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深度学习模型的合奏，用于心跳心律不齐
心律不齐是全世界死亡的主要原因之一，由于生活方式的改变，其流行率急剧上升。由于其非侵入性，ECG信号通常被用于检测心律不齐。手动技术需要很长时间，并且容易出错。利用深度学习模型早期自动识别心律不齐是改善诊断和管理的首选替代方法。本文提出了一个独特的集合深层结构化学习模型，用于分类心律不齐，以整合注意力机制，双向长期记忆和卷积神经网络。它分为五个类别：非分解（n），上室异位（S），心室异位（V），融合（F）和未知（q）。MIT-BIH和St. Petersburg数据集集成为多模型数据集，用于培训，验证和测试建议的模型。还通过F1得分，回忆，准确性和精度测试了模型的性能。基于所有这些方法的合奏，该模型准确99％。
Zalando SE Q4利润超过了期望，新策略...
Zalando SE 2021 2022 2023 2024E 2025E 2026E Sales 10,354 10,345 10,143 10,498 11,233 12,019 Growth Yoy 29.7% -0.1% -1.9% 3.5% 7.0% 7.0% EBITDA 660 376 511 686 815 881 EBIT 425 81 191 315 444 505 Net Profit 235 17 83 185 282 332 Net Debt (Net Cash) -763 -387 -792 -1,012 -1,383 -1,784 Net Debt/Ebitda -1.2x -1.0X -1.5x -1.5x -1.7X -2.0x EPS report 0.91 0.07 0.32 0.71 1.08 1.28 dps 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Dividing Yield 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% Gross Profit Margin 41.8% 39.2% 38.7% 40.1% 41.0% 41.0% EBITDA Margin 6.4% 3.6% 5.0% 6.5% 7.3% 7.3% EBIT Margin 4.1% 0.8% 1.9% 3.0% 4.0% 4.2% ROCE 10.9% 2.0% 4.3% 6.9% 9.6% 10.7% EV/ebitda 7.8x 14.7x 10.0x 7.1X 5.6x 4.7x EV/EBIT 12.1X 68.2x 26.8x 15.6x 10.2x 8.2X Per 25.0X 349.5x 71.2x 31.9x 21.0x 17.8x FCF Yield 10.5% 7.8% 16.1% 6.2% 9.2% 10.3% Source: Company Data, MWB研究 div>Zalando SE 2021 2022 2023 2024E 2025E 2026E Sales 10,354 10,345 10,143 10,498 11,233 12,019 Growth Yoy 29.7% -0.1% -1.9% 3.5% 7.0% 7.0% EBITDA 660 376 511 686 815 881 EBIT 425 81 191 315 444 505 Net Profit 235 17 83 185 282 332 Net Debt (Net Cash) -763 -387 -792 -1,012 -1,383 -1,784 Net Debt/Ebitda -1.2x -1.0X -1.5x -1.5x -1.7X -2.0x EPS report 0.91 0.07 0.32 0.71 1.08 1.28 dps 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Dividing Yield 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% Gross