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神经类顶级期刊在线播放_《读者》电子版(2024年12月免费观看)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

神经类顶级期刊

五种机器学习方法构建心血管预测模型近年来，机器学习方法在医学领域的应用越来越广泛。今天，我想和大家分享一篇发表在顶级期刊上的文章，题目是《基于血常规和生化检测数据的机器学习诊断模型构建》。这篇文章的研究团队利用五种机器学习算法，基于血常规和生化检测数据，构建了针对多种心血管疾病的预测模型。研究背景与数据来源 𐟓Š 这项研究从厦门大学附属第一医院的神经内科和心脏病科收集了2018年至2023年间的住院患者和健康体检者的数据。他们从血常规和生化检测数据中提取了50个特征，然后利用这些数据构建了多种心血管疾病的预测模型。模型构建与训练 𐟚€ 研究团队采用了五种不同的机器学习算法：逻辑回归（LR）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、XGBoost和深度神经网络（DNN）。他们将数据划分为7:3的训练集和验证集，并进行标准化处理。通过网格搜索交叉验证和手动微调来选择最佳超参数，最终通过5倍交叉验证和AUC值来确定最佳模型。模型性能评估 𐟓ˆ 模型的性能评估包括灵敏度、特异性、PPV、NPV、F1评分、MCC、准确性和AUC等多个指标。研究团队还使用了自举法来计算95%的置信区间，以评估模型的稳健性。模型应用与特征分析 𐟔 XGBoost在综合性能上表现最佳，结合血常规和生化检测数据的模型效果更好。在69个细分模型中，扩张型心肌病模型的区分性能尤为突出。通过SHAP算法分析特征贡献，确定了如钾、总蛋白等通用指标在区分疾病和健康个体、不同类型疾病中的重要性，为临床诊断和预防提供了依据。总结与展望 𐟌Ÿ 预测模型在医学领域的应用非常重要，尤其是心血管疾病的预测。通过机器学习方法，我们可以更准确地预测疾病的发生和发展，为临床诊断和预防提供有力支持。如果你对机器学习方法感兴趣，不妨多积累一些相关的SCI论文，这对提升你的竞争力非常有帮助。希望这篇文章对你有所帮助！如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言，我们一起讨论！

贝叶斯神经网络：深度学习的新突破口大家好，最近深度学习研究是不是让你感到压力山大？是否在寻找新的创新点来突破研究瓶颈？今天，我要给大家介绍一个不那么热门但极具潜力的研究方向——贝叶斯神经网络（BNN）。贝叶斯神经网络与传统神经网络相比，有几个显著的优势。首先，它通过引入概率分布来描述网络参数的不确定性，这使得BNN在处理数据时能够更好地应对噪声和异常值，实现更高的鲁棒性。其次，BNN的代码实现相对简单，并且可以与LSTM、Transformer等流行网络结构相结合，在多种任务中显著提升模型性能。这对于希望发表论文的研究人员来说，无疑是一个极佳的选择。最近，BNN的研究成果已经登上了顶级期刊TPAMI和顶级会议Neurips。为了帮助大家在BNN领域取得突破，我整理了12篇最新的贝叶斯神经网络论文供大家学习和参考，并且附上了开源代码，以便大家直接参考和实践。希望这些资料能帮助你在深度学习的研究上找到新的灵感！

福医大团队新突破！PFBC有戏最近，福建医科大学陈万金教授团队在神经领域的顶级期刊Neuron上发表了一项引人注目的研究，针对原发性家族性脑钙化症（PFBC）提出了一种潜在的基因治疗策略。这项研究不仅在学术上具有重要意义，更为PFBC患者带来了新的希望。 PFBC是一种遗传性神经疾病，目前尚无有效治疗方法。研究团队通过增强SLC20A2基因表达，恢复脑内磷酸盐稳态，为PFBC治疗提供了新的可能。研究发现，SLC20A2基因内含子变异会导致异常剪接，降低SLC20A2 mRNA和蛋白表达。通过反义寡核苷酸（ASOs）技术，研究团队成功恢复了SLC20A2的正常剪接和表达。此外，研究还提出了“calcification repression by ASO corrected expression (CRACE)”疗法，为PFBC的临床治疗提供了新思路。科研是一场永无止境的探索旅程，每一项重大发现都能点亮希望之光。这篇高质量的SCI论文，展示了科研如何通过深入探索分子机制和创新技术，为人类健康作出贡献。

