请点击上面“思影科技”四个字，选择关注我们，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,QSM,MRS,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解思影科技的课程及数据处理服务，可添加微信号siyingyxf或18983979082咨询(电话18580429226，杨晓飞）。(文末点击浏览）
精神疾病是复杂的，通常在发展过程中出现在特定领域的多个非典型过程中。描述支持这些区域的神经回路的发育特征可能有助于分解复杂疾病的组成部分，并揭示与精神风险相关的功能变化。这篇综述强调了婴儿任务型功能磁共振成像(fMRI)在阐明精神疾病的发育神经生物学方面的当前和潜在作用。任务功能磁共振成像测量通过改变血氧水平依赖性信号来诱发大脑对特定刺激的反应。首先，我们回顾了从出生到生命最初几年使用任务功能磁共振成像的现有研究，并综合了关于何时、何地以及如何在婴儿大脑中执行不同的神经计算的现有证据。通过任务功能磁共振成像(task fMRI)对婴儿的感觉知觉、抽象类别知觉和统计规律检测的神经回路进行了表征，为识别和解释与精神疾病风险相关的神经回路功能变异提供了发育背景。接下来，我们将讨论一些研究，这些研究专门研究了婴儿期这些神经回路的功能变化与精神疾病风险的关系。这些研究揭示了特定神经回路何时分化成熟，环境风险因素的影响，以及任务功能磁共振成像在促进早期治疗或预防后期精神问题方面的潜在效用。最后，我们为未来的婴儿任务-功能磁共振成像研究提供了考虑，这些研究有可能促进对婴儿时期神经回路功能和随后精神疾病风险的理解。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
今天为大家分享一篇2019年12月发表在Lung Cancer（中科院分区二区， IF=4.6）上的基于SEER数据库的nomogram文章。文中利用自己医院的数据进行外部验证，套路简单易模仿，逻辑清晰，当然也有自己的一些特点，最后根据预测结果建立了一个在线的nomogram分析（动态nomogram），便于临床应用，接下来小编详细讲解一下。
全球顶尖的苏格兰单一麦芽威士忌品牌格兰威特，于近日打造了全球领先的元宇宙「格兰威特创客山谷」，以“一麦单传”的「非典型」方式，颠覆常规的互动体验，为每一位「非典型」酒咖创造难忘的山谷记忆。
安妮 编译自 Insight Data Science 量子位出品 | 公众号 QbitAI 本文作者Sheng Weng，现亚马逊Alexa项目组数据专家，莱斯大学应用物理专业已毕业博士生，主要研究用超快激光转化生物光子学成像及显微镜检查。 前不久，他参加了Insight Data Science的青年计划——这是一个为期7周的博士后团体的交流计划，是学术界与企业界的医学数据研究交流桥梁。参加本项目期间，Sheng Weng为为医疗检测公司iSono创建了用深度学习自动检测乳腺癌的新模型，并将研究原理发布
精神分裂症(Schizophrenia, SZ)与终身认知障碍、年龄相关性慢性疾病和过早死亡的风险增加相关。在ENIGMA精神分裂症工作组进行的一项前瞻性荟萃分析研究中，我们调查了成人SZ患者的高级脑老化证据，以及这是否与临床特征相关。本研究纳入了来自全球26个队列的数据，共2803例SZ患者(平均年龄34.2岁;年龄18 ~ 72岁;67%为男性)和2598名健康对照(平均年龄33.8岁，范围18 ~ 73岁，55%为男性)。脑预测年龄由68个皮层厚度和表面积测量值，7个皮层下体积，侧脑室体积和总颅内体积组成，所有这些数据都来自于t1加权的脑磁共振成像(MRI)扫描。通过脑预测年龄和实际年龄(脑预测年龄差异[brain- predicted age difference, brain- PAD])之间的差异评估健康脑老化轨迹的偏差。在校正了年龄、性别和研究地点后(Cohen′s d = 0.48), SZ组患者的脑- PAD平均为+3.55岁(95% CI: 2.91, 4.19;I² = 57.53%)。在SZ患者中，脑- PAD与特定的临床特征(发病年龄、病程、症状严重程度或抗精神病药使用和剂量)无关。这项大规模合作研究表明，SZ的提前结构性脑老化。对SZ和一系列身心健康结局的纵向研究将有助于进一步评估脑- PAD增加的临床意义及其受干预措施影响的能力。
来自P1-P22 病人的140,556 cells 的单细胞转录组分群聚类：基于marker分成16 major cell types ，包括：
