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减少猪前断奶前的死亡损失
猪通常在3至4周时从母猪断奶，但在某些情况下为6至8周。预防疾病前死亡的第一原因是母猪躺在猪上。称为母体覆盖，覆盖或压碎，这占死亡人数的48.1％。其他主要原因的主要原因包括饥饿（死亡人数的15.3％）和冲突（死亡人数的13.3％）（Lay等人。2002）。 在SOW唱片卡上，牧民经常将覆盖，饥饿或冲突列为死亡原因。 然而，猪前的死亡通常是由于环境，母猪和猪本身之间的一系列相关事件和相互作用而发生的。 确实，覆盖层会导致猪死亡人数最多，但几个相关因素会导致这种结果。 例如，寒冷而饥饿的猪会挤在母猪附近，并面临更大的覆盖风险。 图1. 显示了环境，母猪和猪导致前期死亡的可能相互作用。2002）。在SOW唱片卡上，牧民经常将覆盖，饥饿或冲突列为死亡原因。然而，猪前的死亡通常是由于环境，母猪和猪本身之间的一系列相关事件和相互作用而发生的。确实，覆盖层会导致猪死亡人数最多，但几个相关因素会导致这种结果。例如，寒冷而饥饿的猪会挤在母猪附近，并面临更大的覆盖风险。图1.
用于脑图学习的图神经网络：一项调查
探索人脑的复杂结构对于理解大脑功能和诊断脑部疾病至关重要。得益于神经成像技术的进步，一种新方法已经出现，该方法涉及将人脑建模为图结构模式，其中不同的大脑区域表示为节点，这些区域之间的功能关系表示为边。此外，图神经网络（GNN）在挖掘图结构数据方面表现出显着优势。开发 GNN 来学习脑图表征以进行脑部疾病分析最近引起了越来越多的关注。然而，缺乏系统的调查工作来总结该领域的当前研究方法。在本文中，我们旨在通过回顾利用 GNN 的脑图学习工作来弥补这一空白。我们首先介绍基于常见神经成像数据的脑图建模过程。随后，我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对当前的作品进行系统分类。为了让更多感兴趣的研究人员能够接触到这项研究，我们概述了代表性方法和常用数据集，以及它们的实现来源。最后，我们介绍了对未来研究方向的见解。本次调查的存储库位于 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。
Apisolex 信息图
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组织图2024
潜艇通信电缆法2020年2011年监管机构法案1986年电信法（仅与广播有关的那些部分有关）2011年电子通信法案1113年EBSENEPUBLICATIONS ACT 1973公共电信服务（公共电信服务）（许可证）法规（许可）法规（1998年）1987年订阅1987年订阅范围2003年•2003年•2003年•2003年•2003年•2003年•2003年• 1959年的电影（《展览控制》）法案1963年禁止出版物政治广播指示1980电信广播电台（股票）规定（股票）1987年SoundBroadcasting服务法规1994年卫星网络网络通知和协调法规20071965年政府费用法案（1965年范围范围范围范围范围1971年广播范围（FES）范围（FES）范围（FES）范围（FES范围范围乐队）1987
