XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System记录的
2.45 GHz 电磁场暴露对大鼠认知功能及脑电图记录的评估
空间记忆负责记录和处理有关环境的信息，而记忆则对获得的信息进行编码、存储和检索（3）。空间记忆是记忆的一部分，负责记录和处理有关生物体环境的感觉数据，主要使用视觉和本体感受。哺乳动物通常需要具有特定功能的海马体 CA1 区来创建空间属性和数据。空间记忆需要 N-甲基-D-天冬氨酸 (NMDA) 和 α-氨基-3-羟基-5-甲基-4-异恶唑丙酸酯 (AMPA) 受体。NMDA 受体用于强化信息，而 AMPA 受体用于回忆信息。NMDA 受体在中枢神经系统 (CNS) 的突触功能中起着至关重要的作用 (4,5)。电磁场已被证明会导致去甲肾上腺素和多巴胺减少
气候异常和邻里拥挤在塑造旧生长和有选择性记录的热带森林中
1 AMAP（植物与植被建筑的植物学和建模），蒙彼利埃大学，Cirad，CNRS，CNRS，Inrae，IRD，IRD，Montpellier，法国； 2 UMR Ecofog（Agroparistech，Cirad，CNRS，Inrae，Antilles，Antilles，圭亚那大学），法国库鲁； 3 Cirad，UMR Ecofog（Agroparistech，CNRS，Inrae，Antilles，Antilles，圭亚那大学），法国库鲁； 4奥地利维也纳维也纳大学微生物和环境系统科学中心； 5佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州的生物科学系； 6英国牛津大学牛津大学环境变革学院地理与环境学院6； 7 Inrae，洛林大学，Agroparisech，Umr Silva，法国南希； 8奥地利维也纳自然资源与生命科学大学植物学研究所； 9美国马里兰州埃奇沃特市史密森尼环境研究中心； 10森林全球地球天文台，史密森尼热带研究所，巴拿马城，巴拿马和11个布鲁塞尔大学，布鲁塞尔，比利时，布鲁塞尔大学
预测心力衰竭管理中的生理反应：使用电子健康记录的图表表示方法
抽象的心力衰竭管理由于其病理生理学的复杂和异源性而具有挑战性，这使得基于“一件大小都适合所有人”的常规治疗不合适。将纵向医学数据与新颖的深度学习和基于网络的分析相结合，将使识别独特的患者表型特征，以通过准确预测生理反应来帮助个性化治疗方案。在这项研究中，我们开发了一个图形表示框架，该框架将电子健康记录（EHR）中的异质临床事件集成为图格式数据，其中患者特定的模式和特征自然注入了实验室测试响应的个性化预测。该框架包括一个新型的图形变压器网络，该网络具有自我关注的机制，可以模拟心脏故障治疗中心脏物理学相互作用和图形神经网络（GNN）层中心脏生理相互作用（GNN）层中的基本空间相互依赖性，以使每个临床事件的明确状态均可构成对患者的明确变化，并将其构成对患者的变化，并将其效应效应效应，并将其效应效果效应，并将其效应效应效应。随着心力衰竭状况的发展。我们引入了一个基于事件共发生的全球注意力面膜，并在所有患者记录中进行了汇总，以增强邻居选择在图表中学习的指导。我们通过观察性EHR数据的详细定量和定性评估来测试模型的可行性。引言心力衰竭（HF）是一种复杂的临床综合征，是由于结构性或功能性心脏障碍而导致的，其性心室障碍的能力填充或排出血液1，并且与全球2,3的大量发病率，死亡率和医疗保健支出相关。心力衰竭不是一种奇异疾病，而是以广泛的病因和病理生理为特征，导致异质性患者亚组3,4。这种表型多样性在患者的治疗结果中发生了可变性，因此对治愈心力衰竭的有效干预构成了巨大挑战。解决这种疾病异质性的关键在于确定生理偏差（即表型）的患者亚组5,6,7。这个概念直观地描绘了现实世界的临床预后工作流程 - 医师首先进行诊断测试，以量化与患者相关的表型观察，这将帮助他们进行潜在的诊断8，然后通过患者对治疗的反应跟踪疾病预后。