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World File Search System分层
补充材料：分层的水生微环境控制由活性地毯产生的波动
图4和图5显示了厚度H = 16和λ= 0的浮膜的涡度场和循环结果。25我们观察到涡度场沿垂直于观测平面的方向更强（请参阅3）。图4，我们在x -z平面中显示了涡流流和循环模式的“前”视图，我们期望ωy中的涡度大于其他平面。图5，我们在y -z平面中显示了同一情况的涡度场，这就是φ=π/ 2的情况，在那里我们观察到涡度ωx and涡流和该平面上的循环大于其他组件。
研究文章在阿尔茨海默氏病中通过遗传风险进行的患者分层仅在存在表型异质性的情况下有效
随着数字医疗保健的发展，电子健康记录（EHR）的安全性变得越来越重要。本研究介绍了GPT-to-to-Caabac框架，集成了生成预验证的变压器（GPT），医学法律本体和基于上下文感知的基于属性的访问控制（CAABAC），以增强EHR访问安全性。与传统模型不同，GPT-Onto-Caabac动态解释政策并适应不断变化的医疗保健和法律环境，提供自定义的访问控制解决方案。通过经验评估，该框架被证明可以通过将访问决策与复杂的监管和情境要求相结合，从而有效地提高EHR安全性。调查结果表明，其在访问控制必须符合严格合规性和适应性标准的部门中更广泛的适用性。
使用分层分类方法的混合机器学习模型进行心脏病诊断
1 研究学者（博士），维韦卡南达全球大学 斋浦尔，拉贾斯坦邦，印度 2 助理教授，Compucom 技术与管理学院 斋浦尔，拉贾斯坦邦，印度 摘要：近几十年来，由于生活压力越来越大和人类行为粗心，心脏病的发病率不断上升，成为全球死亡的主要原因之一。准确、及时地预测心脏病对于成功预防至关重要。已经开发了许多技术来帮助医疗保健从业者预测这种疾病，但每种算法都有自己的局限性。这项研究引入了一种新颖的集成方法，可以提高预测准确性，同时降低误报。针对经典算法和新算法对所建议的技术进行了评估，结果显示预测准确性有显著提高。 关键词：AHA、HRV、IHDPS、SVM、DT、NB、K-NN、MLP、CFS、BFS 1.简介 在过去的许多年里，心脏病一直是全球死亡的首要原因。研究人员使用多方面的数据挖掘方法来帮助医疗保健从业者诊断这种疾病。由于医疗保健行业会产生大量患者数据，因此生物医学数据集对于识别隐藏的模式和联系至关重要。这些数据集通常使用智能医疗信息系统进行分析，有助于发现有用的见解。目标是通过正确识别疾病并以合理的价格提供适当的治疗来提高服务质量。在处理心脏病患者数据库时，临床医生可能会对对疾病预后有重大影响的因素进行加权，以便做出更明智的决定。心脏病风险因素包括营养不良、吸烟和压力、缺乏运动、药物滥用、高血压、酒精、高血糖和胆固醇。高脂肪食物会损害静脉，动脉压力增加会使心壁变硬，可能导致血流受限和心脏病。人类心脏是一种平滑肌，它通过有规律的收缩通过动脉泵血。成年人的体重在 250 到 350 克之间，他们的心脏由四个腔组成。心脏主要由自动运作的心肌组成，对血液循环至关重要。在 66 年的寿命中，心脏平均每分钟跳动 72 次，每分钟泵出约 4.7-5.7 升血液。美国心脏协会 (AHA) 确定冠状动脉疾病的主要风险因素为：• 高血压会增加心脏负担，并可能导致心肌增厚。• 高胆固醇会导致动脉中斑块积聚，从而增加患心脏病的风险。• 吸烟会损害动脉内膜并导致斑块积聚。• 糖尿病会因高血糖水平而显著增加患心脏病的风险，这会损害血管。
针对 Web of Science 科学领域的分层文本分类
ORCID iDs：Pouyan Jahani Rad https://orcid.org/0009-0007-2956-2209 Mahdi Bahaghighat https://orcid.org/0000-0002-1813-8417 摘要。本研究重点是制作一个有效的文本分类器，将给定的语料库映射到特定的科学领域。我们的研究是根据 Web of Science (WOS) 的类别对不同科学领域进行分类。我们在父级和子级设计和开发了各种深度学习架构，例如卷积神经网络 (CNN)、深度神经网络 (DNN) 和循环神经网络 (RNN)。为了使我们的模型表现更好，我们有效地使用了超频调优。我们的目标是为较低级别和较小的通用模型大小构建一个精确的分层文本分类器。评估采用一种称为分层混淆矩阵的特殊度量。基于对词嵌入、文档嵌入和超频调优的广泛研究，结果表明，在父子级别上分层组合 CNN 和 DNN 可以实现更高的准确率。我们的模型得分确实不错，F1 得分为 94.29%，准确率达到 99.33%。虽然在父级使用一个 RNN，在子级使用另一个 RNN 会导致准确率降低，但有效地减小了整体模型大小。我们还使用 AoI2WoS 数据集对各种模型架构进行了全面评估。通过结合 Google 新闻词嵌入，我们在 AoI2WoS 数据集上测试了不同的 RNN-DNN 和 RNN-RNN 模型组合。RNN-DNN 模型取得了最佳效果，准确率达到 98.71%，F1 得分达到 91.87%。这些发现不仅推动了分层文本分类的发展，而且为利用科学计量学和文献计量学研究提供了强有力的工具。
在不同肥厚型心肌病队列中验证 ACC/AHA 和 ESC 心脏性猝死风险指南：分层 HCM 研究
美国心脏病学会/美国心脏协会 (ACC/AHA) 和欧洲心脏病学会 (ESC) 指南采用不同的方法来识别可能受益于 ICD 植入的 SCD 高风险患者。2020 年 ACC/AHA 指南采用风险因素方法来推荐 ICD 植入，考虑了五个主要因素（SCD 家族史、不明原因的晕厥、严重的左心室肥大 [LVH]、心尖动脉瘤和左心室射血分数降低 [≤50%]）和两个非主要因素（非持续性室性心动过速 [NSVT] 和心脏磁共振上的广泛晚期钆增强）。 ESC 指南以风险预测模型为基础提出建议，该模型估计 5 年 SCD 风险，考虑年龄、左心室壁厚、左心房大小、最大左心室流出道梯度、SCD 家族史、NSVT 和不明原因晕厥的存在 (3, 4)，对于估计 SCD 风险≥6% 或≥4% 的人建议使用 ICD（有不同类别的建议）。
