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高级偏好是多息顺序推荐的对比学习的积极示例
基于多功能框架的顺序推荐任务旨在模拟从不同方面的用户的多个兴趣，以预测其未来相互作用。但是，研究人员很少考虑模型产生的利益之间的差异。在极端情况下，所有兴趣胶囊都具有相同的含义，从而导致对具有多种兴趣的用户进行建模。为了解决这个问题，我们提出了高级偏好，作为对对比度学习的积极示例，用于多息序列推荐框架（HPCL4SR），该框架使用对比度学习来区分基于用户项目交互信息的利益差异。为了找到高质量的比较示例，本文介绍了构建全局图的类别信息，学习了用户高级偏好兴趣的类别之间的关联。然后，多层感知器用于适应用户项目的低级偏好兴趣功能和类别的高级偏好兴趣功能。最后，通过项目序列信息和相应的类别获得了用户多兴趣对比样本，这些样本被馈入对比度学习中，以优化模型参数并生成更符合用户序列的多功能表示。此外，在对用户的项目序列信息进行建模时，以增加项目表示之间的不同不同。
UNIGE 开放档案静息状态大脑活动...
多项神经影像学研究表明，CA 后 5 天内 DWI 的变化预示着不良预后。8-15 然而，DWI 分析的时机至关重要，因为弥散值在缺氧后不久就会发生变化。10 此外，虽然 DWI 是不良预后的有力预测指标，但它不够敏感，无法识别出预后良好的患者。大脑的自发活动不是随机的，而是在功能网络中组织的。16 静息状态 fMRI (rs-fMRI) 是绘制患者和健康志愿者大脑功能连接 (FC) 的有力工具。17 多项研究报告称，rs-fMRI 可以区分慢性脑损伤患者的意识状态，FC 下降与意识受损程度相关。18 最近有研究表明，fMRI 可以检测到脑创伤后昏迷患者对被动刺激反应的早期意识迹象 19 并且 FC 强度与昏迷后缺氧患者的良好长期预后相关。 20 然而，rs-fMRI 尚未系统地评估对昏迷后缺氧患者的早期预后。我们的研究旨在使用 rs-fMRI 和机器学习方法预测昏迷结果（即意识恢复与昏迷状态；即良好与不良结果）。我们专注于特别具有临床意义的病例，特别是昏迷的早期缺氧后患者和标准多模态测试后预后不确定的患者。
静息态 HRF 估计和反卷积工具箱
血流动力学反应函数 (HRF) 极大地影响了受试者内和受试者间大脑激活和连接的变异性，并且可能会混淆连接分析中时间优先性的估计，因此其估计对于正确解释神经影像学研究必不可少。此外，HRF 形状本身是一个有用的局部度量。然而，大多数用于 HRF 估计的算法都是针对任务相关 fMRI 数据的，只有少数算法可以直接应用于静息状态协议。在这里，我们介绍了 rsHRF，这是一个 Matlab 和 Python 工具箱，可实现从静息状态 BOLD 信号中进行 HRF 估计和反卷积。我们首先概述了主要算法和实际实现，然后通过使用公开的静息状态 fMRI 数据集进行验证实验来证明 rsHRF 的可行性和实用性。我们还提供了统计分析和可视化工具。我们相信这个工具箱可能对更好地分析和理解 BOLD 信号的成分和变异性做出重大贡献。
静息状态下创意大脑的社区结构 - CDN
最近的研究深入了解了个体间创造性思维的差异，重点关注分布式大规模大脑网络的特征，包括大脑区域的局部层面及其成对相互作用以及整个大脑的整体层面。然而，创造性思维与中观网络特征（如群落和枢纽组织）的关系仍不清楚。我们采用数据驱动的方法来检查来自大量参与者的静息态功能成像数据中的群落和枢纽结构，以及它们与创造性思维的个体差异之间的关系。首先，我们计算了每个参与者的大脑区域被分配到同一个群落的概率。我们发现，创造性思维能力的提高分别与内侧颞叶和皮层下区域被分配到同一个群落的增加和减少有关，这表明创造力能力可能反映在大脑网络中观组织的个体间差异中。然后，我们使用参与者特定的社区来识别网络枢纽（其连接形成跨越不同社区边界的桥梁的节点），并根据其参与系数进行量化。我们发现 DMN 和内侧颞叶区域的枢纽增加分别与创造能力呈正相关和负相关。这些发现表明，创造能力可能反映在 DMN 和内侧颞叶结构的社区互动中的个体间差异中。总的来说，这些结果证明了研究中尺度大脑网络特征与创造性思维的关系的成果。
多域分割 - 零分段服务 - 零 - 信任...
