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World File Search System杂音
一个解码皮质注意力的数学框架......
科学发展日新月异，新的研究课题层出不穷，神经科学就是其中之一。人们提出了新的计算机模型来模拟人类的视觉和听觉系统，其中视觉是重点关注的领域。人类非常擅长将注意力集中在所需的声音上。听力受损的人无法做到这一点，因为助听器会放大所有传入信号。我们的目标是尝试模拟人类的听觉系统，特别是在听觉注意力方面。我们的耳朵总是活跃的，每时每刻都会听到各种各样的声音。我们的目标是模拟我们的注意力何时被一大堆杂音中的某个特定声音所吸引。如果在硬件系统上实现这一点，听力有问题的人就可以只关注所需的声音。这可以通过使用时间响应函数 (TRF) 的概念来开发，它显示了音频和 EEG 信号之间的线性关系。我们提出了一个新的数学框架来克服当前预测声音包络的挑战。使用相关性概念，将获得的包络与记录 EEG 数据时给出的音频输入进行比较。讨论了不同正则化参数值下的相关系数。与现有的最先进技术相比，所提出的数学技术给出了更好的结果。
约旦一家转诊医院的先天性心脏病的发病率和类型：第三中心的回顾性研究
背景：先天性心脏病（CHD）是最常见的先天缺陷，并且是全球发病率和死亡率显着的。对约旦中冠心病的流行病学或确定冠心病的方式相对较少。方法：对在第三级转诊医院进行的所有超声心动图异常的新生儿进行了回顾性病历审查。全部包括新生儿的超声心动图由同一儿科心脏病专家酌情决定。描述性统计数据用于描述CHD发病率，鉴定的CHD类型和识别机理。结果：先天性心脏病的发病率为每1000例活产17.8。如果包括早产儿中的专利动脉导管，则升至每1,000人24.6。最常见的识别异常是PDA，心房间隔缺陷，持续性肺动脉高压，间隔肥大和心室间隔缺陷。由于其他合并症或危险因素，对大多数儿童进行了考试中的杂音或作为筛查的一部分进行评估。少于1％的儿童患有产前诊断。在19009年大流行期间，持续性肺动脉高压率高于之前（p <0.001）。结论：约旦的CHD发病率很高。增加产前和围产期筛查的CHD可能允许更早的检测。
结节性硬化症：罕见疾病
在心血管评估中，她没有呼吸困难，胸痛，心pal或晕厥病史。在体格检查中，她有多个皮肤血管纤维瘤和低髓质的毛刺，心脏听诊没有杂音或拥塞的迹象。心电图（ECG）显示非特异性复极异常（图1A），并且未通过Holter方法检测到心律不齐的事件。经胸膜超声心动图揭示了存在多个心脏内高压病变，没有血流阻塞或瓣膜损伤，并保留了心室收缩功能（图1B和C）。心脏磁共振（CMR）显示了病变的性质（图2C-H） - T1和T2加权图像（a，b，c）中均匀的高信号强度（a，b，c），均匀地抑制脂肪饱和脉冲，具有类似于脂肪组织的强度（d）。病变还显示出化学移位，揭示了其脂质瘤性（F）。没有灌注，晚期增强（E）或其他质量的证据。经过五年的随访，进行年度心电图和超声心动图后，患者仍然无症状，脂肪瘤的数量或大小没有增加。
超声心动图值和心脏异常的临床健康的成年borzoi狗
结果，大多数硼砂在结构上是正常的（119/146，81.5％），并且针对每个性别的繁殖特异性超声心动图值产生，因为女性的重量明显小于男性（30.4±3.8 kg 3.8 kg，38.3 kg vs 38.3±4.1 kg 4.1 kg，expec -tiversively timely;在64/119（53.8％）正常犬中鉴定出生理心脏杂音。36（30.2％）结构正常的狗具有痕量或轻度的二尖瓣反流，而43（36.1％）具有痕量或轻度的三尖端反流。在21只狗（14.4％）中鉴定出结构性心脏病，其中包括9只狗（6.2％），患有扩张的心肌病（DCM），9只狗（6.2％），患有B1骨 - TOUS-二尖瓣疾病（MMVD）和3（2.1％）的狗和3（2.1％）狗患有先天性异常。七只狗（4.8％）有模棱两可的异常。在随访期间，新狗被诊断出具有隐匿性DCM（n = 3），模棱两可的DCM（1）和B1 MMVD（2）。两只狗最初被诊断为DCM（1个神秘和1个模棱两可），在饮食变化后归一化。
