Editor, Editors, USER, admin, Bureaucrats, Check users, dev, editor, founder, Interface administrators, member, oversight, Suppressors, Administrators, translator
11,119
edits
Difference between revisions of "Verschlüsselter Code: Ephaptische Übertragung"
Verschlüsselter Code: Ephaptische Übertragung (view source)
Revision as of 17:40, 16 March 2024
, 9 months agono edit summary
Tags: Mobile web edit Mobile edit Visual edit |
|||
| Line 1: | Line 1: | ||
[[File:Rete neurale completa1-2.png|left|frameless]] | [[File:Rete neurale completa1-2.png|left|frameless]] | ||
Der Begriff „Cognitive Neural Network“, abgekürzt mit „RNC“, ist ein dynamischer kognitiver intellektueller Prozess des Klinikers, der das Netzwerk zum Selbsttraining abfragt. Das „RNC“ ist kein „maschinelles Lernen“, denn während letzteres vom Kliniker mit statistischen und Vorhersageanpassungen trainiert werden muss, schult das „RNC“ den Kliniker oder leitet den Kliniker vielmehr zur Diagnose, während es immer einer Logik folgend befragt wird menschlich, daher der Begriff „kognitiv“. Wie gezeigt, war die Definition von „Emasticatory Spasm“ bei unserer Patientin Mary Poppins kein klinisch einfacher Prozess, aber angesichts der Themen, die in den vorherigen Kapiteln von Masticationpedia vorgestellt wurden, stehen uns mindestens drei unterstützende Elemente zur Verfügung: eine Vision von „Quantum Probability“ physikalisch-chemischer Phänomene in komplexen biologischen Systemen, die in den jeweiligen Kapiteln ausführlich behandelt werden; eine formellere und weniger vage Sprache als die natürliche Sprache, die die diagnostische Analyse durch die an den ersten Eingabeknoten des 'RNC' leitet '<math>\tau</math> Kohärenz Demarcator' beschrieben im Kapitel '[[1° Clinical case: Hemimasticatory spasm - en|1. Klinischer Fall: Hemimastikatorischer Spasmus]]'; der „RNC“-Prozess, der, da er ausschließlich vom Kliniker verwaltet und geleitet wird, zu einem wesentlichen Mittel für die definitive Diagnose wird. Der „RNC“ ist in der Tat das Ergebnis eines tiefgreifenden kognitiven Prozesses, der bei jedem Schritt der Analyse durchgeführt wird, in dem der Kliniker seine Intuitionen abwägt, seine Zweifel klärt, die Berichte bewertet, die Kontexte berücksichtigt und Schritt für Schritt vorgeht das Ergebnis der Antwort aus der Datenbank, die in unserem Fall Pubmed ist und die im Wesentlichen den aktuellen Stand des Basiswissens darstellt <math>KB_t</math> zum Zeitpunkt der Abfrage und <math>KB_c</math> im breiteren Fachkontext. | Der Begriff „Cognitive Neural Network“, abgekürzt mit „RNC“, ist ein dynamischer kognitiver intellektueller Prozess des Klinikers, der das Netzwerk zum Selbsttraining abfragt. Das „RNC“ ist kein „maschinelles Lernen“, denn während letzteres vom Kliniker mit statistischen und Vorhersageanpassungen trainiert werden muss, schult das „RNC“ den Kliniker oder leitet den Kliniker vielmehr zur Diagnose, während es immer einer Logik folgend befragt wird menschlich, daher der Begriff „kognitiv“. Wie gezeigt, war die Definition von „Emasticatory Spasm“ bei unserer Patientin Mary Poppins kein klinisch einfacher Prozess, aber angesichts der Themen, die in den vorherigen Kapiteln von Masticationpedia vorgestellt wurden, stehen uns mindestens drei unterstützende Elemente zur Verfügung: eine Vision von „Quantum Probability“ physikalisch-chemischer Phänomene in komplexen biologischen Systemen, die in den jeweiligen Kapiteln ausführlich behandelt werden; eine formellere und weniger vage Sprache als die natürliche Sprache, die die diagnostische Analyse durch die an den ersten Eingabeknoten des 'RNC' leitet '<math>\tau</math> Kohärenz Demarcator' beschrieben im Kapitel '[[1° Clinical case: Hemimasticatory spasm - en|1. Klinischer Fall: Hemimastikatorischer Spasmus]]'; der „RNC“-Prozess, der, da er ausschließlich vom Kliniker verwaltet und geleitet wird, zu einem wesentlichen Mittel für die definitive Diagnose wird. Der „RNC“ ist in der Tat das Ergebnis eines tiefgreifenden kognitiven Prozesses, der bei jedem Schritt der Analyse durchgeführt wird, in dem der Kliniker seine Intuitionen abwägt, seine Zweifel klärt, die Berichte bewertet, die Kontexte berücksichtigt und Schritt für Schritt vorgeht das Ergebnis der Antwort aus der Datenbank, die in unserem Fall Pubmed ist und die im Wesentlichen den aktuellen Stand des Basiswissens darstellt <math>KB_t</math> zum Zeitpunkt der Abfrage und <math>KB_c</math> im breiteren Fachkontext. | ||
