参考避孕药的选定实践建议,第二版2004年世界卫生组织http://whqlibdoc.who.int/publications/2004/9241562846.pdf?ua = 1 http://whqlibdoc.who.int/hq/2008/who_rhr_08.17_eng.pdf?ua = 1避孕药使用的医学资格标准,第四版2010年世界卫生组织http://www.who.int/reproductivehealth/publications/family_planning/9789241563888/en/美国选择避孕中心,美国疾病控制和预防疾病控制和预防措施MMWR,建议和报告,第62页,第62页,第62页,第62页5,2013年6月21日http://www.cdc.gov/mmwr/pdf/rr/rr6205.p
类脑计算是借鉴脑科学基本原理,打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面:研究类脑计算架构、模型和算法,探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论;借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制,逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型;构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面:基于新材料和新技术,研究新型高性能类脑神经器件,解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点;研究基于类脑神经器 件的网络架构,构建大规模阵列,开展外围电路的研发与设计;研究基于新型类脑器件的感知和计算架构,发展感存、存算、感存算 一体系统。
DOI: 10.7498/aps.71.140101 类脑计算技术作为一种脑启发的新型计算技术 , 具有存算一体、事件驱动、模拟并行等特征 , 为 智能化时代开发高效的计算硬件提供了技术参考 , 有望解决当前人工智能硬件在能耗和算力方面的 “ 不可持续发展 ” 问题 . 硬件模拟神经元和突触功能是发展类脑计算技术的核心 , 而支持这一切实现 的基础是器件以及器件中的物理电子学 . 根据类脑单元实现的物理基础 , 当前类脑芯片主要可以分 为数字 CMOS 型、数模混合 CMOS 型以及新原理器件型三大类 . IBM 的 TrueNorth 、 Intel 的 Loihi 、清华大学的 Tianjic 以及浙江大学的 Darwin 等都是数字 CMOS 型类脑芯片的典型代表 , 旨 在以逻辑门电路仿真实现生物单元的行为 . 数模混合型的基本思想是利用亚阈值模拟电路模拟生物 神经单元的特性 , 最早由 Carver Mead 提出 , 其成功案例有苏黎世的 ROLLs 、斯坦福的 Neurogrid 等 . 以上两种类型的类脑芯片虽然实现方式上有所不同 , 但共同之处在于都是利用了硅基晶体管的 物理特性 . 此外 , 以忆阻器为代表的新原理器件为构建非硅基类脑芯片提供了新的物理基础 . 它们 在工作过程中引入了离子动力学特性 , 从结构和工作机制上与生物单元都具有很高的相似性 , 近年 来受到国内外产业界和学术界的广泛关注 . 鉴于硅基工艺比较成熟 , 当前硅基物理特性是类脑芯片 实现的主要基础 . 忆阻器等新原理器件的类脑计算技术尚处于前沿探索和开拓阶段 , 还需要更成熟 的制备技术、更完善的系统框架和电路设计以及更高效的算法等 .
