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从非均匀 k 空间数据进行对比 MRI 重建
• 入选候选人将在根特大学从事 MSCA-DN 项目 36 个月，最长可延长 12 个月以完成博士学位。 • 根据 MSCA 津贴和主办机构的规定，博士候选人将获得有竞争力的薪酬。根特大学已获得以下欧盟补助金以招募博士候选人 (DC)：每月生活津贴 3,400 欧元；每月流动津贴 600 欧元；每月家庭津贴 660 欧元（仅在适用时）。请注意，最终的月薪总额将从上述金额中扣除所有由雇主承担的强制性国家劳动税（社会保障等）。此外，还提供资金用于技术和个人技能培训以及参加国际研究活动。 • 预计开始日期：2025 年 4 月至 9 月之间。我们鼓励届时毕业的最后一年硕士生申请。有关 IQ-BRAIN 职位的一般信息文件中提供了更多信息。
埃隆马斯克的推文对比特币价格的影响......
加密货币的受欢迎程度呈天文数字上升，并催生了一种革命性的新支付和投资方式。这些由区块链支持的证券不仅成功吸引了华尔街的鲨鱼，也吸引了散户投资者。这种飞速增长导致加密货币和区块链的市值飙升。比特币是有史以来第一个领先的加密货币，其市值已超过 7830 亿美元。到 2023 年，所有加密货币的总市值预计将超过 10877 亿美元。尽管这些数字惊人，但加密货币市场一直在努力解决的一个问题是高波动性。与传统市场一样，加密市场容易因新闻发展和投机而波动，从而加剧价格波动。然而，由于加密市场的流动性短缺，这种影响被夸大了，任何小新闻或猜测都可能导致价格波动。埃隆·马斯克 (Elon Musk) 位列全球最富有的人和最富有的人之列。加密货币市场波动性的最大推动者是埃隆·马斯克，因为他在 Twitter 上有 5800 万粉丝，并且他发布了关于比特币和狗狗币等加密货币的令人费解的推文。在他的几条推文之后，交易量明显高于平常。研究人员认为，社交媒体活动会影响这些动向；因此，像埃隆·马斯克这样的有影响力的人可以显著影响加密货币。该项目旨在研究埃隆·马斯克在 Twitter 上的相关活动及其对加密货币市场的影响。该项目的目标是研究埃隆·马斯克的推文对比特币和狗狗币以及价格预测的影响。为了实现这一目标，该项目提出了各种模型，例如自回归模型、移动平均模型和自回归综合移动平均模型。基于对数似然、修正赤池信息准则和贝叶斯信息准则等各种指标，选择最佳模型来预测未来。
一种利用神经磨性的电刺激伪像去除方法：通过对比的阴极和阳极刺激的验证
摘要目的：提出一种消除刺激瞬态的新方法，该方法利用了电兴奋的神经组织的绝对难治时期。背景：电刺激通常会产生明显的信号伪像，这些信号伪影可能会掩盖重要的生理信号。从这些信号中删除伪像并了解潜在信息可以提供客观的电路参与度，并有可能驱动神经调节研究和疗法的范围。方法：我们对五个连续的帕金森氏病患者进行了颅内生理研究，他们接受了深度脑刺激（DBS）手术，这是他们常规护理的一部分。单极刺激（阴极或阳极）通过DBS电极成对通过一系列刺激间间隔传递。来自相邻未使用的电极触点的记录使用宽带采样和精确的同步来在绝对耐火周期内生成刺激瞬态的稳健模板。然后以不同的间隔从记录中减去这些刺激瞬变的模板，以提取和分析残余神经电位。结果：掉伪影后，残留信号表现出绝对和相对难治性的表情，并指示神经活动的时间。阴极和阳极DBS脉冲产生了局部组织激活的不同模式，显示出与先前刺激的相位独立性。阴极刺激比阳极刺激产生的局部组织反应更强，与临床观察到较低的激活阈值的临床观察。可检测到的可检测神经反应发生在短峰潜伏期（刺激后0.19至0.38 ms），在去除前完全或部分被刺激伪影遮住了。然而，阴极和阳极脉冲引起的伪影模式等效但相反。解释：拟议的伪影去除技术通过允许直接测量局部组织反应而无需刺激极性反转，模板缩放或专门的过滤器来增强先前的方法。这种方法可以整合到未来的神经化系统中，以可视化刺激诱发的神经潜力，否则这些神经潜力将被刺激伪像所掩盖。
图形对比度学习是高级SCRNA-SEQ数据分析的多功能基础