近日，来自伦敦大学学院认知神经系的Takamitsu Watanabe和Geraint Rees在nature communications期刊上发表了一项研究，利用静息态fMRI数据探析了自闭症的大脑动力学特征。该研究发现与正常人相比，高危自闭症的成年人在一些神经连接中会有一些不稳定的中间状态，这些特殊的状态能够预测自闭症的严重程度。另外，为了比较IQ是否和这些变化有关，研究利用自闭症患者的IQ来预测大脑动力学系统的稳定性。最后发现这些大脑动力学系统的行为与大脑网络的隔离有关。这些发现表明，自闭症患者大脑
https://doi.org/10.1016/bs.acc.2020.04.001
一般认为，自闭症谱系障碍(ASD)的神经生物学基础是异质性。因此，研究分子、细胞和脑网络的变化是识别其生物标志物的先决条件。本文总结了基于数据驱动的在大脑结构和功能水平上识别更多ASD神经亚型的研究结果，。方法论步骤为：诊断样本的选择、神经成像特征、算法和验证方法。虽然研究方法各不相同，但普遍认为至少可能存在2-4种不同的ASD亚型。他们的识别提高了症状预测和诊断标签的准确性，超过了组平均比较。本文也指出了相关研究存在的挑战和差距：
嵌合RNA是包含两个独立基因的外显子杂交的转录物。传统观点认为嵌合RNA是由染色体重排引起的基因融合而来。这些典型的嵌合RNA被描述为具有癌症特异性表达模式和/或作为癌基因产物。然而，得益于深度测序技术的发展，一类新的非典型嵌合RNA被发现可以通过相邻基因之间的反式剪接或顺式剪接(cis-SAGe)机制形成，而没有基因组的异常。尽管一部分非典型嵌合RNA已被证明具有癌症特异性表达模式，在正常生理机能中也能广泛检测到。进一步的研究表明，它们中的一些可能具有独立于亲代基因控制细胞生长和细胞运动的作用。这些发现揭示了一个新的功能转录组，也提高了非典型嵌合RNA作为癌症诊断标记和治疗靶点的可能性。
精神疾病是复杂的，涉及不同的症状学和神经生物学，很少涉及单一的、孤立的大脑结构的破坏。为了更好地描述和理解精神疾病的复杂性，研究人员越来越多地将多元模式分类方法应用于神经成像数据，特别是监督机器学习方法。然而，监督机器学习方法也有独特的挑战和权衡，需要额外的研究设计和解释考虑。本综述的目的是提供一套评估机器学习应用于精神障碍的最佳实践。我们将讨论如何评估两种共同的努力:1)作出可能有助于诊断、预后和治疗的预测;2)询问精神病理学背后复杂的神经生理机制。我们在这里重点讨论机器学习应用于功能连接与磁共振成像，作为一个基础讨论的例子。我们认为，为了使机器学习分类对个体水平的预测具有转化效用，研究人员必须确保分类具有临床信息性，独立于混杂变量，并对性能和泛化性进行适当评估。我们认为，要想揭示精神疾病的复杂机制，需要考虑机器学习方法识别的神经成像特征(如区域、网络、连接)的独特效用、可解释性和可靠性。最后，我们讨论了大型、多站点、公开可用的数据集的兴起如何有助于机器学习方法在精神病学中的应用。
image.png 之前在前两篇里面实现了一个十分简陋的通讯录，而且都是通过系统默认的方式创建的CoreData。可是实际中哪里有那么好的事情嘛，要是忘记在创建工程的时候勾选了下面这个图怎么办？ image.png 难道我们要把工程删除，再重新创建嘛？很多时候再开始工程的时候并特么的不知道需要用到数据库啊。更多的时候已经都开始敲代码了，连需求文档都还木有拿到手里，PM只会轻轻的说一句：设计图不是已经有了嘛，先画UI吧。 所以，CoreData Stack是为了解决这个问题诞生的嘛？很遗憾，并不是。看了前面的
认知灵活性使人们能够对不断变化的环境做出适当的反应，并与积极的生活结果有关。随着对向独立生活过渡的日益关注，青春期对自闭症谱系障碍(ASD)的青少年提出了特别的挑战，他们在面对挑战时往往难以灵活地作出行为。本文综述了青少年灵活认知发展的大脑机制，以及这些神经系统是如何影响ASD的。任务转换和设置转移的神经影像学研究为ASD个体在认知灵活性任务执行过程中非典型的外侧额顶叶和中扣带岛叶网络激活提供了证据。最近的研究也探讨了内在的大脑网络动态如何支持灵活的认知。这些动态功能连接研究为青少年ASD患者脑状态间转换数量的改变以及功能连接的高变异性提供了证据。该领域的未来发展方向包括:利用生态效度和结构效度相结合的度量方法来测量认知灵活性。ASD患者执行功能能力的异质性也必须进行分析，以确定哪些个体将从提高灵活性的针对性训练中受益最大。青春期激素对ASD青少年脑网络发育和认知成熟的影响是另一个需要进一步探索的领域。最后，双语可能与ASD保留的认知灵活性有关，这一有趣的可能性有待进一步研究。解决这些开放性问题对于未来ASD青少年认知和行为灵活性的转化神经科学研究至关重要。