| Line 22: | Line 9: | ||
| autore3 = | | autore3 = | ||
}} | }} | ||
== Einführung == | == Einführung == | ||
| Line 37: | Line 22: | ||
* '''Input''': Mit eingehendem Trigger meinen wir den kognitiven Prozess, den der Kliniker als Funktion der Überlegungen aus früheren Aussagen implementiert, wie in den Kapiteln zur „medizinischen Sprachlogik“ ausgeführt wurde. In unserem Fall durch den 'Consistency Demarcator <math>\tau</math>,Anstelle des zahnmedizinischen wurde der neurologische Kontext als geeignet definiert, um eine klinisch-diagnostische Erklärung von CMD zu verfolgen. Dieser Auslöser ist von wesentlicher Bedeutung, da er es dem Kliniker ermöglicht, den Netzwerkanalyse-Initiierungsbefehl zu zentrieren, der eine große Datenprobe entsprechend dem eingestellten Auslöser verbindet. Zu diesem wesentlichen Anfangsbefehl als algorithmischer Entschlüsselungsschlüssel wird der letzte Abschlussbefehl hinzugefügt, der ebenso wichtig ist, da er von der Intuition des Arztes abhängt, der den Entschlüsselungsprozess als abgeschlossen betrachtet. In Abbildung 1 ist die Struktur des „RNC“ dargestellt, in der der Unterschied zwischen den üblicheren neuronalen Netzwerkstrukturen, in denen die erste Stufe mit einer hohen Anzahl von Eingangsvariablen strukturiert ist, festgestellt werden kann. In unserem „RNC“ entspricht die erste Stufe nur einem Knoten und genau dem Netzwerkanalyse-Initialisierungsbefehl namens „Consistency Demarcator <math>\tau</math>', die nachfolgenden Schleifen des Netzwerks, die es dem Kliniker ermöglichen, das Netzwerk zu beenden oder zu wiederholen, (1. Schleife offen, 2. Schleife offen, ... n. Schleife offen) sind entscheidend für den Abschluss des Entschlüsselungsprozesses ( Decrypted Code ). Dieser Schritt wird später in diesem Kapitel ausführlicher erläutert. | * '''Input''': Mit eingehendem Trigger meinen wir den kognitiven Prozess, den der Kliniker als Funktion der Überlegungen aus früheren Aussagen implementiert, wie in den Kapiteln zur „medizinischen Sprachlogik“ ausgeführt wurde. In unserem Fall durch den 'Consistency Demarcator <math>\tau</math>,Anstelle des zahnmedizinischen wurde der neurologische Kontext als geeignet definiert, um eine klinisch-diagnostische Erklärung von CMD zu verfolgen. Dieser Auslöser ist von wesentlicher Bedeutung, da er es dem Kliniker ermöglicht, den Netzwerkanalyse-Initiierungsbefehl zu zentrieren, der eine große Datenprobe entsprechend dem eingestellten Auslöser verbindet. Zu diesem wesentlichen Anfangsbefehl als algorithmischer Entschlüsselungsschlüssel wird der letzte Abschlussbefehl hinzugefügt, der ebenso wichtig ist, da er von der Intuition des Arztes abhängt, der den Entschlüsselungsprozess als abgeschlossen betrachtet. In Abbildung 1 ist die Struktur des „RNC“ dargestellt, in der der Unterschied zwischen den üblicheren neuronalen Netzwerkstrukturen, in denen die erste Stufe mit einer hohen Anzahl von Eingangsvariablen strukturiert ist, festgestellt werden kann. In unserem „RNC“ entspricht die erste Stufe nur einem Knoten und genau dem Netzwerkanalyse-Initialisierungsbefehl namens „Consistency Demarcator <math>\tau</math>', die nachfolgenden Schleifen des Netzwerks, die es dem Kliniker ermöglichen, das Netzwerk zu beenden oder zu wiederholen, (1. Schleife offen, 2. Schleife offen, ... n. Schleife offen) sind entscheidend für den Abschluss des Entschlüsselungsprozesses ( Decrypted Code ). Dieser Schritt wird später in diesem Kapitel ausführlicher erläutert. | ||
