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World File Search System两种方法
认知评估的两种方法
杂志在波兰评估参数教育和科学部长中的40分。附件是2021年12月21日教育与科学部长的环境。很好。32343。有期刊的唯一标识符：201159。分配的科学学科：物理文化科学（医学和健康科学领域）；健康科学（医学科学和健康科学领域）。2019年的部长朋克 - 现年40分。从2021年21日起，教育和科学部长的发展。 LP。32343。辞职的科学学科：物理文化科学（医学科学与健康科学的COOM）；卫生选举（Enon医学与健康科学）。 ©作者2022;本文在波兰托伦（Torun）的尼古拉斯（Nicolauss）的尼古拉斯（Nicolauss of Nicolauss）开放式尼古拉斯（Nicolauss of Nicolauss）开放式访问中发表了本文。 This article is distracted under the therms of the Creative Commons Attribation Attribation Noncommercial License y permits ann noncommercial zse, distraction, and reproducation in an an an an an an a medium, provided the ariginal a carhor (s) and source are归功于。 这是根据创意共享属性归因于非商业授权人共享的Ackenses许可的AN OPEN ACCES文章。 （http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/），只要适当地引用了工作，就可以在任何媒介中不受限制，非商业用途，分发和复制。 汽车宣布TER与利益的利益没有冲突，即本文的出版。辞职的科学学科：物理文化科学（医学科学与健康科学的COOM）；卫生选举（Enon医学与健康科学）。 ©作者2022;本文在波兰托伦（Torun）的尼古拉斯（Nicolauss）的尼古拉斯（Nicolauss of Nicolauss）开放式尼古拉斯（Nicolauss of Nicolauss）开放式访问中发表了本文。 This article is distracted under the therms of the Creative Commons Attribation Attribation Noncommercial License y permits ann noncommercial zse, distraction, and reproducation in an an an an an an a medium, provided the ariginal a carhor (s) and source are归功于。 这是根据创意共享属性归因于非商业授权人共享的Ackenses许可的AN OPEN ACCES文章。 （http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/），只要适当地引用了工作，就可以在任何媒介中不受限制，非商业用途，分发和复制。 汽车宣布TER与利益的利益没有冲突，即本文的出版。辞职的科学学科：物理文化科学（医学科学与健康科学的COOM）；卫生选举（Enon医学与健康科学）。©作者2022;本文在波兰托伦（Torun）的尼古拉斯（Nicolauss）的尼古拉斯（Nicolauss of Nicolauss）开放式尼古拉斯（Nicolauss of Nicolauss）开放式访问中发表了本文。This article is distracted under the therms of the Creative Commons Attribation Attribation Noncommercial License y permits ann noncommercial zse, distraction, and reproducation in an an an an an an a medium, provided the ariginal a carhor (s) and source are归功于。这是根据创意共享属性归因于非商业授权人共享的Ackenses许可的AN OPEN ACCES文章。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/），只要适当地引用了工作，就可以在任何媒介中不受限制，非商业用途，分发和复制。汽车宣布TER与利益的利益没有冲突，即本文的出版。收到：12.10.2022。修订：21.11.2022。接受：02.12.2022。
应对恐惧的两种方法
两种应对恐惧的方法 这是一个可怕的时期，简单来说*。而现在，我们得到的主要信息是我们需要“躲起来”。与他人相处的时间更少，思考和担忧的时间更多，意味着我们容易陷入消极的想法和情绪。许多接听患者电话的医生表示，他们接到的与焦虑和恐惧有关的电话比与预防或治疗 COVID-19 有关的电话多得多。 有哪些方法可以应对恐惧？这里有两种选择： 1. 平息情绪：“说出它的名字，然后驯服它”。 “说出它的名字，然后驯服它”这句话出自作家肖娜·夏皮罗 (Shauna Shapiro)。1她指出，要处理像恐惧这样具有挑战性的情绪，我们必须做的最重要的事情之一就是首先注意它 - 并说出它的名字。我们天生就会在思考之前感受到一种情绪。只有直视自己的情绪，我们才有能力真正处理它们。几年前，有一项针对学生的研究，研究了如果他们专注于命名他们在人物照片中看到的情绪，他们的大脑会发生什么变化。2 这与他们命名与情绪无关的图片中其他东西时发生的情况进行了比较。命名情绪可以让学生的大脑平静下来，而命名其他东西则不会。当我们命名自己的情绪时，也会发生同样的事情——我们会平静下来。那么我们如何利用这一点来帮助自己呢？当某件事让你感到不舒服时，无论是情绪还是痛苦，还是某种症状，最好的办法可能是面对它。真正了解它。就恐惧而言，这意味着意识到你有恐惧，命名它，然后更多地了解它。你在身体的哪个部位注意到了它？它是如何出现的？紧绷？紧张？紧握？是什么在此刻触发了它？你以前有过同样的感觉吗？你的脑海中可能正在发生哪些相关的想法或故事？你能好奇地观察它，让它保持原样，就在这一刻吗？什么能帮助它消失？你知道的越多，你就越有能力去处理它。这可能并不总是意味着摆脱它，但它总是意味着学习如何更好地应对它。如果我们不说出自己的情绪，它就会造成问题。我们可以试着忽略它们或埋葬它们，但这很像玩打地鼠游戏——我们把情绪压下去，但它会在别的地方冒出来。在一项研究中，忽视自己感受的人发现，这些感受实际上会停留更长时间。3
