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脑边界的农药：对血脑屏障，神经炎症和神经系统风险轨迹的影响
摘要 - 本文介绍了通信材料的设计及其在传感建筑行业传感混凝土中的应用。在构建和结构健康监测的背景下介绍了交流材料及其问题的概念之后，本文描述了迄今为止在物理开发中所做的主要贡献，这些贡献预计将超过三十年。为了获得它，使用具有传感和通信节点的两级无线传感器网络提出了特定的网络物理结构。为了最大程度地提高交流混凝土的寿命，通过两个建议来改善节能问题：使用无线功率传递的原始能源收集系统，用于嵌入式感应节点和分析估计模型，以预测通信节点网络的能量消耗。
法国医疗产品使用和护理轨迹的间接健康数据链接发展：系统评价
背景：最近，欧洲各国在将数据链接（即能够在数据库之间匹配患者数据）整合到常规公共卫生活动方面存在差异。在法国，索赔数据库几乎涵盖了从出生到死亡的整个人口，为数据链接提供了巨大的研究潜力。由于使用通用唯一标识符直接链接个人数据通常受到限制，因此开发了一组间接关键标识符的链接，这与链接质量挑战有关，以最大限度地减少链接数据中的错误。目的：本系统评价旨在分析法国关于医疗产品使用和护理轨迹的间接数据链接研究出版物的类型和质量。方法：全面搜索了截至 2022 年 12 月 31 日在 PubMed/Medline 和 Embase 数据库中发表的所有论文，这些论文涉及链接的法国数据库，重点关注医疗产品的使用或护理轨迹。仅包括基于使用间接标识符的研究（即没有可用于轻松链接数据库的唯一个人标识符）。还对数据链接进行了描述性分析，并采用了质量指标和 Bohensky 框架来评估数据链接研究。结果：共选出 16 篇论文。7 篇（43.8%）研究在国家层面进行了数据链接，9 篇（56.2%）研究在地方层面进行了数据链接。不同数据库中包含的患者数量和数据链接结果差异很大，分别为 713 至 75,000 名患者和 210 至 31,000 名链接患者。研究的疾病主要是慢性病和感染。数据链接的目的有很多：评估药物不良反应 (ADR; n=6, 37.5%) 的风险、重建患者的护理轨迹 (n=5, 31.3%)、描述治疗用途 (n=2, 12.5%)、评估治疗的益处 (n=2, 12.5%) 和评估治疗依从性 (n=1, 6.3%)。登记处是与法国索赔数据链接最频繁的数据库。没有研究考虑过与医院数据仓库、临床试验数据库或患者自我报告数据库的链接。7 项 (43.8%) 研究中链接方法是确定性的，4 项 (25.0%) 研究中链接方法是概率性的，5 项 (31.3%) 研究中未指定。链接率主要为 80% 到 90%（11/15，73.3% 项研究报告）。遵循 Bohensky 框架评估数据链接研究表明，始终对链接的源数据库进行描述，但并未系统地描述要链接的变量的完成率和准确性。
b'Just like P \xcf\x80 ( s, s \xe2\x80\xb2 ) is the probability of going from s to s \xe2\x80\xb2 in one step, the entries P \xcf\x80 n ( s, s \xe2\x80\xb2 ) of the n -th power of P \ xcf \ x80在n步骤中计算从s到s \ xe2 \ x80 \ xb2的概率。特别是，向量p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0表示V \ xcf \ x80 0（x）的预期值，其中x是随机轨迹的最终状态s n的随机变量（x）的随机变量（s 1，s 1 ,, s 1 ,, n）s 1，s 1 ,, n）s s 1，s 1，s 1，s 1 = x x x x x x x x x x x x x x x x x 8 s 1 = x8 x x x x 8 = x 8 = x8。这意味着p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0的每个组件最多是max s | v \ xcf \ x80 0（s）| = 1.'
b'Just like P \xcf\x80 ( s, s \xe2\x80\xb2 ) is the probability of going from s to s \xe2\x80\xb2 in one step, the entries P \xcf\x80 n ( s, s \xe2\x80\xb2 ) of the n -th power of P \ xcf \ x80在n步骤中计算从s到s \ xe2 \ x80 \ xb2的概率。特别是，向量p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0表示V \ xcf \ x80 0（x）的预期值，其中x是随机变量表示随机轨迹的最终状态s n（s 1，。。。，s n）长度为n从s 1 = s \ xe2 \ x88 \ x88s。这意味着p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0的每个组件最多是max s | v \ xcf \ x80 0（s）| = 1.'
