XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System腹卧
腹主动脉瘤和胸主动脉瘤风险因素的差异
结果：VIP/MONICA 队列中前瞻性收集了 96,196 名受试者的数据，其中 236 名 AAA 患者（181 名男性和 55 名女性）和 935 名匹配对照，168 名 TAA 患者（115 名男性和 53 名女性）和 662 名对照。AAA 病例和对照的基线检查平均年龄为 57.0 ± 5.7 岁，TAA 病例和对照的基线检查平均年龄为 52.1 ± 8.8 岁。AAA/TAA 基线检查和诊断之间的平均时间分别为 12.1 年和 11.7 年。AAA 和 TAA 之间的风险因素谱存在明显差异。吸烟、高血压和冠状动脉疾病与 AAA 的后期诊断有显著相关性，吸烟史的 aOR 最高（aOR，10.3；95% 置信区间 [CI]，6.3-16.8）。对于 TAA，高血压是唯一的阳性风险因素（aOR，1.7；95% CI，1.1-2.7），而吸烟则无关。糖尿病与 AAA 或 TAA 均无关；自我报告的体力活动也无关。
大脑的腹侧视觉通路能计算物体的形状吗？
大量行为文献表明，人类的物体识别是由形状表征支持的，这种表征能够容忍物体外观的变化。这种“全局”形状表征是通过描述物体局部特征或结构的空间排列而不是特征本身的外观来实现的。然而，越来越多的证据表明，腹侧视觉通路（物体识别的主要基础）可能并不代表整体形状。相反，腹侧表征可能更适合描述为局部图像特征的基础集。我们认为，这一证据迫使人们重新评估腹侧通路在物体感知中的作用，并提出了一个更广泛的形状感知网络，其中包括来自背侧通路的贡献。
灵长类视觉腹侧流任务优化模型的缩放定律
在足够大的对象分类数据集上进行训练时，特定的人工神经网络模型可以合理匹配核心对象识别 (COR) 行为和灵长类视觉腹侧流 (VVS) 中的潜在神经反应模式。机器学习的最新发现表明，在更大的数据集上训练更大的模型并投入更多的计算预算可以提高任务性能，但目前尚不清楚规模如何影响大脑对齐。我们在此研究了灵长类 VVS 建模的缩放定律，这些定律涉及以受控方式训练的 300 多个模型中数据集和模型大小的计算最优分配。为了评估模型的大脑对齐，我们使用了一组涵盖整个 VVS 和 COR 行为的基准。我们发现，虽然增加模型参数的数量最初会改善大脑对齐，但更大的模型最终会导致收益递减。增加数据集大小可以从经验上持续改善对齐，但我们推断，这里的规模对于非常大的数据集也会趋于平稳。将我们对模型和数据大小的最佳计算预算分配与缩放定律相结合，我们预测单凭规模不会导致大脑与当前架构和数据集的一致性取得实质性进展。
肺癌患者的横断面研究是腹主动脉瘤的潜在高风险因素
颈部周长（NC）是诊断代谢综合征（MS）的预测度量。本研究的目的是基于根据IDF和NCEP-ATP III标准，基于MS组成部分建立NC的截止点，以作为MS在巴西农村工人中的存在的预测指标。这是一项与巴西Espı´rito Santo州圣玛丽亚·德·jetiba市的农村工人进行的横断面研究。计算了ROC曲线，并使用确定MS的不同标准方法，从NC中识别出NC的截止点，并从NC中识别出NC。灵敏度，特异性，正和阴性预测值以及Youden指数。所采用的显着性水平为5％。根据IDF标准，男性的截止点不同，根据NCEP-ATP III c症状，导致39.550 cm（AUC 0.832）和39.125 cm（AUC 0.888）。对于女性，截止值相似，导致单个截止值为34.725 cm（NCEP-ATP III的AUC 0.862，IDF为0.849）。针对NC的男性和女性定义的截止点显示出良好的灵敏度和特异性，可预测研究人群中的MS。NC的测量被证明是评估巴西农村工人中这种发病率的简单，低成本和准确的措施。
腹侧注意网络连通性与儿童期的皮质成熟和认知能力有关
。cc-by-nc 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年7月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2022.04.12.4888101 doi：Biorxiv Preprint
建筑元素对勒克瑙奇坎卡里的影响
建筑灵感支撑了勒克瑙奇坎卡里的图案和设计模式，受到莫卧儿人和纳瓦布人的赞助。奇坎卡里有着从远古到现代的悠久历史。只有通过保存在各种收藏品中的原始样品的痕迹，才能想象出这种印度手工制品过去的辉煌和生动。这是“莫卧儿和纳瓦比皇家服装传统”的缩影，由于现代时期有组织的市场和行业的殖民变迁，这种传统传承给了普通民众。虽然如今“白上白”的精致掌握了新的特色，但这门手艺的灵魂吸收了古老的古典图案和设计。当地勒克瑙的建筑和文化的影响是奇坎卡里的刺绣和各种缝纫图案中经常使用的主要特征。本文通过图案和设计图案的使用反映了这种影响，这些图案和设计图案通常用于皇家奇坎卡里服装。关键词：奇坎卡里、印度刺绣、建筑对纺织品的影响、印度纺织品、莫卧儿和
孕产妇反应到急性高强度。 ...
