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标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。 34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院，美国马萨诸塞州波士顿 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
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Giovanni Bernardo课程生活与研究 div>
根据文章的签名总统法令的46和47n。 445/2000，并意识到，根据《艺术品》所述的规定，根据《刑法》和《刑法》的特殊法律受到惩罚。76 D.P.R. n。 2000年12月28日的445人宣布自己的责任，本课程中的报告与真相相对应76 D.P.R.n。 2000年12月28日的445人宣布自己的责任，本课程中的报告与真相相对应
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引用：Bernardo-Castro S，Donato H，Ferreira L等。血脑屏障通过缺血性中风和Relati
抽象引入缺血性中风是最普遍的中风类型，其特征是由血管动脉闭塞引发的无数病理事件。血脑屏障（BBB）的破坏是可能导致致命结果的关键病理事件。然而，它似乎遵循了一种多相模式，该模式与不同的生物底物以及可能对比的结果相关。通过影像学技术沿着中风的不同阶段解决BBB渗透率（BBBP）可能会导致对疾病的更好理解，改善患者的特定治疗方法，并开发了新的治疗方法和新的治疗方法和递送方法。这项系统的审查将旨在全面总结有关急性缺血性中风不同阶段中BBBP值演变的现有证据，并将这一事件与患者的临床结果相关联。方法和分析我们将在MEDLINE，EMBASE，COCHRANE CENTRAL登记册，Scopus和Web of Science上进行计算机化搜索。此外，还将扫描灰色文献和临床。我们将包括对人类的人类的队列，横截面和病例对照研究，对中风中的BBBP进行定量评估。检索的研究将由两位作者独立审查，任何差异都将通过共识或第三名审稿人解决。审阅者将提取数据并评估所选研究偏见的风险。道德和传播道德批准不需要。如果可能的话，将按照Cochrane手册提供的系统审查的指南，将数据合并为定量荟萃分析。我们将使用建议，评估，开发和评估方法的评分来评估累积证据。所有用于此工作的数据均可公开使用。从这项工作中获得的结果将在同行评审期刊中发表，并在相关会议中传播。Prospero注册号CRD42019147314。
Baranda, J., Mangues-Bafalluy, J., Zeydan, E., Vettori, L., Martínez, R., X. Li, X., Garcia-Saavedra, A., ... CJ Bernardos, CJ (2020)。论 5Growth 平台中基于 AI/ML 的扩展操作的集成。2020 年 IEEE 网络功能虚拟化和软件定义网络 (NFV-SDN) 会议。
摘要 — 垂直服务水平协议 (SLA) 的自动保证是 5G 网络面临的挑战。欧盟 5Growth 项目设计并开发了一个 5G 端到端服务平台，该平台集成了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术，可用于管理和编排 (MANO) 堆栈中的任何决策过程。本文介绍了 5Growth 平台的详细架构和第一个原型，该平台采用基于 AI/ML 的网络服务自动扩展决策。这还包括修改 ETSI 网络服务描述符以请求基于 AI/ML 的编排问题决策，以及集成数据工程管道以进行实时数据收集和模型执行。我们的评估表明，与 AI/ML 相关的服务处理操作（1-2 秒）远低于实例化/终止程序（分别为 80/60 秒）。此外，在线分类可以在数百毫秒（600 毫秒）的量级内完成。索引词 — AI / ML、扩展、NFV / SDN、自动化网络管理、端到端服务编排
请引用论文：Agarwal、Sumit、Ricardo Correa、Bernardo Morais、Jessica Roldán 和 Claudia Ruiz-Ortega (2020)。欠银行数百万美元，银行
当银行的大量借款人遭受巨大负面冲击时，银行会如何反应？为了回答这个问题，我们利用 2014 年能源价格暴跌，以墨西哥商业银行贷款为例。我们表明，在能源价格下跌后，对能源行业有敞口的银行进一步增加了对这些借款人的敞口，放松了对该行业较大债务人的信贷保证金。银行对能源行业的事前敞口增加一个标准差，对该行业借款人的贷款量增加 18%，利率降低 6%，尽管借款人的信用违约掉期利差正在扩大。高敞口银行通过收缩对其他行业的贷款，将这一行业特定冲击放大到经济的其他部分，产生了重要的实际影响，因为借款人无法更换信贷供应商。最后，能源价格冲击对宏观结果产生了巨大的负面影响，尤其是在资本密集型的二级行业。从数量上看，一个州的银行对能源行业的敞口增加一个标准差，其 GDP 就会下降 1.8%。