[[File:Immagine 17-12-22 alle 11.34.jpeg|center|500x500px|Abbildung 1: Grafische Darstellung des von Masticationpedia vorgeschlagenen „RNC“.|thumb]] | [[File:Immagine 17-12-22 alle 11.34.jpeg|center|500x500px|'''Abbildung 1:''' Grafische Darstellung des von Masticationpedia vorgeschlagenen „RNC“.|thumb]] | ||
| Line 47: | Line 32: | ||
<blockquote><math>+2\sum_{\alpha_1<\alpha_2}\cos\theta_{\alpha_1\alpha_2}\sqrt{P(A=\alpha_1)P(B=\beta|A=\alpha_1)} P(A=\alpha_2) | <blockquote><math>+2\sum_{\alpha_1<\alpha_2}\cos\theta_{\alpha_1\alpha_2}\sqrt{P(A=\alpha_1)P(B=\beta|A=\alpha_1)} P(A=\alpha_2) | ||
P(B=\beta|a=\alpha_2)</math> und stellen wir uns gedanklich schweifend vor, dass diese Formel der Botschaft des Zentralnervensystems entspricht, wie wir es vorweggenommen haben, insbesondere in der noch zu entschlüsselnden „ephaptischen Übertragung“.</blockquote>Der Computer und damit das Gehirn, für unser metaphorisches Beispiel, kennt keine verbale Sprache bzw. ist nur eine zur Vereinfachung der natürlichen Kommunikation generierte Konvention, sondern hat eine eigene, mit der die genannte Formel und in der Wiki-Textsprache geschrieben werden kann ( mit Erweiterung .php) sieht wie folgt aus, dargestellt in Abbildung 2: <blockquote>[[File:Codice mod.png|alt=|center|frame|Abbildung 2: Wiki-Text einer mathematischen Formel. Beachten Sie den Initialisierungsbefehl <nowiki><math> und den Script-Exit-Befehl </math></nowiki>]] | P(B=\beta|a=\alpha_2)</math> und stellen wir uns gedanklich schweifend vor, dass diese Formel der Botschaft des Zentralnervensystems entspricht, wie wir es vorweggenommen haben, insbesondere in der noch zu entschlüsselnden „ephaptischen Übertragung“.</blockquote>Der Computer und damit das Gehirn, für unser metaphorisches Beispiel, kennt keine verbale Sprache bzw. ist nur eine zur Vereinfachung der natürlichen Kommunikation generierte Konvention, sondern hat eine eigene, mit der die genannte Formel und in der Wiki-Textsprache geschrieben werden kann ( mit Erweiterung .php) sieht wie folgt aus, dargestellt in Abbildung 2: <blockquote>[[File:Codice mod.png|alt=|center|frame|'''Abbildung 2:''' Wiki-Text einer mathematischen Formel. Beachten Sie den Initialisierungsbefehl <nowiki><math> und den Script-Exit-Befehl </math></nowiki>]] | ||
wie Sie sehen können, hat es nichts mit verbaler Sprache zu tun, und tatsächlich hat das Gehirn seine eigene Maschinensprache, die nicht aus Vokalen, Konsonanten und Zahlen besteht, sondern aus Aktionspotentialen, Wellenpaketen, Frequenzen und Amplituden, elektrischen Populationen usw. was Wir beobachten einfach in einer elektroenzephalographischen Aufzeichnung (EEG), die genau die elektromagnetischen Felder auf der Kopfhaut der Aktivität der Dipole und der zerebralen Ionenströme darstellt, die sich im Gehirnvolumen ausbreiten. </blockquote> | wie Sie sehen können, hat es nichts mit verbaler Sprache zu tun, und tatsächlich hat das Gehirn seine eigene Maschinensprache, die nicht aus Vokalen, Konsonanten und Zahlen besteht, sondern aus Aktionspotentialen, Wellenpaketen, Frequenzen und Amplituden, elektrischen Populationen usw. was Wir beobachten einfach in einer elektroenzephalographischen Aufzeichnung (EEG), die genau die elektromagnetischen Felder auf der Kopfhaut der Aktivität der Dipole und der zerebralen Ionenströme darstellt, die sich im Gehirnvolumen ausbreiten. </blockquote> | ||
| Line 67: | Line 52: | ||
=== Kognitiver Prozess === | === Kognitiver Prozess === | ||