多任务深度自动编码器，可以在外周血中使用时间DNA甲基化数据来预测阿尔茨海默氏病的进展
在肺动脉高压（PAH）的基因组学基因组学上取得了长足的进步，因为第六次世界上的肺动脉高压座研讨会，在几种新型基因中鉴定了稀有变体，以及赋予PAH风险中等的常见变体。基因和专家小组的变体策划现在为了解要测试哪些基因以及如何解释临床实践中的变体提供了一个强大的框架。我们建议将基因检测提供给有症状的PAH患者的特定亚组，以及患有某些类型的3组肺动脉高压（pH）的儿童。对无症状家庭成员的测试以及在生殖决策中使用遗传学需要参与遗传学专家。现在存在大量具有生物素质的PAH患者，并且已经开始扩展到非组1 pH。但是，这些同类人群主要是欧洲血统。更大的多样性对于表征导致pH风险和治疗反应的全基因组变异的全部程度至关重要。还合并了其他类型的OMIC数据。此外，为了推进基因和途径特异性护理和靶向疗法，基因特异性注册机构对于支持患者及其家人以及为基于遗传知情的临床试验奠定基础至关重要。这将需要患者/家庭，临床医生和研究人员之间的国际宣传和合作。最终，对患者衍生的生物测量，临床和杂音信息以及分析方法的协调将推进这一领域。
当前的方法用于理解霉菌毒素生物合成的分子机制
摘要：丝状真菌能够合成一系列的二级代谢产物，这些代谢物在真菌与其他生物圈之间的相互作用中起各种关键作用，从而终止其生态效果。其中许多人可能会有一种有益的活动可以被利用，以及对人类和动物健康的负面影响，就像霉菌毒素污染了全球大量食品，饲料，饲料和农产品，并带来严重的健康和经济风险。由于下一代测序技术的出现，在过去十年中，霉菌毒素生物合成的分子方面已经大大加快了，这大大降低了基因组测序的成本和相关的杂音分析。在这里，我们高度阐明了OMIC方法的使用和整合用于研究霉菌毒素生物合成的最新进展。特别关注基因组学和转录方法方法，用于鉴定和表征霉菌毒素的生物合成基因簇以及对响应生理和环境因素激活的调节途径的理解。基因组编辑技术的最新创新也为完整解释调节和生物合成途径提供了更强大的工具。最后，我们解决了关于霉菌真菌生物学的组合数据的解释的关键问题。他们正在迅速扩展，需要开发资源，以实现更有效率的整合，以及研究界相互交织的数据的完整性和可用性。
SonyLIV 的技术规格
• 音频内容必须以 48khz 采样率的 24 位未压缩 (PCM) 数字音频交付。• 所有混音都应为近场混音，同时考虑家庭观看声音体验。• 音频信号不应包含嗡嗡声、杂音、失真、丢失、混叠、嘶嘶声和其他令人反感的伪影。• 使用 EBU-128 测量音频节目响度和真实峰值音频电平。• 所有音频录制/混音/母带制作都应按照专业标准在标准环境中完成。禁止使用视频编辑工具进行混音。• 对于配音节目，对话、音乐和效果应与画面同步。• 应避免使用过度处理/清理。• 对话质量在音质、音量等方面需要保持一致。• 整体音质应令人愉悦，没有明显的噪音或杂散信号。• 所有音频通道从头到尾都应同相。• 禁止从单声道升频到立体声、立体声升频到 5.1、5.1 升频到全景声。提交的作品必须为原始混音状态。• 在所有制作场景中录制狂野氛围，以便在主程序中编辑的整个场景中保持相同的氛围。• 必须使用多轨录音机进行现场录音。录音参考电平应为 -20 dBFS
从央行讲话中提取经济信号