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贝叶斯神经网络：你的下一个创新点在哪里？嘿，深度学习的小伙伴们！你们是不是感觉最近压力山大？导师或前辈是不是经常批评你的项目缺乏创新性？别担心，今天我要给大家介绍一个相对不为人知的领域：贝叶斯神经网络（BNN）。传统神经网络虽然强大，但有时候会遇到过拟合和泛化能力不足的问题，而且我们往往难以评估预测结果的可信度。贝叶斯神经网络通过引入概率分布来表达网络参数的不确定性，这使得它在处理数据时能够更有效地应对噪声和异常值，从而增强模型的鲁棒性。更令人兴奋的是，BNN的代码实现非常简洁，并且可以与LSTM、Transformer等流行网络结构相结合，在多种任务中显著提高模型性能。这对于那些致力于发表论文的学者来说，无疑是一个极佳的研究方向。近期，BNN的研究成果已经在顶级期刊TPAMI和顶级会议Neurips上发表。为了帮助那些希望快速找到创新点的学者，本文汇总了12篇最新的贝叶斯神经网络论文，并提供了开源代码，希望能够助力大家的论文写作进程。所以，下次当你的导师或前辈指出你的项目缺乏创新性时，不妨试试贝叶斯神经网络吧！说不定会有意想不到的惊喜哦！𐟚€

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见证历史的时刻！科技行业接连传来2个好消息，振奋人心！第一个好消息，2024年诺贝尔物理奖颁布给了“AI教父”约翰ⷩœ普菲尔德和杰弗里ⷨ𞛩`𜌤𛥨ᨥ𝰤𛖤𛬩€š过人工神经网络实现机器学习而作出的基础性发现和发明。第二个好消息，阿里云和中山大学在国际顶级学术期刊《Cell》上合作发表了研究成果，他们的研究团队利用云计算和AI技术发现了180个超群、16万余种全新RNA病毒，是已知病毒种类的近30倍。值得一提的是2024年诺贝尔化学奖也与AI有着密切关系，获得者利用AI工具进行蛋白质结构预测。无论是凭借AI拿下诺贝尔奖还是凭借AI发现16余万全新RNA病毒，对我们来说无疑都是见证了历史。为什么这么说呢？一方面AI到底属不属于物理学，还没有一个定论。另一方面，人类传统方式至今只发现了5000多种病毒，阿里云和中山大学团队利用新技术就实现了指数级的增长，使其突破到了16万，无疑是一次重大的技术突破。 AI各方面的成果和突破离不开人们对基础研究的重视，阿里云与中山大学之所以取得突破性的成果，正是阿里云AI for science探索的一个缩影。据悉，阿里云已与全球超过70所顶尖高校开展学术合作，近年的重点课题涵盖AI for Science、大模型、碳中和、云计算等领域，累计支持合作高校发表100余篇高水平论文，共同申请近70项发明专利。当年阿里巴巴坚持数十年对云计算方面的投入，才有了如今阿里云全球前三的技术领先和成就，2022年阿里云就曾助力北京冬奥会实现第一次核心系统全面上云；巴黎奥运会采用的也是阿里云的技术，云转播首次超越传统卫星转播，成为奥运的主要传播方式，超过三分之二的奥运转播信号，通过阿里云支撑的奥运转播云，向全球分发。现在阿里云与各大高校进行AI基础研究，正是秉承着阿里对技术长期投入的态度，坚持自主研发，把核心科技牢牢握到自己手里，也通过自己的努力突破新的历史，带给世界惊喜！ #我要上热门#

