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标题：ECARTV5的多中心开发和预期验证：梯度增强机器学习预警得分作者：Matthew M. Chu
6 Department of Medicine, Loyola University Medical Center, Chicago, IL 7 Department of Emergency Medicine, University of Wisconsin-Madison, Madison WI 8 BayCare, Clearwater, FL 9 Department of Medicine, Yale University, New Haven, CT Corresponding author: Matthew M Churpek, MD, MPH, PhD Email: mchurpek@medicine.wisc.edu Financial support used for the study: This work was supported by funding根据其研究创新与风险投资部（DRIVE）的一部分，来自美国国立卫生研究院（PI：MMC； R01HL157262）和生物医学高级研发局（Barda），作为其研究创新与风险投资部（DRIVE）的一部分。披露和利益冲突：Drs。Churpek和Edelson是获得患者风险评估专利（US11410777）专利的发明者，并从芝加哥大学获得此知识产权的特许权使用费。Edelson博士受雇，并在Agilemd拥有股权，该股份销售和分发Ecart。关键字：预警评分；临床恶化；机器学习；快速响应系统；人工智能抽象词计数：283主要文字字数：2,999
神经网络创新助力光伏系统从并网到自主运行的无缝迁移
抽象的。 ，q wklv uhvhdufk lqwurgxfhv d phwkrg wr frqwuro vwudwhj \ ri d vrodu skrwryrowdlf 39 v \ vwhp frqqqhf frqqhffww w w w w w w w w w wkh julg）ru 0d ru 0d [lpxp 3rlqlqlq whr friq whnj v v v y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y. UWHU 96＆LV XVHG LQ WKLV V \ VWHP /RDG DW 3 && UHFHLYHV WKH $＆SRZHU IURP'＆SRZHU REWDLQHG IURP 39 DUUD hydoxdwh xqlw whpsodwhv dqg dq $ uwlilfldo 1hxudo 1hwzrun $ 11 frqwuroohu lvprxwhf u7gwhv u7gwhv wruwlrq 7+ q julg fxuuhqw glvwruwlrqv irxqg wr eh ohvqdohg dohg lwqldowl y ilowhu edvhg frqwuro dojrulwkp lv lv hpsor \ hpsor \ hg rshudwlrq $ v \ qfkurql] frdwwqwqwqhvqh fwlrq wr wkh wkh julg zkhq zkhq dqg glvfrqq qhfwlrq zkhq zkhq zkhq xqdydlodeoh（[shulphqwv zhu frq zhuh frqggxfwhoo fdvlwqlwql wzrun $ 11 lv xvhg dv h [whqvlyh phwkrg zklfk jlyh ehwwhu shuirupdqfh dqg wrwdo kduprqlf glvwruwlrq
标题：ECARTV5的多中心开发和预期验证：梯度增强机器学习预警得分作者：Matthew M. Chu
6医学系，洛约拉大学医学中心，芝加哥，伊利诺伊州7 7号急诊医学系，威斯康星大学 - 麦迪逊分校，麦迪逊麦迪逊大学威斯康星州麦迪逊市8号湾长8号湾佛罗里mchurpek@medicine.wisc.edu披露：Drs。Churpek和Edelson是获得患者风险评估专利（US11410777）专利的发明者，并从芝加哥大学获得此知识产权的特许权使用费。Edelson博士受雇，并在Agilemd拥有股权，该股份销售和分发Ecart。资金来源：这项工作得到了美国国立卫生研究院（PI：MMC; R01HL157262）和生物医学高级研发局（BARDA）的资金的支持，这是其研究创新创新与Ventures and Ventures and Ventures and Ventures（Drive）的一部分，合同编号为75A5A5A5A5A5A5A5A5A50121C00043（PI：DPE：DPE）。贡献：MMC对手稿的内容承担全部责任。MMC和DPE概念化了这项研究。KAC对数据进行了统计分析。 MMC撰写了手稿的初稿，并修改了后续版本。 所有作者都为数据解释做出了贡献，审查并编辑了初始草稿，并批准了最终手稿。 关键字：预警评分；临床恶化；机器学习；快速响应系统；人工智能单词计数：3,310KAC对数据进行了统计分析。MMC撰写了手稿的初稿，并修改了后续版本。所有作者都为数据解释做出了贡献，审查并编辑了初始草稿，并批准了最终手稿。关键字：预警评分；临床恶化；机器学习；快速响应系统；人工智能单词计数：3,310
从二线增压PI方案切换到B/F/TAF
