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基于消元法的模数制数据差错控制
一些指标，例如生产率的提高会导致其他指标的下降，即结构复杂化、成本增加、可靠性降低等等[1-7]。随着处理整数数据的科学技术问题的不断复杂化，CSC 的发展趋势是提高整数算术运算的速度（生产率）和可靠性[3, 7-9]。近年来，信息技术领域的不同科学家和工程师团体在提高计算机系统计算的生产率、可靠性、生存力和可靠性方面取得的成果表明，在位置数系统 (PNS) 的限制内实现这些目标几乎是不可能的[9-13]。这是因为现代 CSC 在 PNS 中运行的主要缺点是：处理的数字之间存在位间关系。这些关系对CSC的架构和实现算术运算的方法产生负面影响，使设备复杂化，限制了执行算术运算的速度和可靠性。在这方面，在PNS中，通过增加时钟频率，使用并行数据处理的方法和工具以及使用不同类型的预留来提高CSC的性能[14-18]。基于计算并行化、利用可解任务和算法的一些属性来提高CSC生产率的基本方法并不能在每种情况下都提高CSC的生产率。它们的应用范围仅限于一类需要解决的任务。此外，人为分解算法本身、确定和分配独立计算分支及相关操作的过程需要大量的劳动力成本，而且一般来说，并行化任意算法并不总是可行的。应该指出的是，所有现有的提高 PNS 生产力的方法都有一个共同的缺点：无法解析在基本运算级别解决的最大算法。然而，这种方法并不总能解决 PNS 中执行算术运算的速度和可靠性的根本性提高问题。迄今为止，一方面对提高实时计算机系统性能的要求越来越高，另一方面无法通过使用现有的 PNS 来满足这些要求，这两者之间存在差距。这一事实导致需要找到提高生产力的方法，例如，基于在创建 CSC 时使用新的结构解决方案。近年来进行了科学研究，确定了提高计算机系统性能的有希望的方法，基于模数系统（MNS）[7-11]的使用，现有的研究较少关注MNS中位置运算的实现问题[13-15]，本文将重点解决这一问题。
定量失血（QBL）消除了产后第1天的需求
从历史上看，将患者分类为发展产后贫血的“低风险”的标准过于严格，并消除了大多数患者的考虑[9]。dar等。（199x）进行了一项回顾性队列研究，发现所有接受输血的患者均具有可识别的产后出血的危险因素，记录在产后出血，或者在分娩后有症状[10]。当阴道递送中PPH所接受的阈值为500毫升时，进行了这项研究，尽管当前的ACOG指南已重新定义了阴道和剖宫产的PPH，而流血损失大于1000ml [11]。我们的研究旨在根据当前的指南准确识别产后贫血风险较低的患者，并防止对该患者人群进行不必要的筛查。
Bi浓度对Sn-Bi合金变形行为的影响
研究了Sn-Bi-Cu、Sn-Bi-Ni、Sn-Bi-Zn、Sn-Bi-Sb合金的超塑性变形行为。本研究旨在测定Sn-Bi二元合金的应变速率敏感性指数m。在不同横梁速度下进行25、40、60和80 ℃拉伸试验，测定指数m。结果表明，指数m随Bi浓度和试验温度的增加而增大。在60和80 ℃时，Sn-Bi合金的指数m均超过了3.0，这是超塑性变形行为的阈值。研究发现，Sn-Bi共晶组织对亚共晶Sn-Bi合金的超塑性变形有显著的影响。
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09 11 2024 消防区会议记录-已批准。......
