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吸烟介导了SES与脑量之间的关系：Cardia研究
我们研究了年轻人的冠状动脉风险发展（CARDIA）研究的645名参与者（平均年龄为55.3±3.5），他们接受了大脑磁性分辨成像。ses被运营为年收入和教育年份的综合度量。灰质体积在岛状皮质，丘脑，扣带回，额叶，下顶和颞颞皮层中估计。这些区域很容易受到与年龄相关的萎缩，这些萎缩是通过萎缩的空间模式来识别脑衰老（备用BA）指数的。感兴趣的生活方式因素包括体育活动，认知活动（例如书籍/报纸阅读），吸烟状况，饮酒和饮食。Mul-tivaria-tivaria-tivar-linear回归测试了SES与大脑体积之间的关联。SOBEL调解分析确定了这种关联是否是由生活方式因素介导的。所有模型均为年龄，性别和种族调整。
DeepBend：一种可解释的 DNA 弯曲模型
摘要 基因组 DNA 的可弯曲性影响染色质包装和蛋白质-DNA 结合。然而，我们对影响 DNA 可弯曲性的基序尚无全面的了解。最近的高通量技术（例如 Loop-Seq）提供了解决这一差距的机会，但仍然缺乏准确且可解释的机器学习模型。在这里，我们介绍了 DeepBend，这是一个卷积神经网络模型，其卷积旨在直接捕捉 DNA 可弯曲性背后的基序及其调节可弯曲性的周期性出现或相对排列。DeepBend 的表现始终与其他模型相当，同时通过机械解释提供了额外的优势。除了证实已知的 DNA 可弯曲性基序之外，DeepBend 还揭示了几个新的基序，并展示了基序出现的空间模式如何影响可弯曲性。 DeepBend 的全基因组可弯曲性预测进一步展示了可弯曲性与染色质构象之间的关联，并揭示了控制拓扑相关域及其边界的可弯曲性的主题。
使用时间增强多实例表示...
时间窗口的选择主要影响分段特征提取程序的有效性。我们提出了一种增强的模式袋表示，可以在宽窗口范围内捕获大脑动态的高级结构。因此，我们为短时公共空间模式算法引入了具有扩展窗口长度的增强实例表示。基于多实例学习，通过稀疏回归选择相关的模式袋以输入袋分类器。所提出的高级结构表示有两个贡献：（i）提高双条件任务的准确性，（ii）通过学习到的稀疏回归拟合更好地理解动态大脑行为。使用支持向量机分类器，在公共运动图像数据集（左手和右手任务）上实现的性能表明，所提出的框架执行的结果非常有竞争力，对脑电图记录的时间变化具有鲁棒性并有利于类可分性。
钚辅助重建欧洲表层土壤中的铯大气沉降物
全球核武器试验和切尔诺贝利事故向环境中释放了大量放射性核素。然而，到目前为止，这些沉降物源的空间模式仍然受到严格限制。在一项协调的欧洲土壤调查框架内，在西欧平坦、未受干扰的草原上采集的土壤样本 (n = 160) 中测量了沉降物放射性核素 ( 137 cs、239 pu、240 pu)。我们发现，这两种沉降物源都在欧洲土壤中留下了特定的放射性核素印记。因此，我们使用钚来量化全球和切尔诺贝利沉降物对欧洲土壤中发现的 137 Cs 的贡献。空间预测模型可以首次评估跨国界的全球和切尔诺贝利沉降物模式。了解这些沉降物源的规模至关重要，这不仅对于建立未来放射性核素沉降的基线至关重要，而且对于确定由于土壤侵蚀过程而导致的土壤重新分布的地貌重建基线也至关重要。
合成光子晶格，用于单发频率梳子
超短光信号的全部表征，包括它们的相和相干性能，对于对新型工程光源的发展和理解，例如光学频率梳，11-13个频率编码量子态，14和光学孤子分子至关重要。15此外，完全的光信号表征对于通过光纤网络16和波长划分传输格式的传播信息的通信很重要，在该格式中，单个载流子之间的相对阶段很重要。17用于测量光脉冲，频率分辨的光门控（Frog）18的最常用的甲基OD和用于直接电场重建（蜘蛛）的光谱相干涉测量法（Spider），11,19需要复杂的多模板光学设置，以便重建相干性的振幅和程度。具有仅具有单个空间模式的光谱相信息能力的能力。这包括超快速信号转换方法，例如
diffsim：生成相的分类概率模型，用于生成相的杂物，suihong xu*，suihong Song，Tapan Mukerji Stanford University Summ
DiffSim: Denoising diffusion probabilistic models for generative facies geomodeling Minghui Xu*, Suihong Song, Tapan Mukerji Stanford University SUMMARY Constructing high-resolution and realistic geomodels plays an important role in the decision-making processes of earth resources exploration and other sustainability strategies like subsurface carbon dioxide sequestration.生成模型在地系上表现出巨大的希望，因为它们能够嵌入抽象的地质知识。因此，我们探讨了降解扩散模型，新的生成方法的能力，以学习地下相地模型的复杂和高维数据分布。合成通道数据集的实验说明了无条件扩散模型在保证空间模式，数据分布和多样性中的有效性。重要的是，这些模型产生了与地质真实性相矛盾的文物的实现。此外，我们还测试了有条件的扩散模型，以创建逼真的相模型，同时调节井相数据。引言生成符合地质学家知识和空间统计关系的模型对于理解地质过程和地球资源探索至关重要。传统的地址化方法，例如基于变量图或基于多个统计的方法（MPS），已经证明了它们学习空间模式并在许多情况下产生相对逼真的地质模型的能力（González等，2008; Linde等，2015）。但是，它们有效地描述了有效的地质模式的能力有限。例如，变量图仅依靠两点关系来构建地质模型，该地质模型无法描述高度非线性的模式。与基于变异函数的方法相比，MP可以捕获更复杂的地质现象。然而，国会议员仍然面临着在强烈异质地质环境中准确再现复杂现实主义的挑战。深度学习的生成模型通过有效捕获输入数据集的基本分布来综合高维数据，在综合高维数据中取得了出色的性能。许多研究人员已将生成对抗网络（GAN）应用于地理编码（Zhang等，2019; Song等，2021a，2021b）和反转问题（Mosser等，2020; Song等，2023）。但是，gan的培训可能会面临挑战，因为两个神经网络（发电机和歧视者）以对抗性方式同时训练。
