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基于适用于基于运动仿真的大脑计算机界面
摘要 - 在这项工作中，我们开发了中等的偏差功能，以衡量一组给定间隔值数据之间的相似性和相似性，以构建间隔值的启动函数，并且我们将这些功能应用于两个电动成像脑计算机界面（MI-BCI）系统中，以分类电脑图信号。为此，我们介绍了间隔值中等偏差函数的概念，尤其是我们研究了那些间隔值值的中度偏差函数，这些函数保留了输入间隔的宽度。为了将它们应用于Mi-BCI系统，我们首先使用模糊含义的操作员来测量系统集合中每个分类器的输出链接的不确定性，然后我们使用新的间隔价值汇总的聚合功能执行决策阶段。我们已经在两个MI-BCI框架中测试了我们的建议的好处，比使用其他数值聚合和间隔值的OWA运算符获得的结果更好，并获得了竞争结果，而不是基于非聚合的框架。
Calaim解释说：一项五年改造Medi-Cal
在当前的Medi-Cal计划中，她返回家园的选择有限。她的康复很慢，她在疗养院呆了几个月。她所依赖的社会保障收入用于支付疗养院，从而损失了公寓。最终，通过每天的物理和职业疗法，她到达了可以独立生活在正确的支持下生活的地步，但是她没有资源来找到和提供可以满足她需求或找到和雇用照料者的公寓。结果，即使她不需要那种水平的护理，疗养院也成为她的家。阿尔玛（Alma）发展了一张床索，并且由于伤口不断被重新感染而入院。她的Medi-Cal托管护理计划涉及她的频繁住院治疗，但该计划对此无能为力，因为她的医疗服务已由Medicare for-Service提供。疗养院的工作人员担心她，但是管理员不能忽略每次她从医院撤离时，Medicare在前60天从Medi-Cal付款的三到四倍。中风后一年，她仍然住在疗养院，过去六个月在医院里度过了三个多星期。
当我们说“墨西哥元是多少？”时我们的意思是什么？
我们假设大脑是某种计算机，并研究比喻性语言所暗示的操作。比喻性语言无处不在，它绕过了所说内容的字面意义，并以隐喻或类比的方式进行解释。这种解释要求在概念空间中进行映射，这导致我们根据易于计算的映射来推测概念空间的性质。我们发现适当类型的映射在高维空间中是可能的，并用最简单的空间（即维度为二进制的空间）来演示它们。二进制向量上的两个运算（一个类似于加法，另一个类似于乘法）允许从现有表示中组成新的表示，并且“乘法”运算也适用于映射。高维空间的属性已被证明与记忆回忆等认知现象相对应。目前的想法进一步表明高维表示适用于认知建模。
药物警戒中的人工智能 (AI)：我们真的需要它吗……？
• Marco Anelli 医学博士 - 意大利米兰 ProductLife Group 高级医学顾问；MAnelli@productlife-group.com • Xavier Fournie*，医学博士 - 法国里昂 Icon Commercialisation & Outcomes 医学事务部；Xavier.Fournie@iconplc.com • Zurab Koberidze，医学博士、哲学博士、公共卫生硕士 - FGK 药物警戒主任，德国慕尼黑；zurab.koberidze@fgk-pv.com • Flemming Kjaer Jorgensen ；丹麦格洛斯楚普 Klifo 药物警戒硕士；flemming.kjaer.jorgensen@klifo.com • Nicolas Tsiakkas，医学博士 - 希腊雅典 Medwork 科学主任； ntsiakkas@medwork.gr • Miranda Dollen*，理学士 – MZD Consulting 和 Icon Commercialisation & Outcomes 药物警戒，英国温伯恩：Miranda.Dollen@iconplc.com • Errietta Economou*，理学硕士 – Creative 药物警戒主管，希腊雅典；eeconomou@creativephs.com • Essam Ghanem*，医学博士 – Vigi-Care BVBA 药物警戒，比利时根特；info@vigi-care.com 在撰写本文时，所有列出的作者都是 EUCROF 药物警戒工作组的成员。
