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用于突发 cVEP 脑机接口领域自适应的深度黎曼神经架构
代码调制视觉诱发电位 (cVEP) 在脑机接口 (BCI) 社区中越来越受欢迎 [1]。这种方法采用伪随机视觉闪烁，具有校准时间短等优势，因为只需要学习一个代码。其他解码方法，如按位解码 [2]，已经实现了具有灵活解码周期的自定节奏 BCI。尽管取得了这些进步，但基于 cVEP 的 BCI 仍然主要在实验室环境中进行研究，因为每次使用前都需要重新校准。这一限制与所有 BCI 范式共有的跨会话和跨受试者差异有关。BCI 的这些差异源多种多样 [3]，包括解剖学差异（例如灰质数量变化）、人为因素（例如教育水平和生活习惯差异）或生理因素（例如疲劳、注意力水平和压力水平）。此外，神经生理学差异（例如特定频率范围内频谱功率调制的变化）也会导致这些变化。为了解决这些变化源，人们进行了广泛的研究 [4, 3] 以提出新方法。评估迁移学习方法有两种主要设置，具体取决于目标对象可用的信息量。在最独立的设置中，称为领域泛化，没有来自目标对象的信息，因此模型是在数据上进行训练的
呼吁研究提案的机构如何影响...
•水或能源贸易的障碍及其对气候适应的影响； •财产权（无论是住房，农业还是工业）及其对气候适应投资的影响； •内部迁移的障碍（例如，受气候影响区域）对气候适应的影响； •保险，建筑和住房法规对应对气候变化带来的新兴风险的个人决定的影响； •劳动力市场法规对气候适应的影响； •信贷市场失败对气候适应的影响； •机构对响应气候风险的基础设施投资的影响； •社会安排的影响，例如基于长期条件，等级制度和经验，对韧性和气候适应的影响； •支持气候缓解和适应的机构之间的相互作用，包括对差异和替代性和互补性的比较分析。
作为气候适应的远程预测气候智能公共投资管理（CS-PIM）季节性水产量模型
该模型用来表示基线或场景土地覆盖。它也可以用来表示土地覆盖条件（降级 - 良好）。可以详细说明您需要表示您感兴趣的过程。
新闻稿Omicron XBB.1.5适应的Covid-19-19疫苗（DS-5670）补充新药申请在日本提交
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地中海景观中的土壤微生物群落多样性和适应的土壤微生物社区多样性的驱动力
摘要：极端的气象事件和人为影响的影响决定了微生物群落组成的重要变化。要知道这些变化的程度，有必要深入研究地球因子，以被视为基线。这项研究的目的是评估地形特征和土壤地球化学对三个被认为是地中海环境的地形分子生物标志物的静脉细菌属的空间分布的影响。鉴于静脉细菌在生态系统中发挥的重要作用，我们进行了rubrobacter，gaiella和Microlunatus属的空间分布模型，并在基于机器学习（ML）框架的框架中研究了真菌/细菌的比例。可变重要性提供了对地貌空间分布的控制因素的洞察力。预测的肌细菌属的空间分布通常遵循地形约束，主要是高度。rubrobacter与斜率方面和锂有关。 Microlunatus与地形湿度指数（TWI）和归一化差异指数（NDWI）以及真菌/细菌比例有关。 Gaiella与流道和金属有关。我们的结果提供了有关地中海地区肌细菌适应的新信息，并显示了使用ML框架进行OTUS分布的空间预测的潜力。
能量和心理能量的概念能否丰富我们对创伤经历、慢性疾病和残疾的社会心理适应的理解？
本文旨在让读者熟悉心理能量 (PE) 的概念，以及它在深化我们对心理社会适应创伤性生活事件以及更确切地说是慢性疾病和残疾 (CID) 发病的理解方面所起的作用。为了实现这一目标，采取了以下步骤：首先，简要回顾了物理学领域传统上所设想的能量、力和作用的性质。其次，概述了 PE，重点强调了其历史基础以及其在社会、健康和康复心理学领域的当前概念。特别强调了 PE 在适应压力、创伤和 CID 发病领域的应用。第三，回顾了传统上用于评估 PE 及其动态的性质、内容和规模的测量工具。最后，提出了关于 PE 的维度结构、过程和动态的新观点，它与身体能量在概念上的相似性，以及它与经历创伤和 CID 后社会心理适应过程的潜在和更深层次的联系。
尺寸自适应的 32 通道阵列线圈，用于 3 特斯拉 MRI 清醒婴儿神经成像
