左心室不合作(LVNC)涉及心肌的异常发育,其中内层保持过度小径过度而不是正确压实。传统上被认为是先天性的,越来越多的非家族或零星LVNC报告表明,不良心肌重塑,例如体积超负荷或先前存在的心肌病,可能会有助于其发育。我们介绍了一名77岁男性,患有慢性心房颤动和非缺血性心肌病,被发现患有严重的LVNC,使用超声心动图和心脏MRI鉴定,使用非压缩的心肌厚度比> 2.3处于凝结状态。严重的左心室功能障碍(射血分数(EF)<20%)得到了证实,血管造影揭示了无刺激性的冠状动脉疾病,其异常左弯曲动脉 - 一种不常见的共同出现,强调了全面成像的重要性。在没有家族史的老年人中,LVNC的晚期表现延长了公认的人群,并表明结构和血液动力学压力源可能在其发展中起作用。管理包括对心房颤动,电心疗法和指导性心力衰竭的药理率控制,以减少EF,最终导致可植入的心脏扭矩 - 除颤器放置,以预防心脏突然死亡。在这些干预措施之后,患者表现出适度的功能状态和症状,并在设备监视和串行成像的紧密随访中。这种情况扩大了我们对LVNC的理解,通过强调其延迟发作的潜力,多模式成像检测共存异常的必要性以及一种综合治疗方法以优化老年人的结果的重要性。
1。Juho Lee Korea University,Seongbuk-Gu,首尔,韩国队长,韩国空军,学生会成员,Juho.lee927@gmail.comJuho Lee Korea University,Seongbuk-Gu,首尔,韩国队长,韩国空军,学生会成员,Juho.lee927@gmail.com
1。Juho Lee Korea University,Seongbuk-Gu,首尔,韩国队长,韩国空军,学生会成员,Juho.lee927@gmail.comJuho Lee Korea University,Seongbuk-Gu,首尔,韩国队长,韩国空军,学生会成员,Juho.lee927@gmail.com
摘要 - 在动态图上检测到的动态检测旨在与图表中观察到的标准模式及其时间信息相比,识别表现出异常行为的实体。由于其在财务,网络安全和社交网络等各个领域的应用,它引起了越来越多的关注。但是,现有方法面临两个重大挑战:(1)动态结构捕获挑战:如何有效地使用复杂的时间信息捕获图形结构,以及(2)负面采样挑战:如何为无人看管的学习构建高质量的负样本。为了应对这些挑战,我们提出了对动态图(Gady)的生成异常检测。gady是一个连续的动态图模型,可以捕获细粒的时间信息以应对动态结构捕获挑战,从而克服了现有离散方法的局限性。指定,我们建议使用优先级的时间聚集和状态特征来增强动态图编码器以进行异常检测。在第二个挑战中,我们引入了生成对抗网络的新颖使用来产生负面子图。此外,在发电机训练目标中引入了辅助损失功能,以确保同时生成的样品的多样性和质量。广泛的实验表明,我们提出的Gady在三个现实世界数据集上的表现明显优于现状方法。补充实验进一步验证了我们的模型设计的有效性和每个组件的必要性。
Arabella Bouzigues 1 · Lucy L. Russell 1 · Georgia Peakman 1 · Martina Bocchetta 1 · Caroline V. Greaves 1 · Rhian S. Convery 1 · Emily Todd 1 · James B. Rowe 2 · Barbara Borroni 3 · Daniela Galimberti 4.5 · Pietro Tiraboschi 6 · Mario Masellis 7 Maria Carmela Tartaglia 8·Elizabeth Finger 9·John C. Van Swieten 10·Harro Seelaar 10·Lize Jiskoot 10·Sandro Sorbi 11.12·Chris R. Chris R. Butler 13.14·Caroline Graff 15.16·Caroline Graff 15.16·亚历山大·盖尔哈德(Alexander Gerhard)17,18·tob tob tob tob tob lobers langheinrich。