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年代年龄和估计的脑年龄(称为脑年龄间隙)之间的差异可能是揭示脑发育和神经精神病问题的生物标志物。这促使许多研究着重于使用不同特征和模型对大脑年龄进行准确估计的研究,尚未测试其概括性。我们最近的研究表明,传统的机器学习模型只能使用多模式脑成像数据中的一小部分选定特征来实现开发过程中大脑年龄预测的高精度。在当前的研究中,我们测试了各种大脑年龄模型对青少年脑认知发展(ABCD)队列的可复制性。我们提出了一个新的精制模型,以改善脑年龄预测的鲁棒性。现有的脑年龄模型的直接复制测试来自基线(9至10岁)的ABCD参与者的年龄范围(年龄为9至10岁)和两年的随访(11至12岁)(11至12岁)表明,预训练的模型可以捕获整个平均年龄失败,从而精确地估计了狭窄范围内的大脑年龄变化。精制模型将预训练模型和颗粒信息与年龄范围狭窄的广泛预测结合在一起,在基线和一年两年数据的平均绝对误差和0.48年的平均绝对误差中达到了最佳性能。精制模型所产生的大脑年龄差距显示出与参与者的信息处理速度和基线数据上的口头理解能力的显着关联。关键字:大脑年龄估计,多模式数据,建模,复制,结构MRI
这一新策略的一个很好的例子是,我们的一位客户做出了明智的决定,实施了缓冲/最低库存协议。幸运的是,我们在设计产品时考虑到了组件的通用性。这意味着,在 15 个独特的组件中,总计超过一千条 BoM 线,我们只需要维护 173 个组件的库存。这带来了更精简的工作流程和另一位满意的客户。
纵观历史,货币体系的发展与整个社会的发展紧密相连。这种相互作用是一个相互影响的故事,随着时间的推移,经济活动发生了巨大的飞跃。一方面,社会不断变化的需求促使货币体系做出调整。另一方面,货币和支付方面的关键创新释放了对新型经济活动的潜在需求,从而导致了经济增长和发展的急剧增长。如果买家和卖家仍然需要推着装满金属硬币的沉重箱子来支付商品和服务,那么过去 500 年贸易和商业的快速扩张将是难以想象的。以账簿形式出现的货币由受信任的中介机构监督,为新的金融工具打开了大门,这些金融工具既可以跨越地理距离,又可以缩短货物交付和付款结算之间的漫长时间。 1 随着电子时代的到来,纸质账本数字化,推动了货币以及金融和实物资产债权的“非物质化”。电子记账加速了纸质流程,使账户能够以光速更新。通过非物质化和数字化,货币与经济之间的相互作用给整个社会带来了深刻的变化。今天,货币体系正处于另一次重大飞跃的风口浪尖。继非物质化和数字化之后,关键的发展是代币化——在可编程平台上以数字方式表示债权的过程。这可以看作是数字记录和资产转移的下一个合乎逻辑的步骤。代币化可以通过利用中介机构与最终用户互动的新方式,消除传统的信息传递、对账和结算的分离,从而大大增强货币和金融体系的能力。代币化可以解锁新类型的经济安排,而当前货币体系固有的摩擦迄今为止使这些安排不切实际。
摘要:疫苗接种是管理传染病的重要工具。然而,许多疫苗并不完善,在减少疾病传播和/或有利于感染者康复方面仅具有部分保护作用,并且可能表现出这两种特性之间的权衡。此外,疫苗接种的成功还取决于人口流动率以及进入和退出人口的速度。我们在这里通过数学模型研究这些因素之间的相互作用,以预测最佳疫苗接种策略。我们首先计算基本再生数并研究平衡的全局稳定性。然后,我们使用敏感性分析评估决定总感染人数随时间变化的最有影响力的参数。我们推导出疫苗接种覆盖率和实现疾病根除的效率的条件,假设人口流动强度不同(弱和强)、疫苗特性(传播和/或康复)以及后者之间的权衡。我们发现,最低疫苗接种覆盖率会随着人口流动率的降低而增加,随着疫苗效率(传播或恢复)的提高而降低,并且根据疫苗权衡而增加/减少高达 15%。我们得出结论,应根据这些因素之间的相互作用来评估疫苗接种活动的覆盖率目标。
