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烟花算法训练的人工神经网络（FWANN）的开发和绩效分析：财务时间序列序列序列的案例研究
财务时间序列是高度非线性的，它们的运动是不可预测的。人工神经网络（ANN）在财务预测中有足够的应用。ANN模型的性能主要取决于其培训。尽管基于梯度下降的方法对于ANN训练很常见，但它们有几个局限性。烟花算法（FWA）是一种最近开发的元疗法，它受到夜间烟花爆炸现象的启发，它提出了诸如更快的融合，并行性和找到全球最佳优势之类的特征。本章打算开发一个由FWA和ANN（FWANN）组成的混合模型，用于预测收盘价系列，交换系列和原油价格时间序列。将FWANN的适当性与基于PSO的ANN，GA-基于ANN，基于DE的ANN和MLP模型等模型进行了比较。四个性能指标，MAPE，NMSE，ARV和R2被视为评估的晴雨表。进行性能分析以显示FWANN的适用性和优越性。
使用经过扩散MRI训练的卷积神经网络的脑年龄分析和痴呆分类：印度和北美队列的测试
摘要 - 基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型已用于对阿尔茨海默氏病进行分类或从T1加权大脑MRI扫描中推断痴呆症的严重程度。在这里，我们研究了添加扩散加权MRI（DMRI）作为这些模型的输入的值。在这一领域进行了许多研究，重点介绍了特定数据集，例如阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI），该计划评估了北美人（主要是欧洲血统）的人，因此我们研究了对ADNI培训的模型，该模型如何推广到来自印度（Nimhans Cohort）的新人口数据集。我们首先通过预测“大脑时代”来基准我们的模型 - 从其MRI扫描中预测一个人的年龄并继续进行广告分类的任务。我们还评估了在训练CNN模型之前使用3D CycleGAN方法来协调成像数据集的好处。我们的实验表明，在大多数情况下，在协调后的分类性能会提高，并且DMRI作为输入的性能更好。
poserl-net：由机器人视觉指导的运动训练的人体姿势分析
在协作机器人技术和智能系统中，人类姿势识别的准确性显着影响人机相互作用的自然性和安全性，将其确立为自动化系统的核心技术（Hernández等，2021; Liu and Wang和Wang，2021）。随着深度学习和计算机视觉的快速发展，姿势识别应用已超越机器人控制和监测，包括增强现实，体育分析和智能监视（Fan等，2022； Desmarais等，2021）。此外，人类姿势分析涵盖了外部传感技术，例如基于视觉的系统和内部传感技术，例如基于可穿戴传感器的方法。这两个范式具有互补的优势，并可以实现广泛的应用。
未经训练的感知损失，用于MR图像中线状结构的图像降级
在获取磁共振（MR）图像中，较短的扫描时间会导致更高的图像噪声。因此，使用深度学习方法自动图像降解是高度兴趣的。在这项工作中，我们集中于包含线状结构（例如根或容器）的MR图像的图像。特别是，我们研究了这些数据集的特殊特征（连接性，稀疏性）是否受益于使用特殊损失功能进行网络培训。我们特此通过比较损失函数中未经训练的网络的特征图将感知损失转换为3D数据。我们测试了3D图像降级的未经训练感知损失（UPL）的表现，使MR图像散布脑血管（MR血管造影-MRA）和土壤中植物根的图像。在这项研究中，包括536个MR在土壤中的植物根和450个MRA图像的图像。植物根数据集分为380、80和76个图像，用于培训，验证和测试。MRA数据集分为300、50和100张图像，用于培训，验证和测试。我们研究了各种UPL特征的影响，例如重量初始化，网络深度，内核大小以及汇总结果对结果的影响。，我们使用评估METIC，例如结构相似性指数（SSIM），测试了四个里奇亚噪声水平（1％，5％，10％和20％）上UPL损失的性能。我们的结果与不同网络体系结构的常用L1损失进行了比较。我们观察到，我们的UPL优于常规损失函数，例如L1损失或基于结构相似性指数（SSIM）的损失。对于MRA图像，UPL导致SSIM值为0.93，而L1和SSIM损耗分别导致SSIM值分别为0.81和0.88。UPL网络的初始化并不重要（例如对于MR根图像，SSIM差异为0.01，在初始化过程中发生，而网络深度和合并操作会影响DeNo的性能稍大（5卷积层的SSIM为0.83，而核尺寸为0.86，而5卷积层的0.86 vs. 0.86对于根数据集对5卷积层和5卷积层和内核尺寸5）。我们还发现，与使用诸如VGG这样的大型网络（例如SSIM值为0.93和0.90）。总而言之，我们证明了两个数据集，所有噪声水平和三个网络体系结构的损失表现出色。结论，对于图像
