XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System似然估计
混合泵存储电厂的静态频率转换器与集成储能系统
虽然神经系统免疫检查点抑制剂相关的不良事件的频谱正在扩大，但患者的结局并不能很好地进行。这项研究旨在评估神经免疫相关的不良事件的结果并确定预后因素。包括在两个临床网络（法国副塑性神经综合症中心，里昂；巴黎牛皮炎，巴黎的法国参考中心）确定的所有患者与神经系统免疫相关的不良事件。修改后的Rankin分数在一开始，6、12、18个月和上次访问中。在研究期间，使用多州马尔可夫模型来估计轻度残疾（MRS <3），严重的残疾（MRS 3-5）和死亡（MRS 6）之间的过渡率。使用最大似然估计了状态到国家的过渡率，并将变量引入不同的过渡中以研究其效果。在205名患者中，总共包括147例患者，怀疑神经系统免疫相关的不良事件。中位年龄为65岁（范围20-87），男性为87/147例（59.2％）。神经系统免疫相关的不良事件涉及87/147例患者（59.2％），51/147的中枢神经系统（34.7％）和9/147（6.1％）的全外周神经系统。副塑性样综合征。癌症包括肺癌（36.1％），黑色素瘤（30.6％），泌尿科癌症（15.6％）等（17.8％）。患者。在发作时108/144例患者（75.0％）和33/146例患者（22.6％）的严重残疾据报道（中位随访时间：12个月：12个月，范围为0.5-50）； 48/147（32.7％）患者死于癌症进展（17/48，35.4％），神经毒性（15/48，31.2％），其他原因（10/48，20.8％）或未知原因（6/48，12.5％）。从严重残疾到轻度残疾的过渡率与黑色素瘤独立增加[与肺癌相比，危险比= 3.26，95％CI（1.27; 8.41）]和肌炎/肌炎/神经肌肉连接疾病[危险比= 8.26，95％CI（2.90; 2.90; 23.58; 2.90; 2.90; 2.90; 2.90; 2.90; 2.90; 2.90; （0.47; 0.99）]和副塑性样的syn dromes [危险比= 0.29，95％CI（0.09; 0.98）]。患有神经免疫相关的不良事件的患者，肌炎/神经肌肉连接疾病和黑色素瘤增加了从严重残疾到轻度残疾的过渡率，而年龄较大和副恐怖类样的syn液会导致神经系统差；需要未来的研究来优化此类患者的管理。
农产品可追溯性
摘要：食品贸易全球化需要强大的可追溯性系统来确保消费者安全、质量和可持续产品。通过促进农业实践的透明度和鼓励负责任的资源使用，可追溯性在保护环境和支持可持续发展方面发挥着关键作用。本研究考察了与可追溯性相关的非关税措施 (NTM) 对国际贸易的贸易影响，重点关注农业部门的投入和加工可追溯性，并对肉类、水果和渔业部门进行了具体分析。利用结构重力模型和具有高维固定效应的泊松拟最大似然估计，我们分析了 2012 年至 2021 年 53 个出口国和 56 个进口国的贸易流量，涵盖了 2,081 种农产品。研究结果表明，投入可追溯性措施通常会增加贸易，而加工可追溯性往往会造成贸易壁垒。从贸易成本框架来看，我们认为这可能与投入要求的合规成本低于加工可追溯性有关。加工可追溯性更为复杂，涉及供应链中多个代理的合作。由于技术和资金限制，发展中国家面临的障碍尤其严重。投入和加工可追溯性措施之间的相互作用在肉类行业产生了积极影响，这可能是由于可追溯性实践更加统一。这些结果强调了可追溯性措施的微妙作用，强调需要制定考虑到不同行业和国家独特特征的量身定制的政策方法。该研究通过提供全面的投入和加工可追溯性非关税措施部门分析，利用由贸发会议贸易要求文件构建的复杂数据库，增强了文献。研究结果强调了在贸易便利化与严格的安全、质量和可持续性标准之间取得平衡的迫切需要。关键词：可追溯性；非关税措施；国际贸易；食品安全；农产品。摘要：食品贸易全球化需要强大的安全体系来保证消费者的安全、产品质量和可持续性。促进农业实践的透明度和对重复使用的响应，是一个重要的环境保护和可持续发展的项目。