百度智能驾驶事业群组总经理 李震宇 记者 | 鸽子 9月20日，百度正式发布Apollo1.5，这是继7月5日Apollo1.0发布后，仅2个半月时间又一大动作。从升级速度和推进力度来看，确实能感到百度咬紧了无人驾驶这条线绝不放松的姿态，拼尽全力狂奔中。 来看看相较于Apollo1.0，此次发布的Apollo1.5有哪些升级。 据百度智能驾驶事业群组总经理李震宇介绍，此次正式开放的能力包括障碍物感知、决策规划、云端仿真、高精地图服务、端到端的深度学习（End-to-End）五个方面，并支持昼夜定车道
肺癌是一种异质性疾病，包括不同的组织病理学亚型。除了腺癌和鳞状细胞癌外，2021 年 WHO 分类还包含肺神经内分泌肿瘤 (NEN) 类别。其中包括高级别神经内分泌癌 (NEC)、小细胞肺癌 (SCLC) 和大细胞神经内分泌癌 (LCNEC) 以及肺的低级别和中级别神经内分泌肿瘤 (NET)，也分别称为典型类癌和非典型类癌。
2021 11/19基因日签 弱启动子需要cⅡ蛋白的协助 .壹. 关键概念 PRE在-10区和-35区有非典型的序列。 .贰. 关键概念 只有在cⅡ蛋白存在下，RNA聚合酶才结合PRE这个启动子。 .叁. 关键概念 cⅡ蛋白结合-35区附近的序列。 📷 📷 文字及图片信息均来源于Genes X（中文版），如有侵权请联系删除。 THE END
大家好，今天我们将开启全新的 MMDetection 系列文章，是时候带大家学习一些非典型操作技能啦。
文章：Multi-LiDAR Localization and Mapping Pipeline for Urban Autonomous Driving
【新智元导读】英伟达创建的基于 CNN 的无人驾驶系统 PilotNet，可以根据前方路面的图像输出转向角度。这项由谷歌研究院、英伟达和纽约大学的研究人员联合参与的研究描述了一种方法，用于在 PilotNet 中找到进行转向决策的输入图像中的区域（称为显著物体）。结果显示，PilotNet 确实能够学习识别道路上的相关物体。除了学习车道标记、道路边界以及其他车辆这样明显的特征，PilotNet 还能学习更难以预料和被工程师编程的微妙特征，例如灌木掩映的道路边界和非典型的车辆。 论文下载地址：https://
今年三月份通知5月27日的软考临时修改了考试教材，改成第四版。据我们估计，新版和旧版相比修改的内容达到20%-30%，一起备考的老哥们基本都是二月份开始学的，三月份刚学完一轮，然后被通知要重新学。。白学了，真香~
脑解剖扫描预测的年龄和实际年龄之间的差异，如脑年龄增量，为非典型性衰老提供了一个指示。机器学习 (ML) 算法已被用于大脑年龄的估计，然而这些算法的性能，包括（1）数据集内的准确性， (2）跨数据集的泛化， (3）重新测试的可靠性，和（4）纵向一致性仍然没有确定可比较的标准。本研究评估了128个工作流程，其中包括来自灰质 (GM) 图像的16个特征和8个具有不同归纳偏差的ML算法。利用四个覆盖成人寿命的大型神经成像数据库进行分析 （总N=2953,18-88岁），显示了包含4.73—8.38年的数据集中平均绝对误差 (MAE ) ，其中32个广泛抽样的工作流显示了包含5.23—8.98年的交叉数据集的MAE。结果得到：前10个工作流程的重测信度和纵向一致性具有可比性。特征的选择和ML算法都影响了性能。具体来说，体素级特征空间 （平滑和重采样） ，有和没有主成分分析，非线性和基于核的ML算法表现良好。在数据集内和跨数据集内的预测之间，大脑年龄增量与行为测量的相关性不一致。在ADNI样本上应用表现最佳的工作流程显示，与健康对照组相比，阿尔茨海默病患者和轻度认知障碍患者的脑龄增量明显高于健康对照组。在存在年龄偏倚的情况下，患者的脑龄增量估计因用于偏倚校正的样本而不同。总之，大脑年龄具有一定应用前景，但还需要进一步的评估和改进。
费老师我在几年前写过的一篇文章（https://www.cnblogs.com/feffery/p/13392024.html）中，介绍过tqdm这个在当下Python圈子中已然非常流行的进度条库，可以帮助我们为任何具有循环迭代过程的代码逻辑添加进度条，从而帮助我们感知代码运行的过程。
