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使用具有系统的网格搜索的人工神经网络对急诊科的重大不良心脏事件进行预测
摘要背景我们的研究目的是使用系统性的网格搜索对急诊科分类的患者的重大不良心脏事件（MACE）的早期预测，设计和评估人工神经网络（ANN）模型。方法这是一项使用电子健康记录从2017年1月到1220年的单中心横断面研究。研究人群由成年人组成，来到我们在阿加汗大学医院的急诊科分类。住院期间的狼牙棒是主要结果。使用分诊数据增强ANN的体系结构，我们使用了系统的网格搜索策略。使用了四个隐藏的ANN层，然后使用外层。遵循每个隐藏层是返回归一化和辍学层。mace：ANN，随机森林（RF）和逻辑回归（LR）。检查了这些模型的总体准确性，灵敏度，特异性，精度和回忆。使用接收器操作特征曲线（ROC）和具有95％置信区间的F1分数评估每个模型。结果在研究期间总共记录了97,333次急诊就诊，其中33％的患有心血管症状的患者。平均年龄为54.08（19.18）岁。在23,052例（23.7％）的患者中观察到了狼牙棒，在10,888例（11.2％）患者中，住院（长达30天）的死亡率和5483例（5.6％）患者的心脏骤停。用于培训和验证的数据分别为80:20的比例为77,866和19,467。ANN的MACE的AUC分数为0.97，大于RF（0.96）和LR（0.96）。同样，使用ANN的MACE的Precision-Recall曲线更大（RF为0.94 vs. 0.93，LR为0.93）。使用ANN，RF和LR分类器对MACE预测的敏感性分别为99.3％，99.4％和99.2％，特异性分别为94.5％，94.2％和94.2％。结论何时使用分类数据来预测MACE，死亡和心脏骤停时，具有全身网格搜索的ANN可以提供精确而有效的结果，并将受益于预测具有有限资源的急诊室中必须处理大量患者的MACE。关键词人工智能，急诊医学，心脏骤停，主要不良心血管事件，验证研究
最小值使用具有一维潜在变量的浅生成模型
在我们看来，可以根据其数据生成过程将普遍使用的深层生成模式分为两种方法。第一种方法涉及为函数g：r d 0→r d构建估计值ˆ g，通常称为发电机。然后，从已知的D 0尺寸分布（例如标准正常或均匀）中绘制样品z，ˆ g（z）被视为估计分布中的样品。因此，ˆ g（z）的分布（或deNSISTIS）是P 0（或p 0）的间接估计器。变化自动编码器（VAE）（Kingma和Welling，2014; Rezende等，2014），正常化流量（NF）（Dinh等，2015; Rezende and Mohamed，2015）和生成的对抗性网络（GAN）（GAN-LOW-LOW-LOW。 Al。，2017年）是重要的例子。
使用具有视觉和语言模型的人类在循环中进行道路损害检测的迭代注释
道路基础设施监测检查和诊断道路恶化是一个至关重要的挑战。由于财务限制和人员短缺，以有限成本进行这种维护的需求越来越大。计算机视觉的最新进展促进了检查和诊断的自动化，从而提高了操作效率和稳定性[1]。计算机视觉模型的开发需要手动注释标记的数据集。但是，深度学习减少人工劳动的目标与模型开发是必需的大量征收的事实之间存在矛盾。为了解决这一矛盾，正在考虑一种人类的方法。该框架大大减轻了人类注释负担，从而通过训练数据收集和参数更新的迭代过程来使模型有效地更新[2]。同时，已经发表了许多有关将计算机视觉和自然语言理解的视觉和语言模型发表的研究。具有大规模数据集的经过训练的视觉和语言模型已公开可用。这些模型通过语言特征和训练中的图像功能的结合，具有零拍的识别，使它们甚至能够理解特定类别的图像，而无需在这些类别上明确培训。此外，当在特定数据集上使用零射击识别的模型时，通过对有限的样本（几次学习）进行细化，预计可以进一步提高准确性[3-5]。
使用具有12铅心电图的深神经网络算法的肥厚性心肌病患者的心力衰竭严重程度分类的模型