然而，传统的心力衰竭管理方法在考虑这种复杂疾病的表型异质性时，由于基于平均人群的外推，诱导了次优的患者护理和生活质量。显然，心力衰竭可以从分层管理策略（即精密医学）中受益，这些策略将确保每个心力衰竭亚组的靶向治疗和预防，同时考虑患者之间的个体差异。尽管精密医学的一般重点一直放在OMICS类型的“大数据”上，但特别是基因组学数据，但是，在心力衰竭的情况下，基因组中心的方法并不是理想的理想选择，因为在大多数情况下，其遗传成分和相关的环境触发因素有限。在最近的过去，电子健康记录（EHR）有助于产生大量的基于时间的表型数据，由于其复杂性（即品种）和大部分异质信息，这些数据在本质上是“大”，每个患者可用
圣何塞常青社区学院区上传学生疫苗接种记录的说明
2) 输入密码（如有密码问题，请联系 ITSS，电话：408-270-6411。首次登录时，只需单击“解锁/重置密码”按钮即可。这将带您完成身份验证过程，然后完成注册过程。完成后，对于任何未来登录，请输入您的 EVC 或 SJCC 学校电子邮件地址，然后单击“登录”按钮。
用于猕猴初级视觉皮层长期多电极记录的薄柔性阵列
摘要 目的。基础、转化和临床神经科学越来越关注大规模侵入性神经元活动记录。然而，对于大型动物（如非人类灵长类动物和人类）而言，与啮齿类动物相比，它们的脑部较大，脑沟和脑回更具有挑战性，因此，在长时间内同时记录大脑任何位置的数百个神经元方面存在巨大的未满足需求。在这里，我们测试了插入两只猕猴初级视觉皮层的薄而柔韧的多电极阵列 (MEA) 的电气和机械特性，并评估了它们的磁共振成像 (MRI) 兼容性及其在 1 年内记录细胞外活动的能力。方法。为了将浮动阵列插入视觉皮层，20 x 100 µ m 2 轴通过可吸收的聚乳酸-乙醇酸共聚物涂层暂时加固。主要结果。手动插入阵列后，阵列的体外和体内 MRI 兼容性被证明是极好的。我们记录了多达 50% 的电极的清晰单元活动，以及 60%–100% 的电极的多单元活动 (MUA)，从而可以详细测量受体场和神经元的方向选择性。即使在插入 1 年后，我们仍然在 70%–100% 的电极上获得了显著的 MUA 反应，而受体场在整个记录期间保持非常稳定。意义。因此，与现有阵列相比，我们测试的薄而柔韧的 MEA 具有几个关键优势，最显著的是脑组织顺应性、可扩展性和脑覆盖率。未来人类的脑机接口应用可能会从这种新一代长期植入式 MEA 中受益匪浅。
申请 COVID-19 疫苗豁免的医疗文件 有记录的医疗禁忌症的 Xavier 员工
COVID-19 疫苗豁免申请的医疗文件有记录在案的、因医学原因不能接种 COVID-19 疫苗的 Xavier 员工可能无需遵守 Xavier 大学的 COVID-19 疫苗接种要求。您的患者已表明他们有接种 COVID-19 疫苗的医学禁忌症并已申请豁免。请填写下面的医生部分并交还给您的患者。您的患者必须将填妥的表格提交给 Xavier 大学。医疗保健提供者需填写：如果您的患者有可验证的接种 COVID-19 疫苗的医学禁忌症，请在下方注明。请注意，目前可用的美国 COVID-19 疫苗不含硫柳汞、鸡蛋、抗生素或乳胶。Xavier 只会批准 CDC 最新指南中规定的 COVID-19 疫苗禁忌症和注意事项的医疗豁免。请查看以下链接以确保您正在考虑最新的 CDC 指南。请勾选以下其中一项： 有记录的个人病史，表明您曾对之前接种的 COVID-19 疫苗或疫苗成分出现严重过敏反应（例如过敏性休克）。请注明具体疫苗和反应日期：COVID-19 疫苗名称：_____________ 日期：____________ 描述：________________ 有记录的个人病史，表明您曾对之前接种的 COVID-19 疫苗或疫苗成分出现任何严重程度的即时过敏反应（例如注射后 4 小时内出现荨麻疹、血管性水肿、呼吸窘迫）。请注明具体疫苗/疫苗成分和反应日期：COVID-19 疫苗名称：_____________ 日期：____________ 描述：________________
