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World File Search System体素级
32款车规级40〜150V n-jsfet®
这40〜150V SGT MOSFET非常适合汽车内部的应用。根据AEC-Q101质量标准对其长期可靠性进行了测试。JMSL0406AGQ及其双DIE变体JMSL0406AGDQ在车身控制模块（BCM）中很受欢迎，例如低功率DC电动机驾驶。r ds（on）降至13m，JMSH041AGQ适合中/高功率直流电动机的功率效率要求。典型的应用是：多路电动座椅，电源后挡板，集中式门锁，ESC（电子稳定控制）。在V ds_max = 100V处，并在低调的PDFN5x5-8L软件包中组装，JMSL1018AGQ非常适合在信息娱乐/ADAS单元的平板显示器显示中LED背光。相比之下，JMSL1020AGDQ同时在较大面板中同时驱动两个高亮度LED。
研究论文 静息状态下原发性眼睑痉挛患者的体素级全脑功能连接异常
背景。原发性眼睑痉挛 (BSP) 是最常见的局灶性肌张力障碍之一，其病理生理机制尚不清楚。采用无偏方法观察静息状态下 BSP 患者的全脑功能连接 (FC) 变化。方法。共招募 48 名受试者，包括 24 名未经治疗的 BSP 患者和 24 名健康对照者，进行功能性磁共振成像 (fMRI)。采用全脑 FC (GFC) 方法分析静息态 fMRI 数据。我们设计了支持向量机 (SVM) 方法来确定是否可以利用 GFC 异常来区分患者和对照组。结果。与健康对照者相比，BSP 患者的双侧上内侧前额皮质/前扣带皮层 (MPFC/ACC) 的 GFC 显著降低，而右侧中央后回/中央前回/副中央小叶、右侧上额叶 (SFG) 和左侧副中央小叶/补充运动区 (SMA) 的 GFC 升高，这些区域均包含在默认模式网络 (DMN) 和感觉运动网络中。SVM 分析表明，右侧中央后回/中央前回/副中央小叶中升高的 GFC 值可将患者与对照者区分开来，最佳准确度、特异度和灵敏度分别为 83.33%、83.33% 和 83.33%。结论。本研究表明感觉运动网络和 DMN 相关脑区 GFC 异常可能是 BSP 病理生理的基础，这为理解 BSP 提供了新的视角。右侧中央后回/中央前回/中央旁小叶的 GFC 可作为潜在的生物标志物，用于区分 BSP 患者和对照组。
一种可访问的深度学习工具，用于体素分类......
上行用于 PCNSL 与非 PCNSL，下行用于 GBM 与转移分化）。总体而言，TIC 的信号变化越剧烈，即造影剂到达和冲刷期间的陡峭斜率，贡献分数就越高。对于 GBM 尤其如此，因为这些时间点与其他两种肿瘤类型的差异更大（图 3B 中黑色显示的平均 TIC）。对于 PCNSL 和转移，信号的最后部分也被认为很重要，这是可以预料的，因为这些情况下信号幅度总体较高。重要的是，在 TIC 信号上应用 1D CNN 可以分析信号随时间变化的局部变化。在这方面，仅考虑特定时间点的信号幅度（例如 PSR）或派生测量值（如 rCBV）的方法可能会忽略
超越体素预测的不确定性：识别值得信赖的脑损伤
摘要。深度神经网络已成为自动分割 3D 医学图像的黄金标准方法。然而，由于缺乏对提供的结果进行可理解的不确定性评估，临床医生仍然无法完全接受它们。大多数量化不确定性的方法，例如流行的蒙特卡罗 dropout，都限制了体素级预测的某种不确定性。除了与真正的医学不确定性没有明确的联系外，这在临床上也不令人满意，因为大多数感兴趣的对象（例如脑病变）都是由体素组组成的，而体素组的整体相关性可能不会简单地归结为它们各自不确定性的总和或平均值。在这项工作中，我们建议使用创新的图形神经网络方法超越体素评估，该方法由蒙特卡罗 dropout 模型的输出训练而成。该网络允许融合三个体素不确定性估计量：熵、方差和模型置信度；并且可以应用于任何病变，无论其形状或大小如何。我们证明了我们的方法在多发性硬化症病变分割任务中的不确定性估计的优越性。
大脑年龄预测：使用基于区域和体素的形态学数据
图1基于区域和体素的SVR，RVR和GPR模型的MAE具有或没有PCA的GPR模型，训练集大小与机会水平相比（7.5岁；黑色虚线）。显示了CV（站点1）和独立测试集（站点2; Blue Line）中的训练（红线）和测试集（绿线）中的性能（绿线）。使用Bootstrap分析计算了不同数据集的置信区间（阴影区域）。请注意，自举训练样本被选择为年龄和性别的年龄和性别，大小增加，最少有一个男人和一个女性，最多一个男性，最多有20名男性和20名女性。对于带有PCA的基于体素的模型，无法评估具有<150个受试者的数据集，因为PCA算法比主要组件需要更多的样本。此外，由于有限的时间和计算资源
功能性神经系统疾病的体积变化的体素荟萃分析
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。
表征基于体素的激光扫描匹配中的透视误差
摘要本文量化了限制激光扫描匹配精度的误差源，特别是对于基于体素的方法。LIDAR扫描匹配匹配，用于DEAD RECKONING（也称为LiDAR Odometry）和映射，计算最能使一对点云对齐的旋转和翻译。透视错误是从不同角度观看场景时发生的，从每个角度看，不同的表面变得可见或遮挡。要解释在数据中观察到的透视异常，本文模拟了代表城市景观的两个对象的透视误差：一个圆柱形柱和一个双壁cor ner。对于每个对象，我们提供了基于体素的LIDAR扫描匹配的透视误差的分析模型。然后，我们分析当配备激光雷达的车辆越过这些物体时，透视误差是如何产生的。
![[氢/超导复合物]](/simg/d\d721527447241a666e5c6564df2d7a0bb0f9a7fd.webp)
体超导铟对一维锌超导纳米线超导电性的抑制效应'
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