摘要:白喉是一种可通过疫苗预防的疾病,如果人群中免疫力足够高的人的比例足够高,就不会发生疫情。最近的报告显示,接种疫苗但免疫力覆盖率低的人可能面临亚临床白喉感染的风险。因此,开发一个流行病学模型来预测防止这些疾病传播所需的最佳疫苗覆盖率至关重要。本文建立了一个无症状感染、逻辑增长和疫苗接种的白喉传播数学模型,并对其进行了严格分析,以深入了解其全局动态特征。研究结果表明,只要疫苗接种覆盖率高于根除白喉所需的最佳疫苗接种覆盖率,该疾病就会被根除。利用泰国报告的白喉病例来估计模型的适当参数。敏感性分析表明,疫苗接种率和无症状感染是控制和预防白喉的影响因素。理论结果中说明了数值模拟,表明无症状个体的潜伏期对根除白喉所需的最佳疫苗接种覆盖率有影响。
作者:Ryan Nabil * 很少有政策问题像人工智能 (AI) 和人工智能支持的新兴技术的发展一样对美国国家安全和全球经济竞争力的未来至关重要。人工智能创新有望在金融、法律服务、零售和电子商务以及医疗保健和医疗技术等不同领域为消费者带来可观的利益。因此,历届美国政府都认识到需要创造更有利的研究环境,以促进这些领域的人工智能创新。1 2016 年 10 月,白宫科技政策办公室(OSTP)与国家科学技术委员会(NSTC)和国家人工智能计划办公室合作制定了《国家人工智能研究与发展(R&D)战略计划》,并于 2019 年 6 月进行了更新。2 随着美国政府寻求重新调整该国的人工智能研究战略,它有机会加强美国作为全球人工智能创新中心的地位。3 为了实现这一目标,美国政府需要对目前的人工智能研究和开发方法进行几项改革。具体而言,国家人工智能研发战略计划将受益于五个领域的更新。首先,虽然战略计划承认私营部门在促进人工智能创新方面的重要作用,但它需要提供更具体的步骤来让私营部门参与人工智能研发项目。其次,为确保有效利用纳税人的钱,人工智能战略计划应提出一个框架来跟踪和评估联邦研发支出和对不同人工智能分支学科不同接受者的资助的有效性。第三,国家战略计划将受益于对其他国家人工智能研发战略的更全面了解,这可以帮助美国政府更有效地分配联邦研究经费。为此,制定机制来监控外国司法管辖区快速发展的人工智能相关法律和监管框架,可以帮助美国立法者和监管者利用其他国家的成功经验,避免潜在的监管失误。
在挪威北部芬马克郡哈默菲斯特市,我们与合作伙伴 Equinor 和 Vår Energi 共同完善了 Barents Blue 项目,目前已有多项研究正在进行或已完成。我们目前正在与全球最大的跨国油田服务公司之一 Saipem 以及技术许可方 Topsoe 合作开展一项扩展概念研究,以优化氨工厂的设计。Topsoe 是一家总部位于丹麦的领先技术和解决方案提供商,专门生产能源转型所必需的燃料和化学品。Barents Blue 将利用水、可再生能源和天然气生产氨,并将二氧化碳捕获并封存在海上油藏中。
关于 LEK Consulting 我们是 LEK Consulting,一家全球战略咨询公司,与企业领导者合作,以抓住竞争优势并扩大增长。我们的洞察力是重塑客户业务轨迹的催化剂,发掘机遇并帮助他们掌握关键时刻。自 1983 年以来,我们的全球业务遍及美洲、亚太地区和欧洲,为各行各业的领导者提供指导,从全球企业到新兴创业企业和私募股权投资者。想要了解更多信息?请访问 www.lek.com。
缩短采集时间一直是高分辨率 MRI 面临的一大挑战,而压缩感知 (CS) 理论已成功解决了这一问题。然而,大多数傅里叶编码方案都对现有的 k 空间轨迹进行了欠采样,不幸的是,这些轨迹永远无法充分编码所有必要的信息。最近,我的团队通过提出用于快速 K 空间采样的扩散投影算法 (SPARKLING) 解决了这一关键问题,该算法用于 3 和 7 特斯拉 (T) [1,2] 下的 2D/3D 非笛卡尔 T2* 和磁化率加权成像。在演讲的前半部分,我将介绍这些进展,展示有趣的临床应用,并演示我们如何采用这种方法来解决 7T 下的高分辨率功能和代谢(钠 23 Na)MR 成像——这是一项非常具有挑战性的任务。此外,我将解释如何使用 SPARKLING 欠采样策略来内部估计静态 B0 场不均匀性,这是避免在校正由于这些不均匀性而导致的非共振伪影之前需要进行额外扫描的必要组成部分。