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World File Search System显着性
安全：功能和表达的显着性分析
安全包装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2代。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 GetCatrix。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>3 GetCatrix。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。4 p53.Stat。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5安全。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6个安全级。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9安全内部。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10安全。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 Safedag。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>10 Safedag。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 Safeplot。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12
精神病中有20年的异常显着性：我们学到了什么？
这件作品提供了一个明显的答案：精神病（幻觉和妄想）是由多巴胺水平过多引起的，这导致事件（内部和外部）与多巴胺峰同时发生，而多巴胺峰则与异常的激励显着性相关 - 它们会引起人们的注意，并引起人们的注意和推动目标指导的行为，并表现为精神效果，最终是精神症状的症状;诱惑解释异常显着性（1）。用阻断多巴胺受体的药物治疗时，异常显着性和症状可以解决（1）。在这里，我们审查了考虑到理论，如何接受的理论以及我们的领域对异常显着性的误解，鉴于我们对多巴胺功能的不断发展，在临时显着性归因和临床计算神经科学方面，我们的领域继续错误。
将显着性排名和加强学习的整合...
摘要 - 随着对象检测方法的不断增长，本研究探讨了一系列实验，这些实验是基于强化学习（RL）的视觉注意力 - 与显着排名技术的基于显着性和可持续性解决方案。通过整合初始边界框预测的显着性排名，并随后应用RL技术通过在多个时间步中进行有限的动作来完善这些预测，该研究旨在提高RL对象检测准确性。作为一系列实验提出，该研究研究了使用各种图像提取方法的使用，并探讨了基于深度强化学习的本地化代理训练的各种深层Q-Network（DQN）架构变化。此外，我们通过优先考虑轻巧和更快的模型来优化每个步骤中的检测管道，同时还结合了对检测到的对象进行分类的功能，这是先前的RL方法中缺少的功能。我们表明，通过使用Pascal VOC 2007数据集评估这些训练的代理的性能，开发了更快，更优化的模型。值得注意的是，本研究中获得的最佳平均平均精度（MAP）为51.4，超过了文献中基于RL的单个对象检测器设定的基准。索引术语 - 对象检测，计算机视觉，增强学习，显着排名
神经网络的完整贝叶斯显着性测试
显着性测试旨在确定对人口分布的提议是事实还是没有观察到。但是，传统的意义测试通常需要得出测试统计的分布，但未能处理复杂的非线性关系。在本文中，我们建议对称为N FBST的神经网络进行完整的贝叶斯象征测试，以超越传统方法的关系表征的限制。贝叶斯神经网络被用来适合非线性和多维关系的较小错误，并通过提出证据价值来避免严格的理论推导。此外，N FBST不仅可以测试全局意义，还可以测试本地和实例的意义，以前的测试方法不关注。更重要的是，n fbst是一个可以根据所选度量进行扩展的一般框架，例如gradn fbst，lrp- n fbst，deeplift- n fbst，lime-n fbst。进行了模拟和真实数据的一系列实验，以显示我们方法的优势。
辅助放疗期间临床上显着性皮炎的浸润性乳腺癌
