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肺动脉异常的产前筛查和诊断：评论
先天性肺动脉异常很少见。他们的产前诊断需要良好的胎儿心脏解剖结构了解，因为它们的临床表现取决于基础病变的类型和严重程度。在某些情况下，筛选这些血管异常可能很简单，因为显着的相关后果很容易在超声波上检测到，而其他异常的特征则较明显。可能存在相关的遗传综合征。本综述的目的是定义主肺动脉及其分支的异常，并通过在常规产前心脏检查期间对可疑发现的鉴定提出，这是肺动脉途径的最佳筛查方法。我们提出，肺动脉异常可以在产前分为四种类型的疾病。在此，我们将14例相应地描述为：肺动脉瓣区域的异常，瓣膜狭窄或闭锁（n = 4）；共鸣异常（n = 4）;与异常起源或肺动脉途径相关的异常（n = 4）；与肺动脉及其分支异常生长有关的异常（n = 2）。我们强调需要在评估先天性肺动脉异常的胎儿时，将三个船尾视图与三个船尾视图区分开。©2022作者。由约翰·威利（John Wiley＆Sons Ltd）发表的妇产科超声波，代表国际妇产科超声学会。
一类索引和图形工具监视温度异常
tebaldi等人7得出的结论是：“气候变化对人类的最大威胁是极端气候事件中的区域变化。”极端事件的确切定义在文献中差异很大。尽管如此，在过去十年中，几项研究试图确定以前的极端事件并投射未来的极端事件。这些研究采用了不同的温度和降水数据来识别回程10-12；频率强度指数的计算13;通过多元统计分析14,15；并根据频率和方差开发指数。16,17气候变化的政府间小组讨论了6种“极端天气事件”的第四次评估报告（AR4），他们讨论了观察到的未来极端事件的极端事件和预测的变化19,20：（1）
传输保护系统异常的网络物理安全分析
输电系统中的组件，随着自动化的不断发展，正变得越来越数字化。这些数字系统容易受到漏洞/攻击，利用这些漏洞可能会对电网性能造成重大影响。控制中心报告的多个警报可能是由于保护系统中的故障（预期操作）或故障（异常/意外操作）造成的。通过相量测量单元 (PMU) 等传感器获得的态势感知和通过网络系统获取的数据为开发系统的持续网络物理监控提供了机会。请注意，控制中心不会连续报告继电器数据。本文介绍了一种基于网络物理数据分析的技术来监控输电保护系统并检测恶意活动。首先，使用长短期记忆 (LSTM) 对 PMU 数据进行持续监控以检测数据异常，包括坏数据或缺失数据。然后，使用半监督深度自动编码器模型，利用感兴趣的 PMU 数据进行故障诊断。在本研究中，通过操纵保护设备的设置/逻辑设计来建模网络异常，并使用基于岭回归的分类器和特征工程管道来检测网络异常。然后利用深度自动编码器模型和基于岭回归的分类器的结果进行详细调查，以找出观察的根本原因
有关儿童肥胖和牙本质异常的因果推断：孟德尔随机研究
摘要背景：牙面异常，包括斑纹，可能导致功能障碍和社会心理挑战。尽管生长和发展过程中的遗传学和环境因素扮演着关键的作用，但儿童肥胖的影响尚不清楚。这项研究旨在研究使用孟德尔随机化（MR）的儿童期高体重与牙本质异常之间的因果关系。方法：使用全基因组关联研究数据应用了两样本的MR方法，这是一种在遗传流行病学中用于推断暴露与结果之间因果关系和结果的一种技术，该技术使用每个遗传关联研究的摘要数据。这种方法利用基因的随机分配来克服观察性研究中的混杂和反向因果关系问题，通过使用遗传变异作为仪器变量。儿童肥胖和体重指数（BMI）是暴露和牙本质异常。在严格的过滤后，14个儿童肥胖和16个与BMI相关的单核苷酸多态性被选为使用反相反的加权，MR-EGGER，MR-EGGER，加权中位数，加权模式和Mendelian随机性随机化模式和Mendelian随机性的多效性残留率和脱位率（MR-PRESSO）方法分析的仪器变量。