印度一家大眼科医院的电子病历与纸质记录的环境影响：生命周期评估研究
背景：全球医疗保健提供者正在迅速采用电子病历（EMR）系统，以取代纸质记录保存系统。尽管EMR有很多好处，但与医疗记录相关的环境排放尚不清楚。鉴于需要紧急气候行动，了解EMR的碳足迹将有助于使其采用和使用。目标：我们旨在估算和比较与纸质病历保存相关的环境排放及其在印度南部的高量眼保健设施中的替代EMR系统。方法：我们根据ISO（国际标准化组织）14040标准进行了生命周期评估方法，并提供了眼保健设施提供的主要数据。纸质记录保存系统上的数据包括2016年纸张和写作用具的生产，使用和处置。EMR系统于2018年在此地点采用。有关EMR系统的数据包括分配的资本设备（例如计算机和路由器）的分配生产和处置；生产，使用和处置纸张和撰写餐具等消耗品；以及运行EMR系统所需的电力。我们排除了建造的基础架构和冷却载荷（例如建筑物和通风）来自两个系统。我们使用灵敏度分析来模拟实践变化和数据不确定性和蒙特卡洛评估的影响，以在统计上比较有或没有可再生电源的2个系统。节能EMR设备结果：发现该位置的EMR系统的温室气体（GHG）比其纸情况医疗记录系统（195,000千克二氧化碳等效物[CO 2 E]或每年20,800千克CO 2 E或患者相比，每个患者每年的二氧化碳等效物[CO 2 E]或0.361 kg CO 2 E。然而，灵敏度分析表明，电源的效果是确定哪些记录保存系统发射更少的温室气体的主要因素。研究医院从可再生能源（例如太阳能或风能而不是印度电网）中获取所有电力，则其EMR排放量将降至24,900千克CO 2 E（每位患者0.046千克CO 2 E），这是一种与纸记录保存系统相当的水平。
卷积神经网络根据小鼠广角成像记录的皮层反应对视觉刺激进行分类
摘要 目的。视神经是视觉神经假体的理想位置。当受试者无法接受视网膜假体时，可以将其作为目标，并且它比皮质植入物的侵入性更小。电神经假体的有效性取决于必须优化的刺激参数组合，优化策略可能是使用诱发的皮质反应作为反馈进行闭环刺激。然而，有必要确定目标皮质激活模式，并将皮质活动与受试者视野中存在的视觉刺激联系起来。视觉刺激解码应在视觉皮层的大面积上进行，并使用尽可能可转化的方法，以便将来将研究转移到人类受试者身上。这项工作的目的是开发一种满足这些要求的算法，并可以利用该算法自动将皮质激活模式与产生它的视觉刺激联系起来。方法。向三只小鼠展示十种不同的视觉刺激，并使用广角钙成像记录它们的初级视觉皮层反应。我们的解码算法依赖于卷积神经网络 (CNN)，该网络经过训练可以从相应的广角图像中对视觉刺激进行分类。我们进行了几项实验来确定最佳训练策略并研究推广的可能性。主要结果。最佳分类准确率为 75.38% ± 4.77%，在 MNIST 数字数据集上对 CNN 进行预训练并在我们的数据集上对其进行微调后获得。通过对 CNN 进行预训练以对鼠标 1 数据集进行分类并在鼠标 2 和鼠标 3 上对其进行微调，可以进行推广，准确率分别为 64.14% ± 10.81% 和 51.53% ± 6.48%。意义。广角钙成像和 CNN 的组合可用于对皮质对简单视觉刺激的反应进行分类，并且可能是现有解码方法的可行替代方案。它还使我们能够将皮质激活视为未来视神经刺激实验中的可靠反馈。
神经元图：钙成像记录的神经元微观功能网络的图论入门
连接网络是神经生物学的基本结构。了解这些网络将有助于我们阐明计算的神经机制。从数学上讲，这些网络是“图”——包含连接对象的结构。在神经科学中，对象可以是大脑的某些区域，例如 fMRI 数据，也可以是单个神经元，例如荧光显微镜钙成像。图的正式研究，即图论，可以为神经科学家提供大量用于探索网络的算法。图论已经以多种方式应用于 fMRI 数据，但最近开始应用于神经元的尺度，例如功能性钙成像。在本入门书中，我们解释了图论的基础知识，并将它们与钙成像中神经元的微观功能网络的特征（神经元图）联系起来。我们探讨了图论应用于钙成像的最新示例，并强调了该领域新研究人员可能出错的一些领域。