XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System并不相同
伴有慢性浪费疾病的子宫颈肌肉中的prions ...
在美国的34个州和加拿大的4个省份不可避免地扩展（5）。CWD首次出现在挪威的野生驯鹿（Rangifer Tarandus），此后不久，在2 Moose（Alces Alces Alces）中出现。作为挪威广泛的监视计划的一部分，研究人员已经认同21驯鹿，13个驼鹿和3只红鹿（Cervus Elaphus），被CWD感染。在欧洲有一个野生驯鹿或驼鹿的国家 /地区进行了为期3年的活动计划，该计划在芬兰的3 Muose和瑞典的4 Muose中揭示了CWD。尚不清楚在Eu-Rope中鉴定出的CWD疾病的起源。越来越多的数据表明，北欧病例中发现的prion菌菌株与北美的病毒菌株（6-8）不同。在驯鹿中发现的菌株与北美的菌株在PRP SC的分配方面与北美菌株非常相似，首先是淋巴系统中的，后来在大脑中，以及自然宿主中具有传染性的特征。然而，在欧洲驯鹿中发现的CWD菌株与北美的CWD并不相同（9，10）。此外，与北美菌株相比，北欧国家的驼鹿的CWD菌株表现出很大的差异。那些在挪威，芬兰和瑞典具有零星地理分布的驼鹿，具有以前没有记录的独特特征，并提出了它们的感染为零星的CWD（11）。此外，搜索者已经观察到了单个驼鹿分离株之间的PRP SC和应变变化（9、10、12、13）。在银行田鼠和表达子宫颈PRP的转基因小鼠中的传播研究表明，驼鹿中的CWD Prions显然与挪威驯鹿和所研究的北美分离株的CWD Prions显然有所不同。搜索者研究受CWD影响的驼鹿并使用传统的免疫探测测试（Elisa，Western
ABCD 研究的见解
目的：COVID-19 大流行的第一年是许多青少年生活中的重大压力事件，与学校、行为、社交网络和健康问题有关。然而，与大流行相关的压力对每个人来说并不相同，可能受到大流行前因素的影响，包括大脑结构和睡眠，这两者都在青少年时期经历了重大发展。在这里，我们分析了整个大流行期间感知压力水平的集群，并确定了与大脑结构和睡眠相关的大流行前风险因素，这些因素在 COVID-19 大流行的第一年持续处于高压力状态。方法：我们调查了美国 5559 名青少年（50% 为女性；年龄范围：11-14 岁）在大流行第一年（2020 年 5 月 - 2021 年 3 月）六个时间点的感知压力的纵向变化，这些青少年参与了青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究。在其中 3141 名青少年中，我们拟合了机器学习模型，以从结构性 MRI 脑部测量和自我报告的睡眠数据中识别出最重要的疫情前预测因素，这些预测因素与疫情第一年的持续高压力有关。结果：感知压力水平的模式在整个疫情期间各不相同，其中 5% 的人报告持续高压力。我们的分类器准确检测到了持续的高压力 (AUC > 0.7)。疫情前的大脑结构，特别是颞区皮质体积以及多个顶叶和枕叶区域的皮质厚度，可预测持续的压力。疫情前的睡眠困难和睡眠时间短以及更晚的青春期阶段也是持续压力的有力预测因素。结论：青少年在 COVID-19 疫情的第一年表现出不同的压力反应，有些青少年报告在整个第一年持续处于高压力状态。在大流行之前收集的几项大脑结构和自我报告睡眠测量数据表明，持续压力下的脆弱性显而易见，这表明除了大流行相关因素之外，其他先前存在的个人因素也与持续的高压力反应有关。
