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![arxiv：2404.09393v2 [CS.CE] 2024年8月4日](/simg/c\c123b929ee31acbf96b6c3a6808f63c0a616b96e.webp)
arxiv：2404.09393v2 [CS.CE] 2024年8月4日
心血管疾病是全球死亡率的主要原因，需要在诊断技术方面取得进步。本研究探讨了小波转化在分类心电图（ECG）信号中的应用以识别各种心血管条件。利用MIT-BIH心律失常数据库，我们采用了连续和离散的小波转换将ECG signals分解为频率子频段，从中我们从中提取了八个统计特征。然后使用这些功能来训练和测试各种分类器，包括K-Nearest邻居和支持矢量机等。分类器表现出很高的效力，其中一些在测试数据上的准确性高达96％，这表明基于小波的特征提取显着增强了ECG数据中心血管异常的预测。调查结果主张进一步探索医学诊断中的小波变换，以提高疾病检测的自动化和准确性。未来的工作将着重于优化特征选择和分类器参数，以进一步完善预测性能。
![arxiv：2408.05121v1 [Math.lo] 2024年8月9日](/simg/b\b469870291268fde986c2ee4fcc0d09b86159734.webp)
arxiv：2408.05121v1 [Math.lo] 2024年8月9日
从Ryabko [41，41]和Staiger [47，48，49]的作品开始，在过去的30年中，研究人员研究了分类维度与算法信息理论之间的密切关系。在此关系的中心是hausdor效率的点版本（由于lutz [29，30]），也就是说，一个维度的概念是为空间中的单个点而不是子集中的单个点定义的概念。这是通过影响度量的概念（从Martin-Löf[33]的意义上）来实现的，该概念限制了无数零食的收集到一个可数家族，从而使Singleton集合不可以null。在此框架中，此类单例被认为是随机的。随机性与kolmogorov复杂性的各种瞬态（算法随机性理论的基石）之间的对应关系，然后以渐近信息密度的形式重新出现，与平稳过程的熵非常相似。有效的维度使许多作者发掘了熵和分形维度之间的连接（可以说是从Billingsley [2]和
![arxiv：2404.19365v2 [cond-mat.supr-con] 2024年8月8日](/simg/a\ac1766db2c20e23f143671d35a12d19a521a4fc2.webp)
arxiv：2404.19365v2 [cond-mat.supr-con] 2024年8月8日
带有线节点的干净的II型超导体中的热准粒子产生了渗透深度的二次低温变化，∆λ〜T 2，如Kosztin和leggett [I. Kosztin和A. J. Leggett，物理。修订版Lett。 79，135（1997）]。 在这里，我们将此结果推广到多个节点，并将其与使用高精度的紧密结合模型在SR 2 RUO 4中对温度相关的穿透深度进行数字精确评估。 我们将计算与SR 2 RUO 4的高纯度单晶体中的最新渗透深度测量进行了比较[J. F. Landaeta等人，Arxiv：2312.05129]。 假设订单参数具有B 1G符号符号时，我们发现简单的D x 2 -y 2波和复杂的间隙结构都具有较高谐波和意外节点的贡献，可以容纳实验数据。Lett。79，135（1997）]。在这里，我们将此结果推广到多个节点，并将其与使用高精度的紧密结合模型在SR 2 RUO 4中对温度相关的穿透深度进行数字精确评估。我们将计算与SR 2 RUO 4的高纯度单晶体中的最新渗透深度测量进行了比较[J. F. Landaeta等人，Arxiv：2312.05129]。假设订单参数具有B 1G符号符号时，我们发现简单的D x 2 -y 2波和复杂的间隙结构都具有较高谐波和意外节点的贡献，可以容纳实验数据。
![arXiv:2208.02886v1 [cs.AI] 2022 年 8 月 4 日](/simg/1\1c9e25aca4e4de77bf16485751b3063f311615e9.png)
arXiv:2208.02886v1 [cs.AI] 2022 年 8 月 4 日
最近的神经生成系统已经展示了程序化生成游戏内容、图像、故事等的潜力。然而，大多数神经生成算法是“不受控制的”，因为用户除了最初的提示规范之外，几乎没有任何创意决策的发言权。共同创造、混合主动系统需要以用户为中心的方法来影响算法，尤其是当用户不太可能拥有机器学习专业知识时。共同创造系统的关键是能够将用户的想法和意图传达给代理，以及代理传达给用户。共同创造人工智能的关键问题包括：用户如何表达他们的创造意图？创造性人工智能系统如何传达他们的信念、解释他们的动作或指导用户代表他们行事？创造性人工智能系统应该何时采取主动？这些问题的答案以及其他问题将使我们能够开发更好的共同创造系统，使人类更有能力表达他们的创造意图。我们引入了 C REATIVE -W AND ，这是一个可定制的框架，用于研究共同创造的混合主动性生成。C REATIVE -W AND 可以将生成模型和人机通信渠道即插即用地注入到基于聊天的界面中。它提供了 AI 生成器和人类在共同创造过程中可以进行通信的多个维度。我们通过使用 C REATIVE -W AND 框架来研究共同创造通信的一个维度——用户在讲故事的背景下对全局与本地创造意图的指定——来说明它。