在第48周的功效：在初步分析中，在第48周，HIV -1 RNA³200份/ml的比例为0.7％（1/149）和2.8％（4/141），分别为B/F/F/TAF和PI/R组，分别为：差异-2.1（95％CI：-2.1（95％ci：-6.7 to for/f/f/f/for）， PI/R（表1）。140（94.0％）和129（91.5％），分别为48周HIV-1 RNA <200拷贝/mL。 每组中有8个经过审查 - 最新测试中的HIV-1 RNA <200副本/mL。 由于这两组的不良事件，都没有研究药物中断。 安全：由于这两组的不良事件，都没有研究药物中断。 这项研究是在海地期间进行的，在共同的19日和严重的内乱和与帮派有关的暴力行为。 当参与者不安全或不可能时，社区卫生工作者和邻里药物分配的随访。140（94.0％）和129（91.5％），分别为48周HIV-1 RNA <200拷贝/mL。每组中有8个经过审查 - 最新测试中的HIV-1 RNA <200副本/mL。由于这两组的不良事件，都没有研究药物中断。安全：由于这两组的不良事件，都没有研究药物中断。这项研究是在海地期间进行的，在共同的19日和严重的内乱和与帮派有关的暴力行为。随访。
heblid：增强有效的二进制本地图像描述符
在许多计算机视觉应用程序中，本地图像特征的抽象有效匹配是一项基本任务。然而，由于其硬件和有限的能源供应的简单性，因此在计算有限的电视（例如手机或无人机）中，在计算有限的DECES（例如移动电话或无人机）中，实时性能受到损害。在本文中，我们介绍了一个有效的学习二进制图像描述符。它改善了我们以前的价值描述符，Belid，使其更有效地进行匹配和更准确。为此，我们将使用Adaboost进行了改进的弱体培训计划，从而产生更好的本地描述。此外，我们通过迫使所有弱学习者在强大的学习者组合中具有相同的权重，并在不平衡的数据集中训练它，以解决在匹配和检索任务中产生的不对称性。在我们的实验中，与Orb相比，在本文中，其精确度接近SIFT，计算效率更好，Orb是文献中最快的算法。
强化学习增强运动计划框架：自主驾驶中的全面概括
摘要 - 这项研究介绍了一种新的方法，以实现运动计划，并在FRENET坐标系统中使用增强式学习（RL）代理告知分析算法。该组合直接解决了自主驾驶中适应性和安全性的挑战。运动计划算法对于导航动态和复杂方案至关重要。传统方法缺乏不可预测的环境所需的灵活性，而机器学习技术，尤其是强化学习（RL），具有适应性，但遭受了不稳定和缺乏解释性的困扰。我们独特的解决方案协同RL的动态适应性协同传统运动计划算法的可预测性和稳定性，从而产生了有效管理复杂情况并适应不断变化的环境条件的系统。对我们综合方法的评估显示，碰撞的改善，风险管理的改善以及在多种情况下提高了目标成功率。本研究中使用的代码可作为开放源软件公开使用，可以通过以下链接访问：https：//github.com/tum-avs/frenetix-rl。索引术语 - 自适应算法，自动驾驶汽车，避免碰撞，增强学习，机器人学习
具有超高面积能力的持久锌 - 碘电池，并通过镍单原子电催化剂
摘要：锌 - 碘（Zn -i 2）电池对其高能量密度，低成本和固有安全性引起了极大的关注。然而，包括聚二维溶解和穿梭，碘迟发的氧化还原动力学和低电导率的几个挑战限制了它们的实际应用。在此，我们通过将Ni单原子（NISA）均匀分散在分层多孔碳骨架（NISAS-HPC）上，为Zn-I 2电池设计了高效的电催化剂。原位拉曼分析表明，由于Nisas具有显着的电催化活性，因此使用NISAS-HPC显着加速了可溶性聚二维（I 3 - 和I 5 - ）的转化。带有NISAS-HPC/I 2阴极的结果Zn-I 2电池提供了出色的速率能力（在50 C时为121 mAh g-1）和超循环稳定性（在50 c时超过40 000个循环）。即使在11.6 mg cm -2碘以下，Zn -i 2电池仍然表现出令人印象深刻的循环稳定性，其容量保留为93.4％和141 mAh g -1，在10 c.关键字上10 000循环后，关键字：锌 - 碘化物 - 碘磁带，多二维，诸如乘坐，电气效应，电型，电动
曾感染 Omicron BA.1/BA.2 且接受疫苗加强接种的人群中 Omicron BA.5 中和率
我们从丹麦奥登塞大学医院的工作人员和公众中招募了健康的参与者；所有参与者均签署了知情同意书。我们在 2021 年 11 月 18 日至 2022 年 2 月 4 日期间（即他们接种第三次 BNT162b2 疫苗四周后）从接种疫苗队列中的 24 名参与者中采集了血清（表）。我们在 2022 年 1 月 26 日至 4 月 19 日期间（即 Omicron BA.1/BA.2 突破性感染四周后）从恢复期队列中的 12 名参与者中采集了血清（表）。我们对 Delta 和 Omicron BA.1、BA.2 和 BA.5 变体的真实 SARS-CoV-2 临床分离株进行了斑块减少中和试验 (PRNT)，如前所述 (8)。我们记录了 PRNT 90 滴度，这是血清样本的最高稀释度，可使斑块减少率 >90%。我们使用 MinION 测序仪（Oxford Nanopore Technologies，https://nanoporetech.com）通过纳米孔全基因组测序鉴定了谱系，并将序列上传到 Gen Bank（Delta 的登录号为 ON055856，BA.1 的登录号为 ON055874，BA.2 的登录号为 ON055857，BA.5 的登录号为 OP225643）。我们使用 Liaison TrimericS IgG 定量免疫测定法（DiaSorin，https://www.diasorin.com）分析了所有血清样本中的刺突特异性抗体。为了验证接种疫苗人群中的 SARS-CoV-2 初次感染状态，我们使用 Alinity SARS-CoV-2 IgG 分析了血清中的核衣壳特异性抗体
增益提升折叠共源共栅运算放大器，带电容耦合辅助放大器 M. Rashtian* a、M. Vafapour b
介绍了一种使用简单单级辅助放大器的新型增益提升折叠共源共栅运算放大器。所提出的辅助放大器的设计方式是，无需使用共模反馈网络，即可获得适当的输入和输出直流共模电压。辅助放大器的输入端由耦合电容器和浮栅 MOS 晶体管隔离。因此，直流输入电压电平限制已被消除。辅助放大器的输出端也使用了二极管连接的晶体管，使输出电压电平保持在所需的水平。与更复杂的放大器相比，简单的单级辅助放大器对主放大器施加的极点和零点更少，而且功耗也更低。0.18μm CMOS 技术的仿真结果显示直流增益增强了约 20 dB，而输出摆幅、斜率、稳定时间、相位裕度和增益带宽几乎与之前的折叠共源共栅设计相同。