旨在检查与国际贸易有关的医疗和农产品贸易效率，重点关注农业生产和加工过程，对肉类和水果进行专门分析佩斯卡多斯。利用泊松的伪极大值估计模型和泊松估计模型来固定高维，我们分析了 2012 年至 2021 年 53 个出口国和 56 个进口国之间的贸易流量，涵盖 2,081 种农产品。结果表明，投入可追溯性措施通常会增加贸易，而过程可追溯性往往会造成贸易壁垒。从业务成本角度来看，我们认为这可能与投入要求的合规成本低于流程可追溯性有关，因为流程可追溯性更为复杂，涉及供应链中多个参与者的合作。由于技术和资金的限制，这些障碍对于发展中国家来说尤其高。投入和过程可追溯性措施之间的相互作用对肉类行业产生了积极的影响，这可能是由于更加统一的可追溯性实践。这些结果凸显了
从运动模糊图像中识别模糊参数
点物体模糊图像的模糊程度 恢复原始图像中相对运动模糊的图像的问题。提取相机和物体场景之间的运动模糊程度对于大量应用中的运动模糊识别具有重要意义。这里提出的解决方案是PSF。Cannon [1] 处理了均匀线性的情况，确定了表征运动模糊的重要参数，该参数由方脉冲PSF和模糊的点扩展函数（PSF）描述，仅给出模糊在谱域图像本身中利用其周期性零点的性质。这种识别方法基于模糊图像的概念。这些零点被强调，因为沿运动方向的图像特征是倒谱域的，并且模糊程度的估计不同于其他方向的特征。取决于测量零点之间的间隔。关于 PSF 形状、谱域中零点的均匀性和平滑性的假设不满足，模糊图像在运动方向上的零点间距大于在其他方向上的零点间距。此外，在这个方向上存在各种运动退化的情况，例如加速原始未模糊运动 [2, 3] 和低频振动 [4]。物体。通过过滤模糊图像，我们强调 PSF 特性，而忽略图像特性。这里提出的是最大似然图像和模糊识别方法 [5–7]。这些方法对原始图像、模糊的PSF进行建模，并评估其形状，这取决于模糊和噪声过程。原始图像被修改为二维自回归（AR）过程，PSF参数允许快速高分辨率恢复模糊图像。 1997 Academic Press 具有有限脉冲响应。最大似然估计用于识别图像和模糊参数。模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。1.介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。成像系统的一个难题是性能下降需要大量计算。由运动引起的图像。当 Savakis 和 Trussell [8] 提出另一种模糊识别方法时，这个问题很常见。使用对原始图像平面的估计，即使相机由人手握住。功率谱（期望值），PSF 估计为 ，通常基于有关恢复残差功率和退化过程之间最佳匹配的信息的准确性。给定理想图像 f (x, y)，相应的候选 PSF 与真实 PSF 相似。分级图像 g (x, y) 通常建模为 在本文中，我们开发了一种从运动模糊图像本身识别模糊参数的新方法。g ( x , y ) � � � h ( x � x � , y � y � ) f ( x � , y � ) dx � dy � � n ( x , y ) 根据对运动模糊对图像影响的研究，从模糊图像中提取方向、程度 (1) 和形状估计等模糊特征。虽然模糊识别的动机通常是其中 h ( x , y ) 是线性平移不变 PSF（点扩散图像恢复，这里提出的方法不起作用）和 n ( x , y ) 是随机噪声。将识别过程与恢复过程联系起来。在运动模糊图像中，模糊程度参数是该方法解决一维模糊类型，这在运动退化的情况下很常见。模糊 1 电子邮件：itzik@newton.bgu.ac.il。2 电子邮件：kopeika@bguee.bgu.ac.il。效果被认为是线性的和空间不变的，并且
蒙特卡洛模拟预测了智商高和低智商的个体中不同的实际脑电图模式
