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leukgram和不寻常的变化模式...
Æææææææææææææææææææææææparamitetomite tomite tomite tomite tomite tomite tomite tomite tomite tomite tomite tomite tomente the tomes储存和准备过程的示例是将右血液学检查发送到右血液学检查中，因此在临床上很重要。通过在24小时内检查凝结血液的四乙酸（EDTA管）的血液中，应检查CBC和WBC数量，并在24小时内检查自动血液学分析仪。实验室。
参议院日记
主席女士：我提议将参议员 Alexander、Alting、Baldwin、Bassler、Becker、Bohacek、Breaux、L. Brown、Buchanan、Buck、Busch、Byrne、Carrasco、Charbonneau、Crane、Crider、Deery、Dernulc、Donato、Doriot、JD Ford、Freeman、Garten、Gaskill、Glick、Holdman、Hunley、T. Johnson、Koch、Leising、Maxwell、Messmer、Mishler、Niemeyer、Niezgodski、Pol、Qaddoura、Raatz、Lonnie M. Randolph、Rogers、G. Taylor、Tomes、Vinzant、G. Walker、K. Walker、Yoder、M. Young 和 Zay 添加为参议院第 7 号决议的共同作者。
无损检测中人为因素研究回顾。
ASME 美国机械工程师学会 BAM 德国联邦材料研究与测试研究所 CFR 美国联邦规章 COD 裂纹张开位移 CVI 近距离目视检查 DPI 着色渗透检查 DSM 异种金属焊缝 EPRI 电力研究机构 FMEA 故障模式影响分析 HF 人为因素 IGSCC 晶间应力腐蚀开裂 ISI 在役检查 LPT 液体渗透检测 MPI 磁粉检测 NDE 无损检测（也称为 NDT 或 NDI） NDI 无损检测（也称为 NDE） NDT 无损检测（也称为 NDE） NRC 核管理委员会 OE 操作经验 PANI 工业 NDE 评估计划 PDI 性能演示研究所 PISC 钢部件检查计划 POD 检测概率 RES 核管理研究办公室 ROC 相对操作特性 SATO 速度/精度权衡 SKI 瑞典语核电督察局 TOMES 任务、操作员、机器、环境和社会模型 英国 英国 美国 美国 UT 超声波检测 VT 视觉检测
通过可解释的人工智能了解阿尔茨海默病的结构连通性
在以下工作中，我们使用深度 BrainNet 卷积神经网络 (CNN) 的改进版本，该网络在阿尔茨海默病 (AD) 和轻度认知障碍 (MCI) 患者的扩散加权 MRI (DW-MRI) 纤维束成像连接组上进行训练，以更好地了解该疾病的结构连接组学。我们表明，使用相对简单的连接组 BrainNetCNN 对大脑图像进行分类和可解释的 AI 技术，可以强调与 AD 有关的大脑区域及其连接。结果表明，组间结构差异较大的连接区域也是先前 AD 文献中报道的区域。我们的研究结果支持了对结构连接组进行深度学习是一种强大的工具，可以利用来自扩散 MRI 纤维束成像的连接组内的复杂结构。据我们所知，我们的贡献是第一个应用于退行性疾病结构分析的可解释 AI 工作。关键词：结构连接组、扩散加权 MRI、深度学习、显著图、阿尔茨海默病
不要问“为什么？”：一种新的疫苗说服方法
两种主要的疫苗说服方法在《疫苗修辞学》中，海蒂·V·劳伦斯拒绝了应对疫苗犹豫或拒绝接种的缺陷模型。缺陷模型认为接种疫苗的人是知情和负责任的，而拒绝接种疫苗的人则是知识不足和不负责任的，需要教育。1 劳伦斯是众多作者之一，她们的学科范围包括修辞学（她自己的）、哲学（玛雅·戈登伯格 2 ）、历史（南希·托姆斯 3 ）和医学（斯科特·拉赞及其同事 4 ）。认识论多元主义承认不同的知识，在这种情况下，意味着与对疫苗持怀疑态度的人会面，发现他们怀疑的原因，并邀请他们进行讨论，而不带任何评判。鉴于对支持认知多元论的赤字模型的广泛批评，我们可能认为赤字模型会失宠，但事实并非如此。例如，2024 年，医生 Peter Marks 和 Robert Califf 写道：“敦促临床和生物医学界加倍努力，
分析流程中的数值不确定性导致大脑网络产生重大变化
脑成像数据的分析需要复杂的处理流程来支持有关脑功能或病理的发现。最近的研究表明，分析决策的变化、少量噪音或计算环境可能会导致结果的巨大差异，从而危及结论的可信度。我们通过使用蒙特卡罗算法引入随机噪声来检测结果的不稳定性。我们评估了连接组的可靠性、其特征的稳健性以及对分析的最终影响。结果的稳定性范围从完全稳定（即所有数据位都有效）到高度不稳定（即 0-1 个有效数字）。本文强调了利用大脑连接估计中诱导的方差来减少网络偏差的潜力，同时不影响可靠性，同时提高其在个体差异分类中的应用的稳健性和潜在上限。我们证明，稳定性评估对于理解脑成像实验固有的误差是必要的，以及如何将数值分析应用于脑成像和其他计算科学领域的典型分析工作流程，因为所使用的技术与数据和上下文无关，并且具有全局相关性。总体而言，虽然由于分析不稳定性导致的结果极端多变可能会严重妨碍我们对大脑组织的理解，但它也为我们提供了提高研究结果稳健性的机会。