部分BA取代对SR2TISI2O8（STS）玻璃训练的结晶以及高温下的SAW信号的结晶
摘要：由于其特征，包括10-15 pc/n的D 33和高稳定性，直至1000℃以上的温度，因此，含有壁炉晶体的极性玻璃 - 螺旋孔被认为是在高温下需要压电的应用的高效材料。在本文中，我们研究了Sr-Fresnoite（STS）玻璃训练的钡取代。研究了两个方面：首先，取代对结晶的优先方向的影响，其次，玻璃 - 凝聚力在高温下产生和传播表面声波（SAW）的能力。XRD分析表明，BA的替换为10 at。替代，使我们能够保持壁画晶体（00L）平面的强烈优先取向，低于表面以下1 mm以上。较高的替代水平（25和50 at。％）诱导与表面机制竞争的非方向的体积结晶机制。锯设备是用0、10和25 at。％ba取代的玻璃室底物制造的。温度测试揭示了所有这些设备的频率和延迟的高稳定性。玻璃 - 驾驶次数为10％Ba取代的玻璃训练性给出了锯信号的最强振幅。这归因于高（00L）优先方向以及缺失的体积结晶。
白癜风发病机理中受过训练的免疫力
细胞因子和趋化因子PBMC被白癜风患者的特异性和非特异性IgG或PHA刺激的PBMC产生更多的IL-8，刺激后产生更多的IL-6（Yu等，1997）。角质形成细胞会产生高水平的NLRP3炎性体和IL-1β（Li等，2020）。NLRP1遗传变异的健康供体的 PBMC显示出更高的IL-1β释放速率（Levandowski等，2013）。 白癜风患者的压力角质形成细胞释放细胞外腺苷5' - 三磷酸（ATP）（Ahn等，2020）。 来自健康供体的 pBMC具有与白癜风相关的MHC-II超级增强剂的纯合高风险单倍型可产生较高水平的IL-1β（Cavalli等，2016）。 鼠接触超敏反应由单苯酮诱导的表现增加了NKG2D受体的表达（van den Boorn等，2016））PBMC显示出更高的IL-1β释放速率（Levandowski等，2013）。白癜风患者的压力角质形成细胞释放细胞外腺苷5' - 三磷酸（ATP）（Ahn等，2020）。pBMC具有与白癜风相关的MHC-II超级增强剂的纯合高风险单倍型可产生较高水平的IL-1β（Cavalli等，2016）。鼠接触超敏反应由单苯酮诱导的表现增加了NKG2D受体的表达（van den Boorn等，2016）
与Dapagliflozin联合锻炼训练的影响对2型糖尿病的成年人的身体机能
普通的英语摘要背景和研究目标2型糖尿病对人有许多不同的影响，包括随着年龄的增长而增加肌肉“年龄”的速度。这可以显着影响身体健康和功能（例如，力量，耐力，灵活性），并使日常的身体任务更加严重。这称为“身体功能受损”。许多患有2型糖尿病的人也超重或肥胖，这可能会使这些任务变得更加困难。大型研究表明，糖尿病患者的身体机能受损或变得“脆弱”的可能性是没有糖尿病的人的五倍。患有肥胖症的成年人通过改变饮食而减肥的成年人可能会发现其身体功能和健身水平的提高，但也可能看到肌肉和力量的降低。相比，身体活跃和锻炼有助于保持肌肉的强壮，即使没有减肥也是如此。有一类称为SGLT2抑制剂的药物，用于治疗2型糖尿病，这也会导致体重减轻。证据表明，这些药物对新陈代谢具有有益的影响，在某些情况下也可以提高适应性。因此，研究小组认为SGLT2抑制剂将适度改善人们的身体机能，但与运动结合使用可能更大。但是，这在先前的研究中尚未考虑。Dapagliflozin（Forxiga TM）是一种处方的SGLT2抑制剂治疗，用于治疗欧洲2型糖尿病。这项研究的目的是查看Dapagliflozin与适度饮食中的2型糖尿病患者相比，是否可以改善2型糖尿病患者的身体功能，以及如果Dapagliflozin与运动计划结合使用，则影响是否更大。
评估调节基因组学预训练的DNA语言模型的代表性
