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通过眼球运动分析评估大脑健康
越来越多的证据支持眼球运动异常与大脑健康之间的联系。事实上，眼球运动系统由多种皮质和皮质下结构和回路网络组成，这些结构和回路易受各种退化过程的影响。我们在此展示了一项正在进行的 MS 患者纵向队列研究的基线测量的初步结果，该研究旨在确定是否可以仅根据眼球运动参数来高精度地估计和跟踪疾病和认知状态。使用一种新颖的注视点跟踪技术，该技术无需红外摄像头，仅使用 iPad Pro 嵌入式摄像头即可可靠、准确地跟踪眼球运动，我们在这项横断面研究中表明，几个眼球运动参数与感兴趣的临床结果指标显着相关。眼球运动参数是从注视、前扫视、反扫视和平滑追踪视觉任务中提取的，而临床结果测量则是几种疾病评估工具和标准认知测试的分数，例如扩展残疾状况量表 (EDSS)、多发性硬化症简明国际认知评估 (BICAMS)、多发性硬化症功能综合量表 (MSFC) 和符号数字模式测试 (SDMT)。此外，偏最小二乘回归分析表明，一小组眼球运动参数可以解释高达 84% 的临床结果测量方差。总之，这些发现不仅复制了先前已知的眼球运动参数和临床评分之间的关联（这次使用了一种新颖的基于移动的技术），而且还验证了使用新颖的眼动追踪技术询问眼球运动系统可以告诉我们疾病的严重程度，以及多发性硬化症患者的认知状态。
W51 手册 V6.6 - Wavecom 解码器
HF 菜单中的 PSK 模式 25 HF 菜单中的 MIL-STANAG 和 HF-ACARS 模式 25 HF 菜单中的图形模式和 CW 25 SELCAL 和其他 25 模式选择器... 25 VHF-UHF 模式 26 VHF/UHF 菜单中的 INDIRECT 模式 26 分析 VHF/UHF 菜单中的 INDIRECT 模式 26 VHF/UHF 菜单中的 SELCAL 模拟模式 26 VHF/UHF 菜单中的 SELCAL 数字模式 27 DIRECT 模式 27 分析 VHF/UHF 菜单中的 DIRECT 模式 27 模式选择器... 27 解调器菜单 27 自动 28 模式... 28 解调器模式 28 PB 中心... 31 PB 带宽... 31 中心... 33 移位... 33 波特率... 33 极性... 33 转换... 34 输入... 34 增益... 35 选项菜单 35 字母表... 35 代码统计... 36 字母/数字... 36 周期... 36 切换 36 MSI 36 IAS 37 周期... 37 时间戳... 37 错误指示 38 清除屏幕 38 重新同步模式 38 OSI 级别... 38 消息类型...、显示...、显示模式... 38 收藏夹菜单 39 打开... 39 另存为... 40 设置菜单 40 W61PC 卡... 40 字体... 41 临时文件... 41 首选项... 42 接收器和卫星设置... 43 许可证... 44 输入... 44 查看菜单 49 窗口菜单 49 帮助菜单 49 目录 49 WAVECOM 网页 49 关于 W61... 49 按钮栏 50 工具栏 50
杂种免疫患者的后盘后状况的可能性；来自德国国家队列（Nako）的数据
