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深部脑刺激对原发性震颤患者言语清晰度的影响
目的：本研究旨在调查尾部未定带 (cZi) 的深部脑刺激 (DBS) 如何影响特发性震颤患者的言语清晰度。方法：对 35 名参与者进行了评估：停止刺激、接受旨在缓解震颤的慢性刺激以及在增加振幅水平的单侧刺激期间。在每种刺激条件下，参与者阅读瑞典智力测试中的 10 个独特的无意义句子。两名不知道刺激条件的听众以随机程序将所有录制的句子正字法转录。计算每个患者和刺激条件的平均言语清晰度分数，并对停止刺激和接受刺激的分数进行比较。结果：慢性 cZi-DBS 对言语清晰度没有显著影响，双侧和单侧治疗的结果没有差异。在增加振幅的单侧刺激期间，
生物标志物释放：从混乱到基因组数据清晰度的编程管道
生物标志物分析在诊断和临床试验中越来越重要，不仅在肿瘤学，而且在其他领域，随着洞察力获得的见解为个性化疗法铺平了道路。通用术语“生物标志物”包括多种生物分子，这种多样性也适用于其分析方法的类型。一种有希望的情况是使用遗传数据，可以通过下一代测序（NGS）获得。在基因组学领域工作，统计程序员面临着处理大量主要非结构化原始数据的挑战。在这里，我们显示了一个模范管道，该管道详细介绍了NGS数据的处理以创建最终分析集。因此，我们通过使用公共数据库来解决数据标准化，协调和注释基因组数据的问题。分享有关此类工作流程的见解有望提高对生物标志物分析及其解决方案挑战的认识。引言近年来，通过在临床试验中引入大数据应用的彻底改变了患者护理。基因组测序为个体之间的高个体间变异提供了见解，得出的结论是，有可能将疾病定制为个体特征。1因此，个性化医学（也称为精密医学）已进入临床试验领域。通常认为这两个术语是类似的，但“个性化”一词引起了人们的关注，因为可能会误解为每个人的独特开发。精密医学的目标是什么？精确医学旨在使用生物标志物（个体特征）将个体分类为不同的亚群，以量身定制其医疗。分类可能基于对特定疾病的敏感性，疾病的潜在生物学或对特定治疗的反应。因此，个性化医学与常规疗法有所不同，因为它的重点是最有可能受益于这种治疗方法，支付费用和副作用的个人，这些人可能会通过常规疗法而产生。2基于这些分类，可以开发有针对性的方法，这些方法主要具有高度选择性与低级毒性相结合。3一个突出的例子是小分子抑制剂克罗唑替尼，该抑制剂用于NSCLC患者ALK或ROS1基因融合的靶向治疗方法。4–6在这种情况下，两种融合会导致肿瘤发育，因此可以充当基因组生物标志物。通过在诊断中使用它们，可以缩小多达7％4-6个NSCLC患者的小亚种群，这些类型的融合因子对克里佐替尼敏感。然而，这种目标方法也可能有一些陷阱，因为可能有一定数量的子人群中对该疗法没有反应，或者在一段时间后停止反应，这会导致疾病的进一步发展或复发。这是基于耐药性的共同现象，耐药性是精密医学中的另一个热门话题。虽然先前存在的抗性被称为“主要抗性” 7，但仅在治疗期间或由于治疗而形成的机制被称为“获得的抗药性”。8种耐药性的原因可以是多种原因，但是主要的机制是靶基因3中的突变，也称为靶标突变9，其中癌细胞试图逃避给定的疗法。除了其他机制（例如表观遗传变化）外，耐药性的另一个常见原因是肿瘤细胞用于提供持续信号传导的下游信号传导基因突变。这些类型的遗传改变通常称为脱靶突变9，并且可以发生在不同的基因亚型中，这些基因类型通常分为三类：癌基因，肿瘤抑制基因（TSG）和具有模棱两可作用的基因。致癌基因通常介导信号传导以用于细胞的生长和细胞分裂，而TSG速度减慢甚至抑制了这种信号并介导凋亡。这些亚型的突变变化会导致癌基因的激活增加或TSG抑制，这可能导致大规模和不受控制的细胞生长，例如肿瘤细胞。模棱两可的基因可以用作癌基因或TSG，具体取决于各自的细胞信号传导。可以使用遗传数据来分析提到的各种遗传异常，在该数据中，这种抗性突变（无论是靶向）被视为生物标志物。
植入传感器的神经刺激伪像去除伪像改善了信号清晰度和电动机的解码
随着对可靠和多功能控制的假肢的需求增加，肌电模式识别和植入传感器的最新进展已被证明具有很大的优势。另外，可以通过刺激残留神经来实现假体的感觉反馈，从而可以对假体进行闭环控制。然而，这种刺激会导致肌电图（EMG）信号中的干扰伪影，从而恶化假体的可靠性和功能。在这里，我们实施了两种实时刺激伪影算法，模板减法（TS）和ε范围的最小平均正方形（ε-NLMS），并研究了它们在植入了两种经过植入的具有神经奶酪的经过跨乳液中的植物和实时的肌关系中的性能和实时的肌肌摄影。我们表明，这两种算法都能显着提高信号 - 噪声比（SNR）和totifact-prount的EMG信号的图案识别精度。此外，两种算法都改善了主动神经刺激期间运动意图的实时解码。尽管这些结果取决于用户特定的传感器位置和神经刺激设置，但它们仍然代表了能够多功能控制和同时感觉反馈的双向神经肌肉骨骼假体的进步。
植入式传感器的神经刺激伪影去除可提高信号清晰度和运动意志解码
随着对具有可靠和多功能控制的假肢的需求不断增长，肌电模式识别和植入传感器方面的最新进展已被证明具有相当大的优势。此外，可以通过刺激残留神经实现假肢的感觉反馈，从而实现对假肢的闭环控制。然而，这种刺激会导致肌电图 (EMG) 信号中出现干扰伪影，从而降低假肢的可靠性和功能。在这里，我们实现了两种实时刺激伪影去除算法，即模板减法 (TS) 和 ε - 正则化最小均方 (ε -NLMS)，并研究了它们在植入神经袖和 EMG 电极的两名肱骨截肢者中离线和实时肌电模式识别的性能。我们表明，这两种算法都能够显著提高伪影破坏的 EMG 信号的信噪比 (SNR) 和离线模式识别准确性。此外，这两种算法都改善了主动神经刺激期间运动意图的实时解码。尽管这些结果取决于用户特定的传感器位置和神经刺激设置，但它们仍然代表了朝着能够进行多功能控制和同时感觉反馈的双向神经肌肉骨骼假肢迈出的进步。
