- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏思影科技
Brain：海马血管储备与认知功能以及海马体积的相关性研究
TOF技术进行血管成像，具体参数：voxel size 0.28*0.28*0.28mm3，TE 4.59ms，TR 22ms，FA 23°，RBW 130Hz/pixel，GRAPPA 因子3，参考线 T2WI成像序列参数：voxel size 0.5*0.5*2mm3，TE 63ms，TR 6500ms，FA 120°，RBW 222Hz/pixel，GRAPPA 因子2，参考线24（该序列成像用于评估血管周围间隙 用SWI序列评估CAA以及皮质铁质沉积，具体参数：voxel size 1*1*2mm3，TE 28ms，TR 20ms，FA 17°，RBW 100Hz/pixel，GRAPPA 因子2，参考线24。 3D T1WI MPRAGE参数：voxel size 1*1*1mm3，TE 4.37ms，TR 2500ms，FA 7°，GRAPPA 因子2，参考线24。 此外，DWI序列成像可以排除急性梗死，具体参数：voxel size 1.8*1.8*5mm3，TE 72ms，TR 8800ms，FA 120°，GRAPPA 因子2，参考线38。
1.6K31发布于 2020-03-06 AI+Drug 文献速递 | TopMT-GAN是一种新型3D拓扑驱动生成模型，用于高效且多样化的基于结构的配体设计
Grappa – a machine learned molecular mechanics force field 期刊：Chem. Sci. 链接：https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2025/sc/d4sc05465b 简介：本文提出了一种名为Grappa的机器学习框架，用于预测分子力学力场参数 Grappa在Espaloma数据集上进行了训练和评估，该数据集包含超过14,000个分子和100多万个构象，涵盖了小分子、肽和RNA，实验结果表明Grappa在能量和力的预测上优于传统力场和Espaloma Grappa的高数据效率和简单输入特征使其能够轻松扩展到化学空间的新领域，如肽自由基，并在大分子模拟中展示了良好的可迁移性，从小蛋白质到整个病毒颗粒的分子动力学模拟中均表现出色。 Grappa为生物分子模拟提供了接近化学精度的力场，同时保持了与传统蛋白质力场相同的计算成本。
26310编辑于 2026-01-08- 来自专栏思影科技
Frontiers in Neuroscience：fMRI研究指南
优化时间分辨率时肯定会牺牲空间分辨率，其中一种方法是在保证全脑覆盖的同时进行多层平行成像，比如GRAPPA、SENSE、multiplex-EPI。 GRAPPA和SENSE的工作原理是减少扫描单层影像所需时间，增加敏感度；multiplexed-EPI是一次不止扫描一层。 鬼影只发生在相位编码方向，因为K-space的奇偶行极性相反，改善的方法有使用多回波扫描、二维相位校正、采用GRAPPA进行平行成像等。
1.8K20发布于 2020-04-01 - 来自专栏机器之心
登顶对话式语义解析国际权威榜单SParC和CoSQL，全新多轮对话表格知识预训练模型STAR解读
在预训练模型对比方面，STAR 模型都远超于其他预训练模型（如 BERT，RoBERTa，GRAPPA，SCoRe），在 CoSQL dev 数据集上，对比 SCoRE 模型，QM 分数提升 7.4%， 在下游 Text-to-SQL 模型对比方面，以 STAR 为预训练模型底座的 LGESQL 模型，效果远胜于将其他预训练语言模型当作底座的下游方法，例如目前效果最好的以 GRAPPA 为底座的 HIE-SQL Grappa: Grammar-augmented pre-training for table semantic parsing.
81620编辑于 2023-03-29 - 来自专栏思影科技
QSM研究：帕金森病的全脑磁化扰动模式
使用广义自校准部分平行采集（eneralized autocalibrating partially parallel acquisitions, GRAPPA），2个加速因子和24条参考线，扫描时间为 启用GRAPPA，加速因子为2和24参考线。为了帮助配准，规定视野与磁敏感加权扫描一致，i.e.with直矢状方向的切片。 对于45个轴向层面（厚度：3 mm；间隙：0.9 mm），平面内矩阵为320*320（分辨率：0.7*0.7 mm）；GRAPPA因子为2，有51条参考线。 启用平行成像（GRAPPA，加速因子为2和38参考线），总扫描时间为11 min 15 s。 在绕两侧和头部后部的线圈底部放置一个薄枕头，以尽量减少运动并增加被试间定位的重现性。
1.7K30发布于 2021-05-11 - 来自专栏脑电信号科研科普
为建模做准备的人脑结构连接矩阵
DWI数据采用TR/TE = 8300/84 ms，矩阵112x128，体素大小2x2 x2mm³, b值0和900 s/mm²在30个扩散梯度方向，2个平均值，带宽1502 Hz/pixel, GRAPPA 序列获取T1三维结构图像，(TI反演时间)TI/TR/TE=900/2300/4.63ms, 翻转角10，平均1，矩阵256x256x224，体素大小1x1x1mm³，带宽130 Hz/pixel, GRAPPA
1.2K50编辑于 2023-01-25 - 来自专栏NLP/KG
NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理
for Constrained Auto-Regressive Decoding from Language Models [paper] [code] (2021-ICLR, CCF-A) GraPPa
3.1K10编辑于 2024-04-11 - 来自专栏NLP/KG
NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理
Incrementally for Constrained Auto-Regressive Decoding from Language Models[paper][code](2021-ICLR, CCF-A) GraPPa
1.9K10编辑于 2024-04-10 - 来自专栏思影科技
Frontiers in Neuroscience：弥散张量成像(DTI)研究指南
Sensitivity Encoding T echnique (ASSET)方法和 Generalized Autocalibrating Partially Parallel Acquisition (GRAPPA 这种伪影可以通过增加TR（缺点是降低信噪比）或使用全k空间覆盖和并行成像（例如GRAPPA）来减少。
5.4K62发布于 2020-04-01 nature neuroscience：整合脑干和皮层功能结构
对于每个参与者，使用以下参数获取三次 7 T功能梯度回波回波平面图像：各向同性体素大小 = 1.1 毫米，矩阵大小 = 180 × 240，GRAPPA 因子 = 3，标称回波间隔 0.82 毫秒，带宽 mm、TR = 2.53 s、TEs = 1.69、3.5、5.3、7.2 ms、反转时间 = 1.5 s、翻转角 = 7°、视场= 256×256×176 mm 3、带宽 = 650 Hz/Px、GRAPPA
66210编辑于 2025-02-16nature neuroscience：妇女在妊娠、分娩和产后的神经可塑性
序列，参数如下：体素大小：0.9375×0.9375×1 mm3；视场：240×240×176 mm3；回波时间：44 ms；重复时间：9.8/2300 ms；倒置时间：900 ms；翻转角度：8∘；GRAPPA
35310编辑于 2024-05-21
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号