摘要:利用左右脑优势理论可以确定左脑和右脑人群的一些特征。它可以帮助制定大脑平衡教育主题的培训大纲。在执行任何动作时,人的注意力或专注力至关重要。本文将使用脑电图 (EEG) 数据检查左脑和右脑优势患者的注意力水平。可以使用 EEG 波跟踪和记录大脑活动。人脑的思考和注意力会导致脑电波在不同频带中改变。可以使用基线校正方法清理基于频率的 EEG 信号并提取特征。结果,创建了 EEG 拓扑功率谱密度值。本文的主要目的是比较不同大脑优势的人的注意力水平。相反,EEG 信号可用于预测一个人是左脑还是右脑优势。
因此,跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间,计算功率谱密度( Power Spectral Density , PSD ),并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集,结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法,将 PSD 与功能连接特征相结合,提高了跨场景 分类的性能,并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析,发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 ( Convolutional Neural Networks , CNN )和递归神经网络( Recurrent Neural Networks , RNN )等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征,从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距,提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来,一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究, Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法,用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估,显著提高了模型的泛化能力 [94] , Zhou 等人在 此基础上进行改进,提出了一种跨任务域自适应方法,有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
图S10。 建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞(PMCAO)模型。 PMCAO手术程序。 CCA,ICA和ECA暴露了,将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA(有关详细信息的材料和方法)。 用biorender.com创建的数字。 b TTC染色大脑的代表性照片。 白色区域代表PMCAO的梗塞区域。 PMCAO后1、3和6小时,缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。 数据表示为折叠变化,相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。 误差条表示平均值±S.D. (n = 3)(每组n = 10只小鼠, * p <0.05,*** p <0.001对假手术)。 缩写:CCA,常见的颈动脉; ICA,颈内动脉; ECA,外部颈动脉; MCA,中大脑中动脉; TTC,2,3,5-三苯基四唑氯化物。图S10。建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞(PMCAO)模型。PMCAO手术程序。CCA,ICA和ECA暴露了,将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA(有关详细信息的材料和方法)。用biorender.com创建的数字。b TTC染色大脑的代表性照片。白色区域代表PMCAO的梗塞区域。PMCAO后1、3和6小时,缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。数据表示为折叠变化,相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。误差条表示平均值±S.D.(n = 3)(每组n = 10只小鼠, * p <0.05,*** p <0.001对假手术)。缩写:CCA,常见的颈动脉; ICA,颈内动脉; ECA,外部颈动脉; MCA,中大脑中动脉; TTC,2,3,5-三苯基四唑氯化物。
大脑健身学习是一种开发的方法,可帮助提高大脑表现和学习能力。此方法基于以下假设:特定的身体锻炼可以帮助改善左脑和左脑之间的协调,并激活负责学习和表现的大脑神经。对于学生来说,接受学习信息或材料的集中度是确定学习成果的一个因素。右脑和左脑之间的平衡是认知方面的决定因素之一,因此,如果两者都可以发展,则可以预期了解学习材料的能力。学生的集中能力可以随着年龄的增长而提高,并发展出材料的分类能力。通过脑体操学习来提高学生集中度的一项努力。大脑体操是一种运动方法,它通过续签封闭的运动模式使用运动式运动。
有助于识别LBBB-IDCM(表2)。尽管如此,目前尚无关于如何实现诊断的建议。Blanc等人发表了第一项介绍LBBB-IDCM概念的研究。5在2005年,在29名入学患者中有5名CRT植入后一年的LV功能完全恢复(17%)。模拟结果。6,2009年和Serdoz6,2009年和Serdoz
对于全球医疗保健系统,由于糖尿病的发生率升高和相关并发症,降低糖尿病的发生率已成为必要。已经提出了几种措施和干预措施,以防止非糖尿病高血糖症的进展为2型糖尿病。在英格兰,NHS糖尿病预防计划(NHS DPP)于2016年启动,旨在通过侧重于体重减轻,饮食改善和增强体育活动的行为干预措施来减少糖尿病发病率。这是基于国际研究的证据,包括DA Qing研究和芬兰糖尿病预防研究,这些研究证明生活方式修改是预防糖尿病的最有效策略。对NHS DPP的服务评估表明,尽管该计划导致体重和HBA1C大幅减少,但参与和保留率仍然是最佳的,尤其是在少数民族群体中。挑战包括提供者交付之间的可变性,需要更好的风险评估工具以及患者参与不足。改善推荐途径,引入数字干预措施以及通过有针对性的机会主义运动提高公众意识可能会提高参与和有效性。此外,还有几种风险评估工具,用于早期检测高危人群,例如Findrisk和Canrisk。但是,必须考虑当地人口特征。研究表明,莱斯特风险评估评分在预测英格兰的NDH方面是最有效的,使其成为一般实践中广泛使用的可行工具。i ntroduction主动筛查策略和完善风险模型可以增强NHS DPP的影响,最终减轻糖尿病对医疗保健系统的负担。关键字:NHS糖尿病预防计划(NHS DPP),非糖尿病高血糖(NDH),2型糖尿病(T2DM)(T2DM),生活方式修改,HBA1C/减轻体重。版权所有©2025作者:这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可(CC BY-NC 4.0)分发的开放访问文章,允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用,分发和再现,以提供原始作者和原始作者提供信用。