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浅析脑机接口中的人工智能应用
摘要 人工智能 (AI) 已成为神经病学领域的一种变革性工具，为脑部疾病的诊断、治疗和管理提供了创新的解决方案。本综述重点介绍了 AI 在三个关键领域的应用：中风、阿尔茨海默病和动脉瘤。通过分析机器学习算法、深度学习模型和神经网络的最新进展，本文强调了 AI 在提高诊断准确性、预测疾病进展和个性化治疗计划方面的重大影响。在中风的背景下，AI 在增强成像技术和预测患者结果方面发挥了重要作用。对于阿尔茨海默病，通过分析神经影像和临床数据，AI 驱动的工具在早期检测和监测疾病进展方面显示出良好的前景。在动脉瘤的情况下，AI 应用改善了检测和风险评估，促进了及时有效的干预。尽管取得了这些进展，但本综述还讨论了与 AI 整合到临床实践相关的伦理考虑、挑战和局限性。这篇浅显的评论旨在为研究人员、临床医生和政策制定者提供宝贵的见解，促进人工智能技术在脑部疾病管理中的进一步探索和实施，以及脑部疾病成像的商业平台。关键词：脑卒中、阿尔茨海默病、动脉瘤、人工智能、脑部疾病
SCOR模型对商业端口中供应链的分析
端口是商品和服务融合流通的局部流通领域的地方，这是运输系统，服务提供商之间的收敛空间，并被整合到需要后勤开发的商品分配系统中。在当前环境越来越复杂的情况下，组织必须改善其内部和外部表现，并与供应商和客户建立整合。要执行此过程，有必要识别和分析每个组织的供应链，因为它在公司内部和外部都集成了供求。这种集成将业务的功能和流程联系起来，使其成为连贯，运营优势和高性能的业务模型。从这个意义上讲，SCOR模型（供应链操作参考）代表了供应链管理的标准工具，提供了一个独特的框架，该框架将业务概念，管理指标，基准测试和最佳实践的识别集成到支持供应链中所有参与者之间的沟通的结构中，并提高了管理的管理E FFI效率。工作分析了商业港口供应链的过程和活动，以检测改进的机会。遵循SCOR模型结构的供应链的描述，可以使用一组通用的定义来分析非常简单或复杂的供应链。结果，可以将不同的活动链接起来，以描述几乎所有供应链的深度和广度。©seecmar |保留所有权利持续的流程改进是一种策略，它允许组织不断产生价值，适应市场的变化，并永久满足客户和用户的需求和期望日益满足。
浑浊潮汐河口中溶解无机氮的吸收
摘要：使用 I5N 示踪技术测量了 6 个欧洲潮汐河口（莱茵河、斯凯尔特河、卢瓦尔河、吉伦特河和杜罗河）的氨和硝酸盐吸收量。氨和硝酸盐的吸收率分别为 0.005 至 1.56 pmol N 1-' hI 和 0.00025 至 0.25 pmol N 1-' hI，且在河口之间和河口内部存在显著差异。使用相对优先指数 (RPI) 分析氮吸收量表明，氨是首选底物。颗粒氮的周转时间（0.7 至 31 天）和溶解氨的周转时间（0.1 至 27 天）与河口水停留时间相似或更短，而溶解硝酸盐的周转时间（19 至 2160 天）比停留时间长。因此，河口水柱中硝酸盐的同化不会影响其分布，除非发生显著的反硝化作用和/或埋藏在沉积物中，否则河口中大部分硝酸盐都会被冲走。由于铵和颗粒氮被有效地再循环，大多数外来有机物在输出、埋藏或被更高营养级消耗之前都经过了广泛的微生物改性。
在信号交叉口中自动和连接的汽车的建模分析
摘要可以承认，可以通过扩散自动化的车辆不仅可以更换驾驶员，而且还可以从基础设施中接收信息来解决与城市拥堵有关的许多问题。在本文中，将通过一组微型模拟的一组小型模拟来评估无人驾驶汽车（自动化的3-4级）和绿光最佳速度咨询（GLOSA）系统，一种特殊的合作 - 智能运输系统（C-ITS）。本文的目的是在评估其连接实施之前将两个系统分析为独立，以获得其影响并分析它们是否以及如何为不同水平的市场渗透率协同作用。这些模拟的结果表明，自动化和连接的汽车应在交叉口带来全球福利，并在短期任期内实施系统的第一组建议和最佳实践。特别关注装备车辆与传统交通之间的相互作用，以构成对交通效率和环境中整体交叉的负面影响。最后，对米兰进行真实交叉的评估，并为不同的场景和时间范围提供了整体节点的结果。
ACE基因多态性和约旦成年人口中高血压的易感性
高血压是与遗传和环境风险因素相关的最常见和最复杂的疾病之一。血管紧张素转换酶（ACE）在肾素 - 血管紧张素系统途径中很重要。ACE的基因表达已被研究为可能的高血压标记。这项研究调查了约旦人口中ACE1中的多态性与ACE2基因的多态性与高血压敏感性之间的关联。该研究总共包括200名高血压患者和180个健康控制。进行了聚合酶链反应（PCR），以基因型的基因型ACE1GENE的候选多态性（RS4646994）。使用ACE1和ACE2基因的Luminex DNA阵列技术用于基因分型SNP（RS4359，RS4344，RS4341，RS4343和RS2106809）。我们的发现表明，SNP与高血压之间没有有关理和基因型频率的关联。然而，rs4359与饮食（PP = 0.049），知识HTN（P = 0.042）和DM年数（P = 0.003）显着相关。rs4341与饮食（p = 0.032），周围血管疾病（p = 0.005）和慢性肾脏病有关（p = 0.049）。虽然rs4343与饮食（p = 0.031），糖尿病（p = 0.032）和其他药物（p = 0.025）相关。此外，ACE1基因的四个SNP的单倍型与HTN患者和健康对照没有显着关联。我们的发现表明，ACE基因中的多态性与约旦成年人口的过度张力发展的风险之间没有关联。
基于脑电图的脑机接口中的用户身份保护
摘要 —脑机接口 (BCI) 在大脑和外部设备之间建立了直接的通信通路。脑电图 (EEG) 因其便利性和低成本而成为 BCI 中最受欢迎的输入信号。大多数基于 EEG 的 BCI 研究都集中在 EEG 信号的准确解码上；然而，EEG 信号也包含丰富的隐私信息，例如用户身份、情绪等，这些信息应该受到保护。本文首先揭示了基于 EEG 的 BCI 中的一个严重的隐私问题，即 EEG 数据中的用户身份很容易被学习，因此来自同一用户的不同 EEG 数据会话可以关联在一起，以更可靠地挖掘隐私信息。为了解决这个问题，我们进一步提出了两种方法将原始 EEG 数据转换为身份不可学习的 EEG 数据，即删除用户身份信息，同时保持主要 BCI 任务的良好性能。在来自五种不同BCI范式的七个EEG数据集上的实验表明，平均而言，生成的不可学习身份的EEG数据可以将用户识别准确率从70.01％降低到最多21.36％，极大地促进了基于EEG的BCI中的用户隐私保护。
综述文章 脑机接口中的主题识别...
