XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System空间模式
法国奥克西塔尼大区 Hyalomma marginatum 传播病原体的空间模式，重点关注 Rickettsia aeschlimannii 的有趣动态
摘要 Hyalomma marginatum 是一种最近在法国南部大陆定居的入侵性蜱种。这种蜱已知会携带多种人类和动物病原体。虽然有关这些病原体动态的信息对于评估疾病风险和制定有效的监测策略至关重要，但目前关于这些病原体空间动态的数据很少。我们在奥克西塔尼地区的 27 个地点收集了蜱虫，以表征 H. marginatum 传播病原体的空间模式。已检测到几种病原体：马泰勒虫 (9.2%)、东方泰勒虫 (0.2%)、嗜吞噬细胞无形体 (1.6%)、边缘无形体 (0.8%) 和立克次体 (87.3%)。有趣的是，我们发现病原体 R. aeschlimannii 在两个地理上孤立的区域之间呈现空间聚集分布，埃罗省/加尔省的感染率和细菌载量（平均感染率为 78.6%）明显低于奥德省/东比利牛斯省（平均感染率为 92.3%）。在较小范围内，R. aeschlimannii 的感染率因地点而异，从 29% 到 100% 不等。总体而言，如此高的感染率（平均 87.3%）和 R. aeschlimannii 的有效母系传播可能表明它在 H. marginatum 蜱中发挥了蜱共生作用。因此，需要进一步研究来了解 R. aeschlimannii 在 H. marginatum 蜱中的地位和作用。
在威尼斯泻湖（意大利）的盐沼泽地中有机物含量的空间模式
摘要。盐沼泽是潮汐环境的至关重要的生态地球形态特征，因为它们提供了重要的生态功能并提供广泛的生态系统服务。由流体动力学，地质学和植被之间的相互作用控制，有机物（OM）和无机沉积物的贡献都驱动盐沼泽垂直增生。这使沼泽可以保持相对海平面的升高，并同样捕获和存储碳，使其成为气候缓解策略的宝贵盟友。因此，土壤有机物（SOM），即土壤的有机成分在盐沼泽环境中起着关键作用，直接有助于土壤形成和支撑碳储存。这项研究旨在检查在面部盐沼土中OM的空间模式（前20厘米），从而进一步见解了驱动OM动力学的物理和生物学因素，这些动力学影响了影响盐沼的生存和碳汇的潜力。我们的结果揭示了沼泽环境中SOM含量的两种变化量表。在沼泽量表上，OM的可变性受到表面高程与与沼泽边缘距离相关的沉积物供应变化之间的相互作用的影响。在系统尺度上，OM内容分布由海洋和浮动影响产生的梯度主导。通过无机输入，保留条件和沉积物晶粒尺寸的组合来解释SOM中观察到的变化。我们的结果很高 - 浮动沼泽作为碳汇的环境的重要性，进一步强调，潮汐系统内的环境条件可能会产生强大的变化和特定地点
doi：10.31557/apjcp.2024.25.3.1053非黑色素瘤皮肤癌的地理空间模式与伊朗的气候变化有关
恶性黑色素瘤（MM）和非黑色素瘤皮肤癌（NMSC）代表了两种主要类型的皮肤癌。NMSC由基底细胞癌（BCC），鳞状细胞癌（SCC）和Bowen病组成。NMSC和MM均显示出有关发病率的增加[1，2]。除了各种因素，例如家庭或个人病史，免疫系统弱化和苍白的肤色外，这种疾病的患病率还取决于环境因素。长时间暴露于紫外线辐射是皮肤癌最重要的环境风险因素[3-8]。基于主要的流行病学证据，太阳辐射在皮肤癌的发展中起着至关重要的作用。环境研究进一步表明，该癌症的患病率与纬度和高度的变化有关[9]。根据这些研究，皮肤癌的发生率往往会在较低的纬度和较高的高度下增加。此外，有证据表明，户外活动，增加对紫外线辐射的暴露以及阳光总小时也会导致皮肤癌的发生率[10]。在这方面，各种类型的皮肤癌与环境条件和紫外线（UV）辐射的水平显着相关[11]。
多任务超扫描 BCI 的常见空间模式制定
摘要 — 本研究提出了一种新的公共空间模式 (CSP) 公式，该公式通常用作脑机接口 (BCI) 和其他神经学研究中的强大特征提取技术。在这种方法中，应用于多个受试者的数据并命名为超 CSP，CSP 公式利用了多个同时记录的受试者脑电图之间的个体协方差和互相关矩阵。该方法旨在有效地隔离多个头部之间的共同运动任务，并减轻受试者固有或故意执行的其他虚假或不受欢迎的任务的影响。该技术可以在使用小数据量和低计算复杂度的情况下提供令人满意的分类性能。通过使用提出的超 CSP 和支持向量机分类器，在存在强烈不良任务的情况下，我们在 8 次试验中获得了 81.82% 的分类准确率。我们希望这种方法可以减少多任务 BCI 场景中的训练误差。记录的有价值的与运动相关的超扫描数据集将提供给公众使用，以促进该领域的研究。
方差特征保留运动想象 BCI 的共同空间模式
方法：本研究提出了一种方差特征保持的 CSP（VPCSP），并通过基于图论的正则化项对其进行了修改。具体来说，我们在局部保留方差特征的同时计算投影数据的异常损失。然后，通过引入拉普拉斯矩阵将损失重写为矩阵，从而将其转化为与 CSP 等价的广义特征值问题。本研究在来自 BCI 竞赛的两个公共 EEG 数据集上评估了所提出的方法。改进的方法可以提取稳健且可区分的特征，从而提供更高的分类性能。实验结果表明，所提出的正则化显著提高了 CSP 的有效性，并且与已报道的改进 CSP 算法相比取得了显著更好的性能。
对常见空间模式的完整调查...
