摘要在该领域达成共识,即小胶质细胞在神经发育过程中起着杰出作用,例如突触修剪和神经元网络成熟。因此,出现了当前将小胶质细胞缺陷与神经发育障碍(NDDS)相关的动量。这个概念受啮齿动物的研究和临床数据的挑战。有趣的是,小胶质细胞的数量减少或小胶质细胞功能不一定会导致明显的NDD表型,而神经精神病症状似乎主要在成年期发展。因此,仍然开放讨论小胶质细胞是否确实是健康神经发育必不可少的。在这里,我们批判性地讨论了小胶质细胞在突触修剪中的作用,并突出区域和年龄依赖性。我们提出了在NDD的背景下的小胶质细胞介导的突触修剪的更新模型,并讨论了针对这些疾病治疗这些疾病的小胶质细胞的潜力。
裂缝是用于诊断固体结构破坏的重要标准之一。通常,具有专业知识的结构工程师会通过从外部检查裂缝、概述检查结果,然后根据发现准备分析数据来评估此类结构。这样的审查方法并不确定,因为它需要手动记录多达几十万个裂缝。但是,它也无法准确确定裂缝的长度和状态。为了解决这个问题,该行业逐渐将目光投向使用 AI 检测进行现场评估。研究人员目前正在开发一种基于移动的智能系统,该系统配备了用于识别裂缝和其他缺陷的 AI 分析功能,这将提高调查过程的效率并增强对用户的紧急响应。本研究旨在通过比较几种技术来深入了解最有效的裂缝检测方法。研究发现,混合技术是检测裂缝的最有效方法。该技术结合了人工神经网络 (ANN) 和人工蜂群 (ABC) 的优点,提出了一种更合适的全新方法。