Profit Margin 41.8% 39.2% 38.7% 40.1% 41.0% 41.0% EBITDA Margin 6.4% 3.6% 5.0% 6.5% 7.3% 7.3% EBIT Margin 4.1% 0.8% 1.9% 3.0% 4.0% 4.2% ROCE 10.9% 2.0% 4.3% 6.9% 9.6% 10.7% EV/ebitda 7.8x 14.7x 10.0x 7.1X 5.6x 4.7x EV/EBIT 12.1X 68.2x 26.8x 15.6x 10.2x 8.2X Per 25.0X 349.5x 71.2x 31.9x 21.0x 17.8x FCF Yield 10.5% 7.8% 16.1% 6.2% 9.2% 10.3% Source: Company Data, MWB研究 div>
一种特殊类型的氢原子转移击败了 Norrish II
摘要：最近，我们小组报告称，烯酮和酮官能团在光激发下可指导萜类衍生物中的位点选择性 sp 3 C − H 氟化。这种转变究竟是如何发生的仍然是个谜，因为人们想到了大量的机制可能性。在此，我们报告了一项全面的研究，通过动力学研究、同位素标记实验、19 F NMR、电化学研究、合成探针和计算实验描述了反应机制。令我们惊讶的是，该机制表明分子间氢原子转移 (HAT) 化学在起作用，而不是最初设想的经典诺里什氢原子抽象。更重要的是，我们发现了苯偶酰和相关化合物等光促进剂的独特作用，即它们必须通过氟化进行化学转化才能有效。我们的研究结果提供了一种不寻常的定向 HAT 形式的记录，对于定义未来方法开发的必要参数至关重要。■ 简介
心房起搏，过早心房拍打，模式切换和心房高速率
月份； p = 0.015，p = 0.033，p = 0.041;早产次：1个月时为6.8±2.3％，3个月时为7.1±2.1％，在6个月时为7.2±1.9％； p = 0.015，p = 0.022，p = 0.031）。AHRE患病率从1个月的9.7±2.3％增加到3个月时的18.1±4.1％，在6个月时为23.3±5.9％。但是，这些关联在6个月后减少，在1年和2年时持续较少。接收器工作特征曲线分析确定了1个月的94.5％心房起搏百分比截止比例，敏感性为68％，特异性为82％[曲线（AUC）下的面积（AUC）：0.806，P <0.001]，在3个月时截止94％，敏感性和特异性为68％和901％，<0.8001，<0.8001。对于模式开关发作，1和3个月的1.5截止值分别产生73％和74％的敏感性，分别为99％和98％（AUC：0.890和0.895和0.895，p <0.001）。
使用MEL Spectrogram图像和合奏建模
如今，许多可怕的疾病是由蚊子以及其他类型的感染引起的。蚊子也被称为无声喂食器。由于这种能力，蚊子会利用增加其传播疾病的能力。许多威胁生命的疾病，例如疟疾，登革热，寨卡病毒，黄热病和基孔肯雅亚是由这些蚊子引起的。这些疾病是由病毒，寄生虫和细菌病原体通过各种载体（例如埃及伊蚊）和库勒克斯（Culex）引起的。由于全球案件的迅速增加，因此有必要部署智能机器自动化模型来减少感染的传播。本研究中使用的方法检测到负责传播这些疾病的不同类型的蚊子。控制感染传播的关键是根据其翅膀的拍子检测蚊子的类型。本研究中使用了与不同来源收集的与蚊子翼节相关的声音录音。这些录音是根据蚊子物种通过最大合并和卷积模型来划分的。整个工作在三个部分下进行了框架：识别记录的声音音频文件以获取MEL频谱图像，使用合并和卷积方法提取特征，并使用合奏方法使用分类器，例如随机森林，支持向量机（SVM）和决策树来识别蚊子类型。频率波用于在预处理阶段将音频记录转换为频谱图。频谱图滤波器用于消除频谱图像中的噪声。使用合并和卷积方法获得矢量值。然后将本工作中使用的分类器中的值馈入集合方法，以根据其机翼节拍识别蚊子类型。基于最终结果和观察结果，SVM分类器的精度最高，与其他分类器相比，伊迪斯型白emopictus型为95.05％。
引用：Askarpour H、Mirzaee F、Habibi F、Pourfridoni M。双耳节拍对大脑活动和精神障碍的影响：文献综述。Ope
