作者：杨晓凡、camel、思颖、杨文 AI 科技评论按：神经网络的可解释性一直是所有研究人员心头的一团乌云。传统的尝试进行可解释性研究的方法是通过查看网络中哪个神经元被激发来来理解，但是即使我们知道「第 538 号神经元被激发了一点点」也毫无意义，并不能帮助我们理解神经元在网络中的意义。为了解决这样的问题 Google Brain 的一些研究人员开发了神经网络特征可视化方法。 2015 年上半

上半年列报营收同比增长 +12.8%，基础营收同比增长+6.8%14个全球品牌占到总核心营收的42%，上半年基础营收增长+11.4%，预计下半年将进一步加速增长短期和长期内将交付高度创新的管线药物确认全年管理层指引，向着约30%的基础核心运营利润率目标迈进宣布进行高达1,000亿日元的股票回购 日本大阪--(美国商业资讯)--武田药品工业株式会社(Takeda Pharmaceutical

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AFNI有丰富的学习资源，但是入门需要编程基础。理解每个语句的含义以及掌握一些基本的Linux系统语句。首先，介绍一个学习网址， https://www.youtube.com/playlist?list=PLIQIswOrUH6-v5EWwFdMsTZttt4407KW9 需要下载基本的学习资料以及一些范例教程。从这个网址下载示例的数据AFNI_data6以及教程。 AFNI_data

我们对NMR波谱仪维护的首要目的是维持磁体的超导性，因而需要定期加注液氦、液氮。与液氦相比液氮产量高、价格低廉，因此需要通过加注液氮来减缓液氦的挥发速度，一般液氮的加注周期为一到两周液氦的加注周期为三个月到六个月根据不同型号的NMR磁体加注周期略有不同。 维护核磁共振波谱仪（NMR）需要经常读取液氦及液氮量来判断是否需要及时加注。如果没有及时加注液氮会导致液氦挥发速度加快严重的会使磁体失超。因此

PART 1  背景介绍 光纤传感器已成为推动MRI最新功能套件升级和新MRI设备设计背后的关键技术。将患者的某些活动与MRI成像系统同步是越来越受重视的需求。磁场强度随着每一代的发展而增大，因此，组件的电磁透明度在每一代和新应用中变得更加重要。 光学传感器固有的无源性和电磁抗扰性，加上光纤的全绝缘性，对于传感器设计和MRI套件的Zone 4区（MRI扫描仪位置）内外的光信号传输都是理想的。设

目录 一、傅里叶重建二、填零三、移相四、数据窗函数五、矩形视野六、多线圈数据重建七、图像变形校正八、缩放比例九、基线校准 长TR，长TE，是T2加权像； 短TR，短TE，是T1加权像； 长TR，短TE，是PD加权像。 一、傅里叶重建   磁共振图像反映的是组织的信号强度。在图像中，如果越白或者越亮，则代表组织的信号强度越高。   磁共振的不同序列反映的是不同组