----Der Kern des „RNC“-Modells liegt in dem kognitiven Prozess, der sich ausschließlich auf den Kliniker bezieht, der am Ruder steht, während das Netzwerk im Wesentlichen der Kompass bleibt, der vor Kursabweichungen warnt und/oder andere Alternativrouten vorschlägt, aber die Entscheidungsverantwortung immer bezieht zum Kliniker (menschlicher Verstand). In dieser einfachen Definition, wir werden es am Ende des Kapitels besser erkennen, wird der Synergismus „neuronales Netzwerk“ und „menschlicher kognitiver Prozess“ des Klinikers selbstimplementierend sein, weil der Kliniker einerseits geschult oder besser angeleitet wird das neuronale Netz (Datenbank) und das Letzte wird auf dem letzten aktualisierten wissenschaftlich-klinischen Ereignis trainiert. Grundsätzlich fügt die endgültige Diagnose dem zeitlichen Basiswissen eine zusätzliche Information hinzu <math>Kb_t</math>.Dieses Modell unterscheidet sich wesentlich vom „maschinellen Lernen“ allein durch die Beobachtung der beiden Modelle in ihrer strukturellen Konfiguration (Abbildungen 1 und 3). | ----Der Kern des „RNC“-Modells liegt in dem kognitiven Prozess, der sich ausschließlich auf den Kliniker bezieht, der am Ruder steht, während das Netzwerk im Wesentlichen der Kompass bleibt, der vor Kursabweichungen warnt und/oder andere Alternativrouten vorschlägt, aber die Entscheidungsverantwortung immer bezieht zum Kliniker (menschlicher Verstand). In dieser einfachen Definition, wir werden es am Ende des Kapitels besser erkennen, wird der Synergismus „neuronales Netzwerk“ und „menschlicher kognitiver Prozess“ des Klinikers selbstimplementierend sein, weil der Kliniker einerseits geschult oder besser angeleitet wird das neuronale Netz (Datenbank) und das Letzte wird auf dem letzten aktualisierten wissenschaftlich-klinischen Ereignis trainiert. Grundsätzlich fügt die endgültige Diagnose dem zeitlichen Basiswissen eine zusätzliche Information hinzu <math>Kb_t</math>.Dieses Modell unterscheidet sich wesentlich vom „maschinellen Lernen“ allein durch die Beobachtung der beiden Modelle in ihrer strukturellen Konfiguration (Abbildungen 1 und 3). | ||
[[File:Joim12822-fig-0004-m.jpeg|alt=|left|thumb|200x200px|Abbildung 3: Grafische Darstellung eines archetypischen KNN, in dem es in der ersten Phase der Initialisierung zu sehen ist, wo es fünf Eingabeknoten gibt<ref name=":1">G S Handelman, H K Kok, R V Chandra, A H Razavi, M J Lee, H Asadi. eDoctor: machine learning and the future of medicine.J Intern Med.2018 Dec;284(6):603-619.doi: 10.1111/joim.12822. Epub 2018 Sep 3.</ref> während im "RNC"-Modell die erste Stufe aus nur einem Knoten besteht. Text folgen. ]]Abbildung 3 zeigt ein typisches neuronales Netzwerk, auch bekannt als künstliche NNs. Diese künstlichen NNs versuchen, mehrere Berechnungsebenen zu verwenden, um das Konzept nachzuahmen, wie das menschliche Gehirn Informationen interpretiert und daraus Schlussfolgerungen zieht.<ref name=":1" />NNs sind im Wesentlichen mathematische Modelle, die entwickelt wurden, um komplexe und unterschiedliche Informationen zu verarbeiten, und die Nomenklatur dieses Algorithmus stammt von der Verwendung von synapsenähnlichen „Knoten“ im Gehirn.<ref>Schwarzer G, Vach W, Schumacher M. On the misuses of artificial neural networks for prognostic and diagnostic classification in oncology. Stat Med 2000; 19: 541–61.</ref> Der Lernprozess eines NN kann überwacht oder unüberwacht sein. Ein neuronales Netzwerk soll überwacht lernen, wenn die gewünschte Ausgabe bereits zielgerichtet ist und durch Datentraining in das Netzwerk eingeführt wird, während ein nicht überwachtes NN keine solchen vorab identifizierten Zielausgaben hat und das Ziel darin besteht, ähnliche Einheiten in bestimmten Bereichen nahe beieinander zu gruppieren des Wertebereichs. Das überwachte Modul nimmt Daten (z. B. Symptome, Risikofaktoren, Bildgebung und Laborbefunde) zum Training bekannter Ergebnisse und sucht nach verschiedenen Kombinationen, um die am besten vorhersagbare Kombination von Variablen zu finden. NN weist bestimmten Kombinationen von Knoten mehr oder weniger Gewicht zu, um die Vorhersageleistung des trainierten Modells zu optimieren.