运动序列学习涉及更好地预测运动轨迹的下一个动作和优化
学习新的顺序运动是许多动物的基本技能。尽管序列学习的行为表现很明确，但基本机制仍然很少理解。运动序列学习可能来自三个不同的过程：（1）改善独立于顺序上下文的单个运动的执行； （2）接下来应该执行对“什么”运动的增强期望，从而更快地启动； （3）应在序列中最佳地执行编码“如何”运动的摩托序列特定表示。但是，许多现有的范式将学习的组成部分混为一谈，因为参与者经常获得序列内容（做什么）及其执行（如何做）。这种重叠掩盖了每种机制对运动序列学习的不同贡献。在这项研究中，我们使用连续的任务解散了这些机制。将训练序列中的性能与随机序列进行比较，以排除仅归因于孤立运动执行的改进。还通过改变了几个即将到来的目标，我们评估了预期在学习中的作用。当参与者只能看到一个未来的目标时，改进主要是由于他们学习了下一个目标。当他们看到未来的四个目标时，参与者立即证明了快速的运动时间并增加了运动平滑度，在一个目标条件下超过了晚期性能。至关重要的是，即使对未来目标的全面可见性，参与者也表现出进一步的序列特异性学习，这是由于运动轨迹的连续优化而引起的。随访实验表明，学到的序列表示是效应器特异性和编码四个运动或更长的上下文信息。我们的范式可以在运动序列学习的“什么”和“如何”组成部分之间进行明显的解离，并为效应特异性序列表示的开发提供了令人信服的证据，从而指导最佳运动执行。
基于复阻抗轨迹的负载调制平衡放大器设计方法
摘要 本文介绍了一种负载调制平衡放大器 (LMBA) 的设计方法，重点是减轻 AMPM 失真。通过引入二次谐波控制作为设计自由度，可以选择复杂的负载轨迹来补偿设备中的 AMPM 非线性，而不会显著影响效率。数学推导伴随着基于闭式方程的设计程序，以仅基于负载牵引数据来制造 LMBA。通过对三种不同设计进行测量比较来验证该理论，这些设计在伪 RF 输入 Doherty 类 LMBA 配置中以 2.4 GHz 运行，具有 J 类、-B 类和 -J* 类主 PA。J 类原型的性能优于其他设计，在峰值输出功率和 6 dB 回退时分别具有 54% 和 49% 的漏极效率，并且在此功率范围内只有 4 度的 AM-PM。当使用 10 MHz、8.6 dB PAPR LTE 信号驱动时，无需数字预失真，即可实现 40.5% 的平均效率和优于 − 40.5 dBc 的 ACLR。
一种基于计算机视觉的航空视频中准确提取车辆轨迹的方法
车辆轨迹数据拥有有价值的信息，用于高级驾驶开发和交通分析。虽然无人机（UAV）提供了更广泛的视角，但视频框架中小规模车辆的检测仍然遭受低精度的折磨，甚至错过了。本研究提出了一个全面的技术框架，以进行准确的车辆轨迹提取，包括六个主要组成部分：视频稳定，车辆检测，车辆跟踪，车道标记检测，坐标转换和数据denosing。为了减轻视频抖动，使用了冲浪和绒布稳定算法。仅一旦使用X（Yolox）进行多目标车辆检测，就只能看一下一个增强的检测器，并在检测头中包含一个浅特征提取模块，以提高低级和小规模特征的性能。有效的通道注意力（ECA）模块在颈部之前集成，以进一步提高表现力。此外，在输入阶段还应用了滑动窗口推理方法，以防止压缩高分辨率的视频帧。Savitzky-Golay过滤器用于轨迹降低。验证结果表明，改进的Yolox的平均平均精度（地图）为88.7％，比原模型的增强5.6％。与Advanced Yolov7和Yolov8模型相比，所提出的方法分别将MAP@50增加到7.63％和1.07％。此外，已经开发了车辆轨迹数据集，并且可以在www.cqskyeyex.com上公开访问。大多数跟踪（MT）轨迹度量达到98.9％，单侧定位的根平方误差约为0.05 m。这些结果证实，所提出的框架是交通研究中高准确性车辆轨迹数据收集的有效工具。
项目标题：用于预测MRI脑扫描脑膜瘤增长的数字双轨迹的机器学习工具