基因组语言模型（GLM）的出现提供了一种无监督的方法，用于学习非编码基因组中的广泛的顺式调节模式，而无需湿LAB实验产生的功能活动标签。先前的评估表明，可以利用预训练的GLM来提高广泛的监管基因组学任务的预测性能，尽管使用了相对简单的基准数据集和基线模型。由于这些研究中的GLM在对每个下游任务的重量进行微调时进行了测试，从而确定GLM表示是否体现了对顺式调节生物学的基本理解仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们评估了预训练的GLM的代表性，以预测和解释跨越DNA和RNA调控的细胞类型特异性功能基因组学数据。我们的发现表明，与使用单热编码序列的常规机器学习方法相比，探测预训练的GLM的表示没有实质性优势。这项工作强调了当前GLM的主要差距，从而在非编码基因组的常规培训策略中提出了潜在的问题。
受过训练的免疫力，耐受性，启动和分化
Maziar Divvangahi 1，Peter Aaby 2，Shabaana Abdul Khader 3，Luis B. B. Barreiro 4，Syroon Bekkeing 5，Triante-Havakis 6，Reinout van Crevel van Crevel van Crevel dominguez andres 7 L. Jeffrey 16，B. Joosten 7:17，Eick Latz 18，Robert 26，Robert 26，Edward R. Sherwood 27，Edward R. Sherwood 27 Michael H. Sieweke 31：32.33，Christine Stabell Penn 34.35，Henk Stunenberg 36，Joseph Sun 37.38，37.38 42.43.44，Mihai G. Netea 7.17.45，✉
FNIRS，EEG和经颅电流刺激的潜力探测抗药性训练的神经机制
研究身体性能的神经机制是运动神经科学领域的越来越多的研究重点。Sport is more and more benefiting from and contributing to a greater awareness of concepts such as neuroplasticity (i.e., the structural and functional adaptations in specific brain and spinal circuits), and neuromodulation techniques (i.e., the application of low-level intensity currents to induce polarity-specific changes in neuronal excitability).神经塑性在强度和调节的领域不广泛理解；然而，它从根本上影响了运动员在运动中的运动和表现。理解神经塑性的基本概念可以指导力量训练，这被定义为抗性运动，从而增加了力量能力。要执行多关节运动，大脑必须与合适的肌肉组坐标，以及时执行肌肉收缩。因此，与运动学习有关的力量训练需要在运动皮层中引发的复杂肌内和肌内配位。此外，力量训练会导致中枢神经系统（CNS）（尤其是在运动皮层中）中使用依赖性塑料随时间变化（称为长期增强，Cooke and Bliss，2006）（Hortobagyi等，2021）。广泛接受的是，力量训练需要在培训的早期阶段进行神经适应（Sale，1988； Hortobagyi等，2021）。这一假设的基础是研究表明，训练的初始阶段会导致力产生大量增强，而没有肌肉质量的改变（即结构变化）。特别是，在训练的第一周内，肌肉力量产生的运动单位适应发生（Häkkinen等，1985）。，直到最近，有关力量训练的文献尚未最终确定CNS最负责这些适应的部分。最近的一项灵长类动物研究表明，通过网状脊髓束强度训练引起的脊柱上的脊髓变化与肌肉性能的变化有关（Glover and Baker，2020）。最近的荟萃分析（Siddique等，2020; Hortobagyi等，2021;Gómez-Feria等，2023）强调了一种趋势，趋势趋于同时进行皮质脊髓兴奋性和肌肉力量，并在对肌层降低后的抑制作用后，肌肉力量降低了降低的降低。但是，重要的是要注意，这种趋势根据所选训练方式具有相当程度的异质性（Gómez-Feria等，2023）。迄今为止，鉴于对耐强度训练的神经影响的研究很少，尚不清楚产生大量和持久的神经变化所需的力量训练需要多少。