抽象的背景可靠的临床障碍和多发性硬化症（MS）恶化的预测模型来识别有风险的患者并优化治疗策略。目的是评估机器学习（ML）方法是否可以分类临床障碍并预测MS（PWMS）患者的恶化，如果是的，则临床和磁共振成像（MRI）特征（MRI）特征以及ML算法的组合是最佳的。方法我们使用了来自两个MS队列的基线临床和结构MRI数据（柏林：n = 125，阿姆斯特丹：n = 330）来评估五个ML模型在基线时对临床障碍进行分类的能力，并预测未来的临床恶化，并在2年和5年的随访中进行了恶化。临床恶化是由扩展的残疾状态量表（EDSS），定时25英尺步行测试（T25FW），9孔PEG测试（9HPT）或符号数字模式测试（SDMT）的定义。在预测临床结果时系统地评估了临床和体积MRI测量的不同组合。mL模型，以评估显着性。结果ML模型在阿姆斯特丹队列的基线时显着确定了临床障碍，但在预测2年和5年的随访中临床恶化并没有意义。使用临床和全球MRI量（AUC = 0.83±0.07，p = 0.015），最好通过支持向量机（SVM）分类器来确定高残疾（EDS≥4）。04（p = 0.008）。使用区域MRI体积（Thala -Mus，脑室，病变和海马）最好通过SVM确定认知受损（SDMT Z -SCORE≤ -1.5），达到0.73±0。结论ML模型可以有助于将PWMS分类为临床障碍并确定相关的生物标志物，但是临床恶化的词典是未满足的需求。
儿童机器
我自己拥有一种具体的表达方式，这不仅能让我表达我的意思，还能让我更深刻地理解是什么让具体思维变得强大。然而，最需要更抽象的表述的概念是“具体性”本身，这并不奇怪。在教育话语中，“具体”一词经常被用作日常意义。当教师谈到使用具体的材料来支持数字概念的学习时，人们很容易理解，这包括使用木块形成数字模式等方法。但这个词也获得了更专业的含义，其中最突出的含义与让·皮亚杰著名的（或在某些圈子里臭名昭著的）阶段理论密切相关。不幸的是，这两种用法经常被混淆：人们很容易陷入这样的陷阱：把皮亚杰当成它的普通含义来阅读，而这种谬论得到了许多以居高临下的语气为教师写的“皮亚杰变得简单”的书籍的支持。事实上，当皮亚杰将小学儿童的思维描述为“具体”时，他正在做一些更复杂、更有趣的事情。这是一个技术术语，就像物理学家使用“力量”这个词或精神病学家使用“抑郁”这个词一样——在所有这些情况下，除非人们意识到这些词因经常违背常识的理论而产生了特殊的扭曲，否则含义就会被误解。皮亚杰的“具体智力”概念的含义来自于一个理论视角，这个视角是在他一生富有成效的研究过程中缓慢出现、并不总是一致的。我们必须将这个非常有见地的概念与皮亚杰理论构造中某些更成问题的方面区分开来，特别是他的“阶段”概念。本章标题中教育哲学的对立为确定“具体智力”在皮亚杰理论框架中的含义提供了良好的背景。后缀“-ism”是摘要的标志，它在标题中的出现反映了我的思想风格的转变。“instructionism”这个词
时装艺术与设计学院（ESMOD）
需要课程（180 cr。）个人研发（2 Cr。）。市场和消费者分析（2 Cr。）。裙子收集开发（4 cr。）。纺织品（2 cr。）。图基（2 cr。）。公民参与（2 cr。）。裙子组件（2 cr。）。裙子理论（2 cr。）。创意悬垂（2 cr。）。裙子应用程序（4 cr。）。USJ值（2 cr。）阿拉伯语言和文化（2 Cr。）。灵感方法（2 cr。）。收集方法（2 cr。）。可持续时尚（2 Cr。）。技术图（2 Cr。）。着装最终项目（4 cr。）。数字性能（2 cr。）。衬衫组件（2 cr。）。衬衫理论（4 cr。）。零废物连衣裙（2 cr。）。衬衫应用（2 cr。）。数字基础知识（2 cr。）。着装理论（2 cr。）。着装应用（4 cr。）。收集上下文（2 cr。）。趋势书（2 cr。）。光学错觉（2 cr。）。量身定制的西装收集应用程序（4 cr。）。技术图（2 Cr。）。数字插图（2 cr。）