背景：使用电动图像的脑部计算机界面有望通过大脑信号进行直接通信和控制。常见的空间模式（CSP）技术已成为在需要运动图像的任务中从脑电图（EEG）信号中提取歧视性特征的强大工具。目的：本调查论文旨在对运动图像中使用的不同CSP技术进行全面分析，从而强调其优势和局限性。方法：我们审查了文献并确定了各种CSP技术，包括Riemannian CSP，基于深度学习的CSP，Multiway CSP和时间加权的CSP等。对于每种技术，我们都检查了它们的基本原则，算法实现，优势，缺点，使用的过滤技术，使用的分类精度，所使用的数据集和相关注释。结论：理解和比较不同的CSP技术对于增强基于运动图像的BCI的性能至关重要。每种技术都有其自身的优势和考虑因素，例如计算复杂性和对不同BCI场景的适应性。这项调查是研究人员和从业人员选择适当的CSP技术，通过增强基于运动图像的BCI的可靠性和准确性来推动该区域迈向成功的大脑控制系统的宝贵资源。
环境DNA揭示了浮动海上风电场的鱼类和浮游生物多样性的空间模式
fi g u r e 3 mifish社区概况的β多样性。（a）样品重复级别的NMD图，（b）在Hellinger转换的Bray-Curtis成对差异的站点处的平均连锁聚类。采样深度表示为实心圆（10 m）或带有十字架（50 m）的开放正方形。样品以黄色为OWF或蓝色以显示参考区域。
使用深层神经网络和SSVEP信号的空间模式
摘要：与传统的生物特征识别方法相比，由于其独特的特性，大脑生物识别技术引起了科学界的越来越多的关注。许多研究表明，脑电图特征在个人之间是不同的。在这项研究中，我们通过考虑特定频率的视觉刺激引起的大脑反应的空间模式提出了一种新的方法。更具体地说，我们建议，用于识别个体，将常见的空间模式与专门的深度学习神经网络相结合。采用常见的空间模式使我们能够设计个性化的空间过滤器。此外，在深层神经网络的帮助下，空间模式被映射到新的（深）表示中，在这些表示中，以高正确的识别率进行了个人之间的歧视。我们在两个稳态视觉诱发的潜在数据集上进行了全面比较，分别由三十五和11受试者组成的两个稳态视觉诱发的潜在数据集进行了全面比较。此外，我们的分析包括稳态视觉诱发的潜在实验中的大量闪烁频率。对这两个稳态视觉诱发潜在数据集进行的实验显示了我们方法在人识别和可用性方面的有用性。所提出的方法在大量的视觉刺激频率上实现了99％的平均正确识别率。
多样性的空间模式及其与根际微生物和宿主植物中的环境的关系在高度梯度
保护（COP）的相关性是一种免疫功能，与疫苗诱导的效率相关并可能对生物学负责。自从将其确定为疫苗学中的重要问题以来，有关该主题的文献已经大大发展（1-5）。COP在针对SARS-2的疫苗中的重要性，冠状病毒导致COVID-19，不需要强调，并且已经发表了许多论文（6）。但是，最近还没有发表过有关针对其他疾病的疫苗的发表。本文努力总结了许多重要示例中的最新发现。应承认，由于越来越多的知识对FC效应抗体介导的功能和T细胞介导的功能，COP的主题变得更加复杂（7，8）。但是，尽管很明显，警察通常是多重的和协同的，但它们的效用取决于识别主要且可衡量的响应。免疫反应通常是协同作用的事实并不能否定识别与疫苗接种产生的保护相关的主要免疫功能的价值。SARS-2小说的冠状病毒仅在过去两年中一直与我们同在，但是正如最近总结的那样，已经花费了许多工作来定义COP（6）。主要COP显然是中和抗体，随着滴度的增加，效率逐渐增加。尽管T细胞反应和FC效应抗体在修改