1 Nora病毒在分裂的肠道干细胞中增殖...
最近对深度学习可靠性（DL）进行骨表面修饰（BSM）的批评，例如Courtenay等人提出的。（2024）基于一系列早期发表的研究，引起了人们对该方法疗效的担忧。然而，他们的批评忽略了关于在DL中使用小型和不平衡数据集的基本原则。通过减少培训和验证集的大小 - 在训练集中仅比测试集大20％，而某些班级验证集则在10张图像下大 - 这些作者可能无意中生成了不足的模型，以尝试复制和测试原始研究。此外，图像预处理期间编码的错误导致了根本上有偏见的模型的发展，这些模型无法有效地评估和复制原始研究的可靠性。在这项研究中，我们并不是要直接反驳其批评，而是将其作为重新评估DL在Taphonomic研究中的效率和解决方案的机会。我们通过将它们作为新的基线模型与旨在解决潜在偏见的优化模型进行比较，重新审视了应用于三个目标数据集的原始DL模型。具体来说，我们考虑了质量不佳的图像数据集引起的问题，并且可能过于适应验证集。为了确保我们的发现的鲁棒性，我们实施了其他方法，包括增强的图像数据增强，原始训练验证集的K折交叉验证以及使用模型 - 敏捷的元学习（MAML）的几次学习方法。后一种方法促进了单独的培训，验证和测试集的无偏使用。所有方法的结果都是一致的，与原始基线模型相当（如果几乎并不相同）。作为最终验证步骤，我们使用了最近生成的BSM的图像作为基线模型的测试集。结果几乎保持不变。这加强了以下结论：原始模型不受方法论上的过度拟合，并突出了它们在区分BSM中的细微效力。但是，重要的是要认识到这些模型代表了试点研究，受原始数据集的局限性在图像质量和样本量方面的限制。利用具有更高质量图像的较大数据集的未来工作具有增强模型概括的潜力，从而提高了Taphononic研究中深度学习方法的适用性和可靠性。
深度神经网络估计大脑年龄对认知障碍和衰退很敏感
年龄是阿尔茨海默病 (AD) 的最大已知风险因素。虽然正常衰老和 AD 病理都涉及大脑结构变化，但它们的萎缩轨迹并不相同。人工智能的最新发展鼓励研究利用神经影像学测量和深度学习方法来预测大脑年龄，这已显示出作为诊断和监测 AD 的敏感生物标志物的前景。然而，之前的努力主要涉及结构磁共振成像和传统扩散 MRI (dMRI) 指标，而不考虑部分容积效应。为了解决这个问题，我们使用先进的自由水 (FW) 校正技术对 dMRI 扫描进行后处理，以计算不同的 FW 校正分数各向异性 (FA FWcorr) 和 FW 图，从而允许在扫描中将组织与液体分离。我们分别从 FW 校正的 dMRI、T1 加权 MRI 和组合 FW+T1 特征构建了 3 个紧密连接的神经网络来预测大脑年龄。然后，我们研究了实际年龄和预测大脑年龄与认知之间的关系。我们发现所有模型都能准确预测认知无障碍 (CU) 对照组的实际年龄（FW：r=0.66，p =1.62x10 -32 ；T1：r=0.61，p =1.45x10 -26 ，FW+T1：r=0.77，p =6.48x10 -50 ），并能区分 CU 和轻度认知障碍参与者（FW：p =0.006；T1：p =0.048；FW+T1：p =0.003），其中 FW+T1 得出的年龄表现最佳。