XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System隐藏的
用隐藏的高斯图形光谱模型识别振荡性脑网络
识别基于间接观察到的过程的功能网络构成了神经科学或其他领域的反问题。对此类反问题的解决方案估算为第一步，该活动从脑电图或MEG数据中从功能网络中出现。这些脑电图或MEG估计是对功能性脑网络活动的直接反映，其时间分辨率是其他体内神经图像无法提供的。第二步估计了此类活动pseudodata的功能连通性，揭示了与所有认知和行为密切相关的振荡性脑网络。对此类MEG或EEG逆问题的模拟还揭示了由任何最新的反溶液确定的功能连接性的估计误差。我们揭示了估计误差的重要原因，该原因源自将任一个逆解决方案步骤的功能网络模型的错误指定。我们介绍了指定这种振荡性脑网络模型的隐藏高斯图形光谱（HIGGS）模型的贝叶斯识别。在人EEGα节律模拟中，以ROC性能为单位测得的估计错误在我们的HIGG逆溶液中不会超过2％，而最先进的方法中的估计误差则达到20％。猕猴同时发生的EEG/ECOG记录为我们的结果提供了实验性确认，根据Riemannian距离，其一致性比最新的方法高的1/3倍。
使用隐藏的Markov建模和在针对CLL/SLL的目标治疗时代认识到未满足的需求：“过去是序言”（莎士比亚）机器学习辅助高温储层热储能优化
美国爱达荷州伯克利国家实验室的能源与环境科学技术局。美国爱达荷州伯克利国家实验室的能源与环境科学技术局。美国爱达荷州伯克利国家实验室的能源与环境科学技术局。
隐藏的向日葵 - 铜牌13周志愿服务计划
与父母，老师和朋友等人交谈，并询问他们对包容性和隐藏残疾的了解，以了解他们的意识。您也可以与您认识的任何隐藏残疾（如果他们很舒服）的人进行交谈，以了解他们的经历。有很多奇妙的慈善机构支持特定隐藏残疾的人：
多年生冰冰洞的多年生冰中隐藏的微生物生态系统
在过去的几年中，位于洞穴内的多年生冰矿床已经唤醒了研究微生物群落的兴趣，因为它们代表了气候变化的独特冰圈档案。自20世纪初以来，温度逐渐升高，据估计，到本世纪末，平均温度的升高可能约为4.0°C。在全球范围内，在全球范围内，越野洞的冰矿石的冰矿床正在经历明显的回归。在这种类型的洞穴中，在比利牛斯山脉南部的cotiella massif上是欧洲最南端的研究之一。这些类型的洞穴容纳了迄今为止几乎没有探索的微生物群落，因此他们的研究是必要的。在这项工作中，使用元法编码技术鉴定出菌落冰洞A294的微生物群落。此外，还进行了研究工作，以分析冰的年龄和组成如何影响细菌和微核细胞种群的组成。最后，使用蛋白质组学技术研究了气候变化对允许微生物以升高温度生活的细胞机制的体内影响。
通过基于CRISPR的功能基因组学阐明神经元和神经胶质的疾病状态 通过计算机视觉和神经元视觉解码人类身份 对Gliomas中BRAFV600E抑制的反应和抵抗力：前方的障碍？ 人工特征和多功能模板 - 台式和床头验证低成本可编程的皮质刺激剂，用于双向脑部计算机界面研究 劳伦斯·伯克利国家实验室 晶圆尺度和通用范德华金属半导体触点 UC Irvine 患者衍生的结直肠癌的人血管化微肿块模型概括了临床疾病 使用隐藏的Markov建模和揭示设计构想的隐藏模式 在针对CLL/SLL的目标治疗时代认识到未满足的需求：“过去是序言”（莎士比亚） 机器学习辅助高温储层热储能优化
摘要在过去十年中，通过应用新技术，我们对神经疾病的理解得到了极大的增强。全基因组关联研究已突出了神经胶质细胞作为疾病的重要参与者。单细胞分析技术正在以未注明的分子分辨率提供神经元和神经胶质疾病状态的描述。然而，我们对驱动疾病相关的细胞态的机制以及这些状态如何促进疾病的机制仍然存在巨大差距。我们理解中的这些差距可以由基于CRISPR的功能基因组学桥接，这是一种有力的系统询问基因功能的方法。在这篇综述中，我们将简要回顾有关神经疾病相关的细胞态的当前文献，并引入基于CRISPR的功能基因组学。我们讨论了基于CRISPR的筛查的进步，尤其是在相关的脑细胞类型或细胞环境中实施时，已经为发现与神经系统疾病相关的细胞状态的机制铺平了道路。最后，我们将描述基于CRISPR的功能基因组学的当前挑战和未来方向，以进一步了解神经系统疾病和潜在的治疗策略。
