Key pointsr Sleep spindle frequency positively, duration negatively correlates with brain temperature. r Local heating of the thalamus produces similar effects in the heated area. r Thalamic network model corroborates temperature dependence of sleep spindle frequency. r Brain temperature shows spontaneous microfluctuations during both anesthesia and natural sleep.r Larger fluctuations are associated with epochs of REM sleep. r Smaller fluctuations correspond to the alteration of spindling and delta epochs of infra-slow oscillation.Abstract Every form of neural activity depends on temperature, yet its relationship to brain rhythms is poorly understood. In this work we examined how sleep spindles are influenced by changing brain temperatures and how brain temperature is influenced by sleep oscillations. We employed a novel thermoelectrode designed for measuring temperature while recording neural activity. We found that spindle frequency is positively correlated and duration negatively correlated with brain temperature. Local heating of the thalamus replicated the temperature dependence of spindle parameters in the heated area only, suggesting biophysical rather than global modulatory mechanisms, a finding also supported by a thalamic network model. Finally, Marton Csernai is a postdoctoral researcher with a background in electrical engineering and computer science. His primary research focuses on the network effects of sleep processes, especially how cell ensembles behave during sleep spindles. M. Csernai, S. Borbély and K. Kocsis contributed equally to this work.This is an open access article under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits use, distribution and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. 4070M. Csernai and others J Physiol 597.15 we show that switches between oscillatory states also influence brain temperature on a shorter and smaller scale. Epochs of paradoxical sleep as well as the infra-slow oscillation were associated with brain temperature fluctuations below 0.2°C. Our results highlight that brain temperature is massively intertwined with sleep oscillations on various time scales.
Pricing an insurance product covering motor third-party liability is a major challenge for actuaries. Comprehensive statistical modelling and modern computational power are necessary to solve this problem. The generalised linear and additive modelling approaches have been widely used by insurance companies for a long time. Modelling with modern machine learning methods has recently started, but applying them properly with relevant features is a great issue for pricing experts. This study analyses the claim-causing probability by fitting generalised linear modelling, generalised additive modelling, random forest, and neural network models. Several evaluation measures are used to compare these techniques. The best model is a mixture of the base methods. The authors’ hypothesis about the existence of significant interactions between feature variables is proved by the models. A simplified classification and visualisation is performed on the final model, which can support tariff applications later.
Voting rules can be assessed from quite different perspectives: the axiomatic, the pragmatic, in terms of computational or conceptual simplicity, susceptibility to manipulation, and many others aspects. In this paper, we take the machine learning perspective and ask how 'well' a few prominent voting rules can be learned by a neural network. To address this question, we train the neural network to choosing Condorcet, Borda, and plurality winners, respectively. Remarkably, our statistical results show that, when trained on a limited (but still reasonably large) sample, the neural network mimics most closely the Borda rule, no matter on which rule it was previously trained. The main overall conclusion is that the necessary training sample size for a neural network varies significantly with the voting rule, and we rank a number of popular voting rules in terms of the sample size required.
Az alábbi feltételek érvényesek minden, a Központi Statisztikai Hivatal (a továbbiakban: KSH) Statisztikai Szemle c. folyóiratában (a továbbiakban: Folyóirat) megjelenő tanulmányra. Felhasználó a tanulmány vagy annak részei felhasználásával egyidejűleg tudomásul veszi a jelen dokumentumban foglalt felhasználási feltételeket, és azokat magára nézve kötelezőnek fogadja el. Tudomásul veszi, hogy a jelen feltételek megszegéséből eredő valamennyi kárért felelősséggel tartozik.1. A jogszabályi tartalom kivételével a tanulmányok a szerzői jogról szóló 1999. évi LXXVI. törvény (Szjt.) szerint szerzői műnek minősülnek. A szerzői jog jogosultja a KSH. 2. A KSH földrajzi és időbeli korlátozás nélküli, nem kizárólagos, nem átadható, térítésmentes felhasználási jogot biztosít a Felhasználó részére a tanulmány vonatkozásában. A felhasználási jog keretében a Felhasználó jogosult a tanulmány:a) oktatási és kutatási célú felhasználására (nyilvánosságra hozatalára és továbbítására a 4. pontban foglalt kivétellel) a Folyóirat és a szerző(k) feltüntetésével; b) tartalmáról összefoglaló készítésére az írott és az elektronikus médiában a Folyóirat és a szerző(k) feltüntetésével; c) részletének idézésére -az átvevő mű jellege és célja által indokolt terjedelemben és az eredetihez híven -a forrás, valamint az ott megjelölt szerző(k) megnevezésével. 4. A Felhasználó nem jogosult a tanulmány továbbértékesítésére, haszonszerzési célú felhasználására. Ez a korlátozás nem érinti a tanulmány felhasználásával előállított, de az Szjt. szerint önálló szerzői műnek minősülő mű ilyen célú felhasználását. 5. A tanulmány átdolgozása, újra publikálása tilos. 6. A 3. a)-c.) pontban foglaltak alapján a Folyóiratot és a szerző(ke)t az alábbiak szerint kell feltüntetni: "Forrás: Statisztikai Szemle c. folyóirat 97. évfolyam 7. számában megjelent, Ágoston Kolos Csaba, Burka Dávid, Kovács Erzsébet, Vaskövi Ágnes, Vékás Péter által írt, 'Klaszterelemzési eljárások halandósági adatokra' című tanulmány (link csatolása)" 7. A Folyóiratban megjelenő tanulmányok kutatói véleményeket tükröznek, amelyek nem esnek szükségképpen egybe a KSH vagy a szerzők által képviselt intézmények hivatalos álláspontjával. Statisztikai Szemle, 97. évfolyam 7. szám 629-655. oldalTanulmányok * Jelen tanulmány elkészítését az Európai Unió, Magyarország és az Európai Szociális Alap társfinanszírozása által biztosított forrásból az EFOP-3.6.2-16-2017-00017 azonosítójú "Fenntartható, intelligens és befogadó regionális és városi modellek" című projekt finanszírozta.Köszönjük a névtelen lektor szakszerű, a tanulmány értelmezhetőségét javító észrevételeit.
Population ageing induces many challenges in the pension system of developed countries. It is necessary to support the decision-making processes regarding these challenges by forecasting different future scenarios. Long-term forecasts are required to understand the development process of the population and the pension system. The microsimulation approach has many benefits over other forecasting methods, though it requires high level of programing skills and significant computing capacity. Moreover, a long-term demographic microsimulation must be dynamic and it should preferably also include the relations between individuals. In this paper, we will introduce two different microsimulation based solutions for the abovementioned forecasting tasks. The first one is a complex model-aiming to forecast the Hungarian populationbuilt in SAS, that can highlight the advantages of the microsimulation approach. The second solution is a Simulation Framework (written in C#), that aims to drastically reduce the difficulties regarding microsimulation using the findings of the SAS model. Our goal is to introduce our systems in the hope of future collaboration with economists and demographers.
The COVID-19 pandemic has left a mark on nearly all events since the start of the year 2020. There are many studies that examine the medical, economic, and social effects of the pandemic; however, only a few are concerned with how the reactions of society affect the spread of the virus. The goal of our study is to explore and analyze the connection between the communication of pandemic sceptics and the spread of the COVID-19 pandemic and its caused damages. We aim to investigate the causal relationship between communication about COVID-19 on social media, anti-mask events, and epidemiological indicators in three countries: the USA, Spain, and Hungary.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
334 Leonard St
Brooklyn, NY 11211
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.