表格 1C 申请对测量图或平面图（存放平面图）、测量-分层平面图或租赁（测量-分层）平面图或社区所有权（土地）计划平面图进行批准
为了保持透明度，西澳大利亚规划委员会的会议议程和会议记录可能会出现在规划、土地和遗产部网站上，该网站是向公众开放的网站。因此，在签署此表格时，您承认，除了有关您的业务、专业、个人或商业和财务事务的信息外，您为支持您的申请而提供的信息可能会放在网站上。
带有分层头发和衣服的仿真准备头像
1。引言创建照片现实和动态的人类化身具有广泛的应用，包括虚拟试验，电影和游戏制作，虚拟助手，AR/VR以及远程介绍。传统上，此过程需要培训，这使得普通用户无法访问。最近，基础扩散模型的进步加速了旨在使3D Human Avatar创建民主化的研究工作，从而可以通过文本[16、46、51、88]或图像[39]易于用户控制。早期的3D人头像创作的方法将头发，身体和衣服作为单层表示，因此由于其纠缠的几何形状，很难独立模拟或编辑每个区域。为了解决这一限制，重新制作的工作使用了分层结构来分别反映身体，服装或头发[27，36，82，96]。，这些方法中的许多方法都依赖于nerf [58]等隐性代表来定义服装或毛发地理。尽管隐式表示有助于从基础扩散模型中利用先验知识，但它们在现有模拟器中进行动画挑战，这是由于身体运动而引起的头发和服装的现实运动。结果，这些方法难以生产动画时看起来很现实的化身。因此，出现了一个自然的问题：我们可以设计3D化身生成管道，该管道可以利用图像扩散模型中的丰富的先验知识，同时与现有的模拟管道兼容？解决此问题的关键挑战在于连接当前模拟器和文本驱动的头像生成管道中使用的不同表示。前者通常会重新使用平滑清洁的非紧密网格或特定设计的头发链，其拓扑是可以优化的，并且很难约束。十大的后者采用隐式表示（例如NERF [58]或SDF [83]），尽管它们可通过嘈杂的监督信号来优化来自扩散模型的嘈杂监督信号，但不能轻易地转换为适合模拟的开放网格或发束。为了解决这些问题，我们提出了一个新颖的框架Simavatar，该框架从文本提示中生成了3D人体化身，可以很容易地通过现有的头发和服装模拟器来动画。关键思想是为不同的人类部位（例如头发，身体和服装）采用合适的代表，并利用图像扩散模型和模拟器的先验知识。为此，我们提出了使用头发束代表人头发，身体和饰物的几何形状，参数身体模型SMPL [55]，
IBM Power S1012技术概述和简介 IBM电源安全目录 IBM Z16配置设置 IBM Power E1050概述 IBM Linuxone弹性 IBM DS8000在静止，透明云分层和端点安全时进行数据加密 IBM Power 10扩展服务器技术概述 用Linuxone最大化安全性 IBM TS4500 R11磁带库指南
第1章安全和网络安全挑战。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.1每一层保护。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2 1.2 IBM系统：为保护而构建。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。1 1.1每一层保护。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.2 IBM系统：为保护而构建。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.3安全挑战概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.3.1扩展数据中心。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.3.2采用云。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 1.3.3网络攻击和勒索软件。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 1.3.4政府法规。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7 1.4建筑师和实现层。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.4.1特权的原则。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4.2硬件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4.3嵌入式安全功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.4.4硬件中的风险管理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.4.5虚拟化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 1.4.6 HMC和CMC。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 1.4.7适当的系统。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 1.4.8存储。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 1.4.9网络。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。25