<ref>Abdi H. A neural network primer. J Biol Syst 1994; 02: 247–81.</ref> | [[File:Joim12822-fig-0004-m.jpeg|alt=|left|thumb|200x200px|'''Abbildung 3:''' Grafische Darstellung eines archetypischen KNN, in dem es in der ersten Phase der Initialisierung zu sehen ist, wo es fünf Eingabeknoten gibt<ref name=":1">G S Handelman, H K Kok, R V Chandra, A H Razavi, M J Lee, H Asadi. eDoctor: machine learning and the future of medicine.J Intern Med.2018 Dec;284(6):603-619.doi: 10.1111/joim.12822. Epub 2018 Sep 3.</ref> während im "RNC"-Modell die erste Stufe aus nur einem Knoten besteht. Text folgen. ]]Abbildung 3 zeigt ein typisches neuronales Netzwerk, auch bekannt als künstliche NNs. Diese künstlichen NNs versuchen, mehrere Berechnungsebenen zu verwenden, um das Konzept nachzuahmen, wie das menschliche Gehirn Informationen interpretiert und daraus Schlussfolgerungen zieht.<ref name=":1" />NNs sind im Wesentlichen mathematische Modelle, die entwickelt wurden, um komplexe und unterschiedliche Informationen zu verarbeiten, und die Nomenklatur dieses Algorithmus stammt von der Verwendung von synapsenähnlichen „Knoten“ im Gehirn.<ref>Schwarzer G, Vach W, Schumacher M. On the misuses of artificial neural networks for prognostic and diagnostic classification in oncology. Stat Med 2000; 19: 541–61.</ref> Der Lernprozess eines NN kann überwacht oder unüberwacht sein. Ein neuronales Netzwerk soll überwacht lernen, wenn die gewünschte Ausgabe bereits zielgerichtet ist und durch Datentraining in das Netzwerk eingeführt wird, während ein nicht überwachtes NN keine solchen vorab identifizierten Zielausgaben hat und das Ziel darin besteht, ähnliche Einheiten in bestimmten Bereichen nahe beieinander zu gruppieren des Wertebereichs. Das überwachte Modul nimmt Daten (z. B. Symptome, Risikofaktoren, Bildgebung und Laborbefunde) zum Training bekannter Ergebnisse und sucht nach verschiedenen Kombinationen, um die am besten vorhersagbare Kombination von Variablen zu finden. NN weist bestimmten Kombinationen von Knoten mehr oder weniger Gewicht zu, um die Vorhersageleistung des trainierten Modells zu optimieren.<ref>Abdi H. A neural network primer. J Biol Syst 1994; 02: 247–81.</ref> | ||
Abbildung 1 hingegen entspricht dem vorgeschlagenen 'RNC'-Modell und es ist ersichtlich, wie die erste Phase der Erfassung aus einem einzigen Knoten besteht, während das 'Maschinelle Lernen' am ersten Knoten die mehr eingehenden Variablen hat größer die 'Vorhersage' im Ausgang. Wie erwähnt, sollte berücksichtigt werden, dass der erste Knoten von grundlegender Bedeutung ist, da er bereits von einem klinischen kognitiven Prozess abstammt, der die ' <math>\tau</math> Kohärenz Demarkator“, um erstmals eine Feldauswahl zu treffen. Aus dem Initialisierungsbefehl entwickelt sich das neuronale Netzwerk daher in einer Reihe von Zuständen, die aus einer großen Anzahl von Knoten bestehen, und endet dann bei einem ersten Schritt von einem oder zwei Knoten und wiederholt sich dann in einer anschließenden Schleife von mehreren Knoten, bis es im " letzter schlüssiger Knoten (Entschlüsselung des Codes). Der Initialisierungsprozess des ersten Knotens, des letzten und die Wiederholung der Schleife ist ausschließlich dem menschlichen kognitiven Prozess des Klinikers vorbehalten und nicht einem statistischen Automatismus des maschinellen Lernens, geschweige denn „versteckten“ Stadien. Alle offenen und geschlossenen Regelkreise müssen dem Arzt bekannt sein. | Abbildung 1 hingegen entspricht dem vorgeschlagenen 'RNC'-Modell und es ist ersichtlich, wie die erste Phase der Erfassung aus einem einzigen Knoten besteht, während das 'Maschinelle Lernen' am ersten Knoten die mehr eingehenden Variablen hat größer die 'Vorhersage' im Ausgang. Wie erwähnt, sollte berücksichtigt werden, dass der erste Knoten von grundlegender Bedeutung ist, da er bereits von einem klinischen kognitiven Prozess abstammt, der die ' <math>\tau</math> Kohärenz