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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
基于机器学习的白质模型的渗透性：cuprizone的实验研究，经过轴突脱髓鞘的体内小鼠模型
与轴突渗透性相关的参数 - 轴内水交换时间（𝜏I）可能是理解和治疗脱髓鞘病理（例如多发性硬化症）的重要生物标志物。di usion加权MRI（DW-MRI）对渗透性的变化敏感；但是，由于缺乏合并其的一般生物物理模型，因此该参数仍然难以捉摸。基于机器学习的计算模型可以可能用于估计此类参数。最近，第一次使用随机森林（RF）回归器的理论框架表明，这是一种有希望的渗透性估计方法。在这项研究中，我们采用了一种方法，并且在第一次实验中，通过与组织学直接进行比较，对其进行了实验研究，以脱髓鞘。
连续的时期学习，Q学习，后悔
我们为生成AI的基于持续的基于时间分数的训练模型提出了一种新的增强学习（RL）公式，以生成样品，以最大程度地提高奖励函数，同时使生成的分布接近未知目标数据分布。与大多数现有研究不同，我们的公式不涉及验证模型的任何模型，用于噪声扰动数据分布的未知分数函数。我们提出了一个熵正则连续的RL问题，并表明最佳随机策略具有高斯分布，并具有已知的协方差矩阵。基于此结果，我们将高斯策略的平均值进行参数化，并开发一种参与者 - 批评类型（小）Q学习算法来解决RL问题。我们算法设计中的一个关键成分是通过比率估计器从未知分数函数中获取嘈杂的观测值。从数值上讲，我们通过将其性能与两种最先进的RL方法进行比较，从而显示了方法的效果。最后，我们讨论了我们的RL公式的扩展，并将差异模型的概率流量实现和有条件的扩散模型。
打印大脑：用于 MRI 的微结构地面实况模型
磁共振成像 (MRI) 已成为脑部活体检查的主要成像技术。除了解剖和功能 MRI 之外，扩散 MRI (dMRI) 还广泛用于临床和研究，以评估组织结构和纤维方向，尤其是在神经系统中。虽然扩散张量成像是评估方向测量的最广泛方法，但也提出了其他更复杂的模型。然而，dMRI 的验证是一项具有挑战性的工作，需要专门的测试样本。本文显示，双光子聚合 (2PP) 3D 打印允许制造此类测试对象，也称为幻影。在升级 2PP 制造工艺后，可以创建具有高空间分辨率和足够尺寸的 3D 结构，以便在人体 7T MRI 扫描仪中成像。这些幻影可靠地模拟了人类白质，从而能够系统地验证和确认 dMRI 数据及其分析。 3D 打印结构包含多达 51,000 个微通道，可模拟较大轴突的扩散行为，每个微通道的横截面积为 12 × 12 μ m 2，平行和交叉排列。获取的 dMRI 数据显示并验证了这些新型脑模型的实用性。
![arXiv:2203.04725v1 [ed.IV] 3 月 8 日](/simg/9\916eca79043f938a96948fb6d45e517e661599ec.webp)
arXiv:2203.04725v1 [ed.IV] 3 月 8 日
摘要。阿尔茨海默病 (AD) 是最常见的与年龄相关的痴呆症。轻度认知障碍 (MCI) 是 AD 之前认知衰退的早期阶段。预测 MCI 到 AD 的转变对于精准管理至关重要，但由于患者的多样性，这仍然具有挑战性。先前的证据表明，扩散 MRI 生成的大脑网络有望使用深度学习对痴呆症进行分类。然而，扩散 MRI 的有限可用性对模型训练提出了挑战。在本研究中，我们开发了一种自监督对比学习方法，在扩散 MRI 的指导下从常规解剖 MRI 生成结构性大脑网络。生成的大脑网络用于训练一个预测 MCI 到 AD 转变的学习框架。我们不是直接对 AD 大脑网络进行建模，而是训练一个图编码器和一个变分自动编码器来从健康对照的大脑网络中模拟健康的衰老轨迹。为了预测 MCI 到 AD 的转变，我们进一步设计了一种基于循环神经网络的方法来模拟患者大脑网络与健康衰老轨迹的纵向偏差。数值结果表明，所提出的方法在预测任务中的表现优于基准。我们还可视化了模型解释，以解释预测并识别白质束的异常变化。