单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）在单细胞水平上对全转录组基因表达提供了前所未有的见解。细胞聚类长期以来在SCRNA-SEQ数据的分析中已建立，以识别具有相似表达谱的细胞组。然而，细胞聚类在技术上具有挑战性，因为原始的SCRNA-SEQ数据具有各种分析问题，包括高维度和辍学值。现有研究开发了深度学习模型，例如图形机器学习模型和基于对比度的学习模型，用于使用SCRNA-SEQ数据进行细胞聚类，并总结了将细胞聚类的无监督学习到人介入的格式中。虽然细胞聚类的进展是深刻的，但我们没有更接近找到一个简单而有效的框架来学习鲁棒聚类所需的高质量表示。在这项研究中，我们提出了SCSIMGCL，这是一个基于图形对比的学习范式的新型框架，用于图形神经网络的自我监督预处理。该框架促进了对细胞聚类至关重要的高质量表示的产生。我们的SCSIMGCL结合了细胞细胞图结构和对比度学习，以增强细胞聚类的性能。对模拟和实际SCRNA-SEQ数据集的广泛实验结果表明了所提出的SCSIMGCL的优势。此外，聚类分配分析证实了SCSIMGCL的一般适用性，包括最新的聚类算法。所提出的SCSIMGCL可以作为开发用于细胞聚类工具的从业者的强大框架。此外，消融研究和超参数分析表明，在自我监督的学习环境中，决策的鲁棒性表明了我们的网络体系结构的功效。SCSIMGCL的源代码可在https://github.com/zhangzh1328/scsimgcl上公开获得。
1650 nm 相位对比反射共聚焦脑成像
使用偏振滤波来最大化信噪比 (SNR)，尽管使用低激发功率，但仍能获得良好的组织成像深度。然而，在将血管结构与髓鞘轴突进行比较时，内在信号可能会出现一些模糊性。上述工作通过结合分子成像（例如第三谐波产生 (THG)）解决了这种矛盾。在眼科成像领域，有大量关于相位对比有助于识别细胞界面的研究。Sulai 等人以标准自适应光学扫描激光检眼镜 (AOSLO) 成像装置为基础，将相位对比附加到 AOSLO 系统中。8 显微镜点扩展函数的横向分离增强了整体对比度和检测系统微特征的能力。9 此后，再也没有在大脑中研究过类似的方法。然而，使用 NIR-II 光谱范围会减少光的散射，这可能有助于实现相位对比成像，如果应用于反射共聚焦显微镜设置，将会大有裨益。在没有飞秒源产生 THG 的情况下，血管造影可以从类似于光学相干断层扫描 (OCT) 中的散斑分析的技术中受益。基于信号的高频时间滤波，OCT 能够在体内检索红细胞路径。10 类似于 NIR-II 反射共聚焦显微镜的方法可以帮助区分皮质组织中的轴突和血管。在本研究中，我们调查了相位对比方案与 NIR-II 反射共聚焦显微镜的结合是否可以为细胞（包括管腔中的红细胞）提供内在对比。这项研究将表明，将这种成像装置与高频时间滤波相结合，可以证明是一种有效的框架，可以检测微血管网络结构（或血管结构），并区分皮质中具有流动的动态元素（如血管）和静态元素。我们的报告描述了成像装置、动态结构成像方法和体内测试，其中小鼠的头骨保持完整，以测试定制显微镜的功能。
ChatGPT 与 Google Bard 对比
人工智能工具在教育领域发展迅速，这凸显了对其性能进行全面和严格评估的迫切需要。为此，本研究测试了 ChatGPT 和 Google Bard 在回答工程和卫生领域一系列问题方面的有效性。所研究的问题类型包括判断题、多项选择题 (MCQ)、匹配题、简答题、论文题和计算题。研究结果表明，ChatGPT 4 在创造性解决问题和各种问题类型的准确性方面都超过了 ChatGPT 3.5 和 Google Bard。ChatGPT 4 在判断题中的准确率最高，达到 97.5%，而在计算题中的准确率最低，为 82.5%。提示 ChatGPT 和 Google Bard 提供简短的回答显然可以防止它们产生幻觉，从而给出不切实际或荒谬的回答。ChatGPT 和 Google Bard 给出错误答案的大多数问题都表明了正确的问题解决方法；然而，这两个人工智能模型都很难准确地执行简单的计算。在与健康科学相关的 MCQ 中，ChatGPT 似乎很难在几个合理的选项中辨别出正确答案。虽然这三种工具都能很好地处理论文问题，避免任何明显错误的回答（与其他问题类型不同），但还是注意到了一些细微的差异。ChatGPT 3.5 始终更紧密地遵循论文提示，提供直接和必要的回答，而 ChatGPT 4 在适应性方面表现出优于这两种模型的优势。ChatGPT4 捏造了参考文献，在回答来源提示时创建了不存在的作者和研究标题。虽然在教育中使用人工智能很有前景，但即使是最新和最先进的 ChatGPT 和 Google Bard 版本也无法准确回答所有问题。人类仍然需要大量的认知技能和人工智能能力的进一步发展。
