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视图中的模型，版本死亡002 ∗
基于这些原始数据变量，视图还通过应用数据转换（例如时间和空间滞后，填充丢失数据的弹药）以及其他常见的数据处理技术来构建一组其他变量。一起，通知各种视图模型的原始和处理的数据变量被称为功能，这些功能将基于功能集分组为基于功能集；它们与他们得出的数据提供商相关的总体主题，以优化性能。表1和表2中的Prio-Grid级别列出了该国级别的概述。输入变量和转换的完整列表可以在视图中找到存储库，有关国家 /地区级别，请参见CM_QUERYSETS，有关PRIO-GRID级别，请参见PGM_QUERYSETS。有关转换的更多详细信息，请在视图转换库中咨询源代码。
PTEN 错构瘤综合征的脑形态学分析
PTEN 错构瘤综合征 (PHTS) 是一系列由 PTEN 的种系突变引起的遗传性癌症综合征。PHTS 备受关注，因为它的神经系统合并症发生率很高，包括大头畸形、自闭症谱系障碍和智力障碍。由于 PHTS 的详细脑形态和连通性仍不清楚，我们对 PHTS 中的脑磁共振成像 (MRI) 进行了定量评估。12 名 PHTS 患者和神经典型对照者的 16 张结构性 T1 加权 MR 图像和 9 张扩散加权 MR 图像用于结构和高角度分辨率扩散 MRI (HARDI) 纤维束成像分析。75% 的 PHTS 参与者观察到胼胝体肥大，33% 的参与者观察到多小脑回畸形，83% 的参与者观察到脑室周围白质病变，17% 的参与者观察到异位。虽然脑回指数和半球皮质厚度在两组之间没有显著差异，但 PHTS 患者的整体和局部脑容量显著增加，且局部皮质厚度增加。HARDI 纤维束成像显示胼胝体通路的体积和长度增加，弓状束 (AF) 的体积增加，双侧下纵束 (ILF)、双侧下额枕束 (IFOF) 和双侧钩束的长度增加。PHTS 患者的 AF、左侧 ILF 和左侧 IFOF 的各向异性分数降低，表观扩散系数值增加。
Dewitt，C.B.，2012年。《化石燃料的致命错误称》
也站在这里（比我更优雅地走在这里）是Sandhill起重机。保护主义者阿尔多·利奥波德（Aldo Leopold）观察到的那些庄严的生物“像他们自己历史上闷闷不乐的页面一样站着。”在其他地方，泥炭沉积物的撕裂页面已被切断以供燃料干燥的年龄。早期的罗马人看到了北欧和西欧人民的征服人民实践。泥炭也被用作爱尔兰，苏格兰和北欧的燃料。和泥炭是煤的前体，在地质压力下转化为棕色煤，沥青，沥青煤和无烟煤。
人工智能通过眼底照片检测视乳头水肿
结果 6779 名患者的训练和验证数据集包括 14341 张照片：9156 张正常视盘、2148 张有视乳头水肿的视盘和 3037 张有其他异常的视盘。分类为正常的百分比在各个部位从 9.8% 到 100% 不等；分类为有视乳头水肿的百分比在各个部位从 0 到 59.5% 不等。在验证集中，系统以 AUC 为 0.99（95% 置信区间 [CI]，0.98 至 0.99）区分有视乳头水肿的视盘与正常视盘以及有非视乳头水肿异常的视盘，以 AUC 为 0.99（95% CI，0.99 至 0.99）区分正常视盘与异常视盘。在 1505 张照片的外部测试数据集中，该系统检测视乳头水肿的 AUC 为 0.96（95% CI，0.95 至 0.97），灵敏度为 96.4%（95% CI，93.9 至 98.3），特异性为 84.7%（95% CI，82.3 至 87.1）。
使用机器学习为视障人士检测纸币
在当今充斥着欺骗和其他欺诈行为的世界里，人们发现生活非常困难。对于盲人或视力有障碍的人来说，情况更糟。他们在日常生活中面临着更多的挑战，特别是在处理货币和其他与金钱有关的问题时。为了帮助盲人，我们正在开发一个项目，帮助他们识别货币的面额，因为钞票上没有盲文标记。伪钞或假钞是另一项难以识别的任务，无论是对健康人还是盲人而言。因此，除此之外，我们还加入了假钞检测系统，帮助每个公民避免被骗。关键词：假钞检测、货币识别、VGG16、盲人、CNN、图像处理。介绍机器学习是一种人工智能能力，它奖励编程应用程序在预测结果时更加谨慎，而无需进行明确修改。ML 计算利用明显的信息作为预期新收益的义务。在神经网络中，卷积神经网络 (ConvNets 或 CNN) 是进行图像分类、图像分析和图像处理的主要方法之一。图像识别、面部识别等是 CNN 广泛应用的领域之一。
人工智能通过眼底照片检测视乳头水肿
结果 来自 6779 名患者的训练和验证数据集包括 14,341 张照片：9156 张正常视盘、2148 张有视乳头水肿的视盘和 3037 张有其他异常的视盘。分类为正常的百分比在各个部位从 9.8% 到 100% 不等；分类为有视乳头水肿的百分比在各个部位从 0 到 59.5% 不等。在验证集中，系统以 AUC 为 0.99（95% 置信区间 [CI]，0.98 至 0.99）区分有视乳头水肿的视盘与正常视盘以及有非视乳头水肿异常的视盘，以 AUC 为 0.99（95% CI，0.99 至 0.99）区分正常视盘与异常视盘。在 1505 张照片的外部测试数据集中，该系统对视乳头水肿检测的 AUC 为 0.96（95% CI，0.95 至 0.97），灵敏度为 96.4%（95% CI，93.9 至 98.3），特异性为 84.7%（95% CI，82.3 至 87.1）。
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投资周期较长，业务前景不明朗，具有较高的风险性和不确定性，需要通过直接或间接投资进行探索，以便公司及时进入新的业务领域。首次披露于《核心员工投资创新业务管理办法公告》（www.cninfo.com.cn）。
视感知：对光遗传学大脑扰动的感知
动物是如何体验大脑操控的？光遗传学使我们能够选择性地操控和探究健康和疾病状态下大脑功能的神经回路。然而，对于小鼠是否能够检测和学习来自广泛大脑区域的任意光遗传学扰动以指导行为，我们知之甚少。为了解决这个问题，小鼠被训练报告光遗传学大脑扰动以获得奖励和避免惩罚。在这里，我们发现小鼠可以感知光遗传学操控，无论扰动的大脑区域、奖励效应或谷氨酸能、GABA 能和多巴胺能细胞类型的刺激如何。我们将这种现象命名为视感受，即一种由扰动大脑内部产生的可感知信号，就像内感受一样。利用视感受，小鼠可以学会根据激光频率执行两组不同的指令。重要的是，视感受可以通过激活或沉默单个细胞类型来发生。此外，刺激一只老鼠的两个脑区发现，一个脑区引起的视感知不一定会转移到另一个之前没有受到刺激的区域，这表明每个部位都会产生不同的感觉。学习后，它们可以模糊地使用来自两个脑区的随机交错扰动来指导行为。总的来说，我们的研究结果表明，老鼠的大脑可以“监控”自身活动的扰动，尽管是间接的，可能是通过内感受或作为一种辨别性刺激，这为向大脑引入信息和控制脑机接口开辟了一条新途径。
