缩写:AD = 阿尔茨海默病;ADNI = 阿尔茨海默病神经影像学倡议;AUC = 曲线下面积;CNN = 卷积神经网络;MCI = 轻度认知障碍;OASIS = 开放获取影像学研究系列;SVM = 支持向量机 阿尔茨海默病 (AD) 是导致痴呆的最常见原因,轻度认知障碍 (MCI) 被视为正常认知与痴呆早期阶段之间的过渡状态。1 尽管目前的治疗和预防方法仅有中等效果,但在 AD 早期阶段,可靠的决策诊断方法非常重要。2、3 美国国家老龄化研究所 - 阿尔茨海默病协会的指南建议,MRI 成像是 AD 和 MCI 患者诊断工作的辅助影像学工具。 2、3 影像生物标志物在 AD 诊断中发挥着重要作用,无论是在
最先进的基于深度学习的立体匹配方法将视差估计视为一个回归问题,其中损失函数直接定义在真实视差及其估计视差上。然而,视差只是由成本量建模的匹配过程的副产品,而间接学习由视差回归驱动的成本量容易出现过度拟合,因为成本量受到约束。在本文中,我们提出直接向成本量添加约束,方法是用在真实视差处达到峰值的单峰分布过滤成本量。此外,估计每个像素的单峰分布的方差,以明确模拟不同环境下的匹配不确定性。所提出的架构在 Scene Flow 和两个 KITTI 立体基准上实现了最先进的性能。具体来说,我们的方法在 KITTI 2012 评估中排名第一,在 KITTI 2015 评估中排名第四(记录于 2019.8.20)。AcfNet 的代码可以在以下位置找到:https://github.com/youmi-zym/AcfNet。
摘要。通过大气色谱扫描成像吸收光谱仪 (SCIAMACHY) 的第 6 通道测量的羟基 (OH) 短波红外辐射 (OH(4-2、5-2、8-5、9-6)) 用于推算 80 至 96 公里之间的 OH(v = 4、5、8 和 9) 浓度。利用反演的浓度模拟大气探测宽带辐射测量 (SABER) 仪器测得的 1.6 µm 处的 OH(5-3、4-2) 积分辐射和 2.0 µm 处的 OH(9-7、8-6) 积分辐射,SCIAMACHY 测量的光谱范围并未完全覆盖这些辐射。平均而言,与使用 SCIAMACHY 数据的模拟相比,SABER“未滤波”数据在 1.6 µm 处大约大 40%,在 2.0 µm 处大约大 20%。 “未滤波” SABER 数据是一种产品,它考虑了仪器宽带滤波器的形状、宽度和透射,它们不覆盖相应 OH 跃迁的完整旋转振动带。研究发现,如果使用已发布的 SABER 干涉滤波器特性和 HI-TRAN 数据库中的最新爱因斯坦系数手动执行滤波过程,SCIAMACHY 和 SABER 数据之间的差异最多可减少 50%。讨论了与模型参数不确定性和辐射校准有关的剩余差异。
揭示了这些症状与公认的神经或医学状况之间的不相容性(2)。与其他神经系统疾病相比,FND与残疾水平相似,身体和心理生活质量受损(3)。FND的预后通常具有挑战性,多达40%的患者报告的结果与最近的7年随访期间相似或比其初始状况更糟糕或更糟糕的结果(4)。传统上,FND的诊断依赖于症状的有机原因。然而,最近的证据为FND的病理生理学提供了新的见解,从而促进了更全面的理解和对潜在生物标志物的识别(5)。在这项研究中,进行了一项素分析以研究FND的结构性大脑变化。我们的目的是确定特定的定量测量是否可以用作区分各种FND的潜在生物标志物。
大脑皮层被组织成独特但相互联系的皮质区域,可以通过在皮质表面上静止状态功能连通性(FC)的突然差异来定义。这种皮质的这种细胞是在成人和年龄较大的婴儿中得出的,但是没有广泛使用的表面细胞用于新生儿大脑。在这里,我们首先证明了现有的壁细胞,包括源自较旧样品的基于表面的包裹以及基于体积的新生儿包裹,非常适合新生儿表面数据。接下来,我们从n = 261个新生儿样本中得出一组283个皮层表面包裹。这些包裹具有高度同质的FC模式,并使用三个外部新生儿数据集进行了验证。Infomap算法用于为每个包裹分配功能网络身份,而派生的网络与新生儿的先前工作一致。所提出的分析可能代表新生儿皮质区域,并为新生儿神经影像学研究提供了强大的工具。
FM8502 是一款工作在电感电流临界模式的高精度降压型 LED 恒流驱动芯片,芯片内部集成 500V 功率开关且 具有 OVP 电压调节功能,可通过调节外置 OVP 电阻阻值来设置 Vovp 电压值,另外,芯片 ROVP 引脚带 Enable 功能,可兼容开关调色应用。 FM8502 内置了高精度的采样、补偿电路和高压 JFET 供电技术,无需启动电阻和 VCC 电容,使得系统外围十分简单,在实现高精度恒流控制的前提下,最大限度的节约了系统成本和体积,可 广泛应用于 LED 球泡灯、 LED 蜡烛灯、 LED 日光灯管及其它非隔离降压型 LED 照明驱动领域。
