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模块化多模式的机器学习，用于提取长期科学文档中定理和证据的模块化
要澄清，在本文中，我们使用定理的意义与L a t e X中使用的定理相同（例如，按\ new Theorem命令）：一个定理的环境是一种结构化的陈述，可能是以特定方式进行编号的，用于以特定的方式进行编号，用于正式（通常是数学）的陈述：也可以代表一个正式的陈述：也可以是empormem，emporm a remem，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，等等，等等，等等，等等。定理，我们的意思是任何此类陈述。 通过证明，我们的意思是在证明环境中通常在L A T E X中呈现的内容：结果的证明或证明草图。 我们通过根据多模式机器学习来签署一种方法来解决定理 - 防护识别问题，该方法将文章的每个每个款分类为基于科学语言的基本，定理和证明标签，以印刷信息和PDF文档的视觉渲染为基础。 此外，我们考虑了有关段落块，归一化的空间坐标和页面编号的序列的信息以及页面断路，以利用一个事实，即段落的标签很大程度上依赖于前面（或以下）的段落。 我们在本文中提供了以下贡献，如图1：（i）定理的三个单峰（视觉，文本，字体，字体，字体，字体信息）模型，用于依靠现代机器学习技术（CNN，变形金刚，LSTMS），重点关注相对于相对于非常大的模型，依靠现代机器学习技术（CNN，变压器，LSTMS）；请注意，文本模式方法依赖于预处理我们语料库的语言模型，该模型可能超出了我们的任务。 我们在第2节中介绍了三个单形模型。定理，我们的意思是任何此类陈述。通过证明，我们的意思是在证明环境中通常在L A T E X中呈现的内容：结果的证明或证明草图。我们通过根据多模式机器学习来签署一种方法来解决定理 - 防护识别问题，该方法将文章的每个每个款分类为基于科学语言的基本，定理和证明标签，以印刷信息和PDF文档的视觉渲染为基础。此外，我们考虑了有关段落块，归一化的空间坐标和页面编号的序列的信息以及页面断路，以利用一个事实，即段落的标签很大程度上依赖于前面（或以下）的段落。我们在本文中提供了以下贡献，如图1：（i）定理的三个单峰（视觉，文本，字体，字体，字体，字体信息）模型，用于依靠现代机器学习技术（CNN，变形金刚，LSTMS），重点关注相对于相对于非常大的模型，依靠现代机器学习技术（CNN，变压器，LSTMS）；请注意，文本模式方法依赖于预处理我们语料库的语言模型，该模型可能超出了我们的任务。我们在第2节中介绍了三个单形模型。（ii）一个多模式晚期融合模型，结合了所有三种方式的特征。（iii）基于变压器模型的块顺序方法，该方法可用于通过捕获块之间的依赖性来提高任何单峰和多模型模型的表现。（iv）在Arxiv的大约200k英语论文数据集上进行了实验评估，其中一个单独的验证数据集为3.5K论文（总计529K段落块）。然后，我们在第3节中讨论如何将它们组合到多模式模型中，以及如何添加有关块序列信息的支持。我们在第4节中进一步提供了数据集的描述。所有单峰和多模型模型的实验结果均在第5节中列出。这项工作的扩展版本[12]可用，讨论了相关工作，有关不同模型的详细信息和实验。我们还参考第一作者的博士学位论文[10]，以了解我们的方法和结果。可以在https://github.com/mv96/ mm_extraction上访问支持本文的代码，数据和模型。
多模式的多尺度洞察力对透明的基于石墨烯的微电极阵列实现的海马癫痫发作
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模块化多模式的机器学习，用于提取长期科学文档中定理和证据的模块化