数据驱动的锂离子电池盖板
准确的电池模型对于电池管理系统（BMS）应用至关重要。但是，现有模型要么不描述电池物理学，要么在实用应用上太密集了。本文提出了一个非线性等效电路模型，具有不同的使用动力学（NLECM-DI Q），该模型在现象学上描述了主要的电化学行为，例如欧姆，电荷转移动力学和固相动力学和固相。采用多键方法来确定高频动力学的元素，以及优化的分布式SOC依赖性分散分歧模型模型块被优化以说明长时间的动态。模型识别程序是在三电极实验细胞上进行的，因此为每个电极开发了NLECM-DI效率，以获取完整的电池电压。结果表明，与常规的ECM相比，NLECM-DI将电压均方根误差（RMSE）降低了49.6％，并且在长时间放电中具有与NEDC驾驶周期中参数化的SPME相当的精度。此外，在不同电流下，负电极在不同的电极下的不同特性的变化被确定为电池模型的大型低范围误差的主要原因。此外，分散过程被确定为长时间放电中的主要电压损耗，并且欧姆电压损耗被确定为NEDC驱动器下的主要动态。
改善生成模型的产出-UC Berkeley EEC
无人机diϭusiuser模型在图像和视频生成方面已经成功，杠杆数量大量数据以获得显着的结果。最近，这些模型已适用于机器人领域，证明了在长马环境中的性能和更稳定的训练过程中的优势。这项研究将二次模型的范围扩展到航空车辆。这项任务是在一个回收的胜利者中生成高级路径计划，以类似于赛车场景的门表示的目标位置。训练了两个策略：第一个（∆），利用状态信息作为条件来表征目标，而第二个（i）则直接使用无人机中的FPV图像。这些政策模仿了使用RRT*生成近乎最佳路径的特权专家。反向二键过程无法保证其输出。因此，使用最小SNAP优化的对多项式轨迹的模仿和策略输出的训练数据都适合于多项式轨迹，以确保对四个二次运动的动态可行性。基于状态的策略表现出色，在测试集中的每个计划上都能达到100％的准确性，而基于图像的策略需要进一步进行。未来的工作可以专注于将这些发现转化为现实世界系统。
易于开始使用def-cs媒体！人IPS细胞实验
基因组编辑实验的问题基因组编辑是一种技术，它使用人工设计和创建了序列特异性的DNA降解酶来切割基因组DNA，并改变了基因组上的特定遗传学，例如非同源终端连接（NHEJ）（NHEJ）（NHEJ）（NHEJ）和同源性重组（HR）来替代DNA（unifie of Migral usiral usion fil dna ailtent ulive dna ailtent of dna a）。自2013年使用第三代人造核酸酶进行基因组编辑以来，已经在广泛的领域中研究了基因组编辑技术的使用，包括基础研究，药物发现和再生医学，甚至繁殖农业和牲畜产品。另一方面，为了更有效地进行基因组编辑，每个实验步骤都需要解决各种挑战（图7）。
Sebastiano Grazzi
Ph.D.在数学中，2018年9月至2022年9月DELFT应用数学研究所（DIAM），TU代尔夫特项目：“贝叶斯对高维差异过程的贝叶斯推断”资金：“ Stochastics-理论和应用研究（Star）”Ph.D.在数学中，2018年9月至2022年9月DELFT应用数学研究所（DIAM），TU代尔夫特项目：“贝叶斯对高维差异过程的贝叶斯推断”资金：“ Stochastics-理论和应用研究（Star）”