该项目的目的是开发一种机器学习工具，该工具生成数字双轨迹，以用于脑MRI扫描中的脑膜瘤增长。通过利用深度学习，该工具将创建特定于患者的模型（数字双胞胎），以根据历史MRI数据来预测脑膜瘤的未来增长。该工具将支持临床医生预测肿瘤大小和形状的变化，从而实现脑膜瘤患者的主动，个性化的管理。特别是该模型可以为临床医生提供一种预测工具，可增强决策，从而及时进行干预和优化的监视。此外，这种方法可以为数字双胞胎应用奠定基础，以跟踪其他类型的肿瘤，从而扩大其在肿瘤学诊断中的影响。项目描述脑膜瘤是最常见的原发性脑肿瘤，起源于脑膜，脑周围的保护层和脊髓。尽管通常是良性的，但脑膜瘤表现出不同的增长率和行为。有些人多年来保持懒惰，而另一些人则迅速发展，可能导致严重的神经系统缺陷，例如癫痫发作，视力丧失和认知障碍，这是由于对周围脑结构的质量影响而导致的。因此，了解和预测其增长轨迹对于及时干预和有效管理至关重要。目前，监测脑膜瘤在很大程度上依赖于常规的MRI扫描，以评估大小和形态的变化。因此，仅靠基于间隔的成像的依赖可能会延迟关键干预措施，从而强调需要更先进的预测工具。但是，这种常规方法是有限的，因为它仅提供了肿瘤进展的回顾性观点，从而限制了主动的临床决策。MRI扫描可能会揭示肿瘤的当前状态，但它们缺乏预测未来生长模式或生长突然加速的预测能力，可能会影响患者的预后。为了解决这些局限性，该项目提出了针对脑膜瘤增长预测而定制的基于机器学习的数字双胞胎模型的开发。数字双胞胎是一个动态的计算模型，它不断响应实时数据，有效地反映了生物实体的不断发展的特征。对于脑膜瘤，创建数字双胞胎需要使用历史MRI数据和特定于患者的临床特征来训练一个可以模拟个性化肿瘤生长轨迹的深度学习模型。
AB工程科学集中的电气和计算机工程轨迹的学习计划
Equations • AM 108 – Nonlinear Dynamical Systems • AP 195A – Intro to Solid State Physics • Chemistry 160 – Quantum Chemistry • BE 128 – Intro to Biomedical Imaging & Sys • BE 129 – Intro to Bioelectronics • BE 130 – Neural Control of Movement • BE 131 - Neuroengineering • CS 51 - Abstraction & Design in Computation • CS 61 - System Program & Machine Org • CS 1280- ML中的凸优化和应用程序•CS 1430-计算机网络•CS 144R - 网络设计项目•CS 1411-计算机体系结构•CS 1480 - VLSI Circits＆
单细胞谱系轨迹的重建以及上皮到间质转变期间命运多样性的识别
探索上皮 - 间充质转变（EMT）的复杂性揭示了各种潜在的细胞命运；然而，早期细胞状态差异为不同的EMT轨迹的确切时机和机制尚不清楚。通过单个细胞RNA测序研究这些EMT轨迹，由于需要为每次测量牺牲细胞，因此具有挑战性。在这项研究中，我们采用了最佳运输分析来重建MCF10A细胞系中TGF - β-诱导的EMT期间不同细胞命运的过去轨迹。我们的分析揭示了导致低EMT，部分EMT和高EMT状态的三个不同的轨迹。沿部分EMT轨迹的细胞在EMT特征中显示出很大的变化，并表现出明显的茎。 在整个EMT轨迹中，我们观察到EED和EZH2基因的一致下调。 这一发现得到了EMT调节剂和CRISPR筛查研究的最新抑制剂筛查的验证。 此外，我们将早期 - 相位差异基因表达的分析应用于与干性和增殖相关的基因集，将ITGB4，LAMA3和LAMB3指定为在部分阶段与高EMT轨迹的初始阶段差异表达的基因。 我们还发现CENPF，CKS1B和MKI67在高EMT轨迹中显示出显着的上调。 第一组基因与先前研究的发现保持一致，但我们的工作独特地指出了这些上调的确切时机。 最后，后者基因的鉴定揭示了调节EMT轨迹的潜在细胞周期目标。细胞在EMT特征中显示出很大的变化，并表现出明显的茎。在整个EMT轨迹中，我们观察到EED和EZH2基因的一致下调。这一发现得到了EMT调节剂和CRISPR筛查研究的最新抑制剂筛查的验证。此外，我们将早期 - 相位差异基因表达的分析应用于与干性和增殖相关的基因集，将ITGB4，LAMA3和LAMB3指定为在部分阶段与高EMT轨迹的初始阶段差异表达的基因。我们还发现CENPF，CKS1B和MKI67在高EMT轨迹中显示出显着的上调。第一组基因与先前研究的发现保持一致，但我们的工作独特地指出了这些上调的确切时机。最后，后者基因的鉴定揭示了调节EMT轨迹的潜在细胞周期目标。