发现降钙素基因相关肽(CGRP)及其在偏头痛病理生理学中的作用已导致偏头痛治疗的进步。自2018年以来,食品药品监督管理局(FDA)批准了针对CGRP配体或受体和3个口服小分子CGRP受体拮抗剂的四种单克隆抗体(MAB)疗法。这些靶向疗法已被证明对成人偏头痛的预防或急性治疗是安全有效的。鉴于其效率和耐受性,CGRP抑制剂已彻底改变了偏头痛治疗的方法。从理论上讲,在该治疗类别中结合疗法可能会导致更多的CGRP封锁,并随后改善患者的结局。目前有提供者在临床实践中结合了CGRP疗法。但是,有关此实践的效率和安全性有限的数据。此迷你审查提供了可用数据的摘要,并在结合CGRP疗法以进行偏头痛治疗时提出了重要的注意事项。
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基于证据的支持在整个生命周期中对自闭症患者的支持:最大程度地提高潜力,最大程度地限制障碍并优化人与环境。柳叶刀神经病学。19((5):434–451,2020 (4)勋爵C,Charman T,Havdahl A等:自闭症的护理和临床研究的柳叶刀委员会。柳叶刀。399 (10321):271–334,2022 (5(5)Baron-Cohen S.科学美国博客[互联网] 2019年。可从:https:// blogs获得。scientififififations/observations/the-concept-of--oyovertity-is-dividing-the-autism-community/。((6)Calder L,Hill V,Pellicano e。:“有时候我想独自玩”:了解友谊对主流小学的自闭症儿童意味着什么。自闭症。17((3):296–316,2013 (7(7)Senju A,Maeda M,Kikuchi Y等:自闭症谱系障碍儿童缺乏传染性打哈欠。生物学信。3 (6):706–708,2007年(8)(8)Joly-Mascheroni RM,Senju A,Shepherd AJ:狗抓住了人类打哈欠。生物学信。4 (5):446–448,2008 (9(9)Palagi E,Leone A,Mancini G等:胶状狒狒中的传染性打哈欠,作为可能的表达
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点物体模糊图像的模糊程度 恢复原始图像中相对运动模糊的图像的问题。提取相机和物体场景之间的运动模糊程度对于大量应用中的运动模糊识别具有重要意义。这里提出的解决方案是PSF。Cannon [1] 处理了均匀线性的情况,确定了表征运动模糊的重要参数,该参数由方脉冲PSF和模糊的点扩展函数(PSF)描述,仅给出模糊在谱域图像本身中利用其周期性零点的性质。这种识别方法基于模糊图像的概念。这些零点被强调,因为沿运动方向的图像特征是倒谱域的,并且模糊程度的估计不同于其他方向的特征。取决于测量零点之间的间隔。关于 PSF 形状、谱域中零点的均匀性和平滑性的假设不满足,模糊图像在运动方向上的零点间距大于在其他方向上的零点间距。此外,在这个方向上存在各种运动退化的情况,例如加速原始未模糊运动 [2, 3] 和低频振动 [4]。物体。通过过滤模糊图像,我们强调 PSF 特性,而忽略图像特性。这里提出的是最大似然图像和模糊识别方法 [5–7]。这些方法对原始图像、模糊的PSF进行建模,并评估其形状,这取决于模糊和噪声过程。原始图像被修改为二维自回归(AR)过程,PSF参数允许快速高分辨率恢复模糊图像。 1997 Academic Press 具有有限脉冲响应。最大似然估计用于识别图像和模糊参数。模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。1.介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。成像系统的一个难题是性能下降需要大量计算。由运动引起的图像。当 Savakis 和 Trussell [8] 提出另一种模糊识别方法时,这个问题很常见。使用对原始图像平面的估计,即使相机由人手握住。功率谱(期望值),PSF 估计为 ,通常基于有关恢复残差功率和退化过程之间最佳匹配的信息的准确性。给定理想图像 f (x, y),相应的候选 PSF 与真实 PSF 相似。分级图像 g (x, y) 通常建模为 在本文中,我们开发了一种从运动模糊图像本身识别模糊参数的新方法。g ( x , y ) � � � h ( x � x � , y � y � ) f ( x � , y � ) dx � dy � � n ( x , y ) 根据对运动模糊对图像影响的研究,从模糊图像中提取方向、程度 (1) 和形状估计等模糊特征。虽然模糊识别的动机通常是其中 h ( x , y ) 是线性平移不变 PSF(点扩散图像恢复,这里提出的方法不起作用)和 n ( x , y ) 是随机噪声。将识别过程与恢复过程联系起来。在运动模糊图像中,模糊程度参数是该方法解决一维模糊类型,这在运动退化的情况下很常见。模糊 1 电子邮件:itzik@newton.bgu.ac.il。2 电子邮件:kopeika@bguee.bgu.ac.il。效果被认为是线性的和空间不变的,并且
摘要 — 异构大数据给机器学习带来了许多挑战。其巨大的规模、高维性和固有的不确定性使机器学习的几乎每个方面都变得困难,从提供足够的处理能力到保持模型准确性再到保护隐私。然而,也许最棘手的问题是大数据中经常夹杂着敏感的个人数据。因此,我们提出了一种隐私保护分层模糊神经网络 (PP-HFNN),以解决这些技术挑战,同时缓解隐私问题。该网络采用两阶段优化算法进行训练,并使用基于众所周知的交替方向乘数法的方案来学习层次结构低层的参数,该方法不会向其他代理透露本地数据。层次结构高层的协调由交替优化方法处理,该方法收敛速度非常快。整个训练过程可扩展、快速,并且不会像基于反向传播的方法那样遭受梯度消失问题。在回归和分类任务上进行的综合模拟证明了所提模型的有效性。我们的代码可在线获取 1 。
a 秘鲁利马工程技术大学 - UTEC b 巴西圣保罗坎皮纳斯大学 c 英国科尔切斯特埃塞克斯大学 d 中国江苏南通大学