机器学习方法是否改善了具有高空间对比度的环境空气污染物的预测？系统评价
背景与目标：使用机器学习来进行空气污染建模正在迅速增加。我们对比较统计和机器学习模型的研究进行了系统的综述，该研究预测了环境氮二氧化氮（NO 2），超细颗粒（UFPS）和黑碳（BC）的时空变化，以确定哪种情况以及在哪种情况下，机器学习是否会产生更准确的预测。方法：截至2024年6月13日，搜索了科学和Scopus的网络。所有记录均由两个受依赖的审阅者筛选。在最佳统计和机器学习方法之间的确定系数（R 2）和均方根误差（RMSE）之间的差异进行了比较。结果：包括46个模型比较的38项研究（第2号，UFPS为30，为BC为8）。线性非规范方法和随机森林最常使用。机器学习在34个比较中优于统计模型。最佳机器学习和统计模型之间的R 2中的平均差异（95％置信区间）分别为0.12（0.08、0.17）和20％（11％，29％）。基于树的方法在17个多模型比较中的12个中表现最好。非线性或正则回归方法仅在12个比较中使用，并提供了与机器学习方法相似的性能。结论：这项系统的综述表明，机器学习方法，尤其是基于树的方法，可能优于线性非验证方法，用于预测2号，UFP和BC的环境浓度。需要使用非线性，正则化和更广泛的机器学习方法的其他比较研究来确认其相对性能。未来的空气污染研究也将受益于对方法和结果的更明确和标准化的报告。
开放访问引用：Lahari R. Shetty，Kaushik Nayak，Priyanka博士。对比介质对Q
开放访问引用：Lahari R. Shetty，Kaushik Nayak，Priyanka博士。对比培养基对通过定量计算机断层扫描测量的腰椎骨矿物质密度的影响。Ethiop J Health Sci .2024; 34（5）：359.Doi：http：// dx.doi.org/ 10.4314/ ejhs.v34i5.3收到：接受：2024年3月7日接受：2024年8月17日，2024年发表：9月1日：2024年9月1日，2024年，2024年版本：这是根据Creative Commons归因许可条款分发的开放式访问文章，该条款允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制，前提是原始作者和来源被认为。资金：无竞争利益：作者宣布，该手稿均由所有作者以其形式批准，并且不存在竞争利益。隶属关系：
自适应语言引导的对比解释的抽象
摘要：许多机器人学习方法首先从一组人类示范中推断出奖励功能。要学习良好的奖励，有必要在确定应如何使用这些功能来计算奖励之前确定环境的哪些功能。联合特征和奖励学习的端到端方法（例如，使用深网或程序合成技术）通常会产生对虚假国家敏感的脆弱奖励功能。相比之下，人类通常可以通过将强大的先验纳入少量的示范中，从而可以从少量的示范中学习，以了解示威的特征可能对感兴趣的任务有意义。在从新演示中学习时，我们如何构建利用这种背景知识的机器人？本文介绍了一种名为藻类的方法（来自[对比]解释的自适应语言引导的处理），该方法在使用语言模型来迭代地识别所需的人类卑鄙的特征之间交替，然后识别出所需的人类卑鄙的特征，然后识别出标准的逆增强学习技术，将权重分配给这些特征。在各种模拟和现实世界机器人环境中进行的实验表明，藻类仅使用少量的示例来学习在可解释的特征上定义的可通用奖励功能。重要的是，藻类可以识别何时缺少功能，然后提取并定义这些功能而无需任何人类输入，从而可以快速有效地获得对用户行为的丰富表示形式。
量子多模态对比学习框架
在本文中，我们提出了一种新颖的多模态对比学习框架，利用量子编码器整合脑电图 (EEG) 和图像数据。这一开创性的尝试探索了将量子编码器整合到传统的多模态学习框架中。通过利用量子计算的独特属性，我们的方法增强了表征学习能力，为同时分析时间序列和视觉信息提供了一个强大的框架。我们证明量子编码器可以有效捕捉脑电图信号和图像特征中的复杂模式，从而促进跨模态的对比学习。这项工作为将量子计算与多模态数据分析相结合开辟了新途径，特别是在需要同时解释时间和视觉数据的应用中。