拉奎尔·桑切斯(Raquel Sanchez)-Valle 21·Alexandre deMendonça22·Fermin Moreno 23.24·MATTHIS SANOFZIK 25.26·Rik Vandenberghe 27,28.29·Simon Ducharmor 30.31 ·Markus Otto 38·佛罗伦萨Pasquier 39,40.41·Isabel Santana 42.43·Jonathan D. Rohrer 1·遗传FTD倡议,Genfi
摘要 - 使用加密信号检测攻击是具有挑战性的,因为加密隐藏了其信息内容。我们提出了一种新的机制,用于在不使用解密,安全通道和复杂通信方案的情况下使用错误(LWE)加密信号进行学习的新型机制。相反,检测器利用LWE加密的同态特性来对加密样品的转换进行假设检验。特权转换是通过解决基于硬晶格的最小化问题的解决方案来确定的。虽然测试的敏感性会因次优溶液而恶化,类似于打破加密系统的(相关)测试的指数恶化,但我们表明该劣化对于我们的测试是多项式的。可以利用此速率差距来选择导致加密较弱但检测能力的较大收益的参数。最后,我们通过提供一个数值示例来结束论文,该示例模拟异常检测,证明了我们方法在识别攻击方面的有效性。
摘要:监视视频中的异常检测是对罕见事件的识别,这些事件产生了正常事件的不同特征。在本文中,我们介绍了一项有关异常检测技术进度的调查,并介绍了我们提出的框架以应对这一非常具有挑战性的目标。我们的方法基于最新的最新技术,并将异常事件施放为未来帧中意外事件。我们的框架非常灵活,您可以通过现有的最新方法替换几乎重要的模块。最受欢迎的解决方案仅将未来预测的信息用作训练卷积编码网络的限制,以重建框架,并在原始信息和重建信息之间取得差异的分数。我们提出了一个完全基于预测的框架,该框架将特征直接定义为未来预测和基础真理信息之间的差异。此功能可以馈入各种类型的学习模型以分配异常标签。我们介绍了我们的实验计划,并认为我们的框架的性能将通过提出功能提取的早期有希望的结果来与最先进的分数竞争。
DNA 链之间的相互作用是细胞中许多基本过程的关键。DNA 寡核苷酸之间的杂交对于我们最灵敏的 DNA 检测方法至关重要,包括最先进的单分子技术。1–3 单分子技术通过提供有关生物反应和生理过程动力学的细节,丰富了生物分子研究,而这些细节在相应的批量测量中并不明显。在过去的几十年里,出现了强大的单分子传感和成像新方法。一个例子是基于荧光的单分子成像,它通过从高精度时间调制和单分子检测事件的积累中重建图像来克服衍射极限。4–7 其中,光激活定位显微镜
“/usr/bin/clang”,“-c”,“-o”,“foo.o”,“foo.c”],“目录”:“/src/”,“文件”:“/src/foo.c”,“输出”:“/src/foo.o”}
推荐引文 推荐引文 Ghasemi,Mohammad Reza;法塔赫,萨汉德·德赫拉尼;本-马哈茂德,阿菲夫;古普塔,维杰;拉拉·G·斯图恩;莱斯卡、盖坦;查特伦,尼古拉斯;康拉德·普拉泽;埃德里,帕特里克;萨德吉,侯赛因;伊西多尔,伯特兰;本杰明·科涅;舒尔茨,海蒂 L.;克劳斯佩-施图贝克,伊洛纳;佩里亚萨米,拉达克里希南;南普蒂里,席拉;米尔法赫莱,礼萨;阿利扬普尔、萨哈尔;西尔布,史蒂芬;普法伊弗,乌尔里希;斯普兰格,斯蒂芬妮;格伦德曼-豪瑟,凯瑟琳;哈克,托比亚斯·B.;帕帕佐普卢,玛丽亚·T.;达·席尔瓦·贡萨尔维斯,泰琳; Panagiotakaki, Eleni;Arzimanoglou, Alexis;Tonekaboni, Seyed Hassan;Lacassie, Yves;等人,“新型数字异常、海马萎缩和突变扩大了 Houge 型 X 连锁综合征性智力发育障碍 (MRXSHG) 中 CNKSR2 的基因型和表型谱”(2024)。医学院教职员工出版物。3292。https://digitalscholar.lsuhsc.edu/som_facpubs/3292 10.1002/ajmg.a.63963