数学领域中的学术文章通常包括定理（和其他类似定理的环境）及其证明。本文建立在我们以前的作品[11]的基础上，该论文旨在将科学文献从PDF文章的集合转变为以定理为中心的开放知识基础（KB）。在本文中，我们主要集中于[11]中引入的管道的提取方面。我们深入探索了多种模式方法，并评估了模型的长期段落序列的影响。要澄清，在本文中，我们使用定理的意义与L a t e X中使用的定理相同（例如，按\ new Theorem命令）：一个定理的环境是一种结构化的陈述，可能是以特定方式进行编号的，用于以特定的方式进行编号，用于正式（通常是数学）的陈述：也可以代表一个正式的陈述：也可以是empormem，emporm a remem，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，等等，等等，等等，等等。定理，我们的意思是任何此类陈述。 通过证明，我们的意思是在证明环境中通常在L A T E X中呈现的内容：结果的证明或证明草图。 我们通过根据多模式机器学习来签署一种方法来解决定理 - 防护识别问题，该方法将文章的每个每个款分类为基于科学语言的基本，定理和证明标签，以印刷信息和PDF文档的视觉渲染为基础。 此外，定理，我们的意思是任何此类陈述。通过证明，我们的意思是在证明环境中通常在L A T E X中呈现的内容：结果的证明或证明草图。我们通过根据多模式机器学习来签署一种方法来解决定理 - 防护识别问题，该方法将文章的每个每个款分类为基于科学语言的基本，定理和证明标签，以印刷信息和PDF文档的视觉渲染为基础。此外，
一种多模式的方法利用脑电图研究VR环境对心理工作负载的影响
抽象虚拟现实（VR）是一项允许用户体验模拟真实或虚构场景的多感觉和交互式环境的技术。仍然辩论了不同的VR沉浸式技术神学对心理工作量（MWL）的影响，即执行任务所需的资源数量；但是，从未利用脑电图在这种情况下的潜在作用。本文旨在调查在VR环境中对MWL进行认知任务的影响，这是通过使用多模式的方法进行的，其特征在于以不同程度的沉浸式来进行，这些方法通过生理EEG测量对MWL进行了良好评估的主观评估。提出了基于N-BACK测试的认知任务，以比较使用头部安装显示器（HMD）或桌面计算机展示Stim uli的特定裤子的性能和MWL。任务具有四个不同的复杂度（N¼1或2具有视觉或视觉和听觉刺激）。二十七名健康参与者都参加了这项研究，并在两种情况下都执行了任务。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。 错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。 任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。 EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。但是，在大多数情况下，HMD降低了EEG衍生的MWL，表明较低的认知负载。总而言之，HMD可能会减少某些任务的认知负荷。如脑电图MWL指数所示，MWL的降低水平可能对基于VR的应用程序的设计和未来评估有影响。
一种多模式的方法利用脑电图研究VR环境对心理工作负载的影响
抽象虚拟现实（VR）是一项允许用户体验模拟真实或虚构场景的多感觉和交互式环境的技术。仍然辩论了不同的VR沉浸式技术神学对心理工作量（MWL）的影响，即执行任务所需的资源数量；但是，从未利用脑电图在这种情况下的潜在作用。本文旨在调查在VR环境中对MWL进行认知任务的影响，这是通过使用多模式的方法进行的，其特征在于以不同程度的沉浸式来进行，这些方法通过生理EEG测量对MWL进行了良好评估的主观评估。提出了基于N-BACK测试的认知任务，以比较使用头部安装显示器（HMD）或桌面计算机展示Stim uli的特定裤子的性能和MWL。任务具有四个不同的复杂度（N¼1或2具有视觉或视觉和听觉刺激）。二十七名健康参与者都参加了这项研究，并在两种情况下都执行了任务。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。 错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。 任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。 EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。但是，在大多数情况下，HMD降低了EEG衍生的MWL，表明较低的认知负载。总而言之，HMD可能会减少某些任务的认知负担。如脑电图MWL指数所示，MWL的降低水平可能对基于VR的应用程序的设计和未来评估有影响。
出版物清单博士菲尔。 Barlo Hillen Stand 20.02。 ...