theta和三角洲频带中的神经语音跟踪差异编码清晰度和噪声中语音的理解
humansexcelatundersandingspeechevenineDresseconditionssuchasbackgroundnoise.speechprocessingmaybeadedmaybeasidebybycortical bycortical bycortical活动，这些频段已被发现跟踪语音信封。但是，非语音声音的节奏是corticalactivityaswell.itthereforeremainsunclearwhichaspectsofsofneuralspeechtrackingtrackingtrackingrementthepracsenttheprocersenttheprocersing theprocersing theprocessing of Secrigity of Secriptions of Secription，与言语的清晰度有关，以及哪些方面反映了与语音相关的高级语言处理。在这里，我们通过记录脑电图的响应来消除皮质跟踪的角色，以进行语音清晰度和理解，tonativeandefeandefeanderignlanguageIndifferentLevelSofbackgroundnoise，以clarityand和compoccompolensionvaryvaryvaryvaryvaryvaryvaryvernoise的方式进行了依赖性。我们发现，theta频带中的皮质跟踪主要与清晰度相关，而三角洲频带对语音理解贡献最大。此外，我们发现了三角洲频段中的早期神经成分，该神经成分告知了理解，这可能反映了一种预测机制forlanguageProcessing.iorresultsdisentangsentangletheTheTangleTheTheTefunctionalContribientsofcorticalCorticalCorticalSpeechtrackingTrackingTrackingIntheDeltEltThetthetaanttheta bands to Speech Processing。他们还表明，可以从相对较短的脑电图录音中准确地解码语音清晰度和理解性，这些记录可能在未来的心理控制的听觉假体中应用。
Patrick Munnich*，Stefanie Dederichs，Paula Klein和Carl Bruno Figura语音清晰度：实时监控的横向LISP检测
摘要：在语音中纠正LISP对许多人来说可能会非常困难，因为它们可能没有意识到它们是否正在倾斜。为了帮助受影响的人，我们已经开发了一种简单的算法，以实时识别sigmatismus flashalis在“ s”声音中通过频域中的分析中的语音声音。算法在校准后识别LISP频带内的峰值。已经确定了3000-4000 Hz的频带对于LISP通常是准确的，对于单个男性测试对象，对于lisp而言，对于lisp的频段来说，频段为2500-3000 Hz。将语音记录分为较小的段，并比较了这些段中检测到的LISP和非LISP的数量以分类。从测试中，确定的段长度为0.5 s会产生最佳结果。该算法并未检测到每个LISP部分，但是它不会引起误报。我们在朱莉娅（Julia）的实施，具有多线程的每文件分析能够在高通Snapdragon 860智能手机芯片组上分析5 s至10 s长度之间的20个长度的文件，这意味着分析的速度远远快。提出的算法是一种简单的原型算法，能够在频域中对音频进行实时分析，以识别给定窗口中横向Lisps是否是主导的发音。该方法仅针对单个测试主题进行测试。但是，提出了向新个体调整参数的校准算法。该算法本身应该很容易扩展，以识别其他语音障碍。
ECON2262 经济发展
1. 课堂参与：1）出勤率，2）课堂讨论质量。2. 作业：1）针对性、清晰度和推理性，2）分析的深度，3）您自己的评论/批评/扩展（用于复习工作）的原创性/新颖性，4）写作和布局。3. 学期论文：1）主题的原创性、针对性和清晰度，2）框架和推理的清晰度，3）数据/材料和研究方法的适用性/可靠性，4）分析的深度，5）写作和布局。4. 演讲：学期论文的所有评分标准都适用于演讲。此外，演讲的评分基于1）课堂和问答中的表现，以及2）PPT的质量/布局。
人工智能相关发明的审查实践
([提纲：]1.满足清晰度要求的案例，2.不满足清晰度要求的案例，3.满足可实施性要求/公开充分性的案例，4.不满足可实施性要求/公开充分性的案例，5.满足支持要求/描述要求的案例，6.不满足支持要求/描述要求的案例）
2023 年 Silkstone 教区社区发展规划
1.8 该计划已接受独立审查。审查员报告 1 已在 NDP 网站上发布。审查员提出了多项建议，以改善政策措辞和支持文本的清晰度，并提高政策 NDP 地图的清晰度。在进行这些修改后，审查员认为 NDP 满足基本条件，并建议该计划应进行全民公投。此 NDP 公投版本采纳了审查员建议的修改。