Monte Carlo simulations predict distinct real EEG patterns in individuals with high and low IQs Arturo Tozzi (corresponding author) Center for Nonlinear Science, Department of Physics, University of North Texas, Denton, Texas, USA 1155 Union Circle, #311427 Denton, TX 76203-5017 USA tozziarturo@libero.it ABSTRACT The neural mechanisms underlying individual differences in intelligence are神经科学的主要重点。我们研究了蒙特卡洛模拟在预测实际脑电图模式和识别智力高和低智力个人之间潜在的神经差异方面的有效性。EEG数据是从IQ分类的两组志愿者中收集的，即高IQ组和一个低IQ组。使用最大似然估计将单变量的正态分布拟合到每个EEG通道，然后根据估计参数生成合成数据集。统计分析在内，包括均方根误差（RMSE）计算评估了真实数据和模拟数据之间的比对。我们表明，蒙特卡洛模拟有效地复制了来自两个组的脑电图数据的统计特性，与实际的中心趋势，可变性和整体分布形状非常匹配。特定的脑电图通道，尤其是在额叶和颞两侧区域，两组之间表现出显着差异，指出了潜在的认知能力神经标记。此外，低IQ组表现出更高的可预测性和更一致的神经模式，这反映出较低的RMSE值和几个EEG通道之间的较小标准偏差。lu等。相反，高IQ组显示出更大的可变性和更大的RMSE值，反映了复杂的神经动力学，而复杂的神经动力学通过Monte Carlo Simulations不太可预测。我们的发现强调了蒙特卡洛模拟作为复制脑电图模式，识别认知差异并预测与智能水平相关的脑电图活动的强大工具的实用性。这些见解可以为有针对性认知增强的预测建模，神经认知研究，教育策略和临床干预提供信息。关键字：统计分析；奇怪的任务；合成数据集；脑电图通道。引言探索智力智能的神经机制一直是认知神经科学研究的主要重点。脑电图（EEG）提供了评估认知能力差异的独特见解，包括不同智能水平的个人之间的区别（Friedman等，2019）。具有高度分辨率，非侵入性脑电图评估了同步，复杂性和网络效率之间的相互作用（Van Dellen等，2015）。例如，较高的智商与减少的长距离脑电图信息流和增强的局部处理效率相关联，支持小世界模型（Thatcher等，2016）。额外区域的短脑段延误和增加的连贯性与较高的智力相关，强调了额叶同步的作用（Thatcher等，2005）。Microstate动力学的变化与液体智能及其在认知训练后的增强有关（Santarnecchi等，2017）。静止状态的脑电图研究进一步探索了与智能相关的差异，报告了更聪明的个体中alpha和beta频段中静态间的平衡（Jahidin等，2013）。此外，已经证明，智商与脑电图的能量有负相关，但与特定频率下的信息流强度呈正相关，这强调了效率在神经通信中的作用（Luo等，2021）。（2022）发现，流体智能较高的人会更灵活地分配注意力资源，尤其是在复杂的任务中，如Theta和Alpha EEG活动所反映的那样。在一起，这些发现强调了脑电图在评估智力机制中的实用性，从而揭示了神经效率，半球间协调和适应性资源分配的一致模式。相反，由于脑电图数据的固有可变性，高维度和对噪声的敏感性，对脑电图数据的分析提出了重大挑战（Hassani等，2015）。要应对这些挑战并增强我们建模和预测脑电图模式的能力，需要先进的统计和计算方法。蒙特卡洛模拟已在各种科学学科中广泛使用，为受可变性和不确定性影响的复杂系统建模提供了强大的框架（Metropolis和Ulam，1949； Rubinstein and Kroese，2016）。通过利用从观察到的数据得出的统计特性，蒙特卡洛模拟产生了可能反映现实世界行为的合成数据集（Salvadori等，2024； Jones and Fleming，2024）。一种蒙特卡洛方法可能特别适合脑电图数据，因为它允许研究人员探索和复制神经动力学，而无需大量的实验数据收集。蒙特卡洛方法已应用于神经科学中以模拟和分析