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解释基于深度学习的静息状态功能连接数据表示：重点解释自闭症中的非线性模式
背景：静息态功能性磁共振成像 fMRI (rs- fMRI) 已广泛用于研究精神疾病的大脑功能，从而深入了解大脑组织。然而，rs-fMRI 数据的高维性给数据分析带来了重大挑战。变分自动编码器 (VAE) 是一种神经网络，在提取静息态功能连接 (rsFC) 模式的低维潜在表示方面发挥了重要作用，从而解决了 rs-fMRI 数据的复杂非线性结构。尽管取得了这些进展，但解释这些潜在表示仍然是一个挑战。本文旨在通过开发可解释的 VAE 模型并使用 rs-fMRI 数据在自闭症谱系障碍 (ASD) 中测试其效用来解决这一差距。
连接数字世界与物理世界计划
• 由 Wachirawit Ponghiran 博士和 Jinwook Jung 博士（IBM 研究部）撰写的《使用 ML 驱动技术对 EDA 工作负载进行云端爆发》 • 由 Rangharajan Venkatesan 博士（NVIDIA）撰写的《基于 AI 的 SoC 生成式 EDA》 • 由 Sagar Karandikar（加州大学伯克利分校）撰写的《Chipyard：用于定制 RISC-V SoC 的开源设计、仿真和实施框架》 • 由 Luca Carloni 博士（哥伦比亚大学）撰写的《ESP：用于敏捷 SoC 设计的开源平台》 • 由 Cooper Levy 博士（英特尔）撰写的《AMS 生成框架：行业视角》 • 由 Austin Rovinski 博士（纽约大学）撰写的《使用 OpenROAD 和专有流程的敏捷 SoC 设计：回顾》 • 由 Makoto Ikeda 博士（东京大学）撰写的《Agile-X：创新半导体技术的民主化基础》 • 大一到博士学生体验开源流片：成功与陷阱，作者：Mark Johnson 博士（普渡大学）电路研讨会 1：高性能混合信号电路：最新技术平衡模拟与数字下午 1:00，Tapa 3
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通过信息管理和建筑信息建模（BIM）的出现，建筑环境部门开始实现这两个概念的价值：结构化信息的可用性；以及频繁的信息交换，两者都支持数据驱动的决策。与BIM相关的信息通常集中在工作本身（Capital Works项目或运营活动）上。但是，该行业表示需要捕获和交换与日常利用相关的更多动态信息，例如：天气；室内环境；用户位置；组件或系统性能；和能源使用。这是数字双胞胎可以支持建筑环境的地方。
使用全脑网络动力学建模的阿尔茨海默氏病和老化的虚拟连接数据集
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