二语研究IRIS：免费顶尖工具 IRIS是一个为二语研究界提供免费检索服务的在线资源数据库𐟔，涵盖二语研究方法的各个方面。通过Google搜索iris-database即可进入官网。 𐟓š IRIS收录了大量已经正式发表的二语研究成果，包括实验材料、量具、刺激和元数据等研究工具资源。这些资源来自Language Learning和The Modern Language Journal等顶级期刊，内容丰富，涉及二语加工、表现和习得、特定教学干预工具及效果数据、地理或社会文化语境中的二语使用和学习数据、语言及文化身份数据，以及学习者、教师、决策者关于语言使用和学习的观点数据等。 𐟓– IRIS的资源涵盖了外语和二语的习得与教学、早期或晚期双语、语言磨蚀研究等领域，涉及应用语言学、心理语言学、神经语言学、社会语言学、教师教育等多个学科。在设计自己的实验材料时，可以在这个数据库中寻找灵感和借鉴。

2023美CS专业排名计划申请美国计算机科学专业的同学们，你们一定听说过CSRankings吧！这个排名涵盖了全球范围内的高校计算机专业，得到了许多计算机行业机构和人士的认可，包括美国的CS院系（如加州大学伯克利分校和卡耐基梅隆大学）、CS领军人物（如顶级数据科学家、卷积神经网络的创始人、纽约大学终身教授Yann LeCun）和一些名校的CS学生。 CSRankings由一名CS教授Emery Berger主持建立，他任职于麻省大学阿姆赫斯特分校（University of Massachusetts-Amherst），虽然这所学校相对低调，但其在计算机与信息科学领域的实力非常强劲。这个排名主要关注CS院校的科研实力，特别是教授们在相关顶级期刊和会议上发表的文献情况。因此，这个排名能够直观地反映CS院校研究生项目的质量。 CSRankings将CS研究主题分为四个大方向：“AI-人工智能”、“Systems-系统”、“Theory-理论”和“Interdisciplinary Areas-跨学科领域”。同学们可以通过勾选或不勾选某些研究主题来查看CS院校排名的变化。此外，还能查询到每个院校有哪些教授、他们分别进行哪些方向的研究、他们各自的个人/研究团队主页和发表文献的数据，非常方便。目前，CSRankings已经将排名更新到了2023年。今天，我们一起来看看2022-2023年度美国院校计算机科学专业四大领域的排名情况吧！

2024年Nature类器官研究精选合集 𐟎“ 探索2024年Nature期刊中类器官领域的最新研究，这里汇集了11篇精选文章，涵盖了人类神经类器官、肠道再生、免疫调节、组织发育及癌症等多个领域。 1️⃣ 神经类器官的转录组细胞图谱：揭示了人类神经类器官的细胞组成和发育过程，为理解神经系统发育提供了新的视角。 2️⃣ 肝脏X受体的新发现：研究发现肝脏X受体在肠道再生与肿瘤发生之间起到解耦作用，强调了其在肠道健康中的重要性。 3️⃣ 胎儿皮肤图谱的免疫学秘密：建立了一个胎儿皮肤图谱，揭示了免疫系统在调节人类皮肤形态发生中的作用。 4️⃣ 肠道中的再生干细胞：发现毛状细胞在人体肠道中充当再生干细胞，参与肠道的修复和再生过程。 5️⃣ 乳腺组织中的场癌变机制：探讨了清除突变的机制如何推动乳腺组织中的场癌变现象，为乳腺癌研究提供了新思路。 6️⃣ 禁食后的肠道干细胞增强：研究表明短期禁食后的再进食通过多胺增强肠道干细胞的特性，为肠道健康研究提供了新方向。 7️⃣ 自体免疫类器官模型：开发了具有自体组织常驻免疫成分的人类类器官，为研究免疫反应提供了新模型。 8️⃣ 脑类器官模型揭示个体易感性：脑类器官模型揭示了个体对神经毒性刺激的易感性，提供了对神经系统疾病的理解。 𐟔 这些研究不仅推动了类器官领域的进展，也为相关疾病的研究和治疗提供了新的可能。

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