这篇总体评论旨在了解脑机接口 (BCI) 研究主题的转变，并确定研究主题从关注医学进步和系统开发转向包括教育、营销、游戏、安全和保障在内的应用。本评论的背景研究了 BCI 分类、神经成像方法、脑控制信号分类、应用和伦理等方面。未研究 BCI 软件和硬件开发的特定领域。使用 One Search 进行了搜索，并选出了 92 篇 BCI 评论。出版物人口统计数据表明，所考虑的评论论文的平均作者人数为 4.2 ± 1.8。结果还表明，自 2003 年以来，BCI 评论的数量迅速增加，而在此之前只有三篇评论，其中两篇发表于 1972 年，一篇发表于 1996 年。虽然早期评论中的 BCI 作者主要是欧美人，但这种趋势已转变为更加全球化的作者群体，到 2020-2022 年，中国将占据主导地位。评论显示，与 BCI 系统相关的学科有六个：生命科学和生物医学 (n = 42)、神经科学和神经病学 (n = 35) 和康复 (n = 20)；(2) 第二个领域以功能性为主题：计算机科学 (n = 20)、工程学 (n = 28) 和技术 (n = 38)。研究主题从理解大脑功能和 BCI 系统接口模式转向了更具应用性的研究，研究确定了围绕人工智能的新领域，包括机器学习、预处理和深度学习。随着 BCI 系统在“正常”个体生活中的侵入性越来越强，预计研究重点和主题将重新转向增加对伦理问题的研究以及 BCI 应用的法律监督需求。
埃及成年人口中脑部 MRI 偶然发现的患病率
结果：对 753 名接受脑部 MRI 扫描的神经健康受试者（389 名男性和 364 名女性）进行了筛查，以确定是否存在偶然发现，并记录每种发现的发生率。11.7% 的受试者记录了偶然发现，其中最常见的发现是脑膜瘤（2.5%），其次是血管畸形（动脉瘤、海绵状瘤），约占 2%。脑膜瘤、海绵状瘤和动脉瘤在女性中的发病率明显高于男性。肿瘤偶然发现的发生率随着年龄的增长而增加，而非肿瘤发现的发现率似乎随着年龄的增长而下降。结论：偶然发现在埃及成年人口中相对常见。最常见的发现是脑膜瘤，其次是血管畸形和蛛网膜囊肿。了解这些情况将有助于引导患者找到合适的专家，并制定适当的后续计划，以避免潜在的临床危害。它还提高了人们对筛查脑部扫描的重要性的认识，同时还对患者进行其他目的的扫描，如扫描鼻旁窦、眼眶和颞骨岩部进行扫描。
韩国人口中多基因风险评分与2型糖尿病的临床相关性
我们的研究具有多种优势。首先，我们使用最近开发的方法和全基因组荟萃分析计算了PR，以进一步提高预测准确性。第二，通过利用前瞻性纵向研究数据，我们验证了T2DM PRS是疾病风险和严重程度的预测指标，并且是与临床生物标志物HOMA-B相关的因素。此外，我们显示T2DM PR与严重的糖尿病亚组有关。第三，我们构建了T2DM的预测模型，包括物理测量和临床风险因素，以提高预测性能。尽管我们的分析提供了对T2DM PR的临床实用性的见解，但仍有一些局限性。
双向脑接口中的同时刺激和感知：多站点翻译体验
1 加利福尼亚大学神经外科系，加利福尼亚州旧金山，美国 2 MRC 脑网络动力学部，牛津大学纳菲尔德临床神经科学系，英国牛津 3 佛罗里达大学电气与计算机工程系，佛罗里达州盖恩斯维尔，美国 4 布朗大学工程学院和卡尼研究所，罗德岛普罗维登斯，美国 5 斯坦福大学医学院神经病学和神经科学系，加利福尼亚州斯坦福，美国 6 加利福尼亚大学旧金山分校神经病学系，加利福尼亚州旧金山，美国 7 佛罗里达大学生物医学工程系，佛罗里达州盖恩斯维尔，美国 8 牛津大学工程科学系生物医学工程研究所，英国牛津 9 共同第一作者。10 共同资深作者。∗ 任何通讯作者均应致函。