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禁食血糖与淋巴细胞比率预测不稳定心绞痛患者的长期心脏死亡率
摘要背景：这项回顾性研究旨在探索对冠状动脉病变严重程度和不稳定Angina pectoris（UAP）患者的冠状动脉病变严重程度和长期心脏死亡率的空腹血糖与淋巴细胞计数比（GLR）的预测价值，这尚未被报道过。方法：4110名UAP患者包括在研究中。根据其GLR值将患者分为两组，并接受平均36个月。的结果，包括心脏死亡率，全因死亡率和重新寄养率，并确定了长期心脏死亡率GLR的预测价值。结果：在所有患者中，有865名（21.0％）被重新住院，103例（2.5％）死亡，其中包括39例心脏死亡（0.9％）。与低GLR组相比，高GLR组的语法得分更高（P <0.001）。高GLR组的心脏死亡率（p = 0.006）和重新住院（p = 0.004）的速率更高。Kaplan-Meier曲线表明，GLR≥3.38（p = 0.005）时，心脏死亡率较高（P = 0.005）。接收器工作特性（ROC）分析表明，2.9861的GLR是预测心脏死亡率的有效截止值（P = 0.001）。多元COX回归分析表明，血清肌酐（P = 0.003），GLR（P = 0.029）和语法得分（P <0.001）是心脏死亡率的独立预测指标。结论：GLR与冠状动脉病变严重程度显着相关，可以用作UAP患者心脏死亡率的独立预测指标。
FastML：快速机器学习模型培训和评估
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一个新的数学模型，用于改进基于拆分radix快速傅立叶变换算法
本文引入了一种新的加密方法，旨在通过使用分裂的radix傅立叶变换技术来改善加密过程，称为split-radix fast fast傅立叶变换（SRFFFT）。所提出的方法基于将FFT radix-2和radix-4算法拆分，以实现SRFFT两个阶段的提高信息保证。第一阶段在输入明文上使用SRFFT算法直接计算以产生密文，而第二阶段将反向的SRFFFT算法应用于Decipher。对几种类型的加密分析攻击，例如蛮力，自相关和字典攻击，进行了相对评估，SRFFFT评估的最终结果表明，在许多实用的加密应用中，SRFFFT在许多实用的加密应用中都是可取的，因为SRFFFT复杂性在SRFFFT的复杂性中随着分裂比较计算的范围而增加，从而消除了差异的范围，从而消除了隐性攻击的范围。
CY 2024 CDER快速日历年批准*
对具有神经调节蛋白1（NRG1）基因融合的晚期，无法切除或转移性非小细胞肺癌的成年人进行治疗，并在先前的全身治疗后或之后疾病进展；以及具有晚期，不可切除或转移性胰腺腺癌的成年人，在先前或之后具有疾病进展的NRG1基因融合
C-130J超级大力神计划状态和快速事实
•通过洛克希德·马丁客户支持中心的24/7全天候敬业的支持•由现场服务代表和物流供应代表提供的集成面对面的支持，以及可部署的合同维护团队•虚拟，实时支持能力•即时洞察力，可提供17洛克希德·马丁·维护的速度维护和额外维护的启用，以供计划•维持速度维护的速度，并提供了跨度维护的速度，并提供了跨度的维护，并提供了跨度维护的速度，并提供了跨度维护的速度，并提供了跨度维护的速度，并提供了跨度维护的速度，并提供了跨度维护的台阶，并提供了跨度维护的速度，并提供了跨度维护的速度，•通过Hercules培训中心获得的飞行员和LoadMaster培训，该中心位于佐治亚州玛丽埃塔的洛克希德·马丁航空设施•强大的数据分析资源以确定备件库存的正确组合•高空
Rajkumar P1，G。Tanmai2，K。Ankitha2，M。Srilekha2（2024）。社交媒体上的深泡沫检测：利用深度学习和快速文本嵌入