此外，所有预测大脑年龄模型均与横向认知（记忆，FW：β=-1.094，p =6.32x10 -7 ；T1：β=-1.331，p =6.52x10 -7 ；FW+T1：β=-1.476，p =2.53x10 -10 ；执行功能，FW：β=-1.276，p =1.46x10 -9 ；T1：β=-1.337，p =2.52x10 -7 ；FW+T1：β=-1.850，p =3.85x10 -17 ）和纵向认知（记忆，FW：β=-0.091，p =4.62x10 -11 ；T1：β=-0.097，p =1.40x10 -8 ; FW+T1：β=-0.101，p =1.35x10 -11 ；执行功能，FW：β=-0.125，p =1.20x10 -10 ；T1：β=-0.163，p =4.25x10 -12 ；FW+T1：β=-0.158，p =1.65x10 -14 ）。我们的研究结果证明，T1加权MRI和dMRI测量均可改善大脑年龄预测，并支持预测大脑年龄作为认知和认知衰退的敏感生物标志物。
有关CHEK2 GEN突变（一些突变，杂合）的信息，荷兰的CHEK2突变近7个女性B
有关荷兰乳腺癌和CHEK2突变的CHEK2 Gen突变（一些突变，杂合的）的信息，将近7个女性乳腺癌。乳腺癌通常不是遗传性。大约5％的乳腺癌女性（20分之一）遗传危险因素起作用。这些危险因素之一是CHEK2突变。然后，某人在CHEK2基因中有变化（突变或错误）。基因是遗传物质（DNA）的一部分。在荷兰，CHEK2基因，CHEK2 C.1100DELC突变有一定的变化。女性对乳腺癌的风险的高度取决于各种因素，例如： - 她是否是遗传性乳腺癌的携带者，例如CHEK2突变。- 家庭以及与谁和哪个年龄的乳腺癌经常发生。- DNA的300多个小变化的组合，每种变化都会影响乳腺癌的风险。这被称为“聚乙烯风险评分”。- 乳房组织有多近。这可以在乳房照片（乳房X线摄影）上看到。- 个人因素，例如您有多长时间和沉重。- 生活方式因素，例如您喝了多少酒精。知道乳腺癌的风险高于CHEK2突变的女性，我们使用了尽可能多的信息。因此，对于每个患有CHEK2突变的女性，乳腺癌的估计风险并不相同。这种风险在80岁之前为15％至55％。那里有哪些医疗建议？对于患有乳腺癌（乳腺癌）的CHEK2突变的女性来说，乳腺癌的风险大约是没有这种突变的乳腺癌女性的两倍。对于患有CHEK2突变的女性，乳腺癌的风险取决于上述因素。根据估计的风险，我们可以建议从35岁或40岁起的定期乳房控制。有时没有理由进行额外的乳房控制。然后，从50岁开始参加乳腺癌的人群筛查就足够了。定期检查旨在尽早发现乳腺癌。如果早点发现乳腺癌，治愈的机会通常更大。治疗也可能不太自由基。由于乳腺癌的个人估计风险有所不同，因此去除乳房不是CHEK2突变女性的标准建议。对于患有乳腺癌的CHEK2突变的女性，其治疗团队的后续作品首先适用。之后，可能有额外的乳房控制的原因。可以考虑每月乳房自我检查。尚不清楚乳房自我检查是否可以帮助患有CHEK2突变的女性尽早发现乳腺癌。没有CHEK2突变的女性家庭成员有时会根据其个人危险因素获得额外乳房控制的建议。除了对乳房检查的建议外，对于患有CHEK2突变的女性，没有其他医疗建议。对于患有CHEK2突变的男人也没有额外的建议。
Readme Chelsa - 高分辨率的气候...
