XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System跨多
跨多个模拟引擎验证生物模型
生物模型存储库包含来自已发表文献的1000多个手动策划的机械模型，其中大多数是在系统生物学标记语言（SBML）中编码的。这个基于社区的标准正式指定了每个模型，但没有描述运行模拟的计算实验条件。因此，仅使用SBML模型复制任何给定的数字或产生的任何给定数字或产生。模拟实验描述标记语言（SED-ML）提供了一个解决方案：一种准确指定如何运行与特定图形或结果相对应的特定实验的标准方法。生物模型是在SED-ML之前数年建立的，并且在内容和接受方面，这两个系统都随着时间的流逝而发展。因此，生物模型中只有大约一半的条目包含SED-ML文件，这些文件反映了当时可用的SED-ML版本。此外，几乎所有这些SED-ML文件至少都有一个小错误，使它们无效。为了使这些模型及其结果更可重复，我们在此处报告了工作更新，纠正和提供新的SED-ML文件，以针对生物模型中的1055个策划的机械模型提供新的SED-ML文件。此外，由于SED-ML是无关实现的，因此可以用于验证，证明在多个仿真引擎之间成立的结果。在这里，我们使用包装器体系结构来解释SED-ML，并报告五个基于不同ODE的生物仿真引擎的验证结果。我们与SED-ML和BioModels Collection的合作旨在通过使它们更可重现和可信来改善这些模型的实用性。
心脏计算机断层扫描后经过跨多个主动脉瓣更换
国王县医院心理学实习培训计划感谢您对APA认可的金斯县医院心理学实习计划的兴趣。医院是纽约市卫生 +医院的成员，位于布鲁克林中部，是纽约市的第一批也是最大的公立医院之一。卫生服务心理学实习计划在统一的计划伞下提供了两个独立的培训轨道，即成人曲目和儿童和青少年曲目。这两种轨道都提供住院，门诊和选修旋转以及研讨会。此手册包含医院，心理学系，培训计划和每个曲目要求的详细描述。虽然统一，但每个曲目都有自己的培训主管。请向您申请的培训轨道主任致辞。申请截止日期是2024年11月15日。如果您对成人曲目有任何疑问，请给Kaluk博士发送电子邮件（jean.kaluk@nychhc.org）。如果您对儿童和青少年曲目有任何疑问，请给Erickson博士发送电子邮件（stephanie.erickson@nychhc.org）。再次感谢您对我们的计划的兴趣。真诚的，斯蒂芬妮·埃里克森（Stephanie Erickson）博士实习培训和青少年田径主任让·卡鲁克（Jean Kaluk）博士实习培训主任曲目
IFU分析方法和开发 木制托盘的圆形经济 心脏新闻 过去 绘制课程议程 心脏计算机断层扫描后经过跨多个主动脉瓣更换 2025-2026心理学实习培训计划 2025会议手册 基因疗法：治疗听力损失的前进是什么？ GLP-1受体激动剂（GLP-1 RAS）： 用于混凝土和水泥的石墨烯 肛门癌 正式的ESSKA共识第2部分 - 基于细胞的治疗（CBT） 2025-2026心理学实习培训计划 眼镜的物理和化学 林肯医学与心理健康中心APA ... 2024 EPS Europhysics Prive缩合物质部门... 伊利诺伊州学院咨询协会总统报告 程序书 加速使用信任的国防部的AI加速AI 加利福尼亚心理协会 媒体计划者 2025模拟创新研讨会（SIW） 礼物 b'' NENA安全的9-1-1标准（NG-SEC） 会员申请 推进技术中心出版物 2024抽象书 2025会议时间表草案大师V11
物种和植物名称（附件）基本组成和质量因素质量标准（附件中列出）真实性，添加剂，污染物，卫生，标签，分析和采样方法
依恋提醒触发跨多个大脑的广泛同步
婴儿刺激会在人类成年人中引起广泛的神经和行为反应，如此大规模的资源分配证明了原始依恋的进化意义。在这里，我们检查了依恋提醒是否也会触发跨脑一致性并产生更大的神经一致性，如受试者间相关性所示。在催产素/安慰剂给药设计中，人类母亲被拍摄两次，刺激包括四个标准的陌生母亲和婴儿的生态视频：两个婴儿/母亲独自一人（独自一人）和两个母亲 - 婴儿二元环境（社交）。理论驱动的分析测量了父母照顾网络（PCN）预注册节点的跨脑同步性，该网络将支撑哺乳动物母性的皮层下结构与与模拟、心理化和情绪调节有关的皮层区域整合在一起，数据驱动的分析使用全脑分区评估全脑一致性。结果表明，PCN 和神经轴存在广泛的跨脑同步，从初级感觉/躯体感觉区域到岛叶扣带区，再到颞叶和前额叶皮质。社交背景产生了明显更多的跨脑一致性，PCN 纹状体、海马旁回、颞上沟、ACC 和 PFC 仅在母婴社交线索下显示跨脑同步。母婴社交同步的即时波动，从低同步性发作到紧密协调的积极发作，都通过预先注册的 ACC 中的跨脑一致性在线跟踪。研究结果表明，社会依恋刺激代表着进化过程中显著的普遍线索，不需要口头叙述，能够引发大量的大脑间一致性，并表明母婴关系是人类文明的核心标志，可能起到将大脑粘合成统一的体验并将人类束缚在社会群体中的作用。