肥厚性心肌病（HCM）中的抽象目标观察到了特定的心电图异常。因此，ECG是一种有价值的筛选工具。尽管有几项研究报告了从心电图发现估计致命心律不齐的风险，但尚未确定使用ECG来识别心力衰竭的严重程度（HF）通过应用深度学习（DL）方法尚未确定。我们评估了数据驱动的机器学习方法是否可以有效地识别HCM患者的HF严重程度。使用来自218例HCM患者和245例非HCM患者的12个铅ECG数据开发了一个基于神经网络的模型，将其分为两种（轻度至中度和重度）或三个（轻度，中度和重度）HF的HF。根据纽约心脏协会的功能类别定义了这些严重程度，以及脑纳替肽的N末端激素的水平。此外，根据堪萨斯城心肌病问卷（KCCQ）-12，将患者分为组。采用了一种转移学习方法来解决目标样本数量少的问题。使用PTB-XL提前训练该模型，PTB-XL是一个开放的ECG数据集。结果，使用我们的数据集训练的模型获得了温和的平均F1得分为0.745，而轻度至中度类样品的型号为0.745，精度为0.750。基于KCCQ-12的分组获得了相似的结果。结论我们使用具有12个铅ECG数据的深神经网络算法开发了用于HCM患者HF严重程度的模型。通过使用引导梯度加权级激活图和集成梯度的数据分析，QRS波在真实阳性的轻度至中度类别的情况下强烈强调，而突出显示的部分在真实正面的严重类别的案例中是高度可变的。我们的发现表明，该DL算法在使用12个铅ECG数据中的应用可能对HCM患者的HF状态分类很有用。
使用具有多样性的微电路
嘈杂证据或反对选择的噪声逐渐积累是感知决策过程中的主要步骤。使用小鼠中的大脑电生理记录（Steinmetz等，2019），我们检查了跨大脑区域的证据积累的神经相关性。我们证明了具有漂移扩散模型（DDM）样的发射速率活性（即，对循证敏感的渐变发射速率）的神经元分布在整个大脑中。探索了类似DDM的神经的证据积累的潜在神经机制，发现在整个大脑区域内部和整个大脑区域内都发现了不同的积累机制（即单一和种族）。我们的发现支持以下假设：证据积累正在通过大脑中的多种整合机制发生。我们进一步探讨了单个和种族蓄能器模型中集成过程的时间尺度。结果表明，每个大脑区域内的累加微电路在其整合时间尺度上具有不同的特性，这些特性在整个大脑的层次上组织。这些发现支持在多个时间尺度上积累证据的存在。除了整个大脑的整合时间尺度的变化外，在每个大脑区域内还观察到时间尺度的异质性。我们证明了这种可变性反映了微电路参数的多样性，因此具有较长积分时间尺度的累加器具有更高的复发强度。
使用具备储能能力的中压直流电网连接阿拉斯加偏远村庄
案例研究：• 由于燃料由飞机运送，安布勒和顺纳克是阿拉斯加乡村电力合作社服务区内电价最高的地区之一。安布勒的燃料库规模太小，因此必须采用飞机运送燃料；顺纳克的河流条件变化导致驳船无法运送燃料（按季节）。• 安布勒和顺纳克之间 25 英里长的联络线加上安布勒的油库升级，将允许仅通过驳船运送燃料到安布勒，从而降低维护和运营成本，并促进未来电池储能系统的直流耦合• 联络线对于 Kogoluktuk 河水电项目的整合至关重要。• 以今天的成本来看，大规模季节性储存并不具有经济意义。
使用具有控制孔隙率的陶瓷主链的MXENE网络组装
过渡金属碳化物（MXENES）是具有出色特性的新型2D纳米材料，对诸如储能，催化和能量转化等应用的有希望的显着影响。阻止MXENES广泛使用的主要障碍是缺乏在3D空间中组装MXENE的方法，而无需重大的恢复，从而降低了其性能。在这里，通过引入一种新型材料系统来成功克服这一挑战：在多孔陶瓷主链上形成的MXENE的3D网络。主干决定了网络的3D体系结构，同时提供了机械强度，气体/液体渗透性和其他有益特性。冻结铸件用于制造带有开放孔和受控孔隙率的二氧化硅主链。接下来，墨西哥流用于从分散体中将Mxene填充到主链中。然后将系统干燥以将孔壁与MXENE一起覆盖，从而形成一个相互连接的3D-MXENE网络。制造方法是可重现的，MXENE填充的多孔二氧化硅（MX-PS）系统是高导电性的（例如340 S m-1）。MX-PS的电导率受孔隙率分布，MXENE浓度和内部填充周期的数量控制。带有MX-PS电极的三明治型超电容器显示出极好的面积电容（7.24 f cm-2）和能量密度（0.32 MWH cm-2），仅添加了6％的MXENE MXENE质量。这种创建2D纳米材料的3D体系结构的方法将显着影响许多工程应用程序。