4。连续监视和策略更新：一旦部署了零信托策略，MSS便提供了监视任何违反策略的功能并检测网络中删除的特定流量。这使管理员可以在有效的情况下更新零信托策略，但正在拒绝新服务，或者监视违反流量规则的特定端点。MSS规则支持“ Drop+Monitor”操作，该操作对开关进行编程以删除数据包，同时创建每个掉落的数据包的副本，并将其镜像到ZTX设备。设备分析每个镜像数据包和记录流量元数据（包括源，目标和L4服务），然后将其流式传输到CloudVision策略构建器，该策略构建器生成更新的策略建议。
建筑物 - 到达通道到零 - 零 - 二氧化碳 - 二氧化碳 - ...
CO 2管道是解决气候变化所需的重要基础设施。在全球范围内，需要通过将CCS和基于技术的基于技术的二氧化碳去除（CDR）捕获6700亿吨CO 2（Gigatonnes，GTCO 2），以将全球变暖限制为1.5°C（IPCC，2022B）。CCS和CDR项目可以使用CO 2管道作为将捕获的CO 2运输到位置以永久存储的有效方法，同时避免了由运输替代方案（铁路或卡车）发出的其他CO 2排放。最近的研究估计，到2050年，美国当前的CO 2管道运输网络必须增加四到18时的大小才能达到我们的气候目标（Great Plains Institute，2020; Larson等，2021; US DOE，2023b; 2023b; Wallace等，2015）。
关于部分董事自愿延长不减持公司股份期限的公告
海外监管公告本公告乃上海复旦微电子集团股份有限公司（「本公司」）根据香港联合交易所有限公司证券上市规则第13.10B 条的规定刊发。 兹载列本公司于上海证券交易所网站刊发的《关于部分董事自愿延长不减持公司股份期限的公告》，仅供参阅。
上海复旦微电子集团股份有限公司
海外监管公告本公告乃上海复旦微电子集团股份有限公司（「本公司」）根据香港联合交易所有限公司证券上市规则第13.10B 条的规定刊发。 兹载列本公司于上海证券交易所网站刊发的《第九届监事会第十三次会议决议公告》， 仅供参阅。
尼古丁急剧改变大脑静息状态的时间特性
背景：尼古丁依赖者改变了神经认知网络的活动，例如默认模式 (DMN)、突显性 (SN) 和中央执行网络 (CEN)。一种理论认为，在长期吸烟者中，戒除尼古丁会推动更多与 DMN 相关的内部处理，而尼古丁替代会抑制 DMN 并增强 SN 和 CEN。然而，急性尼古丁是否会影响非吸烟者的网络动态尚不清楚。方法：在一项随机双盲交叉研究中，17 名健康非吸烟者（8 名女性）在收集静息状态功能性磁共振成像 (fMRI) 之前两天服用安慰剂和尼古丁（2 毫克片剂）。先前定义的 462 名个体的大脑状态与包括 DMN、SN 和 CEN 在内的特征明确的静息状态网络在空间上重叠，这些状态被用于计算静息状态下的特定状态动态：处于该状态的总时间、进入后在每个状态中的持久性以及状态转换的频率。我们检查了尼古丁是否会急剧改变这些静息状态动态。结果：出现了显著的药物与状态相互作用；事后分析表明，与安慰剂相比，尼古丁抑制了额岛-DMN 状态（后扣带皮层、内侧前额叶皮层、前岛叶、纹状体和眶额皮层）所花费的时间，并增加了 SN 状态（前扣带皮层和岛叶）所花费的时间。在持久性和频率方面没有观察到显著的发现。结论：在非吸烟者中，尼古丁会使静息状态下的大脑功能偏离额岛-DMN，而偏向 SN，这可能会降低内部聚焦认知并增强显着性处理。虽然过去的研究表明尼古丁会影响 DMN 活动，但当前的研究表明尼古丁对与沉思和抑郁相关的特定 DMN 类网络有影响。
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