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非屈光超类脉冲和光学“kârmãn涡流街”
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第二部分：问题及答案
一名既往健康的 68 岁男性出现右手进行性肌肉无力、吞咽困难和行走困难。他认为这些症状是“突然”发生的，并且在过去 2-3 个月内恶化。他的体温为 98.6 华氏度（37 摄氏度），血压为 145/86 毫米汞柱，脉搏为 80/分钟，呼吸为 17/分钟。神经系统检查发现有轻度构音障碍。他的右手和前臂鱼际肌萎缩，腕关节伸展和屈曲肌力为 2/5，右手内在肌力为 3/5。他的右大腿有一些肌束震颤，双侧髋屈肌轻度（4+/5）无力。双腿张力增加。感觉检查完好。左下肢髌骨反射为 3+。步态测试显示，患者平衡能力较差，步态痉挛。以下哪项是最可能的诊断？
胶质瘤侧化：重点关注解剖定位...
摘要：众所周知，多形性胶质母细胞瘤 (GBM) 的精确定位可以预测肿瘤在周围神经结构中扩散的方向。本综述的目的是通过评估 GBM 经常发生的解剖区域以及在不同大脑区域观察到的主要分子改变来揭示 GBM 的侧化。根据文献，GBM 的精确或最常见的侧化尚未确定。然而，可以说 GBM 在额叶中更常见。与 GBM 有关的束和束似乎集中在皮质脊髓束、上纵束 I、II 和 III 束、弓状束长段、额海峡束和下额枕束。考虑到胶质母细胞瘤的解剖特征及其对大脑的累及，主要累及的大脑区域分别是额叶、颞叶、顶叶和枕叶，这是合乎逻辑的。尽管右半球的肿瘤体积较大，但已确定左半球被诊断为癌症的患者的预后更差，这可能反映了一些有害改变的解剖分布，例如 TP53 突变、PTEN 缺失、EGFR 扩增和
人工智能和机器学习方法对能源需求侧响应的系统评价
近年来，人们对需求响应 (DR) 的兴趣日益浓厚，它是一种提供灵活性的手段，从而以经济高效的方式提高能源系统的可靠性。然而，与需求响应相关的任务非常复杂，再加上它们使用大量数据，并且经常需要近乎实时的决策，这意味着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)（AI 的一个分支）最近已成为实现需求侧响应的关键技术。人工智能方法可用于应对各种挑战，包括选择最佳的消费者响应组、了解他们的属性和偏好、动态定价、设备调度和控制、学习如何激励需求响应计划的参与者以及如何以公平和经济高效的方式奖励他们。本文基于对 160 多篇论文、40 家公司和商业计划以及 21 个大型项目的系统回顾，概述了用于需求响应应用的人工智能方法。论文根据所使用的 AI/ML 算法和能源需求响应的应用领域进行分类。接下来，介绍了商业计划（包括初创公司和成熟公司）和大型创新项目，其中 AI 方法已用于能源需求响应。本文最后讨论了所审查的 AI 技术在不同需求响应任务中的优势和潜在局限性，并概述了这一快速发展领域未来研究的方向。
前额叶大脑侧化与最佳...的关系
关于老年人身上容易观察到的右前额皮质的额外 fMRI 测量活动是否代表增强认知的补偿性激活，或者维持年轻时的大脑活动是否最能支持晚年认知功能，存在相当多的争议。为了研究这个问题，我们测试了一个由 461 名成年人（年龄 20-89 岁）组成的大样本，并在语义判断 fMRI 任务中将腹外侧和背外侧前额皮质的左侧化程度作为预测认知的个体差异变量。我们发现年轻人左侧化程度较高，但左侧化并不能预测更好的认知，而中年人前额皮质左侧化程度较高则可预测更好的认知表现，这证明左侧化、类似年轻人的模式在中年人身上是最佳的。这种关系在老年人身上则相反，较低的侧面性分数与更好的认知相关。研究结果表明，老年人的双侧性有助于认知，但这种模式在中年早期表现出来是低绩效者的特征。本文讨论了这些发现对当前神经认知老化理论的影响。