供应链中隐藏的 ESG 风险
2 商业与人权资源中心。（2018 年 5 月 21 日）。活动人士对 Blackrock 从 Nevsun 撤资表示欢迎，此前有人呼吁谴责其在厄立特里亚使用强迫劳动；Nevsun 否认使用强迫劳动。https://www.business-humanrights.org/en/latest-news/campaigners-wel- come-blackrocks-divestment-from-nevsun-following-campaign-over-alleged-use-of-forced-labour-in-eritrea-nevsun-denies-use-of-forced-labour/
隐藏的暴露：测量美国供应链依赖
摘要供应链问题，以前降级为专业期刊，现在出现在G7领导人的公报中。我们的论文着眼于问题的三个核心要素：衡量将供应链暴露于中断的链接，导致破坏的冲击的性质以及减轻干扰影响的政策标准。利用全球投入输出数据，我们表明，我们对外国供应商，尤其是中国的接触“隐藏”，因为它比常规贸易数据所建议的要大得多。但是，在宏观水平上，鉴于超过80％的美国工业投入是在国内采购的，因此曝光仍然相对谦虚。我们认为，最近对供应链的许多冲击都是系统性的，而不是特质。此外，气候变化，地球经济紧张局势和数字破坏可能会引起系统性冲击。我们的主要结论是，有关供应链中断和解决这些问题的政策的担忧应集中在单个产品上，而不是整个制造业。
激活隐藏的计量实用性
1 d hysics，U。OF THE B ASQUE C OUNTRY UPV/EHU AND IKERBASQUE, B ILBAO AND DIPC, S AN S EBASTI ´ AN , S PAIN 2 W IGNER R ESEARCH C ENTRE FOR P HYSICS , H UNGARIAN A CADEMY OF S CIENCES , B UDAPEST , H UNGARY 3 I NSTITUTE FOR N UCLEAR R ESEARCH , H UNGARIAN A CADEMY OF S CIENCES , D EBRECEN , H UNGARY 4 I NTERNATIONAL C ENTRE FOR T HEORY OF Q UANTUM T ECHNOLOGIES , U NIVERSITY OF G DA ´ NSK , G DA ´ NSK , P OLAND 5 F ACULTY OF A PPLIED P HYSICS AND M ATHEMATICS , N ATIONAL Q UANTUM I NFORMATION C ENTRE , G DA ´ NSK U NIVERSITY OF T ECHNOLOGY , G DA ´ NSK ，p oland 6 i。t h。p hys。和strophysics，n national q uantum i nformation c enfreation c enfres c，f hysematics，p hysics and i nformatics of niv。g da´nsk
使用隐藏的马尔可夫模型和
滚动元件轴承的健康管理对工业资产的生产力，可靠性和降低成本的重要性越来越重要。早期故障检测是健康管理的关键支柱，这是不断发展的预后和健康管理理念的一部分。本文提出了一种故障检测方法，该方法首先将从轴承检测到的振动信号分割为重叠块。然后将主成分分析应用于分段信号。数据分割和主成分分析的组合是一种信号处理方法，可捕获振动信号的二阶结构。该方法通过训练隐藏的马尔可夫模型，该模型使用处理的信号，其中k均值聚类应用于设置隐藏的马尔可夫模型的状态参数数量。最后，训练有素的隐藏马尔可夫模型与合适的测试一起使用，通过处理实时振动数据来评估轴承健康降解。该方法已在俄亥俄州辛辛那提大学的智能维护系统中心提供的轴承测试床数据集上进行了测试。实验结果表明，所提出的方法优于此数据集的最新方法和基准结果。