深度神经网络的最新进展成功地改善了各种学习问题[40,8,26,19,20]。但是,对于监督学习,大量的训练数据仍然是学习准确的深层模型的关键。尽管可能可用于一些预先规定的域,例如ImageNet [7],但对于每个临时目标域或任务而言,手动标签通常很难或昂贵。缺少IN-ININAIN标记的数据阻碍了在许多实际问题中拟合模型的应用。在没有来自目标域的标记数据的情况下,已经出现了无监督的域适应(UDA)方法,以减轻数据分布的域移动[2,1,1,5,37,30,18,3,3,17]。它与无监督的学习有关,因为它仅需要从源域和目标域的零标签手动标签。在最近关于UDA的工作,这是Long等人提出的开创性工作。[22,25]旨在最大程度地减少深神经网络中源和目标域之间的差异,在此,在该网络中,域差异通过最大值
抑郁症是寻求帮助的主要情绪状况。沮丧的人经常报告持续的反省,这涉及分析和生活中复杂的社会问题。分析通常是解决复杂问题的有用方法,但是它需要缓慢,持续的处理,因此破坏会干扰解决问题。The analytical rumination hypothesis proposes that depression is an evolved response to complex problems, whose function is to minimize disruption and sustain analysis of those problems by (a) giving the triggering problem prioritized access to processing resources, (b) reducing the desire to engage in distracting activities (anhedonia), and (c) producing psychomotor changes that reduce exposure to distracting stimuli.由于处理资源是有限的,对触发问题的持续分析会降低专注于其他事物的能力。该假设得到了许多层次的证据,例如基因,神经递质及其受体,神经生理学,神经解剖学,神经术,药理学,药理学,认知,行为和治疗功效。此外,该假设为抑郁症文献中令人困惑的发现提供了解释,这挑战了抑郁症中5-羟色胺传播较低的信念,并且对治疗有影响。
尿液,免疫和神经系统相互通信,在健康的人体中建立有效的网络。肾脏和膀胱被称为尿液系统的主要部分,并通过输尿管(1-3)连接在一起。尿液系统通过先天和适应性免疫细胞(例如巨噬细胞(M F S))维持稳态。这些免疫细胞表达了广泛的免疫生物分子,包括白介素(ILS)和模式识别受体(PRRS),例如Toll样受体(TLR)。由于这些知识,小胶质细胞作为中枢神经系统(CNS)的专门M f是有效的吞噬细胞,可产生不同类型的PRR,例如TLR。小胶质细胞的功能受到促炎和抗炎性细胞因子受体的调节(4-6)。因此,免疫系统和神经系统在人类泌尿系统中维持体内平衡方面都具有关键作用。由于该主题的重要性,编辑们决定在著名的《免疫学界杂志》中运行目前的有影响力的研究主题。我们的目的是收集强大而有用的研究的宝库。幸运的是,我们成功地试图从54位国际作家那里收集六个主题出版物。在一项横断面研究中,Qin等人。研究系统的免疫输液指数(SII)是一种新型的炎症标记及其与蛋白尿的关联。广泛的协变量,例如种族,性别,体重指数(BMI),年龄,糖尿病,包括吸烟等的行为状况。在这方面,在2005年至2018年期间,来自国家健康和营养检查调查(Nhanes),在2005年至2018年之间,他们获得了与36,463名成年人(女性= 49.04%)有关的36,463名成年人(女性= 49.04%)的相关数据。包括在本研究中。在本次调查中,他们的发现显示了美国成年人中SII与尿白蛋白排泄的增强之间的正相关关系。