2020 年 8 月 2 日 - 陆军驻地
c. 可通过电子邮件或电话请求特别公告。特别公告的定义是高级指挥官、驻军指挥官或危机行动小组代表希望立即向李堡观众传达的任何事项。特别公告的示例包括但不限于：部队保护级别变更、健康和安全警告、恶劣天气警告、重要社区活动的时间/地点变更和 VIP 欢迎信息。信息通常可以立即发布，除非发生设备故障（即连接丢失、电源故障或标志故障）。
NETCNOTE 5103（2023 年 8 月 24 日）
标记：2024 年 9 月 NETCNOTE 5103 N00X 2023 年 8 月 24 日 NETC 通知 5103 来自：海军教育和训练司令部指挥官 主题：2024 财年高风险训练安全评估、中等风险课程评估以及安全和职业健康管理评估时间表 参考：(a) OPNAVINST 1500.75D (b) OPNAV M-5100.23，2022 年 9 月 7 日 (c) NETCINST 1500.13D (d) NETCINST 5100.1B 附件：(1) 2024 财年高风险训练安全评估和中等风险课程评估时间表 (2) 2024 财年安全和职业健康管理评估时间表 1. 目的。为海军教育和训练司令部 (NETC) 制定 2024 财年高风险训练 (HRT) 安全 (HRTS) 评估 (HRTSE)、中等风险课程 (MRC) 评估 (MRCE) 和安全与职业健康 (SOH) 管理评估 (SOHME) 时间表。 2. 背景 a. 参考 (a) 要求 NETC 建立 HRTS 监督计划，以确保下属活动符合 HRTS 要求。这要求每三年进行一次现场 HRTSE，以确保以切合实际的方式进行培训，同时保持安全的学习环境。参考 (b) 要求总部指挥部确保至少每 3 年在下属指挥部和现场活动中对 SOH 计划有效性进行适当的评估。参考 (c) 要求 NETC 每 3 年评估一次 MRC。b. 参考 (c) 和 (d) 定义了在现场和虚拟进行这些评估的要求、职责和流程。
NETCNOTE 5215，2023 年 8 月 15 日
a. 根据本通知创建的记录，无论格式或媒体如何，均须按照海军部行政助理、指令和记录管理司门户页面上的记录处置时间表进行维护和处置，网址为 https://portal.secnav.navy.mil/orgs/DUSNM/DONAA/DRM/Records-and-Information-Mana g ement/Approved%20Record%20Schedules/Forms/Al1Items.aspx。
W9113M-24-R-BAA1 发行日期：2024 年 8 月 28 日
USASMDC 空间与导弹防御指挥技术中心感兴趣的主题标题：开发用于磁化率和热分析的多尺度电磁模型公告 ID：TCBAA001 SMDTC 办公室：SMDC-TCT-R SMDTC 能力：测试和评估、战略武器技术和高超音速失败关键词：HPM、建模、电磁描述：USASMDDC 高功率微波 (HPM) 团队对开发新型电磁 (EM) 模型感兴趣，以支持我们在宏观和微观尺度区域的 HPM 磁化率测试。它应该能够提供在尺度区域之间转换（例如从亚微米固态到电路级尺度特征的转换）中自我一致地促进的方法。它们应该有助于计算突发行为并有助于发现新的系统行为。模型应该能够计算系统、设备和连接尺度上的效应，并允许对动态热效应进行建模。建模工具应具备热堆叠、能量存储考虑和非平衡热力学等影响。代码应能够帮助设计用于模型验证的实验。
Macworld 2000 年 8 月 - 经典苹果
超高效汽油发动机，配备先进的电动机，无需插电。无需充电站。无需插头。不妥协。Prius 采用革命性的丰田混合动力系统，该系统储存减速时产生的能量并将其转换回电能。它速度快，驾驶乐趣十足，有害排放量减少 90%。Prius。这改变了一切。
![arXiv:2208.08896v1 [q-bio.NC] 2022 年 8 月 9 日](/simg/1\179a87c6f83be0ee92585383a262d85d2db19fa0.webp)
arXiv:2208.08896v1 [q-bio.NC] 2022 年 8 月 9 日
摘要：轻度认知障碍（MCI）是阿尔茨海默病（AD）的前兆，MCI的检测具有重要的临床意义。分析患者的结构脑网络对于识别MCI至关重要。然而，目前对结构脑网络的研究完全依赖于特定的工具箱，耗时且主观，很少有工具可以从脑扩散张量图像中获取结构脑网络。在本文中，提出了一种基于对抗学习的结构脑网络生成模型（SBGM），直接从脑扩散张量图像中学习结构连接。通过分析不同受试者结构脑网络的差异，我们发现从老年正常对照（NC）到早期轻度认知障碍（EMCI）再到晚期轻度认知障碍（LMCI），受试者的结构脑网络呈现出一致的趋势：随着病情的恶化，结构连接朝着逐渐变弱的方向发展。此外，我们提出的模型对 EMCI、LMCI 和 NC 受试者进行了三分类，在阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 数据库上实现了 83.33% 的分类准确率。