DeepFake Technology使用AI来创建操纵媒体，对社交媒体平台上的信息完整性构成了重大威胁。在印度，Deepfake内容的兴起呈指数增长，尤其是在政治和娱乐领域，假新闻和AI生成的视频已经风靡一时，导致了错误的信息。主要目的是开发一个可靠的AI模型，该模型可以准确地检测到社交媒体平台上的深击内容，重点是使用FastText Embeddings识别机器生成的推文。传统方法涉及根据预定义的规则和关键字匹配的社交媒体帖子的人类审核，事实检查机构以及手动过滤。这些方法是耗时的，而且通常不准确，缺乏管理大量在线内容的可扩展性。手动检测深摄影和AI-AI-I-Actuct含量非常低效，容易出现错误，并且无法实时处理大量社交媒体数据。因此，在被识别或删除之前，有害和误导性信息可能会广泛传播。随着社交媒体在塑造公众舆论的日益影响，这项研究背后的动机是打击错误信息和维护在线话语的完整性。特别是深度学习模型可以通过自动化社交媒体内容的分析来显着改善对深击的检测。fastText嵌入将将推文转换为有意义的单词向量，而深度学习模型可以应用于对推文是人类生成还是AI生成的推文。与传统方法相比，这种方法提供了实时检测，提高准确性和可伸缩性。
FPGA上的快速傅立叶变换的平行管道硬件加速度
快速傅立叶变换（FFT）广泛用于数字信号处理应用中，尤其是用于使用CNN实时对象检测的卷积操作。本文提出了用于在FPGA上实现的Radix-2 FFT计算的有效的硬件档案，采用了蝴蝶单元的多个平行和管道阶段。所提出的架构利用块RAM存储输入和Twiddle因子值来计算转换。在Zync Ultrascale FPGA上合成了所提出的体系结构的硬件，并使用诸如关键路径延迟，吞吐量，设备利用率和功耗等参数评估其性能。发现在FFTOPS中测量的8点FFT所提出的平行管道结构的性能比非二叠体的AR插条高67％。性能比较与最新的并行管道管道方法证实了所提出的FFT体系结构达到的加速度。在论文中还介绍了拟议的硬件与与Vivado Design套件捆绑在一起的FFT IP核心的合成版本的全面比较。
面向大众的神经质量建模：利用 FastDMF 实现全脑生物物理建模的民主化
最近，人们开发了不同的全脑计算模型来研究与大脑机制相关的假设。其中，动态平均场 (DMF) 模型尤其引人注目，它结合了通过平均场方法扩展的生物物理现实模型和多模态成像数据。然而，DMF 模型广泛使用的一个重要障碍是，当前的实现在计算上成本高昂，仅支持对考虑不到 100 个大脑区域的大脑分区进行模拟。在这里，我们介绍了一种高效且易于理解的 DMF 模型实现：FastDMF。通过利用分析和数值方面的进步（包括对反馈抑制控制参数的新型估计和贝叶斯优化算法），FastDMF 绕过了以前实现的各种计算瓶颈，提高了可解释性、性能和内存使用率。此外，这些进步使 FastDMF 能够将模拟区域的数量增加一个数量级，这一点已通过与 90 和 1,000 个区域划分的 fMRI 数据的良好拟合得到证实。这些进展为广泛使用基于生物物理的全脑模型开辟了道路
快速事实 - 未来路径 529 计划由...
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Pharo 中的 AI 有多快？线性回归基准测试
摘要 与许多其他现代编程语言一样，Pharo 将其应用扩展到计算要求高的领域，例如机器学习、大数据、加密货币等。这就需要快速的数值计算库。在这项工作中，我们建议通过外部函数接口 (FFI) 调用高度优化的外部库（例如 LAPACK 或 BLAS）中的例程来加速低级计算。作为概念验证，我们基于 LAPACK 的 DGELSD 例程构建了线性回归的原型实现。使用三个不同大小的基准数据集，我们将我们的算法的执行时间与纯 Pharo 实现和 scikit-learn（一种流行的机器学习 Python 库）进行比较。我们表明 LAPACK&Pharo 比纯 Pharo 快 2103 倍。我们还表明，scikit-learn 比我们的原型快 8-5 倍，具体取决于数据的大小。最后，我们证明纯 Pharo 比纯 Python 中的等效实现快 15 倍。这些发现可以为未来为 Pharo 构建快速数值库并进一步在更高级的库（如 pharo-ai）中使用它们奠定基础。