海洋保护区(MPA)正在全球部署,以保护地球的生物多样性在快速变化的海洋中。自适应MPA管理和监测中的气候变化考虑因素正在成为一种更普遍的方法,尽管MPA规划中越来越多地解决气候变化,但仍然存在实施差距。本研究将气候鲁棒性指数(CRI)应用于MPA监测计划,以评估场地和区域层面计划中如何概述气候变化。以前开发了用于评估MPA管理计划的,CRI分数计划基于其气候变化适应原理的纳入程度,包括适应性管理的核心要素。我们通过将美国MPA的指数分数与选定的MPA特征相关联,并通过检查特定的物理,生态和社会气候变化的影响,并在监测计划的监测范围内考虑,并研究了特定的物理,生态和社会气候变化的影响,从而为监测计划提供了补充。我们在MPA监视计划中发现可起作的目标和阈值的差距很大,这与先前评估MPA管理计划的研究一致,这表明在许多情况下,自适应管理周期是不完整的。我们将完成自适应管理周期的重要性视为一种核心气候适应策略,并探索社会生态目标和地方伙伴关系的作用,这是在不断变化的世界中继续改善MPA结果的途径。
幽门螺杆菌(H. Pylori)是全球引起慢性胃粘膜感染的主要病原体。在2011年至2022年期间,幽门螺杆菌感染的全球患病率估计为43.1%,而在中国,幽门螺杆菌感染的率略高,为44.2%。幽门螺杆菌持续定殖可导致胃炎,消化性溃疡和恶性肿瘤,例如粘膜相关的淋巴组织(MALT)淋巴瘤和胃腺癌。尽管引起了宿主的强大免疫反应,但幽门螺杆菌通过调节宿主免疫而在胃粘膜中繁荣发展,尤其是通过改变先天和适应性免疫细胞的功能,并抑制了对其存活不利的毒性反应,从而对临床管理提出了挑战。幽门螺杆菌与宿主免疫防御之间的相互作用是复杂的,涉及通过修饰表面分子,操纵巨噬细胞功能以及调节T细胞反应以逃避宿主识别的,以逃避免疫监测。这篇综述分析了幽门螺杆菌的免疫病和免疫逃避机制,强调了鉴定新的治疗靶标和制定有效的治疗策略的重要性,并讨论针对幽门螺杆菌的疫苗的发展如何为消除这种感染提供新的希望。
IL-27 是 IL-6/IL-12 细胞因子超家族的成员,主要由抗原呈递细胞分泌,特别是树突状细胞、巨噬细胞和 B 细胞。IL-27 具有抗病毒活性,可调节针对病毒的先天和适应性免疫反应。IL-27 在病毒感染环境中的作用尚不明确,促炎和抗炎功能均有描述。在这里,我们讨论了 IL-27 在几种人类疾病病毒感染模型中的作用的最新进展。我们重点介绍了 IL-27 表达调控的重要方面、感染不同阶段的关键细胞来源及其对细胞介导免疫的影响。最后,我们讨论了在人类慢性病毒感染的背景下更好地定义 IL-27 的抗病毒和调节(促炎与抗炎)特性的必要性。
卷积神经网络(CNN)在培训数据集代表预期在测试时遇到的变化时,可以很好地解决监督学习问题。在医学图像细分中,当培训和测试图像之间的获取细节(例如扫描仪模型或协议)之间存在不匹配和测试图像之间的不匹配时,就会违反此前提。在这种情况下,CNNS的显着性能降解在文献中有很好的记录。为了解决此问题,我们将分割CNN设计为两个子网络的串联:一个相对较浅的图像差异CNN,然后是将归一化图像分离的深CNN。我们使用培训数据集训练这两个子网络,这些数据集由特定扫描仪和协议设置的带注释的图像组成。现在,在测试时,我们适应了每个测试图像的图像归一化子网络,并在预测的分割标签上具有隐式先验。我们采用了经过独立训练的Denoising自动编码器(DAE),以对合理的解剖分段标签进行模型。我们验证了三个解剖学的多中心磁共振成像数据集的拟议思想:大脑,心脏和前列腺。拟议的测试时间适应不断提供绩效的改进,证明了方法的前景和普遍性。对深CNN的体系结构不可知,第二个子网络可以使用任何分割网络使用,以提高成像扫描仪和协议的变化的鲁棒性。我们的代码可在以下网址提供:https://github.com/neerakara/test- time- aptaptable-neural-near-netural-netural-networks- for- domain-概括。