用于鉴定潜在的多效性，MR-EGGER截距测试和MR-Presso全球测试。此外，进行了一项删除灵敏度分析，以评估发现的鲁棒性。Cochrane的Q检验，漏斗图，EGGER截距测试和MR-Presso全球测试没有异质性或水平多效性。结果：儿童肥胖（P = 0.005，赔率无线电（OR）= 0.918 [0.865，0.974]）和较高的BMI（P = 3.72×10-6，OR = 0.736 [0.646，0.838]）与潜在的CASAL的牙本质相关关系降低，与潜在的CASAL相关性降低。保留的分析确认了结果稳定性。结论：这项研究提供了遗传证据，表明儿童肥胖和BMI可能与牙齿/下巴畸形（如牙合牙合）的发生率较低有关。虽然鉴于儿童肥胖的总体健康风险，但似乎存在逆关系，但该链接需要谨慎的解释和进一步的研究。
海报：帮助自动驾驶汽车使用UWB
用于机器学习和培训的“知识”来自录制的驾驶视频，无论是与人类驾驶员或自动驾驶。这些大型数据集和实时地图数据旨在为所有可能的情况准备车辆。然而，一次性事件对于AVS仍然具有挑战性。示例（图1）包括载有树木或移动房屋的卡车混淆的AV。也许更重要的是，AV在回应试图通过手势与AV交流的执法人员方面很难；取而代之的是，AV可能试图绕过军官，将军官误认为是行人。我们称之为异常的所有这些一次性事件都是受控情况，涉及卡车司机或执法人员等负责任的人。重要的是要认识到，尽管AV配备了先进的视觉和传感器系统，但它们仍然容易在动态和复杂的交通环境中误解。该项目提议为自动驾驶汽车提供帮助，以更好地理解和导航此类异常。我们计划在携带非常规货物的车辆上安装无线信标（例如，倒下的树木和便携式房屋），类似于当今红色的灯光或警告迹象如何附加到当今此类超大负荷上以帮助人类驾驶员。这样的无线信标将很容易允许衡量与货物的距离，并提供有关卡车货物的3D结构的信息。同样，希望遇到自动驾驶汽车的POLICE官员可能会佩戴无线信标，这些信标可以帮助AV Disambive Pive Pive Pive over and the>
胎儿先天性心脏异常自动诊断的深度学习管道
先天性心脏缺陷（CHD）是最普遍的出生异常，严重影响婴儿的健康，并具有不良后果，例如残疾甚至死亡。但是，英国的产前检测仍然很低，为54％。我们提出了一条深度学习的管道，以从超声数据中进行鲁棒图像分析，以增强新生儿预后。我们揭示了脊柱的解剖学意义，并引入了一种基于斑点的新方法来定位。我们的管道使用平面检测模型提取心脏视图并执行语义分割以预测脊柱点。脊柱是自动提取诸如心脏轴和新型度量的已建立特征的地标 - 主动脉和导管血管之间的角度。我们使用逻辑回归将这些特征与含义心脏病相关联，以有效检测异常。我们的管道在诊断Fallot的四边形时达到了90％的明显准确性，而在持有的临床数据上，大动脉的转疗率为60％，超过了当前的临床检测率。这些结果强调心脏生物标志物的价值以及深度学习模型对迅速检测CHD的功效，从而改善了胎儿结局。
使用进化阈值和LSTMS检测航天器遥测中的异常
限制的检测引擎可能会发现点异常，各种专家系统涵盖了其他事件[2]。由于生成新的地面真相集非常昂贵，因此无监督的算法已成为主流。在TeleManom [1]中，使用长期短期记忆（LSTM）网提取预期的遥测值。然后，使用的差异和实际值之间的差异无监督阈值来检测事件。作为单独的LSTMS处理不同的遥测通道，TeleManom提供了可追溯性和可解释性，这对于空间应用至关重要。用于检测遥测异常的数据驱动算法通常被大量参数化，并且不正确的超级参数会恶化其性能。我们以[1]为基础，并提出了一种遗传算法（GA），以进化其未受监督阈值部分的超参数（Sect。2）。实验表明GA提高了TeleManom的能力（3）。我们表明，应重新审视检测器的质量，因为捕获检测异常的时间方面的指标（相对于地面真理）传达了非常重要的信息。