需求侧辅助服务提供商注册包
包括所有聚合器运营的主要和备用联系人。运营联系人必须 24/7/365 全天候待命。如果无法联系到主要联系人，则需要备用联系人待命。NYISO 电力系统运营（又称电网运营）小组将直接或通过输电所有者联系这些联系人，以请求与聚合的运营性能（但不限于）相关的具体行动。运营联系人必须有权访问并被授权提供 NYISO 电力系统运营所要求的所有信息，以及在 NYISO 或输电所有者指示时控制聚合器聚合的能力。
运动神经元疾病-肌萎缩侧索硬化症
肌萎缩侧索硬化症 = 肌萎缩侧索硬化症 = 运动神经元疾病，一种原因不明的罕见疾病，通常是致命的，脊髓前角运动神经元的退化会导致以下后果：肌肉无力、肌肉萎缩、肌束震颤以及延髓症状和呼吸困难
运动神经元疾病 - 氨基卫星侧硬化
肌萎缩性侧面硬化症=硬化症latetrophica =商业胎面胎面，运动神经元疾病，未知的稀有疾病，通常是由于未知的死亡原因，脊髓中运动神经细胞的退化。肌肉无力，肌肉丧失，迷人，鳞茎症状和呼吸困难
腹侧视觉流的无监督神经网络模型
深层神经网络目前提供了整个灵长类动物腹视觉流中神经元反应模式的最佳定量模型。然而，作为腹侧流的开发模型，此类网络仍然令人难以置信，部分原因是它们是经过超级可见的方法培训的，需要比婴儿在发育过程中可以使用更多标签的方法。在这里，我们报告说，无监督学习的最新进展在很大程度上缩小了这一差距。我们发现，在多个腹侧视觉皮质皮质区域中，神经网络模型以深层的对比性嵌入方法获得了神经预测的准确性，该区域等于或超过了使用当今最佳监督方法得出的模型，并且这些神经网络模型的映射是神经层在整个通风流中的神经层。令人惊讶的是，我们发现这些方法即使仅接受从头部安装的相机收集的实际人类儿童发育数据进行训练，即使这些数据集很嘈杂且有限，也会产生类似的表示形式。我们还发现，半佩里的深层对比嵌入可以利用少量标记的示例来产生代表，具有大大改善人类行为的错误模式一致性。综上所述，这些结果说明了无监督学习的使用，以提供穆尔氏皮质脑系统的定量模型，并为灵长类动物感觉学习的生物学上合理的计算理论提供了强有力的候选者。
单侧脑损伤患者的身体表征改变
目的：关于单侧脑损伤对不同身体表征（身体图式、身体结构表征和身体语义）影响的系统研究仍然很少。本研究的目的是评估相对较大的单侧脑损伤患者样本中的身体表征缺陷，并研究右脑或左脑损伤对身体表征 (BR) 的影响，独立于其他认知过程的缺陷。方法：64 名单侧中风患者（22 名患有左脑损伤，LBD；31 名患有无忽视的右脑损伤，RBD-N；11 名患有忽视的右脑损伤，RBD + N）和 41 名健康个体接受了包括 BR 和控制任务的特定测试。结果：在超过三分之一的样本中，出现选择性（37.5%）和纯粹（31%）的 BR 缺陷，并均匀分布在不同的 BR 中（每个表征约 10%），选择性（27.2%）和纯粹（22.7%）身体图式缺陷主要出现在左脑损伤后。作为一个群体，单侧脑损伤患者（无论损伤侧如何，LBD、RBD-N、RBD + N）在身体结构表征方面的表现明显差于健康个体，而 LBD 在身体图式方面的表现在数值上比健康个体和 RBD-N 更差。在身体语义方面，各组之间没有发现显著差异。结论：BR 缺陷并不是单侧脑损伤的罕见后果，并且与更普遍的认知功能障碍无关。因此，讨论了在临床环境中进行准确评估和特定神经心理学培训的必要性。