摘要。背景/目标：接受辅助放疗的乳腺癌患者可能患有≥2级皮炎。在登记项目中，移动应用程序（APP）提醒患者进行皮肤护理，以预期进行皮肤护理，目的是减少临床上显着的放射性皮炎。这项研究旨在确定设计前瞻性试验所需的≥2级皮肤炎和危险因素的患病率。患者和方法：在对2022 - 2023年期间327例乳腺癌患者的回顾性研究中，研究了≥2级皮炎和23个潜在危险因素的患病率。结果：≥2级皮炎的患病率为31.2％。在多变量分析中，它与慢性炎症疾病（P = 0.001），明显的心血管疾病（P <0.001），吸烟史> 10年（P <0.001），晚期T型阶段（P = 0.017），Normo-Fraction，Normo-Fraction（P <0.001）和Radiation Boost Boost（P <0.001）。结论：鉴定出侵入性乳腺癌辅助放疗期间≥2级皮炎和独立危险因素的患病率有助于改善患者护理和前瞻性试验的设计。
大麻诱导的精神病中的异常显着性
背景：天然大麻（NC）和合成大麻素（SCS）的使用可以增加风险并加剧精神病的过程。这些可能会受到异常显着性（AS）的影响。它是指刺激的意义过多的归因，否则被认为是中性的，从而将它们转变为不利，危险或神秘的实体。这使患者从事现实正常感知及其与我们的分析能力的关系进行异常和错误的解释努力。似乎在精神病的发作和永久性中起着重要作用。由于意义的异常归因引起的内部冲突导致妄想思想，最终导致建立自我维持的精神病。
恒河猴中连接显着性检测和运动反应的皮质机制
突然的、令人意外的感觉事件会触发神经过程，从而迅速调整行为。为了研究这种现象的系统发生和机制，我们训练两只雄性恒河猴通过对等长操纵杆施加力量来将光标保持在视觉目标内。我们研究了令人意外的听觉刺激对施加的力量、头皮脑电图 (EEG) 活动和从背外侧前额叶皮质记录的局部场电位 (LFP) 的影响。听觉刺激引起 (1) 等长力的双相调制，短暂下降然后是纠正性的紧张性增加，和 (2) 由两个大的负波 - 正波 (N70 和 P130) 主导的 EEG 和 LFP 偏转。EEG 电位在头皮顶点对称且最大，非常类似于人类的“顶点电位”。 “皮层电位和力量紧密相关：P130 振幅预测了矫正力增加的幅度，特别是在从深层而非浅层皮层记录的 LFP 中。这些结果揭示了一种系统发育上保留的皮层运动机制，支持对突出的感觉事件做出反应的适应性行为。
连接恒河猴显着性检测和运动反应的皮质机制
研究文章 | 系统/电路 一种连接恒河猴显着性检测和运动反应性的皮质机制 https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0422-23.2023 收到日期：2023 年 3 月 8 日 修订日期：2023 年 10 月 5 日 接受日期：2023 年 10 月 10 日 版权所有 © 2023 Novembre 等人。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 国际许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当的署名。
网络富集的显着性测试 -
功能网络通常指导我们对脑表型关联空间图的解释。然而，评估感兴趣网络中关联的丰富方法的方法在科学严谨和基本假设方面有所不同。虽然某些方法依赖于主观解释，但其他方法对成像数据的空间结构做出了不切实际的假设，从而导致虚假阳性率膨胀。我们试图通过从一种在基因组学研究中广泛用于测试一组基因和感兴趣表型之间的关联的方法中借用洞察力来解决这一差距。我们提出了网络富集显着性测试（NEST），这是一个灵活的框架，用于测试脑 - 表型关联对功能网络或大脑的其他子区域的特异性。我们将NEST应用于研究表型关联，并通过大规模神经发育研究的结构和功能性脑成像数据进行研究。
朝着面部验证的视觉显着性解释
在过去的几年中，深度卷积神经网络一直在验证和识别场景中推动面部识别（FR）技术的边界。尽管准确性很高，但他们经常因缺乏解释性而受到批评。对了解深面识别系统的决策过程的需求越来越不断增加。最近的研究调查了视觉显着性图作为一种解释，但在面部识别的背景下，它们通常缺乏讨论和分析。本文集中于可解释的面部验证任务，并想出了新的解释框架。首先，提供了基于显着的解释方法的定义，该方法的重点是深FR模型做出的决策。其次，提出了一种名为corrrise的新型模型不合时宜的方法来产生显着图，该图显示了任何给定的面部图像的相似区域和不同区域。然后，一种评估方法旨在衡量面部验证中一般视觉显着性解释方法的性能。最后，实质性的视觉和定量结果表明，与其他可解释的面部验证方法相比，提出的Corrrise方法具有有希望的结果。