胎儿中的超声皮质发育和异常：系统评价和荟萃分析
1妇产科，fondazione policlinico tor Vergata，罗马托尔加塔大学，意大利00133，意大利00133； chiarapatelli18@gmail.com（C.P.）; giuseppe.rizzo@uniroma1.it（g.r。）2罗马萨皮恩扎大学孕产妇和儿童健康与泌尿科科学系，00161意大利罗马3妇科学和产科部Chieti，66100 Chieti，意大利Chieti 5妇科和妇产科，公共卫生系，那不勒斯大学Federico II，80131 Naples，意大利； gm.mar@tiscali.it（G.M.M.）6 Fetal Medicine Unit, St George's University Hospital, London SW17 0QT, UK 7 Vascular Biology Research Centre, Molecular and Clinical Sciences Research Institute, St George's University of London, London SW17 0RE, UK 8 Twins Trust Centre for Research and Clinical Excellence, St George's University Hospital, St George's University of London, London SW17 0RE, UK * Correspondence: drcarboneluigi@gmail.com;电话。： +39-0817462972†这些作者对这项工作也同样贡献。
主动脉窗口：分类，相关心脏异常，治疗选择和临床结果
结果：在研究期间，有25名儿童被诊断出患有APW。13例男性（52％），患者的中位年龄为三个月（8天至7.5岁）。两名患者在首次入院时通过超声心动图被诊断为冠状动脉瘘，并在导管后被诊断为APW。APW，以解决大型心室间隔缺陷。根据STS分类，患者中有32％（n = 8）为III型，32％（n = 8）为I型，16％（n = 4）是中间类型，12％（n = 3）为II型，4％（n = 1）为APW，APW aPW伴有主动脉中断。相关的心血管畸形为76％（n = 19）。15例患者（60％）接受了手术。在四名患者（16％）中进行了APW的经导管闭合。在四名患者（16％）中进行了APW的经导管闭合。
自主航天器的操作：板上决策和执行异常的下行分析
摘要 - 未来的太空探索任务将在很大程度上依靠自主计划和执行（APE）技术来证明航天器的可靠性并降低运营成本。，这将需要对地面操作进行完整的修改，即，从当前指定预先计划的序列的实践来指定高级目标，后来将根据航天器的状态和可感知的环境来详细阐述，后来由板上APE详细说明。特别是，在下行链路期间确定任务结果是一项艰巨的任务。在本文中，我们使用下行链接的通道数据，EVR和至关重要的空间工艺模型重建了航天器在船上执行的操作（即，执行）；我们还定量地比较了从“实际”运行与基于地面预测模拟的情况进行比较。要进行此定量比较，我们设计了基于两个相似性分数的N维动态时间扭曲（DTW）技术：（a）与执行任务相关的一项，其成本函数基于基于间隔的基于间隔的广义交叉点，而不是联合； （b）其他与飞船状态有关的其他成本函数基于归一化曼哈顿距离的关系。通过Neptune-Triton系统中多个Flyby的模拟案例研究，我们证明了我们的技术成功量化了ASSCECT的实际实际和预先分析之间的相似性，并评估其“家庭中”与“未家庭”的行为。为了降低相关的误报/负面因素，我们还设计了一个多目标评估指标，这是对任务和时间轴相关的相似性分数的加权总结。