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混乱台球中的能量扩散和细息...
我们研究台球中粒子的能量动力学，但要经过快速周期性驱动。在大型驾驶频率ω的态度中，我们发现粒子的能量会不同地演变，这表明粒子的能量分布η（e，t）满足了fokker-planck方程。我们计算与该方程相关的能量吸收率和分解速率，发现这些速率与大ω成正比与ω -2成正比。我们的分析提出了三个阶段的能量演化阶段：在短时标准上的细头，然后根据fokker-planck方程来缓慢吸收能量，并最严重地分解了对大能量和高粒子速度的快速驾驶假设的分解。我们还提供了快速驱动台球粒子演化的数值模拟，这证实了我们的理论结果。
倦怠综合症中的功能连接：静息......
慢性职业压力与情绪和认知功能的明显下降有关。神经机制研究表明，职业倦怠者的大脑活动和事件相关电位模式发生了显著变化。本研究对静息状态下的大脑功能连接进行了分析，从而更深入地了解了职业倦怠综合征的伴随机制。样本包括 49 名职业倦怠员工和 49 名对照者，按年龄、性别和职业匹配（M 年龄 = 36.15，SD = 8.10；59 名女性，39 名男性）。从 256 通道 EEG 系统收集连续密集阵列 EEG 数据。使用静息态范式在闭眼（EC）和睁眼（EO）条件下测试了职业倦怠和对照者之间的功能连接差异。结果表明，职业倦怠组和对照组的大脑活动存在显著差异。倦怠组的静息状态网络的特点是睁眼状态下 alpha3 子带（11-13 Hz）的额叶和中线区域功能连接减少。连接减少的最显著影响是在右额叶脑区观察到的。这些分析首次指出了倦怠综合征中 alpha3 子带内功能连接的独特方面。这些发现为倦怠综合征的神经生物学基础及其与静息状态网络变化的关联提供了见解。有关倦怠受试者神经特征的数据可能有助于了解认知功能和情绪调节下降的机制，并寻找适当的治疗方法。
静息状态血氧水平的延迟时间-...
静息状态功能性磁共振成像 (rs-fMRI) 的最新证据表明，健康人脑具有时间组织，该组织以非常复杂的时间延迟结构为代表。这种结构似乎是大脑信息流、大脑活动的整合/传播以及信息处理的基础。因此，它可能与高度协调的复杂大脑现象（如意识）的出现有关。然而，在意识状态改变期间，这种结构可能发生的变化仍未得到充分研究。在这项研究中，我们假设由于高阶功能的中断和大脑信息流的改变，意识障碍 (DOC) 患者的自发性大脑活动的时间延迟结构可能会发生变化。我们通过比较 48 名 DOC 患者和 27 名健康对照 (HC) 受试者在静息状态下获得的 fMRI 静息状态数据的时间延迟投影来探索这一假设。结果表明，与 HC 相比，DOC 患者的时间延迟结构有所改变。具体而言，中扣带皮层 (mCC) 内潜伏期的平均值和方向性会随着意识水平的变化而变化。具体而言，mCC 内潜伏期的正值与意识状态的保持有关，而 DOC 患者的负值则与意识水平成比例变化。这些结果表明，mCC 可能在 HC 受试者中作为大脑活动的整合者发挥着关键作用，但这种作用在意识改变的状态下会消失。
用于鼻整形手术图像模拟的人工智能工具
摘要 在鼻整形术咨询期间，外科医生通常会创建预期结果的计算机模拟。人工智能模型 (AIM) 可以学习外科医生的风格和标准并自动生成模拟。本研究的目的是确定 AIM 是否能够模仿外科医生的标准来生成美容鼻整形手术的模拟图像。这是一项在 2019 年 11 月的鼻整形术会议期间对耳鼻喉科住院医生和专科医生进行的横断面调查研究。随机显示由外科医生和 AIM 创建的鼻整形术模拟的连续图像。参与者使用七点李克特量表来评估他们对所展示的模拟图像的同意程度，其中 1 表示完全不同意，7 表示完全同意。122 名医生中有 97 名同意参加调查。参与者和外科医生之间的平均一致性水平为 6（四分位距或 IQR 5 – 7）；参与者和 AIM 之间的平均一致性水平为 5（IQR 4 – 6），p 值 < 0.0001。68.4% 的时间（95% 置信区间或 CI 64.9 – 71.7），评估人员完全或部分同意 AIM 的模拟结果。77.3% 的时间（95% CI 74.2 – 80.3），他们完全或部分同意外科医生的模拟结果。AIM 可以模拟外科医生的审美标准，生成计算机模拟的鼻整形图像。这可以让患者在面对面咨询之前对鼻整形术的可能结果有一个真实的近似值。该研究的证据级别为 4。
活着的毒力减弱的鼻免疫的随机对照试验
资金：由Bill和Melinda Gates Foundation（OPP1117728）和医学研究委员会奖（MR/M011569/1和MR/N016874/1）资助。JSB，RH，CMW和ERS在UCLH/UCL工作，该公司从卫生部的NIHR生物医学研究中心的资金计划中获得了资金。RSH是NIHR高级调查员。
鼻流感疫苗可能有助于减少A组的病例
流感是由病毒引起的常见和传染病。它比感冒更严重。儿童的鼻喷雾流感疫苗是安全，有效的，每年都会向儿童提供保护他们免受流感的影响。它完全无痛，并减少了感染向其他儿童和成人的传播。它将保护您的孩子，并防止他们因流感而生病，并需要休假或托儿所。即使健康的孩子也会因流感而严重患病。在某些情况下，流感会导致并发症。这些可以包括支气管炎，肺炎，疼痛的中耳感染，呕吐和腹泻。
Fluenz Tetra，Inn-Influenza疫苗（鼻腔衰减，鼻）
与细胞和包装制造商进行互动，因此他们的组装过程旨在有效地分离原材料，需要在行业层面上清算房屋，以吸收制造单元格时的额外成本（需要对该过程进行补充，而不是设计以进行成本和制造性，单元和包装制造商的成本和包装制造商的成本，生产能力，制造性，制造能力，制造能力 - 套装，以供您使用。对于回收玩家来说，这一额外的成本将是较低的成本，但是在下游只有6 - 7年，直到电池库存增加足够的体积为止；因此，这个交货时间需要通过一个清理房屋来满足。
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。