Demarkator“, um erstmals eine Feldauswahl zu treffen. Aus dem Initialisierungsbefehl entwickelt sich das neuronale Netzwerk daher in einer Reihe von Zuständen, die aus einer großen Anzahl von Knoten bestehen, und endet dann bei einem ersten Schritt von einem oder zwei Knoten und wiederholt sich dann in einer anschließenden Schleife von mehreren Knoten, bis es im " letzter schlüssiger Knoten (Entschlüsselung des Codes). Der Initialisierungsprozess des ersten Knotens, des letzten und die Wiederholung der Schleife ist ausschließlich dem menschlichen kognitiven Prozess des Klinikers vorbehalten und nicht einem statistischen Automatismus des maschinellen Lernens, geschweige denn „versteckten“ Stadien. Alle offenen und geschlossenen Regelkreise müssen dem Arzt bekannt sein. | ||
Aber lassen Sie uns im Detail sehen, wie ein 'RNC' aufgebaut ist | Aber lassen Sie uns im Detail sehen, wie ein 'RNC' aufgebaut ist | ||
| Line 90: | Line 73: | ||
*Bei einer sorgfältigen Analyse dieser 7. offenen Schleife fragt man sich, ob diese elektrophysiologischen Anomalien bei Patienten mit Sklerose hervorgehoben werden können und in der Krankengeschichte des Patienten vorhanden waren, eine frühere Diagnose von „Morphea“ es wurde entschieden, das „Netzwerk“ eines anderen zu befragen Schlüsselwort konzentrierte sich auf „Sklerose“, das nur eine sensible Information lieferte '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31164256/ Heteronymer H-Reflex im Schläfenmuskel als Zeichen der Übererregbarkeit bei ALS-Patienten] | *Bei einer sorgfältigen Analyse dieser 7. offenen Schleife fragt man sich, ob diese elektrophysiologischen Anomalien bei Patienten mit Sklerose hervorgehoben werden können und in der Krankengeschichte des Patienten vorhanden waren, eine frühere Diagnose von „Morphea“ es wurde entschieden, das „Netzwerk“ eines anderen zu befragen Schlüsselwort konzentrierte sich auf „Sklerose“, das nur eine sensible Information lieferte '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31164256/ Heteronymer H-Reflex im Schläfenmuskel als Zeichen der Übererregbarkeit bei ALS-Patienten] | ||
*'''8. Schleife geschlossen''': In diesem einzelnen Knoten könnte der Kliniker die Schleife beenden, hätte aber nichts gelöst, da die Decodierung der verschlüsselten Nachricht noch nicht erreicht wurde. Es sei darauf hingewiesen, dass die elektrophysiologische Methode mit der Bezeichnung „heteronomer H-Reflex“ in der Lage ist, Anomalien der Reaktion des Schläfenmuskels hervorzuheben, für den die Schleife fortgesetzt wurde, indem das folgende spezifische Schlüsselwort eingefügt wird:' [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporal+muscle+abnormal+response&size=200 Abnormale Reaktion des Schläfenmuskels]' die 137 Daten zurückgibt. | *'''8. Schleife geschlossen''': In diesem einzelnen Knoten könnte der Kliniker die Schleife beenden, hätte aber nichts gelöst, da die Decodierung der verschlüsselten Nachricht noch nicht erreicht wurde. Es sei darauf hingewiesen, dass die elektrophysiologische Methode mit der Bezeichnung „heteronomer H-Reflex“ in der Lage ist, Anomalien der Reaktion des Schläfenmuskels hervorzuheben, für den die Schleife fortgesetzt wurde, indem das folgende spezifische Schlüsselwort eingefügt wird:' [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporal+muscle+abnormal+response&size=200 Abnormale Reaktion des Schläfenmuskels]' die 137 Daten zurückgibt. | ||