分析流程中的数值不确定性导致大脑网络产生重大变化
脑成像数据的分析需要复杂的处理流程来支持有关脑功能或病理的发现。最近的研究表明，分析决策的变化、少量噪音或计算环境可能会导致结果的巨大差异，从而危及结论的可信度。我们通过使用蒙特卡罗算法引入随机噪声来检测结果的不稳定性。我们评估了连接组的可靠性、其特征的稳健性以及对分析的最终影响。结果的稳定性范围从完全稳定（即所有数据位都有效）到高度不稳定（即 0-1 个有效数字）。本文强调了利用大脑连接估计中诱导的方差来减少网络偏差的潜力，同时不影响可靠性，同时提高其在个体差异分类中的应用的稳健性和潜在上限。我们证明，稳定性评估对于理解脑成像实验固有的误差是必要的，以及如何将数值分析应用于脑成像和其他计算科学领域的典型分析工作流程，因为所使用的技术与数据和上下文无关，并且具有全局相关性。总体而言，虽然由于分析不稳定性导致的结果极端多变可能会严重妨碍我们对大脑组织的理解，但它也为我们提供了提高研究结果稳健性的机会。
The-Extended-Mind-2-Free-Chapters.pdf
关于人类认知的研究著作很多，提出了许多理论，开展了许多研究（其中包括特沃斯基和卡尼曼的研究）。这些努力产生了无数富有启发性的见解，但它们都受到思考只发生在大脑内部这一假设的限制。人们很少关注人们利用世界进行思考的方式：手势、速写本的空间、听别人讲故事的行为或教别人的任务。这些“神经外”输入改变了我们的思维方式；甚至可以说，它们构成了思维过程本身的一部分。但这种认知模式的编年史在哪里呢？我们的科学期刊大多从这样的前提出发，即精神器官是一个无形的、无位置的、非社会性的实体，是一个“缸中之脑”；我们的历史书编造出的故事将改变世界的突破归功于那些独立思考伟大思想的个人。然而，我们面前一直存在着一个平行的故事——一种大脑之外的思考秘史。科学家、艺术家、作家、领导者、发明家、企业家：他们都将世界作为他们思维的原材料。本书旨在挖掘这段隐藏的传奇，在人类如何实现其非凡的智慧和创造力的全面叙述中重新获得其应有的地位。
计算神经科学：一个宏大的统一理论？
人工神经网络的行为方式与人脑中的神经元完全不同。它们具有不同的功能、组织和动态特性。我们如何弥合神经元和神经网络之间的鸿沟？Edmund Rolls 在他的新书中从生物学的计算需求出发，探究在生物脑的背景下，如何利用各种各样的神经模式实现认知功能。在神经科学领域，很少有人能像 Rolls 教授一样涉猎如此广泛。从嗅觉和味觉、奖励和惩罚到海马体自我联想和视觉；从灵长类动物的电生理学到人类的病变，他无一不写到。但贯穿这本新书的是 Rolls 致力于统一所有认知的算法理解。这一点从他的论文中很难看出，因为他的论文通常内容都很紧凑。该书近 1000 页，是最大的单一作者神经科学著作之一，也是首次完整尝试以研究生可以理解的水平总结我们目前有关大脑计算的知识。按照神经科学教科书的传统，它逐步介绍大脑的各个区域，从感觉开始，然后是运动通路，然后是记忆和高级功能。但与神经科学教科书不同的是，每个部分都从计算、形式主义开始，然后才考虑支撑它们的生物学。与计算教科书不同的是，生物学是核心，包括神经调节、皮质层和大脑区域之间的信息流。这种创新方法的一个主要优势是，这些模型不仅得到生理学的支持，还得到规范性考虑的支持。作为第一个问题，Rolls 问道：“如何通过算法完成这项任务？”，然后才是“如何使用生物神经元来实现这一点？” '劳斯莱斯对大卫·马尔很忠诚。
教育程度和代际流动性
在基于全基因组AS-ASIOT研究（GWASS）的表型的最新研究中，已经确定了许多标记。GWAS是对跨整个基因组的常见遗传变异的研究（通常是100万个单核苷酸多态性[SNP]或更多），以确定是否与性状相关，以确定是否与性状相关。在常规GWAS阈值1处获得显着性的标记仍然有限，并且它们共同解释了表型变异性的有限部分。尽管如此，可以用大量的表型变异来解释一组较大的遗传标记，其中包括GWAS标准不明显的变体。一种考虑标记中可用信息的方法，包括那些明显低于GWAS阈值的信息，是计算多基因分数（PGS）。a pgs是一个特定的分数，被视为选定集中标记的值的总和，每个值都由系数加权，这些值已在非独立培训样本上分别估计（Dudbridge 2013）。我们在这里的分析是基于Lee等人报告的大量教育程度。（2018;另请参见Rietveld等人2013和Okbay等。2016）。对现代GWAS时代的教育成就分析的启发性讨论是Cesarini和Visscher（2017）。理论框架。- 我们以完全指定的父母投资在儿童教育的指定模型中进行了调查。（2017）。一些经典的遗产建立了这一传统的是Becker和Tomes（1979，1986）和Loury（1981）。早期模型的重要发展都在Solon（1992，2004），Mulligan（1997，1999），Black和Devereux（2011）和Black等人中。我们的模型在两个方面与现有的模型不同，这两者都引入了，因为我们需要考虑有关基因型及其传输的信息。首先，我们明确介绍了一个事实，即儿童是涉及父亲和母亲的联合过程的结果。因此，我们需要在模型中包含一个纪念理论（类似于Aiyagari，Greenwood和Guner 2000和Greenwood，