抽象目的检查孕妇对妊娠高强度耐药性运动的母体和胎儿心血管反应。方法10健康怀孕（妊娠26.4±3.2周）和10个健康的非怀孕个体（分别为34.8±6和33.5±2.9岁）。至少在基线强度测试后至少48小时，以确定10个重复（10 rm），参与者完成了10次重复的杠铃后蹲，卧推和硬拉以70％，80％，80％和90％的呼吸，并免费呼吸，随后呼吸10次重复，随后以90％的10 rm valsalva maneeuverva Maneeuver。持续监测产妇心率。胎儿心率，脐带收缩/舒张期（S/D）比，电阻指数（RI）和脉冲指数（PI）以及孕妇血压，葡萄糖和乳酸在运动前和运动前评估。结果在每次练习中，怀孕和非怀孕参与者的体重升高和感知的劳累率相似。母亲心率随着举重的量而增加，随着使用Valsalva操纵的使用而达到峰值（下蹲：137.3±8.4 bpm;卧推：110.5±10.4 bpm;硬拉：硬降：130.7±9.0 bpm）。未观察到胎儿心动过缓，胎儿心率也不会因运动前运动而变化（蹲：P = 0.639;卧推：p = 0.682;硬拉：p = 0.847）。脐带血流量指标，例如RI，在每组蹲下（p = 0.642），卧推（P = 0.287）和硬拉（p = 0.614）中保留在正常范围内。结论我们的发现表明，母亲和胎儿都可以很好地容忍高强度的耐药性练习，包括使用Valsalva操纵。
决策形状在猕猴腹侧额叶内部动态跨沟通
猕猴的腹侧额叶皮层由一组解剖上异质和高度相互联系的区域组成。总的来说，这些领域与许多高级情感和认知过程有关，最著名的是对决策的适应性控制。尽管有这种欣赏，但对在决策过程中腹侧额叶皮质的细分如何相互相互作用几乎没有什么了解。在这里，我们通过分析从猕猴中猕猴中的八个解剖学上定义的细分记录的数千个单个神经元的活性来评估区域之间的功能相互作用，这些神经元的腹侧额叶皮质的八个分区，用于执行视觉引导的两种选择性概率的任务。我们发现，刺激和奖励分娩的开始全球增加了腹侧额叶皮层之间的通信。在暂时特定的暂时性交流是通过区域之间的独特活动子空间发生的，并取决于决策变量的编码。特别是，12L和12o区域与其他区域的连接性最高，同时更有可能从腹侧额叶皮质的其他部分接收信息，而不是发送。这种功能连接的模式表明，这两个领域在决策过程中整合各种信息来源的作用。综上所述，我们的工作揭示了在决策过程中动态参与的腹侧额叶皮层的解剖连接细分之间的相互交流的特定模式。关键字：腹侧额叶皮质，轨道额皮层，渐变岛，奖励，决策，选择，结果，功能连接性介绍灵长类的腹侧额叶皮层在指导决策过程中指导自适应行为方面起着核心作用。When making a choice, neural activity within orbitofrontal cortex (OFC) and ventrolateral prefrontal cortex (vlPFC) represents the different attributes associated with the available options, such as the amount, effort, delay, risk, or probability that the option might be able to be obtained (Tremblay and Schultz, 1999; Padoa-Schioppa and Assad, 2006; Kennerley and Wallis, 2009年;The OFC and vlPFC, are not, however, anatomically homogeneous areas and each encompasses a number of distinct subdivisions that have been defined on the basis of sulcal anatomy, cytoarchitecture, and receptor density (Walker, 1940; Barbas and Pandya, 1989; Morecraft et al., 1992; Carmichael and Price, 1994; Rapan et al., 2023).最重要的是，解剖学跟踪研究表明，这些细分中的每一个都从大脑其他部位收到一套独特的投影（Barbas and Pandya，1989; Carmichael and Price，1995a，1995b，1996）。我们以前的神经生理记录研究还报道了腹侧额叶皮层（Stoll and Rudebeck，2024a）跨越腹部额叶细分的可分离编码模式，并且编码中的这种差异似乎