Brahmer，A.，Haller，N.，Hillen，B.，Enders，K.，Eggert，V。L.，Zeier，P.，Lieb，K。，＆Simon，P。（2024年，8月2日）。 基于多模式的基于网络的远程居民，用于Covid-19病后患者（MAINZ PCC TER研究）：一项随机对照临床试验的研究方案（Preprint）。 doi：https：//doi.org/10.2196/preprints.65044Brahmer，A.，Haller，N.，Hillen，B.，Enders，K.，Eggert，V。L.，Zeier，P.，Lieb，K。，＆Simon，P。（2024年，8月2日）。基于多模式的基于网络的远程居民，用于Covid-19病后患者（MAINZ PCC TER研究）：一项随机对照临床试验的研究方案（Preprint）。doi：https：//doi.org/10.2196/preprints.65044
通过多模式进行互动特征学习
从多模式的磁共振图像数据自动分割脑肿瘤具有实现术前计划和术中体积测量的潜力。深度卷积神经网络技术的最新进展为实现脑肿瘤区域的端到端分段打开了机会。然而，脑肿瘤分割中使用的医学图像数据相对较少，并且脑肿瘤的出现变化，因此很难找到一种可学习的模式来直接描述肿瘤区域。在本文中，我们提出了一种新型的跨模式互动特征学习框架，以从多模式数据分割脑肿瘤。核心思想是多模式的MR数据包含正常大脑区域的丰富模式，可以轻松捕获，并且可以潜在地用于检测非正常的大脑区域，即脑肿瘤区域。所提出的多模式交互式特征学习框架由两个模块组成：跨模式特征提取模块和注意力引导特征融合模块，旨在探索丰富的模式跨多模式的富含模式，并指导相互作用的相互作用以及来自不同模态的丰富特征的融合过程。综合实验是在Brats 2018基准上进行的，该基准表明，与基线方法和最先进的方法相比，提出的跨模式特征学习框架可以有效地改善脑瘤分割性能。
多模式的脑年龄估计与早期的阿尔茨海默氏病生物标志物和认知有关：横断面观察性研究
1美国圣路易斯华盛顿大学神经病学系； 2美国圣路易斯华盛顿大学放射学系； 3美国圣路易斯华盛顿大学神经外科系； 4美国圣路易斯华盛顿大学精神病学系； 5美国圣路易斯华盛顿大学病理学和免疫学系； 6阿根廷布宜诺斯艾利斯神经研究所（FLENI）认知神经病学系； 7美国梅奥诊所神经病学系，美国杰克逊维尔； 8美国印第安纳波利斯印第安纳大学医学院神经病学系； 9日本大阪的纳哥卡苏木大学大阪大城市大学医学院临床神经科学系； 10，德国慕尼黑路德维希 - 马克西米尔大学神经病学系； 11德国神经退行性疾病中心，慕尼黑，德国1美国圣路易斯华盛顿大学神经病学系； 2美国圣路易斯华盛顿大学放射学系； 3美国圣路易斯华盛顿大学神经外科系； 4美国圣路易斯华盛顿大学精神病学系； 5美国圣路易斯华盛顿大学病理学和免疫学系； 6阿根廷布宜诺斯艾利斯神经研究所（FLENI）认知神经病学系； 7美国梅奥诊所神经病学系，美国杰克逊维尔； 8美国印第安纳波利斯印第安纳大学医学院神经病学系； 9日本大阪的纳哥卡苏木大学大阪大城市大学医学院临床神经科学系； 10，德国慕尼黑路德维希 - 马克西米尔大学神经病学系； 11德国神经退行性疾病中心，慕尼黑，德国
俄亥俄州的逆境和弹性状况（SOAR）研究方案：一种全面的，多模式的，基于家庭的，对心理健康和药物使用障碍的风险和韧性的纵向研究
Anthony P. King 1，Scott A. Langenecker 1，Stephanie Gorka 1，Jessica Turner 1，Lei Wang 1，Heather Wastler 1，Canada Keck 2，Randall Olsen 2，Randall Olsen 2，Soledad Fernandez 4，Hyoshin Kim 4，Hyoshin Kim Kim 4，Brett Klarter 4，Brett Klamer 4，Brett Klamine 6，Caleger 6，Caleger 6，Elissarie 7，Elissar and Stacey 7，Stacey L. Melanie Bozzay 1，Susan L. Brown 9，Chris Browning 5，Katie Burkhouse 18，Kathleen Carter 12，Kim M. Cecil 6，Karin Coifman 13，Timothy N. Crawford 10，Jennifer Cheavens 2，Jennifer Cheavens 2，Cory E. Cronin E. Cronin E. Cronin 11，Melissa Delbello 6，Melissa Delbello 6，Stepene for Stemey for Stemey W. Evanne forney forney forney forney forney forney forney forney forney fornee , John Gunstad 13 , Paul J. Hershberger 10 , Kristen R. Hoskinson 14 , Christina Klein 6 , Jose Moreno 1 , Molly McVoy 15 , Paula K. Miller 11 , Eric E. Nelson 14 , Randy Nesse 16 , Chris Nguyen 1 , Kei Nomaguchi 9 , Alissa Paolella 12 , Edison Perdomo 12 , Colin Odden 5 , Martha Sajatovic 15 ,罗伯特·史密斯（Robert Smith 7），乔纳森·特拉特（Jonathan Trauth）12，艾维·TSO 1，Xin Wang 7，Jennifer T.俄亥俄州立大学，俄亥俄州局，俄亥俄州哥伦布市2号俄亥俄州立大学，俄亥俄州立大学，俄亥俄州哥伦布3号俄亥俄州立大学，俄亥俄州立大学，俄亥俄州哥伦布，俄亥俄州4号俄亥俄州立大学，俄亥俄州立大学，生物医学信息学系