电子应用中的高电子迁移率晶体管 (HEMT)。[2] 2009 年，首次有报道称在 AlN 中添加钪可显著提高压电响应 [3]，并很快被用于压电薄膜器件，如手机中的薄膜体声波谐振器 (FBAR)。 [4] 最近有关 Al 1-x Sc x N（x ≥ 0.1）的铁电性的报道，作为第一种纤锌矿铁电材料，引起了进一步的科学兴趣[5,6]，也引起了作为混合逻辑存储器设备候选者的重大技术兴趣。
定量MRI生物标志物用于临床上显着前列腺癌的分类：回波时间可重复性的校准
背景：限制频谱成像限制评分（RSIRS）是用于检测临床上显着前列腺癌（CSPCA）的定量生物标志物。但是，RSIR的定量值受到诸如Echo Time（TE）之类的成像参数的影响。目的：本研究的目的是开发一种校准方法来说明回声时间的差异，并促进将RSIR用作检测CSPCA的定量生物标志物。方法：这项研究包括197个经过MRI和活检检查的连续患者； 97被诊断为CSPCA（年级≥2）。rsi数据是三次获取的：在最小TE 〜75ms，一次在TE = 90ms（分别为Temin 1，Temin 2和TE90）时进行两次。对无CSPCA的患者进行了培训的一种拟议的校准方法，估计了RSI信号模型的四个扩散室（C）中的每个扩散室中的每个缩放系数（F）。确定了一个线性回归模型，将TE90的C映射与Temin 1的参考c映射匹配，范围为95 th thth
放射组学和深度特征：使用 3D 自动编码器神经网络对脑出血进行稳健分类和可重复性分析
1 库尔德斯坦医科大学辅助医学学院放射学系，萨南达季邮政信箱 66177-13446，伊朗；salar.bijari89@gmail.com 2 伊朗医科大学医学院神经外科系，德黑兰邮政信箱 14496-14535，伊朗；sayfollahisahar@gmail.com 3 库尔德斯坦大学工程学院机械工程组，萨南达季邮政信箱 66177-15175，伊朗；mardokh94@gmail.com 4 沙希德萨杜吉医科大学公共卫生学院老龄化与健康系，亚兹德邮政信箱 89151-73160，伊朗；s.bijari8810@gmail.com 5 德黑兰医科大学放射学系，德黑兰邮政信箱 14197-33151，伊朗； moradian.sm@gmail.com 6 伊朗阿瓦士 Jundishapur 医科大学 Golestan 医院放射肿瘤科，阿瓦士邮政信箱 61357-15794；zibazaheir@gmail.com 7 伊朗阿瓦士 Jundishapur 医科大学医学院医学物理学系，阿瓦士邮政信箱 61357-15794 8 伊朗阿瓦士 Jundishapur 医科大学癌症研究中心，阿瓦士邮政信箱 61357-15794 * 通信地址：rezaei-sm@ajums.ac.ir