Readme Chelsa - 地球表面积高分辨率的气候。1.1版Chelsa（http://chelsa-climate.org/）是高分辨率（30弧sec，〜1 km）的气候数据集，用于地球地面面积。版本1.0是第一个版本。它包括1979 - 2013年期间的每月和年平均温度和降水模式。chelsa_v1基于ERA临时全球循环模型（http://www.ecmwf.int/en/research/climate/climate-reanalysis/era inersy/ERAS）的准机械统计降低缩减（http://www.ecmwf.int scalime ofera） （https://www.ncdc.noaa.gov/ghcnm/）偏置校正。规格：高分辨率（30 Arcsec，〜1 km）降水量和温度每月覆盖1979 - 2013年掺入topocclimate（例如，地形降雨和风场）。缩小的ERA-Interim模型。允许根据每月值（例如干燥期长度等）计算派生参数。Chelsa的所有产品均位于参考WGS 84水平基准的地理坐标系中，水平坐标为小数为小数。Chelsa层的扩展（最小和最大纬度和经度）是从1- arc-second gmted2010数据继承的坐标系的结果，该数据本身从1- arc-second srtm数据继承了网格范围。请注意，由于输入GMTED2010数据的像素中心引用，每个Chelsa网格的全部范围由像素的外部边缘定义与纬度或经度的整数值不同，而纬度或经度的整数值为0.00013888888度（OR 1/2 Arc-Second）。基于Legacy Gtopo30产品的产品用户应注意，Chelsa（和GMTED2010）和GTOPO30的坐标参考并不相同。在gtopo30中，纬度和经度的整数线直接落在30弧秒的像素的边缘上。因此，当用基于GTOPO30的产品覆盖Chelsa时，将在相应30- arc-second像素的边缘之间观察到1/2弧形 - 第二位。数据集为Geotiff格式。可以使用标准GIS软件（例如：saga gis - （免费）http：//www.saga-gis.org/ arcgis -https：//wwwww.arcgis.com/ qgis-qgis- qgis-（免费） GIS-（免费）https：//grass.osgeo.org/从现在的1.0网格范围变化，现在类似于GMTED2010分辨率（十进制程度）的一个：0.00833333333西范围西范围（最小x配合，x配置，最小值）：-180.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000138888 ymimuimum y mimum y -00 musitive y latitive 8.90 0.90：90.90：90.90。范围（最大X坐标，经度）：179.9998611111 NorthExtent（最大Y坐标，纬度）：83.9998611111行：20,800 Columsn：43,200 - 每月降水版本1.1现在具有GHCN偏置校正。
大型强子对撞机时代的迷人魅力、美丽的底部和夸克胶子等离子体 Santosh K. Das 和 Raghunath Sahoo* 几微秒后
大型强子对撞机时代迷人的粲夸克、美丽的底夸克和夸克胶子等离子体 Santosh K. Das 和 Raghunath Sahoo* 宇宙通过大爆炸诞生后几微秒，原始物质被认为是物质基本成分——夸克和胶子的混合物。预计这将在实验室中通过超相对论速度下的重核碰撞产生。在美国纽约布鲁克海文国家实验室的相对论重离子对撞机和瑞士日内瓦欧洲核子研究中心的大型强子对撞机的能量和光度边界上，可以产生一种由夸克和胶子组成的等离子体，称为夸克胶子等离子体 (QGP)。重夸克，即粲夸克和底夸克，被视为表征 QGP 的新探针，因此可以表征产生的量子色动力学物质。重夸克传输系数在理解 QGP 的性质中起着重要作用。核抑制因子和椭圆流的实验测量可以限制重夸克输运系数，这是现象学研究的关键因素，有助于解开不同的能量损失机制。我们对 QGP 中的重夸克拖拽和扩散系数进行了总体介绍，并讨论了它们作为探测器解开不同强子化机制以及探测非中心重离子碰撞产生的初始电磁场的潜力。