日期：2024 年 9 月 11 日 出席：其他人 出席： 专员 Maria Sexton Susan Bowen，消防区秘书 专员 Sue Messina Paige Willes-Brown，采购总监 专员 Glenn Miller John Paffie，消防局长 Daniel Kirchheimer，部门总裁 缺席： 专员 Stephen Donnelly 专员 Robert Greene, Jr. 治理委员会： 主席 Thomas McCartney 成员-Mark Tomko 会议于下午 5:02 由主席 Maria Sexton 宣布开始。 主席 M. Sexton 带领与会人员向国旗宣誓。 主席 M. Sexton 要求默哀一分钟，以纪念这一天发生的事件。 在主席 M. Sexton 将会议移交给治理委员会主席 T. McCartney 之前，她想声明，这是最后一次这种形式的会议，由于分离，镇委员会将不再是消防委员会。她想再次重申，感谢治理委员会主席 T. McCartney 和治理委员会的每一位成员在所有辛勤工作中所做的出色工作。此外，还要感谢消防区秘书 Sue Bowen 和采购总监 Paige Willes-Brown 在此过程中所做的所有辛勤工作。01 – 批准 Messina 委员的会议记录动议，Miller 委员附议，批准 2024 年 8 月 28 日消防区会议记录。全部赞成：3 反对：无 缺席：2。02 – 通信：
使用模拟的肌电伪影
最近的研究表明，能够记录患有半晶状体切除术的脑外伤（TBI）患者的脑电图（EEG）中高γ信号（80-160 Hz）。然而，由于与面部和头部运动相关的表面肌电图（EMG）伪影的混淆带宽重叠，因此提取与运动相关的高γ仍然具有挑战性。在我们以前的工作中，我们描述了一种增强的独立组件分析（ICA）方法，用于从EEG中删除EMG伪像，并通过添加EMG来源（ERASE）称为EMG降低。在这里，我们对六名Hemicraniectomies患者记录的EEG测试了该算法，同时他们执行了拇指流失任务。删除的平均值为52±12％（平均±S.E.M）（最大73％）EMG伪影。相比之下，常规ICA从EEG中删除了EMG伪像的平均值为27±19％（平均值±S.E.M）。尤其是，在擦除擦除后，在半晶切除术中的对侧手运动皮层区域中，高γ同步显着改善。更复杂的高γ复杂性是分形维度（FD）。在这里，我们在每个通道上计算了EEG高γ的FD。高γ的相对FD定义为移动状态下的FD在空闲状态下减去FD。我们发现，施加擦除后，高γ的相对FD与半骨切除术相对于半晶状分裂术，与纤维流量的振幅密切相关。的结果表明，与拇指流量相关的电极上的显着相关系数平均为〜0.76，而非流行性辐射切除术区域的同源电极的系数接近0。在常规ICA之后，在两个半开裂区域（最高0.86）和非流行颅切除术区域（最高0.81）中，高γ和力之间的相对FD之间的相关性均保持较高。在所有受试者中，使用擦除后，平均83％的电极与力显着相关。常规ICA后，只有19％的具有显着相关性的电极位于半晶切除术中。
基于节能树的脑电图伪影检测
摘要 — 在癫痫监测中，由于脑电图伪影在幅度和频率上具有形态相似性，因此经常被误认为是癫痫发作，这使得癫痫发作检测系统容易受到更高的误报率的影响。在这项工作中，我们介绍了一种基于并行超低功耗 (PULP) 嵌入式平台上最少数量的脑电图通道的伪影检测算法的实现。分析基于 TUH 脑电图伪影语料库数据集，并重点关注颞电极。首先，我们使用自动机器学习框架在频域中提取最佳特征模型，在 4 个颞脑电图通道设置下实现了 93.95% 的准确率和 0.838 F1 得分。所实现的准确率水平比最先进的水平高出近 20%。然后，这些算法针对 PULP 平台进行并行化和优化，与最先进的低功耗伪影检测框架实现相比，能效提高了 5.21 倍。将此模型与低功耗癫痫发作检测算法相结合，可以在可穿戴外形尺寸和功率预算下使用 300 mAh 电池进行 300 小时的连续监测。这些结果为实现经济实惠、可穿戴、长期癫痫监测解决方案铺平了道路，该解决方案具有低假阳性率和高灵敏度，可满足患者和护理人员的要求。临床意义——所提出的 EEG 伪影检测框架可用于可穿戴 EEG 记录设备，结合基于 EEG 的癫痫发作检测算法，以提高癫痫发作检测场景的稳健性。索引词——医疗保健、时间序列分类、智能边缘计算、机器学习、深度学习