许多研究将双耳节拍称为数字药物 [8,9]。数字药物，也称为双耳节拍，是通过每只耳朵聆听两组略有不同的频率而产生的听觉错觉。这会产生第三个音调和节拍的感觉，据称可以改变听众的脑电波并诱发特定的认知或情绪状态。“数字药物”一词有时用于指代这些双耳节拍，据说它们可以模仿精神药物的效果或引起意识状态的改变。但值得注意的是，双耳节拍并不含有任何真正的药物或精神活性物质 [8]。数字药物的开发对人类的未来可能至关重要，因此有必要在该领域进行进一步研究。考虑到对节拍的研究范围很广且结果各异，在本研究中，我们调查了双耳节拍对某些精神疾病和大脑活动的实际影响。
抗击癌症取得进展 - Karen Asp
癌症是美国第二大死亡原因，尽管公众可能希望有朝一日所有癌症患者都能治愈，但研究人员早已抛弃了这种神奇的想法。“虽然有些癌症是可以治愈的，但科学家从不谈论治愈癌症，因为我们知道癌症可能会复发，”癌症研究员、Music Beats Cancer 创始人兼总监 Mona S. Jhaveri 博士说。Music Beats Cancer 是一个众筹平台，旨在解决抗癌创新和研究的关键资金缺口。“这种疾病涉及基因变化，当你从一个方向攻击癌症时，它可以绕过你的治疗策略。”这就是为什么研究人员一直投入大量时间和精力开发新的治疗方法。当然，手术、化疗和放疗等传统方法仍然是癌症治疗的重要组成部分，但富有远见的新疗法意味着癌症可以得到更有效的治疗，为被诊断出患有这种疾病的人带来新的希望。
实现深度学习技术的混合方法 -
本文提出了一种新的定制杂种方法，用于使用电力学（ECG）早期检测心脏异常。ECG是一种生物电信信号，有助于监测心脏的电活动。它可以提供有关心脏正常和异常生理的健康信息。心脏异常的早期诊断对于心脏患者避免中风或心脏猝死至关重要。本文的主要目的是检测可能损害心脏功能的关键节拍。最初，经过修改的pan – tompkins算法确定了特征点，以心跳分割为由。随后，提出了不同的混合深卷积神经网络（CNN）来实验标准和实时的长期ECG数据库。这项工作成功地分类了几种心脏搏动，例如上室室异位搏动（SVE），心室节拍（VE），室内室内传导障碍节拍（IVCD）和正常的节拍（n）。获得的分类结果显示，MIT – BIH数据库的F 1分数为99.28％，而F 1得分为99.24％，而实时获得的数据库的下降精度为99.12％。
标题：高心率哺乳动物进化枝的调节性心脏肌钙蛋白I扩展的遗传切除
25摘要：哺乳动物心脏肌钙蛋白I（CTNI）包含一个高度保守的N末端延伸，含有蛋白激酶A靶标（SER 23/24），在β-肾上腺素能刺激期间被磷酸化以增加心肌细胞呈现速率。在这里，我们表明，tnni3的Exon 3编码外显子3的Ser ser和痣多次被伪造，以模拟SER 23/24磷酸化，而无需肾上腺素能刺激，促进了30种异常高的静息心率的进化（〜1000次降低了1000次BEATS -〜1000 BEATS min -1 -1 -1 -1）。我们进一步揭示了远距离相关的BAT家族中的替代外显子3剪接，并且外显子3-和外显子3 + CTNI同工型都掺入心脏肌纤维中。最后，人类TNNI3的外显子3被证明具有相对较低的剪接强度评分，提供了一种进化知情的策略，可以切除该外显子以改善心力衰竭期间的舒张功能。35
一种用于现实的深度学习技术的混合方法......
本文介绍了一种使用心电图 (ECG) 早期检测心脏异常的新型定制混合方法。ECG 是一种生物电信号，有助于监测心脏的电活动。它可以提供有关心脏正常和异常生理的健康信息。早期诊断心脏异常对于心脏病患者避免中风或心脏猝死至关重要。本文的主要目的是检测可能损害心脏功能的关键心跳。首先，改进的 Pan-Tompkins 算法识别特征点，然后进行心跳分割。随后，提出了一种不同的混合深度卷积神经网络 (CNN) 在标准和实时长期 ECG 数据库上进行实验。这项工作成功地对几种心跳异常进行了分类，例如室上性异位搏动 (SVE)、心室搏动 (VE)、心室内传导障碍搏动 (IVCD) 和正常搏动 (N)。所获得的分类结果显示，使用 MIT-BIH 数据库的分类准确率达到 99.28%，F 1 分数为 99.24%，而使用实时获取的数据库的分类准确率下降为 99.12%。