图理论测量的一致性是阿尔茨海默氏病纤维密度连接跨多个分割量表
图理论措施经常被用来研究阿尔茨海默氏病人脑连接组中的连通性中断。然而，先前的研究指出，图创建方法的差异是可能改变这些措施中发现的拓扑观察的混杂因素。在这项研究中，我们进行了一项新的研究，以了解针对从扩散张量成像得出的纤维密度网络计算出的图形理论措施的影响。We computed 4 network-wide graph theoretical measures of average clustering coefficient, transitivity, characteristic path length, and global efficiency, and we tested whether these measures are able to consistently identify group differences among healthy control (HC), mild cognitive impairment (MCI), and AD groups in the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) cohort across 5 scales of the Lausanne分析。我们发现，旋转性的分离度量在区分健康和患病群体方面提供了范围内最大的一致性，而其他措施则受到不同程度量表的选择的影响。全球效率是我们测试的第二个最一致的度量，该度量可以在所有5个量表中以及在5个量表中的3个量表中区分HC和MCI。特征路径长度对尺度变化高度敏感，证实了先前的发现，并且无法识别许多尺度的群体差异。平均聚类系数也受到量表的极大影响，因为它始终未能识别出较高分辨率分析中的群体差异。从这些结果中，我们得出结论，许多图理论度量对选择量表的选择敏感，并且需要进一步发展方法，以更加强大地表征AD的关系与连通性中断的关系。
MTNeuro：评估跨多个抽象层次的大脑结构表征的基准
我们可以从多个抽象尺度来描述同一张图像，这取决于我们关注的是细粒度细节还是图像的更全局属性。在脑映射中，学习自动解析图像以构建小尺度特征（例如，细胞或血管的存在）和图像全局属性（例如，图像来自哪个大脑区域）的表示是一项重要且开放的挑战。然而，大多数现有的神经解剖学数据集和基准一次只考虑一个下游任务。为了弥补这一差距，我们引入了一个新的数据集、注释和多个下游任务，它们提供了从同一张图像中读取有关大脑结构和架构信息的多种方式。我们的多任务神经成像基准（MTNeuro）建立在体积、微米分辨率的X 射线显微断层扫描图像上，这些图像覆盖了小鼠大脑的大部分丘脑皮质部分，包含多个皮质和皮质下区域。我们生成了许多不同的预测挑战，并评估了几种用于脑区预测和微结构像素级语义分割的监督和自监督模型。我们的实验不仅突出了该数据集的丰富异质性，而且还提供了有关如何使用自监督方法来学习表示以捕获单个图像的多个属性并在各种下游任务中表现良好的见解。数据集、代码和预训练基线模型可在以下网址获得：https://mtneuro.github.io/ 。
跨多国的人工智能道路状况监测
道路基础设施为全世界的人民和商品提供重要的运输服务，具有至关重要的社会经济意义。它对人们的生活有着直接而重大的影响，因此需要定期维护并不时进行详尽的监控。传统的道路状况评估方法涉及劳动密集型的路面物理检查。由于需要在有限时间内检查的道路网络面积巨大，这些方法无法满足当前的要求（Arya、Ghosh 和 Toshniwal。2019 年）。由于能够评估此类道路损坏并为路面修复分配最佳资源的专家数量有限，问题变得更加严重。此外，资金短缺限制了许多地方政府按时进行必要的检查。一些大都市使用高性能传感器自动检测道路损坏情况。然而，这些传感器通常价格昂贵，许多地方政府都负担不起。
