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心力衰竭患者高压氧疗法的安全性：一项回顾性队列研究
HFMEF（平均LVEF 44±4％）。除一名患者以外的所有患者都接受了循环利尿剂或透析的液体平衡疗法。21名患者完成HBOT而没有并发症。我们观察到两名患者的症状与HBOT相关的HF恶化一致。一名患有HFREF（LVEF 24％）的患者在第四次治疗后患上呼吸困难归因于肺水肿，后来在会议前承认自愿持有利尿剂。他以增加的口服利尿剂为门诊，最终毫无明显地完成了33次HBOT课程。另一位患有HFPEF（LVEF 64％）的患者在六次课程后患有呼吸困难和饱和性，需要入院。排除了急性冠状动脉缺血和肺栓塞，而回声图上的BNP和正常LVEF升高证实了HFPEF背景下肺水肿的诊断。利尿剂治疗后症状消退，患者处于稳定状态，但当选不恢复HBOT。
在50年后，Ohwia Luteola（Fabaceae，Papilionoideae）的重新发现以及对质体基因组序列的Ohwia物种的比较分析
Ohwia Luteola（H。Ohashi＆T。Nemoto）H。Ohashi仅从中国云南省的一个收藏中知道。 自1972年上一次收藏以来，它一直没有回忆起来。 在这里，我们报告了该物种的重新发现，这意味着中国胡南省的第一个新记录。 基于新鲜材料，我们提出了O. luteola的修订形态学，并进行了质体基因组的测序和组装。 在形态上，O。Luteola与O. caudata相似，但前者很容易通过小叶长度/宽度比（2.5到3.6）来区分，叶片尖锐（尖头的角度为50°–80°），最终的花序均不明显地覆盖了3/3/hir rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug to种子。 分子系统发育分析证实了O. luteola是O. caudata的姐妹。Ohwia Luteola（H。Ohashi＆T。Nemoto）H。Ohashi仅从中国云南省的一个收藏中知道。自1972年上一次收藏以来，它一直没有回忆起来。在这里，我们报告了该物种的重新发现，这意味着中国胡南省的第一个新记录。基于新鲜材料，我们提出了O. luteola的修订形态学，并进行了质体基因组的测序和组装。在形态上，O。Luteola与O. caudata相似，但前者很容易通过小叶长度/宽度比（2.5到3.6）来区分，叶片尖锐（尖头的角度为50°–80°），最终的花序均不明显地覆盖了3/3/hir rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug to种子。分子系统发育分析证实了O. luteola是O. caudata的姐妹。
太阳能电池板对学校的好处
紧急避难所 — 在易受恶劣天气影响的社区，学校长期以来一直是紧急避难所的不二之选。小型光伏 (PV) 系统和电池可以产生足够的电力，即使自然灾害中断电网，也能保持电力供应，为您的社区提供关键而可靠的电力，可用于照明、充电插座和通信。健康和空气质量 — 太阳能是清洁能源的不二之选，因为它不会产生空气污染、水污染或温室气体。安装太阳能电池板可以大幅减少学校的碳足迹并改善社区的空气质量，最终有助于减轻雾霾、酸雨和其他有害排放，造福您的学生和社区成员。筹款 — 当您在学校安装太阳能车棚或使用太阳能电池板为户外午餐室或游乐区提供遮阳时，这会非常明显地提醒您的社区，您关心学生和环境。许多学校发现，通过明显的可持续性和财政责任提醒，筹款会更容易。
生长的Q-networks：使用自适应控制解决方案解决连续的控制任务
最近的强化学习方法表明，爆炸性政策的强大能力可解决连续控制基准。潜在的粗糙动作空间离散通常会产生有利的探索特征，而在与最佳控制理论一致的情况下，最终绩效并不明显地遭受损失。在机器人技术应用中，平滑控制信号通常是降低系统磨损并提高能源效率的首选，而通过行动成本正规化可能会损害探索。我们的工作旨在通过将离散的动作空间从粗糙控制到精细的控制分辨率来弥合这一绩效差距。我们利用脱钩Q学习的最新结果来扩展我们对高维作用空间的方法，直至DIM（A）= 38。我们的工作表明，自适应控制与价值分解相结合产生了简单的仅批评算法，这使得能够在连续的控制任务上具有出乎意料的强劲性能。关键字：连续控制； Q学习；价值分解；增长分辨率
引用出版物（APA）：法律L. E的CHD Lifess研究小组‡，Nijman，M。
方法和结果：明显地分析了严重的胎儿先天性心脏病的96个术语单例怀孕的胎盘，以分析宏观和微观病理学。我们应用了胎盘病理严重程度评分，将胎盘异常与神经系统结果联系起来。产后，前磁共振成像用于分析脑体积，旋转和脑损伤。胎盘分析显示以下异常：孕妇血管不良灌注病变为46％，红细胞成核的37％，慢性炎性病变为35％，30％的成熟延迟，胎盘体重在28％以下的胎盘重量低于10％。胎盘病理学的严重程度与皮质灰质，深灰质，脑干，小脑和总脑体积负相关（r = -0.25至-0.31，所有p <0.05）。在线性回归中校正磁共振成像处的月经后年龄时，该关联对于皮质灰质，小脑和总脑体积仍然很重要（调整后的R 2 = 0.25-0.47，所有P <0.05）。
