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用星星学约束深色光子特性
抽象的暗光子是标准模型的某些扩展中调用的粒子，可以说明宇宙的暗物质含量至少部分。已经提出，恒星内饰中的深色光子的产生可能以取决于暗光子质量及其与标准模型颗粒的耦合（动力学混合参数χ）的速率发生。在这项工作中，我们旨在探索深色光子生产在晚期进化阶段的太阳质量红色巨型分支（RGB）恒星中的影响。我们证明，在所谓的RGB凸起，深色光子的产生中，可能是恒星有足够的显着意义的能量汇，以修改星星对流区域的扩展。我们表明，Asterosology能够检测到结构中的这种变化，从而使我们可以分别预测深色光子的质量和动力学混合的900 eV和5×10-15。我们还证明，可以从黑暗光子增加RGB尖端在当前观察不确定性上的光度的事实得出其他约束。因此，这项工作为经验方法铺平了道路，以加深对这种暗物质颗粒的研究。
2024 年爱尔兰药物滥用课程和培训计划目录
有各种各样的培训可供选择，从单次课程到长达三年的课程。虽然有些课程并不直接涉及毒品或成瘾，但它们可能会引起从事这一领域工作的人们的兴趣。显然，根据课程的长度和目标水平，对问题的覆盖深度差别很大。培训方法以及药物滥用问题的基本原则和方法也各不相同。许多课程由多个提供商提供，因此单个课程的信息可能会提供多次。这使得本地提供商能够提供可能引起其所在地区人们兴趣的详细信息。目录中的信息来自各种来源，这反映在不同的写作风格和内容中。
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电话：0422-6611302传真：0422 - 2431821电子邮件：pro@tnau.ac.in日期：08.02.2025编辑，先生，我要求以下消息可以在您尊敬的每日：
Echo-Vision-FM：超声心动图视频视频基础模型
背景：超声心动图为心脏健康提供了基本见解，但是它们复杂的多维数据为分析和解释带来了重大挑战。现有用于超声心动图分析的深度学习模型通常严重依赖于监督培训，这限制了它们在不同数据集和临床环境中的普遍性和鲁棒性。目的：开发和评估Echo-Vision-FM（Echo Cardiogram视频视频视频f oundelation M Odel），这是一个自我监督的视频学习框架，旨在预先培训视频编码器，以大规模，未标记的超声心动图数据进行预编码。Echo-Vision-FM旨在产生可靠且可转移的视频表示形式，从而改善超声心动图数据集和临床条件的下游性能。方法：所提出的框架通过掩盖的自动编码技术采用高级自我监督的视频学习，该技术可以压缩视频数据的片段，并通过掩盖非重叠视频补丁来重建完整的视频。不对称的编码器架构架构是此方法的基础。为了进一步增强学习的表示形式，我们介绍了STF-NET，这是一个patial-t emporal f usion Net，该网络整合了视频表示的空间和时间相关性。我们使用MIMIC-IV-ECHO数据集进行了预训练的Echo-Vision-FM，并在多个下游数据集中进行了微调，以进行特定的临床任务，包括形态学价值估计以及心脏功能和疾病的诊断。在回归任务中，Echo-Vision-FM优于最先进的模型，对于LV EF预测，达到平均绝对误差（MAE）为3.87％，R 2的平均误差（MAE）为0.825。结果：Echo-Vision-FM在分类左心室射血分数（LV EF）方面取得了出色的性能，精度为0.905，F1得分为0.941，AUC为0.931。该模型在估计终端施加局和末期量体积方面也有显着改善，R 2值分别为0.782和0.742。合并STF-NET进一步增强了所有任务的性能。结论：我们的结果表明，关于Echocarigon图数据的大规模自学视频学习可以提取可转移和临床相关的特征，超过现有方法。Echo-Vision-FM框架，特别是在包含STF-NET的情况下，显着改善了时空特征的提取，从而提高了一系列心脏参数的预性准确性。Echo-Vision-FM为超声心动图分析提供了可扩展有效的解决方案，并在临床诊断和研究中采用了有希望的应用。
12周中等强度的连续训练干预对久坐女性大学生的抑郁，焦虑和压力的影响：关注负面情绪调节
心理健康对大学的关注日益加剧，因为从青春期到成年的过渡通常与心理健康问题的发作相吻合（Acharya等，2018）。这个时期特别容易受到抑郁症，焦虑和物质使用障碍等疾病的发展（Blanco等，2008； Liu等，2019； Reddy等，2018）。的研究表明，与非大学学生和普通人群相比，大学生的精神病患病率明显更高（Auerbach等人，2016; Ibrahim等，2013），实际上，估计，几乎一半的大学生与心理健康有关，与抑郁症和焦虑相关，例如抑郁症和焦虑（例如，rege and rege ege et al an ege et al an an ege et al an and rege and and and and and and and and and and and and an ege and and and。学生之间负面情绪状态的高发病率与几个因素有关，包括学术压力，与家庭相关的压力，关系挑战，职业不确定性以及不健康的生活方式习惯，例如体育锻炼不足，饮食不足和睡眠不足的睡眠模式不足Kadapatti和Vijayalaxmi，2012年）。
与长时间射击训练相关的大脑可塑性
结果：结果表明，与男性正常对照组相比，男性精英射击者在额叶，额叶，顶叶，前叶，前叶，丘脑和扣带回的区域均匀性（REHO）以及较高的功能连接性以及内侧额叶皮层（MEDFC）和临时临时时间幼虫（Tometemal Permutonal Permutanal Gyrus（Tomtemal）（Tomteg）（Tomteg）（Tomteg）（tome）（Tometec）之间。男性精英射击者在右下颞叶中还显示出更高的皮质厚度。右上纵向筋膜（SLF），右下额枕骨（IFF）和右前丘脑辐射（ATR）中的下部各向异性（FA）值；镊子小调和左ATR中的较低轴向扩散率（AD）值；右壳核和右下顶叶皮层（IPC），右IPC和右心肠皮层以及右侧室内皮层以及右上层顶皮层（SPC）之间的结构连通性较低。
基于异步运动的 BCI 中快速生成训练数据的新范例
简介：基于运动的脑机接口 (BCI) 利用执行或尝试运动期间产生的大脑活动来控制应用程序。通过依赖自然运动过程，这些 BCI 与其他 BCI 系统相比提供了更直观的控制。然而，利用脑电图 (EEG) 信号的非侵入式基于运动的 BCI 通常需要大量训练数据才能在检测运动意图方面达到适当的准确度。此外，运动障碍患者需要基于提示的范例来指示与运动相关的任务的开始。这样的范例往往会在试验之间引入较长的延迟，从而延长训练时间。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的实验范例，可以在 18 分钟内收集 300 次提示运动试验。
在BCI竞赛中为运动障碍用户进行的多个多阶段培训
图4。在训练阶段应用的实验4级范式。用户必须执行每个控制任务（RH，MUS，LAN）5 s。每个任务都与将任务图标与在适当时间瞬间从游戏中提取的图像相结合而制作的图像相关联。对应于无控制任务（NC）的其余间隔的总持续时间为12 s。在此休息间隔的5秒钟后，屏幕上出现了一个绿十字，持续2 s，以提高飞行员的浓度。