量子体积是近期量子计算机的全栈基准。它量化了在目标设备上可以以合理的保真度执行的方形电路的最大尺寸。误差缓解是一组技术,旨在消除噪声量子计算机在计算感兴趣的期望值时计算中存在的噪声影响。有效量子体积是一种拟议的度量标准,它将误差缓解应用于量子体积协议,以评估目标设备和误差缓解算法的有效性。数字零噪声外推 (ZNE) 是一种误差缓解技术,它使用电路折叠将误差放大已知比例因子,然后将计算出的期望值外推到零噪声极限,从而估计无噪声期望值。在这里,我们证明 ZNE 与具有分数比例因子的全局和局部单元折叠以及动态解耦相结合,可以将有效量子体积增加到供应商测量的量子体积以上。具体来说,我们测量了四个 IBM Quantum 超导处理器单元的有效量子体积,得到的值大于供应商在每个设备上测量的量子体积。这是首次报告出现这样的增长。
目的:妊娠糖尿病(GDM)是最普遍,最臭名昭著的医学疾病之一,使妊娠复杂化,与慢性低度炎症有关,这会触发内皮损伤和血小板激活。平均血小板体积(MPV)在GDM中被认为更高,这可能有助于早期诊断和适当治疗这种并发症。我们研究的目的是确定MPV和GDM诊断之间是否存在关联,并比较有或没有GDM的孕妇的各种血小板指数。材料和方法:所有参与者都接受了50克葡萄糖挑战测试。如果1小时的血糖水平=>>> 140 mg/dL,则这些妇女进一步接受了100克口服葡萄糖耐受性测试,该试验根据木匠和库斯坦标准进行了解释。被诊断为GDM的妇女被视为病例(n = 73),而筛查测试负面的妇女为对照(n = 73)。测量其他血小板参数,然后在两组之间进行比较。结果:发现病例和对照组之间MPV(P = <0.001)和血小板计数(P = 0.01)的差异具有统计学意义。具有GDM的孕妇的MPV明显更高,血小板计数较低。此外,在GCT值和MPV之间发现了统计学上显着的正相关,并且在GCT值和血小板计数之间发现了反相关。临床意义:我们的研究证明,与健康匹配的对照相比,GDM新诊断的患者的MPV值位于高正常范围内。结论:与健康孕妇相比,GDM患者的MPV值和血小板计数值之间存在显着差异,在诊断时,有助于支持证据表明,可以将平均血小板体积用作GDM的标记。MPV与GCT值与血小板计数与GCT值之间的呈正相关,进一步表明,这些标记物也可用于研究疾病的严重程度,并且在危险时可能会预期血糖危险。这以及对其他血小板参数差异的了解不仅有助于对患有GDM的孕妇的预测和早期诊断,而且还提供了一种工具,可以更好地预测并发症并改善母体和新生儿结果。关键词:妊娠糖尿病,平均血小板体积,血小板计数,妊娠。南亚妇产科联合会杂志(2023):10.5005/jp-journals-10006-2289
Ambwani,S.,Cardi,V.,Albano,G.,Cao,L.,Crosby,R.D.,MacDonald,P.,Schmidt,U.,U.(2020)。对成人厌食症的门诊护理的多中心审核:症状轨迹,服务使用和证据,以支持“早期”与“严重和持久”分类。国际饮食失调杂志。https://doi.org/10。 1002/eat.23246。 Andries,A.,Frystyk,J.,Flyvbjerg,A。,&Støving,R。K.(2014)。 Dronabinol在严重的,持续的神经性厌食症中:一项随机对照试验。 国际饮食失调杂志,47(1),18 - 23。https://doi.org/ 10.1002/eat.22173 Arcelus,J.,Mitchell,A.J.,Wales,J。,&Nielsen,S。(2011)。 神经性厌食症和其他饮食失调的患者的死亡率死亡率。 对36项研究的元分析。 一般精神病学档案,68(7),724 - 731。https://doi.org/10.1001/ArchgenPsychiatry.2011.74 Attia,E.,Steinglass,J.E. 神经性厌食症的成人门诊患者中的奥氮平与安慰剂与安慰剂:一项随机临床试验。 《美国精神病学杂志》,176(6),449 - 456。https://doi.org/10.1176/appi.ajp。 2018.18101125 Bamford,B.,Mountford,V。和Geller,J. (2016)。 谁最适合治疗严重且持久的神经性厌食症的客户。 在S. Touyz,D。LeGrange,H。Lacey和P. Hay(编辑) ),管理严重和持久的神经性厌食症:临床医生指南(pp。 155 - 170)。 纽约,纽约:泰勒和弗朗西斯。 (2018)。https://doi.org/10。1002/eat.23246。Andries,A.,Frystyk,J.,Flyvbjerg,A。,&Støving,R。K.(2014)。 Dronabinol在严重的,持续的神经性厌食症中:一项随机对照试验。 国际饮食失调杂志,47(1),18 - 23。