使用具有敏感参数调整的电化学模型的锂离子电池最先进的估算
摘要：锂离子（Li-ion）电池的估计（SOC）准确性良好对于电池管理系统至关重要。对于基于模型的方法，电化学模型由于其准确性和描述电池内部行为的能力而被广泛使用。但是，参数的不确定性和电压缺乏校正也会在长期计算过程中引起错误。本文提出了一种基于粒子过滤器（PF）的方法，该方法使用电化学模型估算锂离子电池的SOC，并使用粒子群优化（PSO）算法实现了敏感的参数识别。首先，在这项工作中使用具有电解质动力学的单个粒子模型（SPME）来减少电池电化学模型的计算负担，该模型通过基本效应测试选择其敏感参数。然后，很难直接测量的代表性敏感参数被PSO调节以提高效率。最后，使用PF构建了基于模型的SOC估计框架，以实现准确的锂离子电池SOC。与扩展的卡尔曼滤波器和等效电路模型相比，在三个不同的驱动周期下，提出的方法显示出很高的精度。
使用具有自我测量物理状况指标的机器学习算法的心脏病预测风险与国立大学医院中心的糖尿病性视网膜病有关的因素Hubert Koutoukou Maga
糖尿病性视网膜病（DR）是二 - 基因的微血管并发症之一。这项研究的目的是分析国立大学Hospital Center-Hubert Koutoukou Maga（CNHU-HKM）的糖尿病性视网膜病（DR）相关的危险因素。患者和我：这是一项针对性数据收集的描述性和分析性横断面研究。它是在2019年7月10日至10月10日的三个月内进行的。它涉及所有患有糖尿病的患者，并在研究期间在内分泌科进行了咨询。结果：糖尿病性视网膜病的频率为30.46％（53/174例）。观察到女性占主导地位，性别比（M/F）为0.57。主要可修改的危险因素由职业表示，而那些不可修改的危险因素由旧肾病，糖化血红蛋白，糖尿病的发现年龄及其服务长度来表示。糖尿病性疾病是一种严重的疾病，最终会导致失明。在我们的研究中，DR的频率仍然很高。关键字
mRNA疫苗感应的SARS-COV-2 的免疫力的纵向监测 生物学和治疗学的RNA 多样性的空间模式及其与根际微生物和宿主植物中的环境的关系在高度梯度 有关疫苗诱导的保护相关性的最新更新 基于细胞介导的SARS-COV-2 的基于干扰素-γ释放测定的测试的性能 在严重的Covid-19患者康复一年后，免疫系统的改变持续存在 阿片类药物的多个潜在靶标在治疗COVID -19的急性呼吸窘迫综合征中 基因组编辑技术将有助于未来的粮食安全 关于风湿性心脏病的健康教育 基于书目测量法的体外膜氧合的研究状况和发展趋势 靶向SARS-COV-2 RNA依赖性RNA聚合酶的研究文章：AN 老年癌症患者和Covid-19爆发 使用具有可调折射指数的培养基清除昆虫大脑期间透明度和收缩的比较 o r i g i n a l r e s a a r c h使用活细胞评估癌细胞的钴金属纳米颗粒摄取 针对终端补体途径的药物 hygrip：在双人握力控制任务 重新利用生物学和目标 使用靶向脂质体顺铂 大脑大小，代谢和社会进化
结果：我们的发现表明，在初次疫苗接种后第3至6个月之间，抗尖峰IgG滴度的迅速减弱（血浆和唾液分别减少了1.7倍和2.5倍； p <0.0001）。相反，在此期间，峰值记忆B细胞的频率增加（增加2.4倍； P <0.0001），而尖峰特异性CD4+和CD8+ T细胞的频率在所有评估的功能中保持稳定：细胞毒性，IFN G，IL-2，IL-2和TNF A表达。促进疫苗接种显着改善了血浆和唾液中的抗体反应，并且在中和能力中观察到的最深刻的变化针对当前循环的Omicron变体（增加了25.6倍； P <0.0001）。对于峰值IgG+记忆B细胞（增加2.4倍； P <0.0001）和细胞毒性CD4+和CD8+ T细胞反应（分别增加1.7-和1.9倍； P <0.05），增强疫苗接种的积极作用也很明显。