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ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭
使用在实验室设置之外记录的脑电图构建机器学习模型，需要对嘈杂的数据和随机丢失的渠道进行健全的方法。在使用稀疏的脑电图蒙太奇（1-6个频道）时，这种需求尤其重要，通常在消费级或移动脑电图设备中遇到。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试，以实现腐败的鲁棒性，尤其是针对随机缺失的渠道。 一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略，但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时（例如，可穿戴设备，手机），这些方法是不切实际的。 为了解决这个问题，我们提出了动态空间过滤（DSF），这是一个多头注意模块，可以在神经网络的第一层之前插入，以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。 我们在公共脑电图数据上测试了DSF，其中包含约4,000张录音，并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。 我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能，但是当存在显着的通道损坏时，优于基准的精度高达29.4％。 此外，DSF输出是可以解释的，可以实时监视频道的重要性。 这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中，因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试，以实现腐败的鲁棒性，尤其是针对随机缺失的渠道。一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略，但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时（例如，可穿戴设备，手机），这些方法是不切实际的。为了解决这个问题，我们提出了动态空间过滤（DSF），这是一个多头注意模块，可以在神经网络的第一层之前插入，以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。我们在公共脑电图数据上测试了DSF，其中包含约4,000张录音，并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能，但是当存在显着的通道损坏时，优于基准的精度高达29.4％。此外，DSF输出是可以解释的，可以实时监视频道的重要性。这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中，因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。
Vasil Penchev。量子信息保守性及其解释为“可区分性 /无法区分性”和“ CLA < / div>），“少两个位” < / div> 实验性时间域研究，用于带LILL形状微带电路的带通负面组延迟分析 量子力学的数量和量子信息的数量 聚苯乙烯薄膜通过UV飞秒激光束进行纳米结构：从一个斑点到大表面 ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭 通过动态空间过滤向损坏的脑电图中的强大学习 基于射频应用的Parylene-Electronic束光刻过程的有机掺杂二极管整流器
摘要：与基于可分离的复杂希尔伯特空间的“经典”量子力学相比，该论文研究了量子信息后量子不可分性的理解。相应地“可区分性 /无法区分性”和“古典 /量子”的两个反对意义在量子不可区分性的概念中隐含可用，可以解释为两个经典信息的两个“缺失”位，这些信息将在量子信息传递后添加，以恢复初始状态。对量子不可区分性的新理解与古典（Maxwell-Boltzmann）与量子（Fermi-Dirac或Bose-Einstein）统计的区别有关。后者可以推广到波函数类（“空”量子量），并在希尔伯特算术中详尽地表示，因此可以与数学基础相连，更确切地与命题逻辑和设置理论的相互关系相互关联，共享了布尔代数和两种抗发码的结构。关键词：Bose-Einstein统计，Fermi-Dirac统计，Hilbert Arithmetic，Maxwell-Boltzmann统计，Qubit Hilbert Space，量子不可区分性，量子信息保存，Teleportation
纹章：物理参数和生物学因素会影响放射疗法与免疫疗法相结合的脱节效应：临床前工作的更新
在发表的文章中，有几个错误。代替“中国深圳深圳大学医学院”，官员4应该是“马歇尔生物医学工程实验室，中国深圳大学医学院生物医学工程学院，中国登陆大学”。代替“量子医学科学院，QUSSCOCICONT与技术研究所高级核医学科学系，日本Chiba，日本Chiba”，应为“ Quantum Science和Chiba，Chiba，Chiba，National Medical Scients，National Medical Scients，National Medical Scients，National Medical Scients of Accelerator and Medical Physicts of Accelerator and Bysical Physick。作者对这些错误表示歉意，并指出这不会以任何方式改变文章的科学结论。原始文章已更新。
