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神经分支思维策略在数学教学中对高中生数学能力培养的影响
本研究的目的是确定神经分支思维策略对中学生数学能力发展的影响。研究样本是沙特阿拉伯王国阿尔科巴尔省第八所中学的一年级学生（63 名）。为了实现研究目标，研究人员准备了数学能力测试，以及生产性倾向量表，按照准实验方法收集数据，结果表明实验组在数学能力整体及其各个维度上都超过了对照组，在生产性倾向整体测量和数学学习倾向轴上也超过了对照组，根据这一结果，建议数学教师在不同年级的数学教学中激活分支思维策略。
具有交易缓存的多组分分支预测指标中的共享模式记录表
I。代表性的示例包括Alpha 21264锦标赛预测器[11]，偏斜分支预测因子，例如2BC-GSKEW分支预测器，该预测已计划为Alpha EV8前端[15]。驱动多组分预测指标的主要动机是观察[10]，即不同的动态预测因子在预测准确性方面与不同分支的不同，因此需要使用多个预测指标来预测分支。多组分预测因子已经在文献中进行了广泛的研究，并具有多种设计策略，试图提高预测准确性和功率[2]，[5]。典型且广泛流行的多组分预测指标由本地和全局预测指标组成，并使用复杂的比赛预测方案来选择运行时这些预测变量之间的最终预测。基于本地历史的预测指标仅使用有关其当前预测所考虑的分支的过去结果信息，而全球人除了目前外，还考虑了前面分支的结果历史，同时对特定分支进行了预测。本地和全局组件保持单独的模式
未接触过流感病毒的个体中检测到针对 H5N1 2.3.4.4b 分支的低体液免疫力
1 科隆大学医学院和科隆大学医院病毒学研究所实验免疫学实验室；科隆 50931，德国 2 科隆大学生物物理研究所；科隆 50937，德国 3 弗里德里希-吕弗勒研究所诊断病毒学研究所，格赖夫斯瓦尔德 - 里姆斯岛，17493，德国 4 科隆大学医学院和科隆大学医院职业医学、环境医学和预防研究研究所及门诊部；科隆 50931，德国 5 德国感染研究中心（DZIF），波恩-科隆合作站点，科隆，德国 6 马克斯普朗克衰老生物学研究所 FACS 和成像核心设施，科隆 50931，德国 * 通讯作者。电子邮件：florian.klein@uk-koeln.de (FK)；christoph.kreer@uk-koeln.de (CK) †这些作者对本作品的贡献相同。 ‡这些作者对本作品的贡献相同。
引用本研究：Kayıran, HF (2022)。人工智能及其分支在健康领域的功能。工程应用，
如今，电脑、智能手机、平板电脑和其他电子产品已成为人类生活中不可或缺的一部分。人类健康至关重要。了解机器人在卫生领域的应用，并密切关注与此问题相关的总体发展，这一点非常重要。人类大脑与这项技术处于不断互动的状态。纳米技术适应人类健康所形成的专业；组织工程对人类非常重要。人工智能是人类和世界历史上最伟大的工程之一。随着流行病的增加，人工智能技术已成为人类经常听到的一个领域。人工智能是表现出类似人类行为的能力。人工智能有可能使科学研究（人们关注的领域）更加高效，并将科学研究的速度提高一个倍数。在这项研究中，通过文献综述研究了机器学习在人类健康中的重要性和可用性。图中显示了从不同研究中获得的结果。
基于多分支深度学习融合模型的计算机辅助颅内脑电信号识别方法及临床验证
1 北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室，北京市海淀区西土城路10号，100876，中国；ypwang@bupt.edu.cn（YW）；liuzimo@bupt.edu.cn（ZL）；guojinjie2@bupt.edu.cn（JG）；gpcao@bupt.edu.cn（GC）；baytest@bupt.edu.cn（MO）2 首都医科大学宣武医院神经外科，北京市西城区长椿街45号，100053，中国；yangdai@mail.ccmu.edu.cn（YD）；shanyongzhi@xwhosp.org（YS）3 北京航空航天大学机电工程与自动化学院机器人研究所，北京市海淀区学院路37号，100191，中国； drliuda@buaa.edu.cn 4 无锡北邮传感技术与工业研究所有限公司，无锡 214001，中国 * 通讯作者：gxkang@bupt.edu.cn (GK); ggzhao@xwhosp.org (GZ) † 这些作者对这项工作的贡献相同。
负极化分支的无空体的定量晶粒尺寸估计-I。实验和月球观测的见解
KORA天文学，空间和空间空间。 776大韩民国3 SNU天文学研究中心，首尔1号，格温纳卡（Gwinakan）08826，韩国：679-5313，日本714-1411，日本
对无空体的定量晶粒尺寸估计 - 负极分支-II。黎明任务目标（4）Vesta和（1）Ceres
KORA天文学，空间和空间空间。 776 100，首尔08826，首尔08826韩国4。天文台，157-1 NSSIN，北海道096-0066，日本，
单个储能子模块分支，用于集成高压直流系统中的储能设备
储能系统 (ESS) 可以提高可再生能源占比较高的电力系统的服务可靠性。本文介绍了一种可以将 ESS 直接集成到 HVDC 系统中的转换器拓扑。该拓扑由一个储能子模块 (ES-SM) 分支和一个电感器组成。ES-SM 基于半桥，通过直流/直流转换器连接到超级电容器或电池。该拓扑可扩展到不同的电压水平，并且由于储能元件分布在所有子模块中，因此它提供了高度的冗余。在这项工作中，转换器拓扑使用平均模型建模，其控制旨在调节注入的直流功率和 ES-SM 的能量。还提供了拓扑主要元素的初步尺寸。模拟表明，ES-SM 既可以从 HVDC 系统注入和吸收功率，同时保持 ES-SM 电容器中的所需能量。
使用带有注意块的多分支卷积神经网络模型进行基于脑电图的运动想象信号分类
摘要：脑信号可以通过脑电图 (EEG) 捕获，并用于各种脑机接口 (BCI) 应用。使用 EEG 信号对运动想象 (MI) 进行分类是帮助中风患者康复或执行某些任务的重要应用之一。处理 EEG-MI 信号具有挑战性，因为这些信号很弱、可能包含伪影、取决于患者的情绪和姿势，并且信噪比低。本文提出了一种多分支卷积神经网络模型，称为带卷积块注意模块的多分支 EEGNet (MBEEGCBAM)，使用注意机制和融合技术对 EEG-MI 信号进行分类。注意机制应用于通道和空间。与其他最先进的模型相比，所提出的模型是一种轻量级模型，具有更少的参数和更高的准确性。所提模型在使用 BCI-IV2a 运动想象数据集和高伽马数据集时，准确率分别为 82.85% 和 95.45%。此外，在使用融合方法 (FMBEEGCBAM) 时，准确率分别达到 83.68% 和 95.74%。