为计算机创建逼真的神经毒剂受害者档案……
作者：R De Rouck · 2023 年 · 被引用 6 次 — 在过去的几十年里，化学、生物、放射和核 (CBRN) 威胁已成为严重风险，促使各国优先考虑做好准备……
过渡母牛重新思考免疫力：它们是否真的……
◼Chapinal等人，2011年； Huzzey等，2011; Ospina等，2010a，2010c; Duffield等，2009； Leblanc等，2005
以 FAP 为目标的治疗诊断学真的会发生吗？
肿瘤不仅由恶性细胞组成，还由基质细胞组成，其中包括血管细胞、炎症细胞和活化成纤维细胞，在具有强烈促纤维化反应的肿瘤中，基质细胞可占总肿瘤体积的 90% 以上。已知基质细胞亚群（称为癌相关成纤维细胞 (CAF)）参与肿瘤的生长、迁移和进展。CAF 可能由多种细胞发育而成，例如局部成纤维细胞、循环成纤维细胞、脂肪细胞、骨髓衍生干细胞、血管内皮细胞，甚至通过内皮-间质转化由癌细胞发育而成 ( 1,2 )。这种来源的异质性导致具有不同功能的异质蛋白质组，也是观察到 CAF 没有唯一的单一标记的生物学背景 ( 3,4 )。最知名的标志物是平滑肌肌动蛋白、血小板衍生的生长因子 b 和成纤维细胞活化蛋白 (FAP) (1)。Kilvaer 等人在对非小细胞肺癌患者的免疫组织化学分析中发现，成纤维细胞和基质标志物血小板衍生的生长因子 a、血小板衍生的生长因子 b、FAP-1 和波形蛋白仅表现出弱相关性；平滑肌肌动蛋白与任何其他标志物均不相关。因此，由于 CAF 来源的异质性，表型不同的亚群的存在可能有所不同 (3)。FAP 在许多肿瘤实体的基质中过度表达，可能对成像和治疗有用。此外，FAP 是一种膜结合酶，具有二肽基肽酶和内肽酶活性，已知在胚胎发生期间的正常发育过程和组织重塑中发挥作用（ 2 ）。它在成人正常组织中没有明显表达。在伤口愈合、炎症（如关节炎、动脉粥样硬化斑块、纤维化）以及心肌梗死后的缺血性心脏组织和超过 90% 的上皮癌中，FAP 均有高表达（ 1,2,5 ）。
我们真的在文本分类方面取得了很大进展...
我们分析了跨知名数据集的单标签和多标签文本分类的各种方法，将其分类为单词袋，基于序列，基于图和层次结构的方法。尽管基于图的模型，但仅编码的预先训练的语言模型（尤其是BERT）仍然是最先进的方法。然而，最近的发现提出了更简单的模型，例如逻辑回归和基于Trigram的SVM的表现优于新技术。虽然仅解码的生成语言模型在学习有限的数据方面表现出了希望，但它们却落后于仅编码模型的性能。我们强调了歧视语言模型（例如BERT）比生成模型的优越性。此外，我们高度阐明了文献在方法比较中缺乏鲁棒性，尤其是关于基本的超参数优化，例如仅通过编码器的语言模型中的学习率。数据可用性：源代码可在https://github.com/drndr/multilabel-text-clf上找到。除NYT数据集外，用于我们实验的所有数据集均可公开使用。
启用显微镜逼真的大脑的电场模型
电气和计算机工程部，伍斯特理工学院，美国马萨诸塞州伍斯特市B Max Planck Inst。对于人类认知和脑科学，德国莱比锡c莱比锡应用科学大学（HTWK），工程学院，莱比锡，德国d d d div>计算神经刺激研究计划，无创神经调节单元，实验治疗和病理生理学分支，国家心理健康研究所，美国国立卫生研究院，贝塞斯达，马里兰州贝塞斯达，美国马里兰州Gathinoula A. Martinos Ctr。用于生物医学成像，马萨诸塞州综合医院，美国马萨诸塞州查尔斯敦，h伍斯特理工学院数学科学系，美国马萨诸塞州伍斯特，美国马萨诸塞州
重要过程说明了2025年2月8日版权...
最小传感器距离=单位距离最大感觉位移=单位距离如果感觉阵列为立方阵列：边缘具有单位距离。平面中的对角线具有距离SQR（2）。多维数据集中的对角线具有距离SQR（3）。在单位单元格中，单位距离为1。实际单位距离是绝对距离乘以常数1。大脑必须计算实际的单位距离和所有实际距离，以制定空间阵列模型。距离之间的关系表示传感器的几何形状，因为所有运动和距离都在质量中心周围成比例。与重力，内部运动和其他外力有关的扭矩和力矩之间的关系表示绝对距离。位置变化变化势能，这与高度直接相关，并使用质量中心，高度与感觉阵列的单位距离有关。