抽象的卷积神经网络(CNN)及其变体已成功应用于基于脑电图(EEG)的运动图像(MI)解码任务。但是,这些基于CNN的算法通常在感知脑电图信号的全球时间依赖性方面存在局限性。此外,他们还忽略了不同脑电图渠道对分类任务的各种贡献。为了解决此类问题,提出了基于脑电图的MI解码的新型基于渠道注意的MLP混合网络(CAMLP-NET)。具体来说,基于MLP的体系结构在此网络中应用于捕获时间和空间信息。注意机制进一步嵌入了MLP混合物中,以适应不同的EEG通道的重要性。因此,提出的CAMLP-NET可以有效地学习更多的全球时间和空间信息。新构建的MI-2数据集的实验结果表明,我们提出的CAMLP-NET比所有比较算法实现了优越的分类性能。
全基因组关联研究(GWAS)已鉴定出113个影响发生连性脊椎炎(AS)风险的单核苷酸多态性(SNP),并且正在进行的GWAS研究可能会识别100 +新的风险基因座。由于以下挑战,将遗传发现向新型疾病生物学和治疗的翻译很难:(1)在确定与疾病相关SNP调控的因果基因时的困难,(2)(2)在确定相关细胞型的caus型基因的差异方面的困难(2)确定其功能(3),(3)(3)询问因果基因在疾病生物学中的功能作用。本评论将讨论最近的进展和未解决的问题,重点是这些挑战。此外,我们将回顾生物学的研究以及与IL-23/IL-17途径相关的药物的开发,该途径是由AS遗传学部分驱动的,并讨论从这些研究中可以从未来的AS-CYPAID基因的功能和翻译研究中学到的知识。
摘要:基于脑电图(EEG)的情绪识别正在对脑部计算机界面(BCI)和医疗保健的研究中受到显着关注。要准确地从脑电图数据中识别跨主体情绪,必须为与脑电图数据收集过程相关的主题可变性提供有效表示的技术。在本文中,提出了一种使用时间序列分析和空间相关性预测跨受试者情绪的新方法。为代表大脑区域之间的空间连通性,提出了依靠通道的特征,该特征可以有效地处理所有通道之间的相关性。通过对称矩阵定义了通道的特征,其元素是由Pearson相关系数计算得出的,这些元素在两倍通道之间能够互补处理主题特异性变异性。然后,渠道特征将被馈送到两层堆叠的长短期内存(LSTM),该记忆可以提取时间特征并学习情感模型。对两个公开数据集进行了广泛的实验,即使用生理信号(DEAP)的情绪分析数据集和SJTU(Shanghai jiao Tong University)情绪EEG数据集(SEED),证明了渠道功能和LSTM联合使用的效果。实验结果在DEAP的两级价值分类和唤醒的两级分类期间,最新的分类率分别为98.93%和99.10%,在种子中三级分类期间的精度为99.63%。
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请记住,产品碳足迹值仅是估计值;因此,这些值受到不确定性的约束,不应用于排放清单或正式的碳足迹练习。实际产品碳足迹值可能会因多种因素而异,包括设备的配置和使用,部署的位置以及使用了哪种类型的电源。能源部门的碳强度因国家 /地区而异。Broadcom提供了第5个百分位数和第95个百分位数,以反映可能的范围。对于Brocade X7-8光纤通道总监,平均大小的192端口配置的估计平均产品碳足迹为36,491千克CO2E,标准偏差为21,591 kg CO2E。
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针灸的研究刚刚射门。好吧,实际上,膝盖附近的针头,因为《自然神经科学》杂志(Maiken Nedergaard等人,http:// bit.ly/auzhwx)的一项研究已经发现了一种可以解释这种传统愈合过程的机制,该机制可以帮助减轻疼痛。针灸长期以来一直在反对各种疾病,从疼痛到不育。,尽管西方世界以某种怀疑态度对待该程序,但实际上,世界卫生组织认可了几十个不同的条件。但是,粘在皮肤上的针对您有好处?科学家们尝试了这种技术的技术,该技术在爪子上疼痛,在中药中最有效的尖端之一的鼠标版本中插入和旋转针头。他们发现,经过处理的穴位周围的组织被腺苷淹没,腺苷通过防止疼痛信号进入大脑来缓解这种化学物质。这种生化封锁减少了动物的不适,就像用促进组织中腺苷量的药物治疗它们一样。科学家说,缓解疼痛源于人体对轻微组织损伤的自然反应。因此,针灸的镇痛作用可能最终被固定下来。