*'''9. Schleife offen''': Durch das Studium der 137 Artikel, die in Pubmed erschienen sind, vermutet der Kliniker, dass die Reaktionsanomalien im Schläfenmuskel durch den H-Reflex-Test von einer Streuung des Reizstroms bei der unstrukturierten Brandstiftung abhängen, und untersucht daher die Schleife weiter das Netzwerk nach einem weiteren Schlüsselwort befragen, den 'Lateralen Hoffnungsimpulsen', das den kognitiven Prozess des 'Neuralen Netzwerks' mit einem nahen Artikel zu unseren klinischen Hypothesen bezüglich der Patientin Mary Poppins endgültig abschließt und das ist '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27072096/ Die ephaptische Übertragung ist der Ursprung der abnormalen Muskelreaktion, die bei Hemifacial Spasmen beobachtet wird]'<center>[[File:Immagine 17-12-22 alle 11.44.jpeg|center|600x600px|thumb|Abbildung 4: Die in der Vorlage hervorgehobenen aktiven Links der „RNC“ entsprechen der Datenbank „Pubmed“ und können dokumentiert werden.]] | *'''9. Schleife offen''': Durch das Studium der 137 Artikel, die in Pubmed erschienen sind, vermutet der Kliniker, dass die Reaktionsanomalien im Schläfenmuskel durch den H-Reflex-Test von einer Streuung des Reizstroms bei der unstrukturierten Brandstiftung abhängen, und untersucht daher die Schleife weiter das Netzwerk nach einem weiteren Schlüsselwort befragen, den 'Lateralen Hoffnungsimpulsen', das den kognitiven Prozess des 'Neuralen Netzwerks' mit einem nahen Artikel zu unseren klinischen Hypothesen bezüglich der Patientin Mary Poppins endgültig abschließt und das ist '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27072096/ Die ephaptische Übertragung ist der Ursprung der abnormalen Muskelreaktion, die bei Hemifacial Spasmen beobachtet wird]'<center>[[File:Immagine 17-12-22 alle 11.44.jpeg|center|600x600px|thumb|'''Abbildung 4:''' Die in der Vorlage hervorgehobenen aktiven Links der „RNC“ entsprechen der Datenbank „Pubmed“ und können dokumentiert werden.]] | ||
| Line 114: | Line 97: | ||
<blockquote><math>RNC_2=\sum ( </math>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporomandibular+disorders+&filter=dates.1970-2022 Temporomandibuläre Erkrankungen],[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporomandibular+disorders+trigeminal+reflex&filter=dates.1970-2022 Trigeminusreflex], [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporomandibular+disorders+trigeminal+reflex+Demyelinatying+neuropathy&filter=dates.1970-2022 Demyelinisierende Neuropathie], [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/1520092/ Latency<math>\longrightarrow</math>'''Side asymmetry of the jaw jerk in human craniomandibular dysfunction''']</blockquote>Die Nachricht ist, wie oben in Bezug auf die mathematische Formel erläutert, beschädigt, da die Initialisierungsbefehlseingabe (tempormandibuläre Störungen) das Netzwerk für einen Satz von Daten leitet, nicht weniger als 20.514, die Verbindungen mit einem Teil von Untersätzen verlieren. Während der Rest des RNC dem vorherigen ähnlich bleibt (neurologischer Kontext), hält das Netzwerk beim Schlüsselwort „Latenz“ an und zeigt nur einen wissenschaftlichen Artikel, der offensichtlich die Latenz des Kieferruckens betrifft, sich aber nicht auf neuropathische Störungen bezieht. (Abbildung 5) Der Fehler bei der Wahl der Initialisierungsbefehlseingabe des <math>RNC </math> Dieser Prozess verdirbt nicht nur die zu entschlüsselnde Nachricht, sondern macht auch die gesamte vorgelagerte Arbeit der Analyse der klinischen Behauptungen, die in den Kapiteln der Sprachlogik besprochen wurden, umsonst. | <blockquote><math>RNC_2=\sum ( </math>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporomandibular+disorders+&filter=dates.1970-2022 Temporomandibuläre Erkrankungen],[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporomandibular+disorders+trigeminal+reflex&filter=dates.1970-2022 Trigeminusreflex], [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporomandibular+disorders+trigeminal+reflex+Demyelinatying+neuropathy&filter=dates.1970-2022 Demyelinisierende Neuropathie], [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/1520092/ Latency<math>\longrightarrow</math>'''Side asymmetry of the jaw jerk in human craniomandibular dysfunction''']</blockquote>Die Nachricht ist, wie oben in Bezug auf die mathematische Formel erläutert, beschädigt, da die Initialisierungsbefehlseingabe (tempormandibuläre Störungen) das Netzwerk für einen Satz von Daten leitet, nicht weniger als 20.514, die Verbindungen mit einem Teil von Untersätzen verlieren. Während der Rest des RNC dem vorherigen ähnlich bleibt (neurologischer Kontext), hält das Netzwerk beim Schlüsselwort „Latenz“ an und zeigt nur einen wissenschaftlichen Artikel, der offensichtlich die Latenz des Kieferruckens betrifft, sich aber nicht auf neuropathische Störungen bezieht. (Abbildung 5) Der Fehler bei der Wahl der Initialisierungsbefehlseingabe des <math>RNC </math> Dieser Prozess verdirbt nicht nur die zu entschlüsselnde Nachricht, sondern macht auch die gesamte vorgelagerte Arbeit der Analyse der klinischen Behauptungen, die in den Kapiteln der Sprachlogik besprochen wurden, umsonst. | ||
[[File:Temporomandibular disorders trigeminal reflex demyelinatying neuropathy latency amplitude.jpg|center|thumb|Abbildung 5: Beenden der „RNC“-Schleife mit einer Initialisierungseingabe von „Temporomandibular Disorders“]] | [[File:Temporomandibular disorders trigeminal reflex demyelinatying neuropathy latency amplitude.jpg|center|thumb|'''Abbildung 5:''' Beenden der „RNC“-Schleife mit einer Initialisierungseingabe von „Temporomandibular Disorders“]] | ||
Das Ändern der Reihenfolge der Schlüsselwörter in einem exakten kognitiven Pfad wie dem neurologischen liefert jedoch im Wesentlichen die gleichen Ergebnisse wie der vorherige, vorausgesetzt, dass die Eingabe des Initialisierungsbefehls perfekt zentriert ist, wie in der folgenden mit gekennzeichneten Simulation zu sehen ist <math>RNC_3 </math>: | Das Ändern der Reihenfolge der Schlüsselwörter in einem exakten kognitiven Pfad wie dem neurologischen liefert jedoch im Wesentlichen die gleichen Ergebnisse wie der vorherige, vorausgesetzt, dass die Eingabe des Initialisierungsbefehls perfekt zentriert ist, wie in der folgenden mit gekennzeichneten Simulation zu sehen ist <math>RNC_3 </math>: | ||
| Line 121: | Line 104: | ||
und verbindet sich wieder mit dem vorherigen bis zum Schließen in der Ausgabe „Ephaptische Übertragung ist der Ursprung der abnormalen Muskelreaktion, die bei hemifazialem Spasmus zu sehen ist“ (Abbildung 6) | und verbindet sich wieder mit dem vorherigen bis zum Schließen in der Ausgabe „Ephaptische Übertragung ist der Ursprung der abnormalen Muskelreaktion, die bei hemifazialem Spasmus zu sehen ist“ (Abbildung 6) | ||
[[File:Ephaptic trasmission.jpg|center|thumb|Abbildung 6: Prozess von 'RNC' mit geänderter Reihenfolge der Schlüsselwörter. ]] | [[File:Ephaptic trasmission.jpg|center|thumb|'''Abbildung 6:''' Prozess von 'RNC' mit geänderter Reihenfolge der Schlüsselwörter. ]] | ||
Beachten Sie, dass dies der Fall wäre, wenn dieses Kapitel in einer betroffenen internationalen wissenschaftlichen Zeitschrift (Impact Factor) veröffentlicht worden wäre <math>KB_t</math>und kontextuell wäre ein hypothetisches „maschinelles Lernen“ mit einem neuen Inhalt angereichert worden oder der Diagnose „Hemimastikatorischer Spasmus“, definiert nach der elektrophysiologischen Methode des heteronymen H-Reflexes. Diese Schlussfolgerung wird sich als nützlich erweisen, wenn wir dasselbe Verfahren für andere klinische Fälle wiederholen, in denen die <math>KB_t</math>wird auf die Datenbankausgabe aktualisiert. | Beachten Sie, dass dies der Fall wäre, wenn dieses Kapitel in einer betroffenen internationalen wissenschaftlichen Zeitschrift (Impact Factor) veröffentlicht worden wäre <math>KB_t</math>und kontextuell wäre ein hypothetisches „maschinelles Lernen“ mit einem neuen Inhalt angereichert worden oder der Diagnose „Hemimastikatorischer Spasmus“, definiert nach der elektrophysiologischen Methode des heteronymen H-Reflexes. Diese Schlussfolgerung wird sich als nützlich erweisen, wenn wir dasselbe Verfahren für andere klinische Fälle wiederholen, in denen die <math>KB_t</math>wird auf die Datenbankausgabe aktualisiert. | ||