从新技术发展的角度来看，未来测量的实验前景被特别强调为下一代探测器的重味。关键词：大爆炸、重离子碰撞、重味、夸克胶子等离子体。20 世纪下半叶，Murray Gell-Mann 和 George Zweig 发现了强子的夸克模型，Glashow、Salam 和 Weinberg（以及许多其他人）通过基本力的统一发现了粒子物理的标准模型，这在粒子物理学中取得了巨大的成功。基础科学在寻找物质基本成分的同时，也为粒子探测和加速器技术的发展做出了巨大贡献，产生了巨大的直接和间接的社会效益。就目前对物质成分的理解而言，我们有六夸克、六轻子、它们的反粒子和力载体。然而，在这其中，我们只遇到轻夸克（LQ）——上夸克和下夸克，以及正常核物质中的电子。其他重粒子是在宇宙射线和粒子加速器的高能相互作用中产生的。虽然这些基本粒子如夸克和轻子自由存在，但它们的性质并不相同。
USAARL - 词汇表
词汇表 A A 加权：一种用于获得单个数字的技术，该数字代表包含广泛频率范围的噪声的声压级，其方式近似于耳朵的响应：人耳对所有频率的声音的反应并不相同，在低频和高频下的效率低于中频或语音频率。因此，使用 A 加权会弱化低频和高频。像差：与完美图像再现的任何差异。像差仪：一种用于测量光学像差的仪器。眼科像差仪的开发是为了测量无法通过自动验光仪或更传统的临床方法测量的复杂屈光不正。绝对阈值：导致感觉反应的刺激的最小值。适应：对新的身体和/或环境条件的生理调整（适应）。调节：眼睛的自动对焦过程，有助于在不同观看距离下保持清晰的视网膜图像。消色差：镜片组合（通常接触），可减少色差。声学：与声音或听觉有关。声学显示：呈现声学信息的显示。声场：对特定空间中声音行为的描述；特定开放、部分受限或完全封闭空间中一个或多个声源产生的声压分布。包含声波的空间区域 声阻抗：给定表面上平均的有效声压与流过该表面的声能有效体积速度之比。阻抗的单位是 Pa-s/m 3 或 dyne-s/cm 5 ，称为声欧姆 (Ω)。声学人体模型：人体头部（或人体头部和躯干）的复制品，在耳道中鼓膜位置放置麦克风，用于进行声学测量和声音记录。听神经：[参见听觉神经] 声压：[参见声压] 声反射：中耳肌肉的一种动作，可降低耳朵对高强度刺激的敏感度。声学特征：给定声源的特征声音，可用于识别声源。声波：通过弹性介质传播的机械扰动。声学：声音的产生、传输和接收的科学。执行器：用于或旨在用于移动或控制某物的设备。有源矩阵电致发光 (AMEL)：一种电致发光显示器，其中各个像素由专用电子开关控制，并以矩阵形式（行和列）排列。有源矩阵液晶显示器 (AMLCD)：一种液晶显示器，其中每个像素由专用电子开关控制，并以矩阵形式（行和列）排列。有源矩阵 OLED (AMOLED)：一种有机发光显示器，其中各个像素由专用电子开关控制，并以矩阵形式（行和列）排列。主动降噪 (ANR)：通过电子方式将背景噪声的相位反转 180 度并将此反转信号添加到原始噪声中来降低背景噪声的过程。动作空间：个人移动和做出决定的区域（半径 2 米内）。适应：感觉系统对长时间刺激的自动调整。[参见视觉适应和听觉适应]
神经网络和大脑区域之间的连接
众所周知，大脑功能依赖于多个神经元群之间的相互作用，这些神经元群通过复杂的连接回路连接在一起，以拮抗或协同的方式协同工作以交换信息、同步活动、适应外部刺激或内部要求，并更广泛地参与解决多方面的认知任务。事实上，从神经科学诞生之日起，不同区域如何参与认知及其相互作用的问题就引起了研究人员的兴趣。由于先进的功能性脑成像技术的发展和复杂信号处理方法的调整，人们对大脑连接评估的兴趣大大增加。本期特刊的所有论文都集中在连接性上，即一个大脑区域的活动对另一个大脑区域的活动的影响。然而，这个看似简单的定义包含一系列需要批判性分析的问题。尽管最近出现了许多论文，但大脑连接的几个方面仍然存在争议。读者应该意识到，根据所采用的方法和应用环境，该术语的含义存在深刻而重要的差异。首先，大脑连接的定义并不明确，文献中使用的术语（结构、功能和有效连接）各不相同，这些术语往往令人困惑或模棱两可，具体取决于所采用的方法和应强调的方面。