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World File Search System多种类型
注意力：多种类型、大脑共振、心理功能和意识状态
本文描述了注意力的神经模型。由于注意力不是一个脱离身体的过程，本文解释了大脑中的意识、学习、期望、注意力、共鸣和同步过程如何相互作用。这些过程表明注意力在我们一生中对动态稳定感知和认知学习起着关键作用。经典的物体和空间注意力概念被原型、边界和表面注意力的机械精确过程所取代。自适应共鸣触发自下而上的识别类别和自上而下的期望的学习，这有助于对我们的经验进行分类，并将原型注意力集中在预测行为成功的关键特征模式上。这些特征类别共鸣也维持了这些学习记忆的稳定性。不同类型的共振在视觉、听觉、感觉和认知过程中会引发功能上不同的意识体验，这些体验会被描述和解释，同时大脑皮层不同部分中注意力和解剖学上的关联也会不同。大脑皮层的所有部分都组织成分层电路。层状计算模型显示了注意力如何体现在典型的层状新皮层电路设计中，该设计整合了自下而上的过滤、水平分组和自上而下的注意力匹配。空间和运动过程遵循匹配和学习法则，这些法则在计算上与感知和认知过程遵循的法则互补。它们的法则适应一生中的身体变化，不支持注意力或意识状态。
类型1和类型2糖尿病
糖尿病代表一组生理功能障碍，其特征是直接由胰岛素抵抗引起的高血糖症（在2型糖尿病 - T2DM）中，胰岛素分泌/生产不足或过度葡萄糖的葡萄糖分泌物不足（在1型糖尿病分泌物中）1型糖尿病是一种长期进行性自身免疫性疾病，影响发达国家约1％的人群[2]。通过遗传和环境因素的相互作用诱导和促进这种不良免疫反应[3]。相反，在2型糖尿病中，胰岛素抵抗以及降低的胰岛素输出似乎是高血糖症的主要原因（影响了大约8.5％的成年人口）[2]。尽管糖尿病的病因可能因T1DM而异，但在疾病进展过程中可能会出现共同特征。在T2DM（胰岛素抵抗）的情况下，胰腺β细胞衰竭长期可能发生，而在T1DM中（胰腺β细胞死亡/胰岛素的表达）胰岛素耐药性可能会随着条件进展而引起[4]。因此，与两种类型的糖尿病相似，尤其是在长远的情况下，胰岛素抵抗和β-细胞功能障碍/死亡可能存在，从而损害了多种组织，细胞功能和代谢。高血糖，血脂异常和低度炎症（由脂肪细胞膨胀[5]释放出的循环中的细胞因子或脂肪因子[5]，也被肠道菌群失调[6]组成，也被认为是T2DM的风险均为肥胖的人，这是肥胖者的风险。这些条件导致β细胞应激和胰岛素抵抗（通过多种过程，这些过程主要包括不受控制的活性氧和氮种（ROS/RNS）和细胞因子依赖性信号）[7]。胰岛素抵抗在T1DM患者中也很突出，涉及肝，肌肉和脂肪组织[8]。 体重增加是由外源胰岛素的给药引起的，以及采用久坐的生活方式（尤其与对运动引起的低血糖[9]的恐惧相关[9]）和高热量饮食[10，11]，导致个人的身体组成的变化，与那些在脂肪中的人相似，类似于那些含有脂肪的人，并且与那些观察到的人相似。胰岛素抵抗和心血管疾病的风险增加[12，13]。 TDM1患者的代谢综合征的存在导致表型称为“双糖尿病” [14]。 患有T1DM和T2DM的个体具有多种心脏代谢并发症，例如内皮功能障碍[15]，肾小球效果/肾脏功能[16]，低度插入[17]，氧化应激[17]，血液凝结[18]，mitochoctrial dyy condiaction [18]抗性[22]，代谢障碍性[23]和肠道菌群营养不良[24]。 对这些疾病的治疗和葡萄糖平衡的治疗可能需要药理[25]，手术（肥胖胰岛素抵抗在T1DM患者中也很突出，涉及肝，肌肉和脂肪组织[8]。体重增加是由外源胰岛素的给药引起的，以及采用久坐的生活方式（尤其与对运动引起的低血糖[9]的恐惧相关[9]）和高热量饮食[10，11]，导致个人的身体组成的变化，与那些在脂肪中的人相似，类似于那些含有脂肪的人，并且与那些观察到的人相似。胰岛素抵抗和心血管疾病的风险增加[12，13]。TDM1患者的代谢综合征的存在导致表型称为“双糖尿病” [14]。患有T1DM和T2DM的个体具有多种心脏代谢并发症，例如内皮功能障碍[15]，肾小球效果/肾脏功能[16]，低度插入[17]，氧化应激[17]，血液凝结[18]，mitochoctrial dyy condiaction [18]抗性[22]，代谢障碍性[23]和肠道菌群营养不良[24]。对这些疾病的治疗和葡萄糖平衡的治疗可能需要药理[25]，手术（肥胖
类型2 ...