swinfsr：使用swinir和频域知识的立体图像超分辨率
立体图像超分辨率（Sterereosr）近年来引起了人们的关注，这是由于手机，自动驾驶汽车和机器人的双重摄像头广泛范围。在这项工作中，我们根据Swinir的扩展（最初是为单个图像还原设计的，又提出了一种名为SWINFSR的新定单方法，以及Fast Fourier卷积（FFC）获得的频域知识。具体来说，为了有效地收集全球信息，我们通过使用FFC明确地不明显地局限于SWINIR中的残留SWIN变压器块（RSTBS），并使用结果域知识，并采用结果的残留Swin傅立叶型跨前块（RSFTB）进行特征提取。此外，为了有效，准确的立体视图融合，我们提供了一个新的跨意见模块，称为RCAM，该模块的竞争性能高于竞争性能，同时比最先进的交叉意见模块更少的计算成本。广泛的实验结果和消融研究证明了我们提出的SWINFSR的有效性和效率。
poifusion：多模式3D对象通过融合在兴趣点上检测
查询为动态3D框，并根据每个查询框生成一组POI。POI是代表3D对象并扮演基本单元在多模式融合中的角色的关键。具体来说，我们将POIS投射到每种模态的视图中，以通过动态融合块在每个POI上集成相应的功能并集成了每个POI的多模态特征。此外，从同一查询框中得出的POI的特征共同汇总到查询功能。我们的方法可以防止视图转换引起的信息损失，并消除了计算密集型的全球关注，从而使多模式3D对象检测器更适用。我们对Nuscenes和Ar-Goversy2数据集进行了广泛的实验，以评估我们的方法。明显地说，所提出的方法在两个数据集上实现了最先进的结果，没有任何铃铛和窃窃私语，即，nscenes上的74.9％NDS和73.4％的地图，Argoverse2上的31.6％CD和40.6％的地图。该代码将在https：// djiajunustc提供。github.io/projects/poifusion。
研究文章机器学习驱动的KPI for ...
摘要：随着ADTECH行业的发展，它越来越依赖关键绩效指标（KPI）来衡量成功。传统的KPI，例如Ad-Impressions，AD点击率和调查响应，长期以来一直是竞选性能的基准。但是，随着机器学习的兴起（ML）和自动化的兴起，很明显地需要更复杂和预测的KPI。本文介绍了一种新颖的方法，提出了机器学习驱动的KPI，旨在优化收入流并应对诸如AD疲劳，跨设备行为和可访问性等挑战。通过自动化KPI验证并实施高级指标，例如AD可访问性优化，AD疲劳预防指数和跨设备路径效率 - 该论文为实时增强数据驱动的决策提供了创新的框架。这些新的KPI旨在预测最佳的广告策略并提高竞选性能，最终使投资回报率最大化。关键字：关键绩效指标（KPI），自动化，机器学习，ADTECH，收入优化，可访问性，AD
现代社会，CFO该如何运用算法预测？
首席财务官知道，预测过程不仅仅关乎数据，还关乎实现预测的人以及他们在企业内部建立的联系。人力投入比以往任何时候都更加重要。疫情让财务部门无论员工是在办公室、在家还是在其他州都能正常运作。虽然人类可以相对准确地进行预测，但我们无法以与算法预测相同的速度处理大型数据集。这限制了首席财务官、财务部门和企业的发展。根据 Philip E. Tetlock 在《超级预测——预测的艺术和科学》一书中的说法，“虽然错误的预测很少会像错误的药物那样明显地导致危害，但它会潜移默化地引导我们做出错误的决定，以及由此产生的一切后果——包括金钱损失、错失的机会、不必要的痛苦，甚至战争和死亡。”鉴于外部环境和内部环境数据量的快速变化，算法预测更适合理解模式、识别驱动因素并澄清数据中的“噪音”。（有关更多信息，请探索百老汇图书的《超级预测》。）
胎盘病理学有助于新生儿的体积脑发育受损，先天性心脏病
方法和结果：明显地分析了严重的胎儿先天性心脏病的96个术语单例怀孕的胎盘，以分析宏观和微观病理学。我们应用了胎盘病理严重程度评分，将胎盘异常与神经系统结果联系起来。产后，前磁共振成像用于分析脑体积，旋转和脑损伤。胎盘分析显示以下异常：孕妇血管不良灌注病变为46％，红细胞成核的37％，慢性炎性病变为35％，30％的成熟延迟，胎盘体重在28％以下的胎盘重量低于10％。胎盘病理学的严重程度与皮质灰质，深灰质，脑干，小脑和总脑体积负相关（r = -0.25至-0.31，所有p <0.05）。在线性回归中校正磁共振成像处的月经后年龄时，该关联对于皮质灰质，小脑和总脑体积仍然很重要（调整后的R 2 = 0.25-0.47，所有P <0.05）。