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多模式分析甲基甲基和片段学在无浆细胞DNA中用于多癌的早期检测和定位
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多模式分析甲基甲基和片段学在无浆细胞DNA中用于多癌的早期检测和定位
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通过多元模式分析揭示大脑连接的长期和冥想特定调节
摘要 神经影像学研究已经提供了证据，表明大量的冥想练习会改变人类大脑的功能和结构特性，例如大规模大脑区域的相互作用。然而，不同的冥想风格如何参与这些大规模大脑网络的调节仍不清楚。在这里，我们使用机器学习和 fMRI 功能连接，研究了集中注意力和开放监控冥想风格如何影响大规模大脑网络。具体来说，我们训练了一个分类器来预测两组受试者的冥想风格：专家上座部佛教僧侣和新手冥想者。我们表明，分类器只能区分专家组的冥想风格。此外，通过检查训练后的分类器，我们观察到前部显着性和默认模式网络与分类相关，这与它们在冥想中参与情绪和自我相关调节的理论一致。有趣的是，结果还强调了调节注意力和自我意识的关键区域与处理和整合体感信息相关区域之间的特定耦合的作用。最后，我们观察到左半球间连接在分类中的作用更大。总之，我们的研究支持了以下证据：大量的冥想练习会调节大规模的大脑网络，而不同的冥想风格会对有助于特定风格功能的连接产生不同的影响。
一个统一的布局模式分析框架，具有深度因果估计
摘要 - 特征大小的减小和制造过程的增长会导致制造半导体设备的更多故障。因此，识别失败的根本原因布局模式变得越来越多地提高产量。在本文中，提出了一个基于布局感知诊断的新型布局模式分析框架，以有效地确定根本原因。在框架的第一个阶段，使用对比度学习训练的编码网络用于提取布局片段的表示形式，这些片段不变到琐碎的变换，包括偏移，旋转，旋转和镜像，然后将其聚类以形成布局模式。在第二阶段，我们通过结构性因果模型对任何潜在的根本原因布局模式与系统缺陷之间的因果关系进行建模，然后将其用于估计候选候选候选缺陷模式的平均因果效应（ACE），以识别真正的根本原因。对实际工业案例的实验结果表明，我们的框架的表现要优于具有更高准确性的商业工具，并且平均速度约为8.4加速。
基于人工智能的翻译技术教学实践模式分析
随着人工智能时代的技术飞速发展，翻译技术革命以强势来袭，催生了各种计算机辅助翻译工具和翻译技术。近年来，我国许多高校的翻译专业都意识到了翻译技术的重要性，纷纷开设翻译技术课程，配备语言实验室、辅助翻译软件、在线教学平台等设施。但翻译技术教学中还存在翻译技术课程体系不完善、教学资源不足、专业师资匮乏、课程建设滞后、教学方法不适应、教学环境落后、教学评价过于简单、教学研究不足等诸多问题[1]。针对这些问题，[2-4]提出了一些相应的解决措施和对策，对转变教师教育观念、普及教育技术起到了很大的作用。为满足语言服务对翻译人员的专业要求，翻译技术教学理念和实践模式的变革势在必行。
大脑结构的多变量模式分析预测功能结果
摘要背景：认知训练干预措施（CT）后的认知收益与精神分裂症患者（SCZ）的功能改善有关。但是，观察到很大的个体变异性。在这里，我们评估了大脑结构特征的敏感性，以在单个学科层面预测基于听觉的认知训练（ABCT）的功能响应。方法：我们使用支持向量机（SVM）建模的全脑多变量模式分析（MVPA）来识别灰质（GM）模式，这些模式（GM）模式预测了SCZ患者在单个受试者水平的ABCT 40小时后“较高”与“较低”功能。通过通过样本外跨验证分析（OOCV）应用原始模型来评估SVM模型的概括能力，以从经历了50个小时的ABCT的独立样本中看不见的SCZ患者。结果：全脑GM体积的模式分类预测，在随访时预测了“较高”与“较低”功能，其平衡精度（BAC）为69.4％（灵敏度为72.2％，特异性66.7％），通过嵌套交叉验证确定。神经解剖模型可推广到一个独立队列的BAC为62.1％（灵敏度为90.9％，特异性为33.3％）。结论：尤其是，在SCZ参与者ABCT之后，单个受试者水平的颞上回，丘脑，前扣带回和小脑的区域中的基线GM体积更大。
机头的应力和简正模式分析...
典型的教练机为三轮式飞机，由一个前起落架和两个主起落架组成。为了保持空气动力学上光滑的表面，着陆舱门应盖上门。前起落架门通过三个铰链连接到飞机机身，铰链由连接到中央铰链的液压执行器驱动。NLG 门结构由两层铝皮制成，中间有加强筋，借助紧固件使其成为箱形结构。铰链由铝合金加工而成，通过钢合金螺栓固定在结构上。前起落架门设计用于抵抗不同条件下的临界气动载荷。使用 MSC/NASTRAN 对给定的边界条件和载荷进行前起落架门结构分析。对临界载荷情况进行静态强度和紧固件检查。对 NLG 门进行正常模式分析，以检查门相对于飞机结构的固有频率，以避免共振。关键词：- 前起落架门、正常模式分析和有限元分析。