铁是一种丰富的化学元素,自古以来就以钢和铸铁的形式用于制造工具、器皿和武器。[1,2] 钢铁目前每年的产量为 1.4 亿吨,是人类文明中最广泛利用的材料之一。[1] 如此高的产量和当前加工技术的高碳足迹,使钢铁成为现代社会减少材料对环境影响的首选材料。[3] 虽然全世界的大部分钢铁生产都用于制造致密的建筑结构元件,但人们也在探索将多孔铁块用于催化、[4] 储能、[5] 组织再生 [6] 和结构应用。[7] 对环境影响较小的轻质结构的需求日益增长,人们对此类多孔金属以及它们对旨在更有效地利用自然资源的非物质化战略的潜在贡献的兴趣日益浓厚。海绵铁是通过将矿石在熔点以下直接还原而获得的,是多孔金属最早的例子之一。[8] 由于其强度相对较低,这种多孔铁在过去被用作制造致密结构的前体。多孔金属的低强度源于众所周知的材料强度和相对密度之间的权衡。[9] 根据 Gibson-Ashby 分析模型的预测,[10] 多孔和胞状结构的强度和刚度与固相相对密度 (φ) 呈幂律关系:P∼φm,其中 P 是关注的属性,m 是缩放指数。重要的是,高度多孔的大型结构(φ<0.20)通常表现出的刚度和承载能力远低于这种简单分析模型的预期水平。 [11] 事实上,实验和计算研究表明,当材料的相对密度接近其渗透阈值时,只有一小部分固相能有效地增加多孔结构的刚度。[12,13] 这是因为在多孔网络结构整体变形过程中存在未受载荷的悬挂元素。[14]
具有最新的EEG硬件的几个集中控制的实验室,用于并行记录几个主题或单个记录,其中有多达128个EEG频道住院和移动EEG解决方案(例如,用于移动大脑/身体成像)通过脑产品Actichamp或脑部产品Liveamp具有相应不同类型的电极,包括干电极大型虚拟现实实验室(EEG)对结构的自由移动受试者进行(脑电图)的检查,请要求
在过去的几十年中,研究已经揭示了内源性阿片受体(EOR)在神经回路和喂养中的作用,包括在食物过度或不足食物的州中如何出现此类电路。食物过量或不足食物,虽然并非总是表明不良适应性喂养状态,但在极端时,可以分别导致饮食诱发的肥胖症或神经性厌食症(AN)。肥胖增强了基底神经节中的兴奋性传播,反映了暴露于滥用药物的影响,并被认为最终可以重塑食物的感知价值1-3。食物的价值也偏向4 - 8,基于活性的厌食症(ABA)的小鼠模型揭示了整个大脑的结构和功能适应性9 - 13。这意味着涉及喂养不良适应性喂养状态的脑电路的持续功能障碍,尽管这些电路是如何异常限制的,并且在肥胖和正在进行中正在进行的研究中,这种偏见的相反条件与近距离相反的条件之间的这种变化在多大程度上重叠。我们在这篇综述中的目标是概述围绕健康条件下喂养的EOR调节的经过充分研究的现象,并强调与肥胖症中的EOR功能障碍有关的正在进行的研究领域。我们将探索动物模型和人类研究,并形成关于eors在肥胖症和肥胖症中的作用的假设,强调需要在何处进行其他研究以及领域的潜在未来方向。在这篇叙述性评论中,我们假设eors在与肥胖症和AN有关的大脑区域中高度表达,人类神经影像学研究表明,在肥胖或14-19的个体中,Eors差异表达和/或证明了变化的转移。