使用两种方法比较局部流感疫苗的有效性
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。预印本（未经同行评审的认证）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。该版本的版权持有人于2020年9月18日发布。 https://doi.org/10.1101/2020.09.14.20194449 doi：medrxiv preprint
使用 Thorpe 排序估计混合的两种方法的比较
使用 Thorpe 排序和尺度分析对 2017 年春季收集的一些高分辨率 CTD 数据进行了分析，包括常用的“Thorpe 尺度”方法和较少使用的方法，该方法基于直接估计“可用翻转势能”（AOPE）：混合“湍流斑块”中原始密度剖面与排序密度剖面的势能之间的差异。剖面仪的速度各不相同，因此空间（垂直）采样不均匀。开发并描述了一种方法，将 Thorpe 缩放和 AOPE 方法应用于这种不均匀采样的数据。 AOPE 方法似乎对“背景”浮力频率 N 的估计（约束性较差）不太敏感。虽然这些方法通常用于首先估计湍流动能的耗散率 « K，但真正的目标是估计密度扩散率 K r，从而估计混合对密度分布的净改变。两个易于测量的无量纲参数被提出作为混合斑块“年龄”或“状态”的可能指标，这可能有助于解决总湍流能量和耗散如何在动能和势能成分之间分配的问题，以及测量的 AOPE 中有多少最终会改变背景分层。下面提供了一个关于其如何工作的推测性示例。
两种方法的故事：揭示GAN的局限性和贝叶斯网络的综合网络交通生成
T细胞受体（TCR）及其同源表位之间结合的准确预测是理解适应性免疫反应和发展免疫疗法的关键。当前方法面临两个显着的局限性：全面的高质量数据的短缺以及通过选择监督学习方法中常用的负面培训数据引起的偏见。我们提出了一种基于变压器的方法，用于相互作用的肽和T细胞受体（Tulip）的方法，该模型通过利用不完整的数据和无监督的学习以及使用语言模型的变压器体系结构来解决这两个限制。我们的模型具有灵活性，并整合了所有可能的数据源，无论其质量或完整性如何。我们证明了先前有监督方法中使用的抽样程序引入的偏差的存在，强调了不受监督的方法的需求。郁金香识别表位的特定TCR结合，在看不见的表位上表现良好。我们的模型优于最先进的模型，并为开发更准确的TCR表位识别模型提供了有希望的方向。
图1：准确性与CNN模型的时期图
摘要该项目提出了三种用于为EEG Net数据集创建神经网络模型的方法 - 使用CNN，CNN+LSTM和变异自动编码器（VAE）。研究评估并比较了两种方法在分类运动图像中的性能。结果表明，CNN+LSTM方法在准确性方面优于VAE方法。但是，VAE方法具有保留脑电图信号的关键特征的优势，同时降低其尺寸。两种方法都有其各自的优势和局限性，可以根据应用程序的特定要求使用。除了上述两种方法外，我们还为该数据集实施了随机森林，以对ML和DL模型的准确性成就进行比较分析。索引术语：机器学习（ML），深度学习（DL），VAE（变异自动编码器），长期短期存储网络（LSTM），脑电图（EEG）（EEG）
使用数字化手动和基于网络的人工智能头颅测量追踪软件进行头颅测量的比较
目的：针对不同的矢状骨性错颌畸形，比较手动数字化头颅测量分析（DM）和通过在线人工智能（AI）平台进行的自动化头颅测量分析所进行的测量结果。方法：纳入 105 名随机选择的个体（平均年龄：17.25 ± 1.87 岁）的头颅测量 X 光片。采用Dolphin Imaging软件进行DM头颅测量分析，采用WebCeph平台进行基于AI的头颅测量分析。总共评估了 10 个线性测量和 12 个角度测量。使用配对 t 检验、单因素方差分析和组内相关系数来评估两种方法之间的差异。显著性水平设定为p<0.05。结果：除参数 SNB、NPog、U1.SN、U1.NA、L1-APog、I/I 和 LIE 外，其余所有参数在两种方法之间均显示出显著不同的值（ p < 0.05）。在 I 类错颌畸形组中，两种方法的 SNA 和 SNB 测量值没有差异（p > 0.05），但在 II 类错颌畸形组中，两种方法之间存在差异。然而，在 III 类错颌畸形组中，只有 SNA 存在差异（p < 0.05）。三个错颌畸形组的 ANB 角存在显著差异。除 CoA 和 CoGn 外，两种方法的所有参数均表现出良好的相关性。结论：虽然两种头颅测量分析方法在某些测量结果上存在显著差异，但并非所有差异都具有临床意义。基于人工智能的头颅测量分析方法需要改进，对每个错颌畸形具有更高的特异性。
经颅耳走神经刺激（TAVN）和EAG：闭环便携式非侵入性脑刺激的潜力
无论我们多么努力，我们的注意力都会激起 - 这极大地影响了我们完成当前任务的成功。在这里，我们从两种方法中审查了工作，这些方法以闭环的方式有可能改善这些功能。EAR-EEG可以使用小型且可移植的硬件从耳朵或周围的区域或周围的区域进行电动大脑活动。 已显示出具有高时间分辨率的关注状态。 经皮的耳神经神经刺激（TAVN）具有相同的优势（小而轻的），并且目前的研究表明，可能会影响与注意力有关的持续的大脑活动。 在对EAR-EEG和TAVN的当前工作进行了审查后，我们建议闭环系统中两种方法的组合可以作为调节注意力的潜在应用。EAR-EEG可以使用小型且可移植的硬件从耳朵或周围的区域或周围的区域进行电动大脑活动。已显示出具有高时间分辨率的关注状态。经皮的耳神经神经刺激（TAVN）具有相同的优势（小而轻的），并且目前的研究表明，可能会影响与注意力有关的持续的大脑活动。在对EAR-EEG和TAVN的当前工作进行了审查后，我们建议闭环系统中两种方法的组合可以作为调节注意力的潜在应用。