St. Kitts和Nevis第三个国家通讯（TNC） COP 29 的观察者手册 EDCF的气候融资伙伴国家可持续发展 巴库，2024年11月12日。 立陶宛的第一份双年展透明度报告 整合人类流动性和... 的技术指南 Sharm El-Sheikh关于实施农业和粮食安全行动的联合工作 关于马尔代夫（草稿）的案例研究 泰国TNC 中亚气候变化会议： SB60 的有关性别和气候变化的信息会议 第6.4条第6.4条的删除活动负面排放机制对信息注释04.0 的响应 RAF咨询建议 A6.4-SBM013-AA-A12 将人类流动性和气候变化联系与相关的国家气候变化计划过程相结合的技术指南
与其他小岛发展中国家（SIDS）一样，圣基茨和尼维斯认为气候变化是对其成长和繁荣的重大威胁。因此，圣基茨和尼维斯政府仍致力于其对《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）的国家报告要求。这在我们提交给《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）的全国性确定贡献（NDC）中得到了证明，并通过我们于2016年4月22日批准《巴黎协定》以及该公约的许多其他当事方。圣基茨和尼维斯在此向《联合国气候变化框架公约》提出了其第三次全国性传播（TNC）。TNC包含与我们国家温室气体（GHG）库存有关的信息，以减轻和促进适应气候变化的措施以及任何其他相关信息，这些信息允许政府认为与实现公约目标有关的信息。TNC将包括核心要素，例如国家情况，温室气体清单，脆弱性和适应性评估，缓解评估，财务资源和技术转移以及与教育，培训和公众意识有关的信息。尽管与全球温室气体排放相比，我们的贡献可以忽略不计，但圣基茨和尼维斯致力于发挥其作用。气候变化是一个挑战，可能会影响自然环境以及国家的社会和经济稳定。提高数据集准确性和可用性对于支持政府议程至关重要。因此，圣基茨和尼维斯正在努力成为低碳经济，这也将为可持续的能源使用和发展提供辅助收益，并降低适应成本。缓解策略也将导致区域和全球福利，其证据将在未来的几十年中见证。在2022年，政府致力于采取可持续措施，以有效减少排放，节能和可再生能源供应。已采用明确的议程将圣基茨和尼维斯转变为一个可持续的岛屿国家，该州建立在七（7）个关键支柱上，即食品4安全，绿色能源过渡，经济多样性，可持续行业，创造性经济，创造性经济，Covid-19，Covid-19
人工智能与教练相结合的实用指南
应用程序类型是实现 AI 的不同方式，既可以为人类教练提供支持功能（教练辅助应用程序），也可以为直接教练服务（面向客户的教练互动教练服务应用程序）。教练服务应用程序旨在与传统教练能力紧密结合，例如建立信任、积极倾听和促进成长。由于这些应用程序可以独立于人类教练接触客户，因此必须经过广泛的测试和验证，以确保可靠、高质量的结果。
基于光学相干断层扫描与卷积神经网络相结合的体内皮肤表面粗糙度的估计
人类皮肤的质地受外部和内部因素的影响，皱纹的变化最直接反映了皮肤的状态。皮肤粗糙度主要用于量化皮肤的皱纹特征。因此，对皮肤粗糙度的有效定量在护肤，医疗和产品开发中至关重要。本研究提出了一种使用光学相干断层扫描（OCT）与卷积神经网络（CNN）结合的方法来估计皮肤表面粗糙度的方法。通过粗糙度标准板验证了所提出的算法。然后，实验结果表明，包括算术平均粗糙度和粗糙度在内的皮肤表面粗糙度取决于年龄和性别。基于OCT的建议方法的优点是，它可以降低皮肤表面自然曲率对粗糙度的影响。此外，该方法与表皮厚度和皮肤衰减系数结合在一起，用于皮肤特征的多参数表征。它可以看作是理解老化过程并制定维护和增强皮肤健康和外观的策略的潜在工具。
延迟人口行为适应与疾病传播动力学相结合的更新方程：新发感染多波发生的机制
新发传染病反复爆发的原因有很多。在本文中，我们开发了一个数学模型来说明人群行为适应和适应实施延迟如何响应感知到的感染风险，从而导致反复爆发的模式。我们考虑感染爆发的早期阶段，此时尚未达到群体免疫，不考虑病原体突变，并且排除季节性作为主要因素。我们推导出一个传播动力学模型，该模型结合了疾病传播有效接触的更新方程（单位时间接触率乘以每次接触的传播概率）。该模型包含两个关键参数：人群行为适应灵活性指数和行为改变实施延迟。我们表明，当行为改变实施延迟达到临界值时，感染数量开始在由人群行为适应灵活性决定的平衡中振荡。我们还表明，后续高峰的感染人数可能会超过第一个高峰的感染人数。这是在 COVID-19 大流行早期，在出现令人担忧的变异株之前，在全球范围内观察到的间接现象，也是在早期干预措施成功阻止大规模疫情爆发的地区观察到的 Omicron 变异株引发的疫情浪潮现象。我们的模型和分析可以部分解释这些观察结果。
基于 2 型模糊集和深度图卷积网络相结合的脑电信号自动测谎模型
摘要：近几十年来，许多不同的政府和非政府组织将测谎用于各种目的，包括确保犯罪供词的真实性。因此，这种诊断是用测谎仪来评估的。然而，测谎仪有局限性，需要更可靠。这项研究介绍了一种使用脑电图 (EEG) 信号检测谎言的新模型。为实现这一目标，我们创建了一个包含 20 名研究参与者的 EEG 数据库。本研究还使用六层图卷积网络和 2 型模糊 (TF-2) 集进行特征选择/提取和自动分类。分类结果表明，所提出的深度模型可以有效区分真话和谎言。因此，即使在嘈杂的环境中 (SNR = 0 dB)，分类准确率仍保持在 90% 以上。所提出的策略优于当前的研究和算法。其卓越的性能使其适用于广泛的实际应用。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
安装与可再生能源相结合的能源存储系统的援助计划（该计划）
2018/2001 号欧洲议会和欧洲理事会法案，包括其中规定的可持续性标准，以及能源效率，包括减少能源贫困的目的。俄罗斯入侵乌克兰后能源价格飙升，凸显了减少对进口化石燃料的依赖和加速能源转型的迫切需要。这涉及根据 REPowerEU 计划扩大具有成本效益的可再生能源供应。该措施还旨在支持现有的可再生能源项目，以最大限度地减少电力削减，目前，塞浦路斯的互连器和集中式能源存储设施不足加剧了电力削减。此外，它还寻求推进部署新的可再生能源发电项目和存储项目，这对于实现净零经济至关重要。