Cian Cummins,Alberto Alvarez-Fernandez,Ahmed Bentaleb,Georges Hadziioannou,Virginie Pon-Sinet等。Langmuir,2020,36(46),pp.13872-13880。10.1021/acs.langmuir.0c02261。hal-03033202
1 计算机科学与工程学院,洛夫利专业大学,旁遮普省 144411,印度;vikashcode1997@gmail.com (VC);sanjayksingh.012@gmail.com (SKS);aditya.khamparia88@gmail.com (AK) 2 玛哈拉贾阿格拉森理工学院,新德里 110034,印度;deepakgupta@mait.ac.in 3 帕多瓦大学信息工程系,意大利帕多瓦 35131;prayag.tiwari@dei.unipd.it 4 信息系统学院、科学与工程学院,昆士兰科技大学,昆士兰州布里斯班市 4000,澳大利亚; catarina.pintomoreira@qut.edu.au 5 西里西亚理工大学应用数学学院,44-100 格利维采,波兰 6 福塔莱萨大学应用信息学研究生课程,福塔莱萨 60811-905,CE,巴西;victor.albuquerque@unifor.br * 通信地址:robertas.damasevicius@polsl.pl
摘要 — 本文介绍了一种新的迁移学习方法,即群组学习,它可以联合对齐多个域(多对多),以及一种扩展方法,即快速对齐,它可以将任何其他域与先前对齐的域组对齐(多对一)。在脑机接口 (BCI) 数据上评估了所提出的组对齐算法 (GALIA),并研究了该算法的最佳超参数值以了解分类性能和计算成本。使用了六个公开的 P300 数据库,包含来自 177 个受试者的 333 个会话。与传统的针对特定受试者的训练/测试流程相比,群组学习和快速对齐均显著提高了分类准确率,但临床受试者的数据库除外(平均改进:2.12±1.88%)。GALIA 利用循环近似联合对角化 (AJD) 来找到一组线性变换,每个域一个,联合对齐所有域的特征向量。群组学习实现了多对多迁移学习,同时不会损害非临床 BCI 数据的分类性能。快速对齐进一步扩展了任何未见域的群组学习,从而允许具有相同属性的多对一迁移学习。前一种方法使用来自先前受试者和/或会话的数据创建单个机器学习模型,而后一种方法利用训练后的模型来处理未见域,无需进一步训练分类器。
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Sara Gouarderes、Layal Doumard、Patricia Vicendo、Anne-Françoise Mingotaud、Marie-Pierre Rols 等人。电穿孔不会直接影响人类真皮成纤维细胞的增殖和迁移特性,而是通过分泌组间接影响。生物电化学,2020 年,134,第 107531 页。�10.1016/j.bioelechem.2020.107531�。�hal-02560967�
b'由于 TGF- 信号在免疫稳态中的作用,其紊乱是炎症性疾病的根本原因。许多慢性炎症性疾病都以纤维化为特征,纤维化与细胞外基质的过度沉积同时发生,导致受影响器官的正常功能丧失。TGF- 家族还通过激活成纤维细胞向肌成纤维细胞表型转变,在纤维化的启动和进展中发挥着重要作用。在肿瘤发生的早期阶段,TGF- 可能通过诱导肿瘤前细胞的细胞停滞和凋亡而充当肿瘤抑制因子。然而,在后期,当癌细胞获得致癌突变,从而脱离 TGF- 肿瘤抑制因子功能时,它会通过刺激肿瘤细胞进行上皮\xe2\x80\x93间质转化 (EMT) 而成为肿瘤促进剂,从而增加迁移和侵袭。 TGF- 在肿瘤微环境内的免疫抑制中也发挥着核心作用,最近的研究揭示了它在肿瘤免疫逃避和癌症免疫治疗反应不佳中的作用。'
描述各种方法用于实时PCR(定量PCR或QPCR)数据的统计分析和图形表示。'rtpcr'负责基于多达两个参考基因的实时PCR数据的扩增效率计算,统计分析和图形表示。通过考虑放大效率值的考虑,“ RTPCR”是由Ganger等人描述的一般计算方法开发的。(2017)和Taylor等。(2019),涵盖了livak和pfaffl方法。基于实验条件,“ RTPCR”包装的功能使用t检验(用于具有两级因子的实验),方差分析(ANOVA),协方差分析(ANCOVA)分析(ANCOVA)或重复测量数据分析以计算到calcu- colcu- flta delta delta delta delta delta ct方法(delta cta)或dela dela dela dela(re)(re)(re)。该功能进一步提供了平均值的标准误差和置信度间,采用统计平均比较并具有重要意义。为了促进功能应用,使用了不同的数据集作为示例,并解释了输出。“ RT- PCR”软件包还使用各种控制参数提供条形图。“ rtpcr”包装是用户友好且易于使用的,并提供了用于分析实时PCR数据的适用资源。
过去十年见证了网络软件化的重要发展,它彻底改变了网络实践。虚拟化网络对分散在网络中的容器化网络功能的控制和编排提出了新颖而具体的要求。在这方面,虚拟化网络功能的迁移起着关键作用,可以最好地满足最佳资源利用率、负载平衡和容错的要求。本综述旨在详细概述容器迁移的进展,以便更好地理解与迁移相关的优势与实际挑战之间的权衡。本文对将容器化网络功能映射到虚拟化基础设施上的放置算法进行了分类。接下来,提出了执行容器化微服务传输的迁移技术的分类。
临床数据仓库 (CDW) 包含数百万患者的医疗数据,为开发计算工具提供了绝佳机会。MRI 对图像采集过程中的患者运动特别敏感,这将导致重建图像中出现伪影(模糊、重影和振铃)。因此,CDW 中的大量 MRI 因被这些伪影破坏而无法使用。由于扫描次数太多,无法手动检测,因此有必要开发一种工具来自动排除带有运动的图像,以充分利用 CDW。在本文中,我们提出了一种 CNN 来自动检测 3D T1 加权脑部 MRI 中的运动。我们的迁移学习方法基于合成运动生成,包括两个步骤:使用合成运动对研究数据进行预训练,然后进行微调步骤,将我们的预训练模型推广到临床数据,依靠 5500 张图像的手动标记。目标是 (1) 能够排除具有严重运动的图像,(2) 检测轻微的运动伪影。我们的方法在第一个目标上实现了出色的准确率,平衡准确率几乎与注释者的准确率相似(平衡准确率 > 80%)。然而,对于第二个目标,其表现较弱,远低于人类评分者。总体而言,我们的框架将有助于在医学成像中利用 CDW,并强调对基于研究数据训练的模型进行临床验证的重要性。
高级标准功能以入门级价格从46,150欧元开始,进入高级电动移动性,起价为46,150欧元,Q4 40 e-tron*。Q4 Sportback 40 E-Tron*起价为48,150欧元。广泛的标准设备包括Audi MMI Navigation Plus,Audi Connect Navigation&Infotainment和全数字10.25英寸Audi Virtual Cockpit仪表仪表。行李箱盖也是电力标准的,结合了可选的舒适钥匙,可以响应脚手势。前排座椅加热也是标准功能。两个车身版本的订单可以从2月中旬开始放置。