今天小编和大家一起来复现一幅实验原理的插图，这副插图主要是绘制了产妇的免疫反应和后代中非典型行为的脑回路，作为文章的第一幅图，给读者们清晰地展示了作者的实验思路和科研推断。 原文名称：Mum’s bacteria linked to baby’s behaviour——《Nature》 原文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7082098/
最近几天，安全研究人员连续发现两款针对苹果M1芯片的恶意软件，一款是Silver Sparrow（银雀），另一款是GoSearch 22，而此时距离M1芯片发布才3个月。
为什么说非典型呢？因为它和一般的多叉树不一样，尤其在结点的数据结构设计上，比如一般的多叉树的结点是这样的：
铺垫了那么久，不知道大家期待不期待。总算到了挣值计算这一课，这个名字很奇怪呀，什么叫做挣值？成本不就是我们的投资吗？这个挣值到底是要干嘛？带着这些疑问，我们就来看看挣值计算到底是在计算个啥。
最近网上爆火爱心代码，起源来自电视剧《点燃我温暖你》中理工男李峋做的爱心代码非常好看
在地球生命历史的大部分时间里，基因信息都通过指定的20种氨基酸的密码来传递。氨基酸是蛋白质的基本组成部分，蛋白质在细胞中承担了大部分繁重的工作；它们的侧链决定了蛋白质的折叠、相互作用和化学活性。通过限制可用的侧链，可自然有效地限制蛋白质的反应类型。
注：微信公众号不按照时间排序，请关注“亨利笔记”，并加星标以置顶，以免错过更新。 新书消息： 秋天里的第一本云原生巨著：《Harbor权威指南》 我们云原生实验室从事着联邦学习的 FATE / KubeFATE 等开源项目的研发，联邦学习解决的是机器学习中企业数据联合使用的问题，因此我们也很关注各类数据管理框架和技术。 近期读了一本关于数据管理的书：《华为数据之道》，对企业管理和使用数据做了系统的总结，其中有不少的原理值得借鉴。在征得出版社许可后，摘录部分章节分享给大家，本文为摘录的第2篇，感兴趣的读者可以
说起企业的IT信息化部门，你有什么样的印象？很多人的第一反应，就是入职发电脑、配配打印机、有问题帮忙修电脑的help desk。但是小到企业设备、系统的运维；大到企业的多个信息系统的规划、选型、建立整体的业务数据中台，企业的IT信息化部门，是“IT里最懂本企业的业务，又是懂业务的人里IT技术最强的”存在，也在越来越多的企业数字化转型中担任着重要的选型、规划的角色。
导读：八卦，似乎一直是人类茶余饭后一个永恒的话题，怎么辨别一个人与另一个人的关系？比如，是好朋友还是好基友？
Study: Brain Charts for The Human Lifespan. Image Credit: Alina Bratosin / Shutterstock.com
Hh 信号通路分子包括 Hedgehog 配体 (SHH、DHH 和 IHH)、Ptch 受体 (Ptch-1 和 Ptch-2，跨膜蛋白)、Smoothened (SMO)、驱动蛋白 Kif7、蛋白激酶 A (PKA)、3 种 Gli 转录因子 Gli1/2/3 (Gli1 仅具转录激活因子作用，Gli2 和 Gli3 同时具有激活因子和抑制因子作用) 以及 Sufu (融合抑制因子，Hh 信号传导的负调节因子)。
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注作者，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的课程，可添加微信号siyingyxf或19962074063进行咨询。(文末点击浏览）
近日，山东大学微生物技术国家重点实验室（研究院）李越中、吴长生教授团队在黏细菌天然产物研究中取得重要进展，成果Myxadazoles, Myxobacterium-Derived Isoxazole-Benzimidazole Hybrids with Cardiovascular Activities发表在Angewandte Chemie International Edition（一区top期刊，影响因子: 15.3）。吴长生教授和李越中教授为该论文的共同通讯作者，博士后李岳兰和卓丽为该论文的共同第一作者。山东大学微生物技术国家重点实验室（研究院）为第一作者单位和通讯作者单位。
这个实例是在Python环境下如何爬取弹出窗口的内容,有些时候我们要在页面中通过点击,然后在弹出窗口中才有我们要的信息,所以平常用的方法也许不行.