评估货币政策的效果是货币经济学的基本研究问题之一。自 2007-2009 年全球金融危机以来，许多经济体都面临着超低利率环境。最近的新冠疫情加剧了这种情况。在美国和欧洲，利率接近（甚至低于）零，这限制了央行传统货币政策措施的范围。因此，专门的央行沟通方式已成为当今引导和控制市场预期的重要工具。然而，将央行语言直接作为特征纳入经济模型仍然是一个非常新兴的研究领域。特别是，到目前为止，央行讲话的内容和效果大多被货币政策模型忽视。通过我们的论文，我们旨在为研究界提供一个基于央行讲话的新颖的货币政策冲击系列。我们使用一种监督主题建模方法，该方法可以处理文本和数字协变量，以估计三个关键经济维度的货币政策信号分散指数：GDP、CPI 和失业率。这种“分散冲击”序列不仅比传统上关注政策宣布日期的序列更频繁，而且还为回答迄今为止难以分析的新问题提供了可能性。例如，当面对“政策声音的杂音”时，市场是否会形成不同的预期？我们对美国的初步研究结果表明，在联邦公开市场委员会 (FOMC) 会议前夕，货币政策立场沟通越分散或越不一致，可能与 FOMC 政策宣布时市场意外情绪越强烈有关。
心理靶向：推动或提升以促进正念和可持续的消费？
营销活动的燃料消耗，最终可能会损害消费者，社会和环境福祉。消费的过度增加破坏了对可持续性的转变，导致呼吁以足够的生活方式以及正念和可持续的束缚。在这种情况下，人工智能（AI）必须是调和看似不兼容的营销目标（例如销售和消费增长）的动力，另一方面是正念和可持续的消费。大量可用的消费者数据（即诸如搜索查询或社交媒体数据之类的数字记录）允许对消费者需求和需求有前所未有的了解。他们甚至可以用作进入助理心理学的窗口。通过AI驱动的消费者心理特征和国家的数字足迹的预测以及对沟通信息和干预措施的量身定制，可以（心理上）预处理和对正念和可持续的消费者（即心理上的目标）（即心理目标）。尤其是，与大数据结合使用的AI应用的复杂和计算能力可以解释个人和心理因素（例如人格，杂音，智力等）构成了消费者正念和可持续消费的进度和行为的障碍或驱动因素。因此，必须利用数据和AI驱动的营销来使消费者转移更加充实和可持续的消费行为。因此，营销中的AI为整个社会提供了双重优势相反，很容易上瘾和强迫性行为或强迫性购买的消费者可以通过消息或干预措施来针对缓解这些不利趋势的干预措施，例如，通过强调过度或强迫购买的个人或环境后果。
基于学习的深度学习诊断猫型心肌病
猫型心肌病（HCM）是一种常见的心脏病，影响了所有猫的10-15％。带有HCM的猫表现出呼吸困难，嗜睡和心杂音；此外，猫HCM也可能导致猝死。在各种方法和指数中，射线照相和超声检查是猫HCM诊断的黄金标准。但是，仅使用射线照相就只能达到75％的精度。因此，我们使用231个猫（143 hcm和88 normal）的腹侧放射线图培训了五个残留体系结构（Resnet50V2，Resnet152，InceptionResnetV2，MobilenEtV2和Xception），并研究了用于诊断Finely Finely HCM HCM的最佳体系结构。为了确保数据的普遍性，X射线图像是从5个独立机构获得的。此外，测试中使用了42张图像。测试数据分为两个；在预测分析中使用了22片射线照相图像，并在评估窥视现象和投票策略的评估中使用了20个X射线照相图像。结果，所有模型的精度> 90％； RESNET50V2：95.45％； Resnet152：95.45; InceptionResnetv2：95.45％； Mobilenetv2：95.45％和Xception：95.45。此外，将两种投票策略应用于五个CNN模型； SoftMax和多数投票。因此，SoftMax投票策略在合并的测试数据中达到了95％的精度。我们的发现表明，使用残留体系结构的自动学习系统可以帮助兽医放射科医生筛选HCM。