https://doi.org/ 10.1002/eat.22173 Arcelus,J.,Mitchell,A.J.,Wales,J。,&Nielsen,S。(2011)。 神经性厌食症和其他饮食失调的患者的死亡率死亡率。 对36项研究的元分析。 一般精神病学档案,68(7),724 - 731。https://doi.org/10.1001/ArchgenPsychiatry.2011.74 Attia,E.,Steinglass,J.E. 神经性厌食症的成人门诊患者中的奥氮平与安慰剂与安慰剂:一项随机临床试验。 《美国精神病学杂志》,176(6),449 - 456。https://doi.org/10.1176/appi.ajp。 2018.18101125 Bamford,B.,Mountford,V。和Geller,J. (2016)。 谁最适合治疗严重且持久的神经性厌食症的客户。 在S. Touyz,D。LeGrange,H。Lacey和P. Hay(编辑) ),管理严重和持久的神经性厌食症:临床医生指南(pp。 155 - 170)。 纽约,纽约:泰勒和弗朗西斯。 (2018)。Andries,A.,Frystyk,J.,Flyvbjerg,A。,&Støving,R。K.(2014)。Dronabinol在严重的,持续的神经性厌食症中:一项随机对照试验。国际饮食失调杂志,47(1),18 - 23。https://doi.org/ 10.1002/eat.22173 Arcelus,J.,Mitchell,A.J.,Wales,J。,&Nielsen,S。(2011)。神经性厌食症和其他饮食失调的患者的死亡率死亡率。 对36项研究的元分析。 一般精神病学档案,68(7),724 - 731。https://doi.org/10.1001/ArchgenPsychiatry.2011.74 Attia,E.,Steinglass,J.E. 神经性厌食症的成人门诊患者中的奥氮平与安慰剂与安慰剂:一项随机临床试验。 《美国精神病学杂志》,176(6),449 - 456。https://doi.org/10.1176/appi.ajp。 2018.18101125 Bamford,B.,Mountford,V。和Geller,J. (2016)。 谁最适合治疗严重且持久的神经性厌食症的客户。 在S. Touyz,D。LeGrange,H。Lacey和P. Hay(编辑) ),管理严重和持久的神经性厌食症:临床医生指南(pp。 155 - 170)。 纽约,纽约:泰勒和弗朗西斯。 (2018)。死亡率。对36项研究的元分析。一般精神病学档案,68(7),724 - 731。https://doi.org/10.1001/ArchgenPsychiatry.2011.74 Attia,E.,Steinglass,J.E.神经性厌食症的成人门诊患者中的奥氮平与安慰剂与安慰剂:一项随机临床试验。《美国精神病学杂志》,176(6),449 - 456。https://doi.org/10.1176/appi.ajp。2018.18101125 Bamford,B.,Mountford,V。和Geller,J.(2016)。谁最适合治疗严重且持久的神经性厌食症的客户。在S. Touyz,D。LeGrange,H。Lacey和P. Hay(编辑),管理严重和持久的神经性厌食症:临床医生指南(pp。155 - 170)。纽约,纽约:泰勒和弗朗西斯。(2018)。Brockmeyer,T.,Friederich,H。C.和Schmidt,U。治疗神经性厌食症的进展:对已建立和新兴干预措施的综述。心理医学,48(8),1228 - 1256。https:// doi。org/10.1017/s0033291717002604 Broomfield,C.,Stedal,K.,Touyz,S。,&Rhodes,P。(2017)。标记并定义严重和持久的神经性厌食症:系统的综述和批判性分析。国际饮食失调杂志,50(6),611 - 623。https://doi.org/10.1002/eat.22715
摘要:由于向未来智能电网的过渡,可再生能源 (RES) 的普及率不断提高,需要大量参与电力流动的电力转换器。这些设备中的每一个都需要使用复杂的控制和通信系统,因此需要一个用于测试真实场景的平台。迄今为止,已经提出了几种测试技术,这些技术需要在成本、测试覆盖率和测试保真度之间进行权衡。本文介绍了一种通过开发模拟器来测试微电网的方法,重点是微型逆变器单元和灵活配置不同电网拓扑的可能性。与其他方法相比,我们的测试平台的特点是体积小,并且出于安全目的显著降低了电压。检查主要集中在逆变器行为上。测试场景包括负载变化时的行为、并网和孤岛模式之间的转换、后续逆变器的连接和移除以及逆变器的优先级。