1 BioroBotics研究所和AI卓越,Sant'anna高级研究学院,Viale Rinaldo Piaggio 34,Pontedera 56025,意大利2 Iuss高级研究学院,Piazza della Vittoria Piazza della vittoria 15 ,米兰2016年,意大利4医学和外科部,帕尔马大学神经科学部门,通过乔瓦尼·巴蒂斯塔·格拉斯(Giovanni Battista Grassi)74,意大利帕尔马5人Humanitas临床研究所,Alessandro Manzoni 56神经病学研究所,通过Mondino 2,帕维亚 27100,意大利 8 贝尔塔雷利基金会转化神经工程主席,洛桑联邦理工学院工程学院和神经修复中心,生物技术校区,Chemin des Mines 9,日内瓦,GE CH 1202,瑞士 9 日内瓦大学基础神经科学系,生物技术校区,Chemin des Mines 9,日内瓦,GE CH 1202,瑞士 10 认知神经科学(ICoN)中心,Scuola Universitaria Superiore IUSS,Piazza Vittoria 15,帕维亚 27100,意大利 11 这些作者对这项工作做出了同等贡献。 ∗ 任何通信均应寄往作者。
图1神经认知数据和统计分析的处理步骤。首先,使用T1加权解剖图像来计算皮质表面积和皮质厚度的估计值。第二,根据HCPMMP地图集,将T1加权的解剖图像分为每个半球180个皮层结构,每个半球8个皮层结构。第三,将所得的遮罩线性转化为静止状态和扩散加权图像的天然空间。对于扩散加权图像,使用上述面膜作为种子和靶区域进行概率纤维跟踪。对于静止状态图像,计算了所有大脑区域的平均粗体时间课程之间的相关性。第四,结构和功能网络构建。边缘通过概率纤维拖拉术或粗体信号相关的结果加权。第五,这些网络用于计算全球效率测量RSFMRI E和DWI E以及淋巴结效率测量RSFMRI EI和DWI EI。第六,针对脑度量和PG的每种组合进行了全球调解分析。 在此,由I-S-T 2000 R总分量化的通用智能用作因变量。 自变量是两个PG(PGS EA和PGS GI)之一。 全脑量度(总表面积,平均皮质厚度,DWI E或RSFMRI E)用作介体。 最后,针对大脑指标和PG的每种组合,通过弹性网状回归进行了特定区域的多媒体分析。第六,针对脑度量和PG的每种组合进行了全球调解分析。在此,由I-S-T 2000 R总分量化的通用智能用作因变量。自变量是两个PG(PGS EA和PGS GI)之一。全脑量度(总表面积,平均皮质厚度,DWI E或RSFMRI E)用作介体。最后,针对大脑指标和PG的每种组合,通过弹性网状回归进行了特定区域的多媒体分析。再次,I-S-T 2000 R总分是因素,PGS是自变量。表面积,皮质厚度,DWI EI或每个HCPMMP区域的RSFMRI EI用作介体。
。cc-by 4.0国际许可(未经Peer Review尚未获得认证)是作者/资助者,他已授予Biorxiv的许可证,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2024年1月4日。 https://doi.org/10.1101/2024.01.03.574123 doi:Biorxiv Preprint
Srinathkumar 博士拥有电气工程学士(印度班加罗尔大学,1960 年)、硕士(夏威夷大学,1973 年)和博士学位(俄克拉荷马州立大学,1976 年)。他的整个职业生涯都是在印度国家航空航天实验室 (NAL) 担任科学家(1961-71 年、1978-2000 年)。1993-2000 年期间,他担任 NAL 飞行力学和控制部门负责人。他曾在美国国家研究委员会奖学金计划下在美国弗吉尼亚州 NASA 兰利研究中心度过两次休假。在 NASA 任职期间,他参与了特征结构控制技术在飞机飞行控制中的开创性应用(1976-78 年),以及柔性机翼主动颤振控制的设计和成功实验演示(1987-89 年)。他目前的兴趣仍然是将现代控制技术应用于飞机和旋翼机的操控质量设计问题。
1. 转学证明原件*(1 至 9 年级和 11 年级)2. 之前学校出具的费用结清证明(用于利雅得市内转学)3. 最近 2 年的成绩单 - 2 份(用于 1 至 9 年级和 11 年级的入学)4. 学生出生证明 - 2 份。5. 学生、父亲和母亲的 Iqama 副本 - 各 2 份。6. 学生、父亲和母亲的护照(首页、签证和地址页)- 各 2 份。7. 健康证明/疫苗接种卡 - 2 份(用于 2 年级以下的入学)。8. 父亲的公司/雇主出具的担保人信9. 学生护照大小的照片 - 4 张。* 来自印度的 TC 必须由沙特驻印度大使馆证明 / 来自利雅得以外任何地区或任何其他海湾合作委员会国家的 TC 必须由相应的教育部证明。
摘要 - 结构设计用于承受多种环境载荷条件,并确保在规定的时间内将这些载荷安全转移到地基。然而,生命损失和不利的经济影响是结构倒塌造成的潜在问题。建筑物的运营和结构健康监测 (SHM) 可用于减轻尼日利亚的建筑物故障。本研究考虑使用基于摄像机的技术、地面穿透雷达 (GPR)、光纤传感器 (FOS) 和压电薄膜进行损坏检测。从现有文献中分析了这些技术,以评估它们的应用并验证它们在可用性、实际应用、操作评估、数据采集和处理方面的有效性。本研究描述了 SHM 系统的性能、它们的使用方式以及它们在尼日利亚的可用性。因此,提出 BHM 作为缓解尼日利亚建筑物故障的工具。关键词- 建筑健康监测 (BHM)、地面穿透雷达 (GPR)、光纤传感器 (FOS)、压电薄膜、尼日利亚建筑物故障、基于视觉的技术。