背景：糖尿病性肾病（DN）是一种威胁生命的微血管并发症，通常会导致进行性肾衰竭和死亡。微量白蛋白尿是DN的早期标志物，也是内皮功能障碍的主要危险因素。蛋白尿的常规筛查将改善这些患者的健康状况。材料和方法：一项横断面研究，包括150名连续2型糖尿病（DM）（WHO标准）的成年人，2017年12月至2018年12月至2018年12月我们医院的医疗门诊诊所。该研究是根据赫尔辛基的宣言完成的。在研究开始之前，寻求并从医院的伦理研究委员会获得道德批准。对研究的仔细解释后，获得了单个参与者的书面知情同意。用于分析的点尿尿白蛋白与造氨酸比率的样品。使用社会科学（SPSS）软件的统计软件包分析结果。结果：该研究涉及94名（62.7％）的女性和56（37.3％）男性，平均年龄为55.87±10.96岁。糖尿病的平均持续时间为9.45±6.94岁，56岁（37.3％）的糖尿病为6 - 10年。平均尿白蛋白与促丁宁比（UACR）为153.54±146.28 mg/g，其中66.7％的值在30至299 mg/g之间，而15.3％的值为≥300mg/g。参与者的蛋白尿患病率为82％。2型DM和UACR类别的持续时间之间的关系在统计上不显着，p = 0.473。结论：2型DM患者中蛋白尿的常规筛查将改善健康状况。
类型
3。儿童的市政临床文件CélioC.Martins -SãoGonçalo（事件1，Laudo13，第1页，事件1，Atestmed10，第1页，第1页和事件，第1和第1页，第1页，第1页，第1页，2022年，2022年3月17日，由LuizaandréaConceiçalcremcremcremcrem n.2022，2022年3月17日发行。58978-7），它告知作者2年前患有1型糖尿病，已经提交给NPH和常规胰岛素的使用，而没有改善对血糖率的控制，因此需要多次住院。因此，使用胰岛素swaludeca（TRESIBA®）具有重要改善的状况和胰岛素阿斯帕特（Novorapid®）对高血糖。以下国际疾病分类法（ICD-10）E10-糖尿病胰岛素和规定：
多种类型的上下文特异性大脑因果监管网络及其在自闭症谱系障碍中的应用
。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2025年1月17日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.17.633619 doi：biorxiv preprint
发炎的免疫表型预测了多种癌症类型的免疫检查点抑制剂治疗的有利临床结果
抽象背景是由肿瘤内肿瘤内肿瘤浸润淋巴细胞富集（TIL）在肿瘤内肿瘤内区域内的富集，是一种有希望的肿瘤生物标志物，是对免疫检查点抑制剂（ICI）治疗的反应的有前途的肿瘤生物标志物。但是，在手动组织病理学检查中以客观和可重复的方式定义IIP是一项挑战。在这里，我们研究了能够预测多种实体瘤类型ICI临床结果的基于人工智能（AI）的免疫表型。方法Lunit范围IO是一个深度学习模型，它基于TIL分析确定了肿瘤微环境的免疫表型。我们评估了IIP和ICI治疗结果之间的相关性，以目标反应率（ORR），自由生存（PFS）和总生存率（OS）和总体生存率（OS）在1,806名ICI治疗的患者中，代表27种超过27种固体类型的患者从多个机构中追溯收集了27种固体类型。结果，我们观察到IIP的总体流行率为35.2％，明显更有利的ORR（26.3％vs 15.8％），PFS（中位数5.3 vs 3.1个月，HR 0.68，95％CI 0.61至0.76）和OS（中位数25.3 vs 13.6个月，HR 0.66，95％CI 0.66，95％CI）分别有非IIP患者（所有比较的P <0.001）。在亚组分析上，IIP通常是主要患者亚组的有利PF的预后，除了微卫星不稳定/不匹配修复缺陷外组外。结论基于AI的IIP可能代表一种实用，负担得起的，可起作用的和肿瘤的生物标志物在不同肿瘤类型的ICI治疗反应的预后。
使用多种神经网络
准确预测锂离子电池（LIB）的剩余使用寿命（RUL）对于提高LIBSPAINTION应用程序的运营效率和安全性至关重要。它还促进了细胞设计程序的改进和快速充电方法的演变，从而最大程度地减少了周期测试时间。虽然人工神经网络（ANN）已成为该任务的有前途的工具，但识别跨不同数据集的最佳体系结构，而优化策略并非乏味。为了应对这一挑战，开发了一个机器学习框架，以系统地评估不同的ANN体系结构。仅利用从各种充电策略循环的124个锂离子电池中使用的训练数据集的30％，在此框架内进行了HyperParam-Eter优化。这确保以最佳配置对每个模型进行评估，从而促进了RUL预测任务的平衡比较。此外，该研究还研究了各种循环窗口对模型功效的影响。采用分层分区方法强调了统一数据集在不同子集之间表示的重要性。值得注意的是，最佳模型使用仅40个周期的循环特征，达到了平均绝对范围误差为10.7％。