。量身定制的西装组件（2 cr。）。量身定制的西装结构（2 cr。）。量身定制的西装悬垂（2 cr。）。数字生产策略（2 Cr。）。创意模式起草（2 cr。）。量身定制的西装执行（4 cr。）。收集方法（2 cr。）。休闲服装收集应用程序（4 cr。）。时尚风格（2 cr。）。时装营销（2 Cr。）。数字投资组合（2 cr。）。个人身份（4 cr。）。休闲磨损技术（2 cr。）。休闲磨损组件（2 cr。）。实现群体休闲服（4 cr。）。数字模式起草技术（2 cr。）。最终总体外观（4 cr。）。讲故事（2 cr。）。创意艺术方法（2 Cr。）。收集开发（2 Cr。）。陪审团1-单个主题简介（2 cr。）。陪审团2-个人主题的发展（2 cr。）。实习报告（4 cr。）。高级模式起草技术（2 cr。）。高级组件（2 cr。）。套筒开发（4 cr。）。卷开发（4 cr。）。生产策略（2 Cr。）。英语级A（4 cr。）。收集计划（2 Cr。）。商业线（2 cr。）。时装设计组合（2 cr。）。陪审团3-商业线和收集计划（2 cr。）。陪审团4-整个收藏（2 cr。）。专业品牌身份（2 cr。）。研究生项目（4 cr。）。最终集合原型（4 cr。）。唯一收藏（4 cr。）。模式起草收集身份（6 cr。）。
使用机器学习的HSRP数字板检测-IJRPR
在过去五年中，使用机器学习技术对高安全性登记板（HSRP）的检测和认可取得了相当大的势头，这是在深度学习进步的推动下，尤其是卷积神经网络（CNNS）。这些模型已被证明有效地识别字母数字模式并处理与HSRP相关的复杂性，例如不同的字体，设计和安全功能。在2019年，Li等人。在CNN中引入了专门用于车辆登记板检测的CNN中的使用。通过将模型的注意力集中在数字板的关键区域上，它们的方法提高了结果的准确性和解释性。这项研究在应对复杂的HSRP设计带来的挑战方面至关重要，该设计通常包括全息图和水印。基于注意力的方法使该模型忽略了无关紧要的背景信息，而是专注于板块的重要细节[1]。Uddin等人解决了HSRP检测域中标记的数据有限的问题。在2020年，使用了转移学习技术。通过在大规模数据集上微调预训练的模型，然后将其调整为HSRP识别的特定任务，它们在速度和准确性方面都有显着提高。他们的研究还探讨了数据扩展等技术，以增强模型的概括能力，当时应用于不同的HSRP格式[2]。在2021年，Shah等人。此方法对于处理监视录像中通常遇到的模糊或扭曲的图像特别有用[3]。引入了多分辨率CNN体系结构，以改善在不同条件下（例如不同的图像分辨率，角度和环境因素）的HSRP检测。他们的方法使网络可以在多个尺度上处理图像，从而改善了鲁棒性，尤其是在现实情况下，可以从不同角度或在弱光条件下捕获板。在2022年，Patel和Rao开发了一种混合系统，将CNN与光学特征识别（OCR）技术相结合，用于检测和识别HSRPS。他们的方法利用CNN来定位和检测板，而OCR则被用来读取板上的字母数字字符。这种集成导致对HSRP的检测和识别更加准确，尤其是在安全特征或字体显着变化的情况下[4]。Kumar等。 （2023）的重点是克服缺乏大规模数据集对HSRP检测所带来的挑战。 他们的研究介绍了新型的数据增强技术和合成数据集生成，其中人为生成的HSRP图像用于训练CNN模型。 这种方法不仅扩展了数据集，还扩展了Kumar等。（2023）的重点是克服缺乏大规模数据集对HSRP检测所带来的挑战。他们的研究介绍了新型的数据增强技术和合成数据集生成，其中人为生成的HSRP图像用于训练CNN模型。这种方法不仅扩展了数据集，还扩展了