这里的关键点是，文献中采用了几种不同的数学方法来估计数据中的连接性——从简单的统计方法（例如时间序列之间的相关性）到使用线性或非线性模型得出因果关系的更复杂的方法。以这种方式获得的指标的重要性并不相同。因此，大脑连接估计和解释的基本方面涉及估计技术的可靠性、它们在不同条件下的准确性、得出的连接值的神经生理学意义以及它们可以掌握的神经现象类型。本期特刊中的一篇论文（Ricci 等人 [ 1 ]）主要关注这些方面。在本研究中，我们使用神经质量模型生成的信号作为基本事实，模拟多个相互连接的兴趣区域，比较了几种估计大脑连通性的方法。结果表明，格兰杰因果关系检测正确连通性的能力超过了其他估计量（包括传递熵、相关性、一致性和相位同步）。然而，更重要的是，结果强调了非线性对估计值的强烈影响。有明确的证据表明，连通性反映了从一个区域传输到另一个区域的信息量，这一数量可能与因果关系的强度大不相同。事实上，一个区域可以对另一个区域产生强烈的因果影响（例如，在没有实际信息交换的情况下导致其活动饱和）。这是在分析连通性数据时应仔细考虑的一个方面，
Arne De Keyser，博士 - 教授 - 专业：市场营销
3. Kies, A.、De Keyser, A.、Jaramillo, S.、Li, J.、Tang, Y. 和 Ud Din, I. (2025)。为工作而生：脑机接口对一线员工幸福感的影响。《服务管理杂志》，即将出版。 4. Holmqvist, J.、Berger, C.、De Keyser, A. 和 Verleye, K. (2025)。循环经济中的奢侈品：参与旅程视角。《消费者行为杂志》，即将出版。 5. Lembregts, C.、Schepers, J. 和 De Keyser, A. (2024)。它真的像看上去那么糟糕吗？对定量分数的判断取决于其呈现格式。《市场营销研究杂志》，61(5)，937-954。 6. De Keyser, A. 和 Van Vaerenbergh, Y. (2024)。超越混乱：客户体验主导的业务转型研究方向。AMS Review，14，144-157。7. Mehmood, K.、Verleye, K.、De Keyser, A. 和 Larivière, B. (2024)。跨文化人工智能个性化的变革潜力。服务营销杂志，38(6)，711-730。8. Verleye, K.、De Keyser, A.、Raassens, N.、Alblas, A.、Lit, F. 和 Huijben, J. (2024)。通过采用参与者参与视角推动向循环经济的转型。服务研究杂志，27(1)，69-88。 9. Mehmood, K.、Verleye, K.、De Keyser, A. 和 Larivière, B. (2023)。在数据丰富的环境中试行个性化研究：文献综述和未来研究议程。《服务管理杂志》，34(3)，520-552。10. De Keyser, A. 和 Kunz, W. (2022)。与服务机器人一起生活和工作：TCCM 分析和未来研究的考虑。《服务管理杂志》，33(2)，165-196。11. De Keyser, A. 、Bart, Y.、Gu, X.、Liu, SQ、Robinson, SG 和 Kannan, PK (2021)。在商业中使用生物识别技术的机遇和挑战：制定研究议程。《商业研究杂志》，136，52-62。 12. Arsenovic, J.、De Keyser, A.、Edvardsson, B.、Tronvoll, B. 和 Gruber, T. (2021)。正义（并不相同）：关系活动对恢复后结果的作用。《商业研究杂志》，134，342-351。13. Verleye, K.、De Keyser, A.、Vandepitte, S. 和 Trybou, J. (2021)。提升感知客户导向作为患者满意度的驱动因素。《医疗质量杂志》，43(4)，225-231。14. De Keyser, A.、Verbeeck, C. 和 Zwienenberg, TJ (2021)。区块链：对其对客户和服务组织影响的反思。《服务管理研究杂志》，5(2)，71-102。 （本文是一篇较长的论文的一部分）