收到：2023年1月29日 /接受：2024年2月29日 /出版：2024年3月6日人类的不安全感和中学SCH中的学校辍学分析< / div < / div>
Received: 29 January 2023 / Accepted: 29 February 2024 / Published: 6 March 2024 Analysis of Human Insecurity and School Dropout among Secondary School Girls in Nigeria: A Spatio-Sectoral Approach Uguru W. Ibor J. Silas J. E. Ukoje A. E. Ubana Department of Geography, Federal University Lokoja, Nigeria Department of Political Science, University of Calabar, Nigeria DOI: https://doi.org/10.36941/mjss-2024-0013摘要据确定，人类安全与获得教育，食品和人类尊严相关。然而，在制定了国家战略以结束童婚和尼日利亚引入全民基础教育（UBE）计划的二十五年之后近8年，女童要么被拒绝接受教育或入学，但退出了学校。这项研究的目的是确定人类不安全感与尼日利亚的女童辍学的关系如何。这项研究利用了国家统计局和国家人口委员会的数据。数据涵盖了尼日利亚的36个州，包括2021年的联邦首都地区。ArcGIS软件用于评估女子儿童学校辍学的空间模式，而频率，表，简单百分比和普通的最小方技术用于p <0.05的分析。结果表明，下中学的女性入学率最高（20.3％），西北地区最低（16。4.％）。女童学校辍学最高的地缘政治区是西北（56.8％），东北（50.2％）和北中央（30.6％）。这些发现对设计学校保留策略有影响。与此同时，女性学校出勤率低的西北是女童学校辍学的最高。女孩的儿童学校辍学事件得到了重大解释，其中64％的童婚，家庭财富五分之一的差异，粮食不安全和安全感（R2 = 0.644425，p <0.05）。女童婚姻是影响尼日利亚女子学校辍学的重要因素（1.216； p <0.05）。上学的女孩比例与安全感觉之间存在较弱的正相关关系（0.047890； p> 0.4045）。该研究得出结论认为，女子儿童学校辍学率在尼日利亚州各不相同，与社会经济和文化因素密切相关。关键字：人类，不安全感，教育，女童，空间模式，辍学，尼日利亚
GIS 在农业领域的本地、国家和全球应用
农业本质上是一种地理实践，这一点以及所涉及的巨额资金使其成为 GIS 的自然应用，这并不奇怪。许多特定地点的农业系统利用 GIS 和几种相关技术（全球定位系统、接收器、连续产量传感器、遥感仪器）来收集空间参考数据、执行空间分析和决策，并应用变量速率处理（Usery 等人 1995 年）。Barnsley（第 32 章）和 Lange 和 Gilbert（第 33 章）对全球定位系统 (GPS) 和遥感技术进行了评论。这些先进技术在从农田到整个地球的范围内提供了许多优势，因为它们可用于：廉价而快速地生成和综合新信息；记录数据源和集成方法；提供错误检测和准确性评估的诊断；为各种作物产量和非点源污染模型提供输入数据；并准备满足特定需求的地图和表格。然而，这些优势目前受到以下因素的限制：我们缺乏总结空间模式的统计方法知识；移动困难
使用增强现实和脑电图检测中风引起的视觉忽略并预测目标反应
摘要 —我们旨在构建一个结合脑电图 (EEG) 和增强现实 (AR) 的系统，该系统能够识别视觉空间忽视 (SN) 的存在并映射估计的忽视视野。基于 EEG 的脑机接口 (BCI) 用于识别那些最能通过脑电图反应在卒中幸存者中检测出 SN 的空间频谱特征，这些反应来自患者对同侧和对侧视觉刺激的 EEG 反应。发现额叶中央 delta 和 alpha、额叶顶叶 θ、Fp1 beta 和左额叶 gamma 是忽视检测的重要特征。此外，对响应的时间分析表明，所提出的模型在检测潜在被忽视的目标方面是准确的。使用常见的空间模式作为特征提取算法来预测这些目标，并使用正则化判别分析结合核密度估计进行分类。根据我们的初步结果，我们的系统有望可靠地检测 SN 的存在并预测患有 SN 的卒中患者的视觉目标反应。
创建和控制高维多目标的经典纠缠光
在空间模式和极化下不可分割的抽象矢量梁已成为从通信到成像的许多不同应用中启用工具。通过控制旋转和轨道角动量的复杂激光设计实现了这种适用性，但到目前为止仅限于二维状态。在这里，我们演示了在八个维度上创建和完全控制的第一个矢量结构化的光，这是一种新的最新最新。我们首次将外部调节光束以控制偏执的结构光束中的古典格林伯格 - 霍恩林格（GHz）状态的完整集，类似于具有高维度的多面量子纠缠状态，并引入了一种新的Somagraphy方法，并引入了一种新的验证方法。我们的完整理论框架揭示了一个丰富的参数空间，可进一步扩展自由度和自由度，为经典和量子制度中的矢量结构光提供新的途径。