大家好，我是小魔龙，Unity3D软件工程师，VR、AR，虚拟仿真方向，不定时更新软件开发技巧，生活感悟，觉得有用记得一键三连哦。
案例数据来自冰沙产品实验，24名受试者（小组成员）品尝了8种冰沙，然后放在桌布上。收集成员和产品的坐标以进行分析。如果小组成员认为两种产品相似，则将后者封闭在桌布上，以使它们具有相似的坐标。案例的目的是研究和可视化冰沙之间的链接，并确定主题之间的一致性。
近来，Transformer在CV领域各种“搅局”，不断刷新其指标。但ViT存在先天的不足：优化难、依赖大尺度数据、依赖数据增强、超参敏感等等。关于这些因素背后根本原因一直尚未有学者进行探索。今天FAIR的Tete Xiao、Ross Girshick、Piotr Dollar等人对此进行了深入挖掘，找到了其背后的“根因”，也提出了一种Stem设计选择。
牙源性角化囊肿 (OKC) 是一种局部侵袭性颌部囊性病变，其特点是生长潜力相对较高且有复发倾向。本文旨在定义牙源性角化囊 (OKC) 的细胞亚群，特别是与血管生成相关的细胞亚群，并探索血管生成的潜在调节机制。对来自 3 名 OKC 供体的 14,072 个细胞进行了单细胞 RNA 测序，在 OKC 的上皮中鉴定出 5 种不同的细胞类型，并在 OKC 成纤维细胞中鉴定了 3 种不同的细胞类型，表明病灶内异质性很高。
数据科学和机器学习之间区别的定义：数据科学专注于提取洞察力，而机器学习对预测有兴趣。我还注意到这两个领域大相径庭：
今天为大家介绍的是来自Pietro Sormanni和Michele Vendruscolo团队的一篇论文。非天然氨基酸能扩展化学空间，定制肽类药物的功能、半衰期和其他关键属性。尽管含有修饰氨基酸（如经过翻译后修饰的残基）的化学空间极大，但实验测量含修饰氨基酸肽的开发性质既昂贵又耗时。为了通过计算方法促进开发性项目，作者提出了CamSol-PTM方法。这种方法能快速、可靠地基于序列预测含修饰氨基酸肽在室温下水溶液中的内在溶解度。
牛顿迭代法(Newton's Method) 简介 牛顿迭代法（简称牛顿法）由英国著名的数学家牛顿爵士最早提出。但是，这一方法在牛顿生前并未公开发表。 牛顿法的
来自以色列魏茨曼科学研究学院的Avital Hahamy等人在Nature neuroscience上发表文章，发现自闭症谱系障碍（Autism spectrum disorders，ASD）患者大脑静息态时功能连接模式异常。以往研究发现的ASD伴随静息态功能连接减弱的断言最近被增加的功能连接挑战，针对这些矛盾的发现，作者检验了来自几个静息态数据中心的高功能ASD成年患者和匹配的正常对照成年人半球间和半球内的功能连接。结果在多组ASD中同时发现了增强和减弱的功能连接。作者提出这种异质性源于之前未被识别的AS
“有的细节，人无法辨认，不等于机器也不行；比如通过脸部的细微特征来判断这个人的性取向。” 斯坦福研究员 Michal Kosinski 如是说。AI科技评论获得消息，他和同僚 Yilun Wang 一
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