目的：由于实际、方法和分析方面的考虑，婴儿期功能性磁共振成像 (fMRI) 面临挑战。本研究旨在实施一种与硬件相关的方法来提高清醒婴儿 fMRI 的受试者依从性。为此，我们设计、构建并评估了一个自适应的 32 通道阵列线圈。方法：为了能够使用紧密贴合的头部阵列线圈对 1-18 个月大的婴儿进行成像，开发了一种可调节头部线圈概念。线圈设置方便半坐式扫描姿势，以提高婴儿的整体扫描依从性。耳罩隔间直接集成在线圈外壳中，以便在使用声音保护时不会失去线圈在婴儿头部的紧密贴合。使用基准级指标、信噪比 (SNR) 性能和加速成像能力，根据模型数据对构建的阵列线圈进行评估，以用于平面和同步多层 (SMS) 重建方法。此外，还获取了初步的 fMRI 数据以评估体内线圈的性能。结果：与市售的 32 通道头部线圈相比，模型数据显示 SNR 平均增加了 2.7 倍。在婴儿头部模型的中心和外围区域，测得的 SNR 增益分别为 1.25 倍和 3 倍。婴儿线圈还显示出对欠采样 k 空间重建方法和 SMS 技术的良好编码能力。
全基因组对中国土著绵羊的重新陈述提供了对遗传基础气候适应的洞察力
抽象背景中国土著绵羊是具有独特特征和特征的宝贵资源。它们分布在中国大陆的气候不同的地区；但是，很少有报道根据其基因组分析了绵羊的环境适应性。我们研究了适应于对极端湿度，高度和温度条件的选择的变体和特征，这些绵羊基因组中的41种表型和地理位置代表性的中国土著绵羊繁殖以表征这些种群中的遗传基础环境适应的遗传基础。基于人口结构分析的结果，我们推断中国土著绵羊分为四类：哈萨克（KAZ），蒙古人（MON），藏族（Tib）（Tib）和Yunnan（Yun）。我们还检测了一组与适应极端环境条件相关的罐头基因，例如易于干旱的区域（TBXT，TG，TG和HOXA1），高蓝色区域（DYSF，EPAS1，JAZF1，JAZF1，PDGFD，PDGFD和NF1和NF1和NF1）和温暖的区域（Tshr，tshr，abcD4）和ABCD4和ABCD4和ABCD4，在所有这些候选基因中，八个ABCD4，CNTN4，DOCK10，LOC105608545，LOC121816479，SEM3A，SVIL和TSHR在极端环境条件之间重叠。TSHR基因在温暖组中显示出强烈的签名，并在染色体上置于90,600,001和90,650,001之间的单个核苷酸聚合物（SNP）错义突变，这会导致TSHR蛋白质结构的变化，并影响其稳定性。对选择与环境适应性有关的选择基因和TSHR基因中SNP错义突变的结论分析，该基因影响蛋白质结构和稳定性。它还提供了有关中国土著绵羊种群植物地理结构演变的信息。这些结果为未来的繁殖研究提供了重要的遗传资源，以及有关动物如何适应气候变化的新观点。
东盟战略政策框架，以促进一个自适应的东盟社区，具有更大的理解，宽容
我希望这一策略可以促进东盟成员国实现这样的愿景，即到2030年，东盟将拥有健康且有弹性的泥炭地，这将有助于促进生物多样性保护，缓解气候变化和生态系统服务。作为东盟期待2025年后的东盟社会文化社区蓝图及其对昆明 - 蒙特尔全球生物多样性框架的贡献，我相信可持续的peatland管理层将在通过基于自然的解决方案和基于生态系统的基于生态学的方法来改善其生活方面，在建立韧性社区方面发挥重要作用。我们决心打破泥炭地退化的周期，减少跨界雾化污染的风险及其对我们的环境，健康和经济的不利影响。
一种自适应的半空间投影方法，用于稀疏正则化的随机优化问题
在各种下游应用中，稀疏正则化的优化问题无处不在，例如深层神经网络（DNNS）的特征选择和压缩。尽管如此，当将这种正则化与随机损耗函数结合使用时，文献中现有的方法并不能很好地执行。，设计具有转换保证的计算有效算法并可以计算组较高的解决方案是一项挑战。最近，提出了一种半空间的预测梯度（HSPG）方法，部分解决了这些挑战。本文介绍了我们称之为ADAHSPG+的HSPG的大大增强版本，这取得了两个明显的进步。首先，与HSPG所要求的假设相比，ADAHSPG+在明显较宽的假设下具有更强的收敛结果。通过将差异技术与新的自适应策略整合在一起，以迭代预测解决方案的支持来实现这种改善。第二，与HSPG相比，ADAHSPG+的参数调整要少得多，从而使其更实用和用户友好。通过设计自动和自适应策略来选择每次迭代中采用的步骤类型并更新关键的HyperParam-eters来实现这一进步。我们提出的ADAHSPG+算法的数值有效性在凸面和非凸基准问题上都证明了。源代码可在https://github.com/tianyic/adahspg上找到。