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新技术的安全性和可行性，在Mitraclip干预过程中超声心动图和荧光镜检查图像
方法和结果：在Echonavigator软件（EN+患者）的支持下对21名患者进行了治疗。主要（安全）终点是总辐射剂量。次要终点是荧光镜检查和总过程时间。将测量结果与在安装回声器（ECHONAVIGATOR（EN-ETANTE）安装之前接受治疗的21例患者的测量值进行了比较。将更多的mitraclip（45 vs. 36）植入了EN+组中，反映了该组中更复杂的干预措施。在EN+患者中，辐射剂量（GY/CM 2）与EN患者相似（146.5±123.6 vs.146.8±134.1，p = 0.9）。与EN+患者相比，EN+组的总程序时间（分钟）相似（136.2±50.2 vs. 125.7±51.2，p = 0.5）。回声器的主要好处是超声心动图和荧光镜检查的实时融合，导致EAS IER导管操纵。
通过融合多种特征和数据平衡与特征选择技术来提高药物-靶标相互作用的预测
预测药物-靶标相互作用 (DTI) 是药物发现领域的一个重要研究领域。这意味着识别化合物和蛋白质靶标之间的相互作用。探索这些相互作用的湿实验室实验既昂贵又耗时。相反，更注重相互作用预测计算方法的干实验室环境有助于限制这些实验的搜索空间，并在开发新药之前提供线索。本文提出了一种称为 SRX-DTI 的新型药物-靶标相互作用预测方法。首先，我们从蛋白质序列中提取各种描述符，并将药物编码为 FP2 分子指纹。为了处理类别不平衡问题，我们提出了 One-SVM-US 技术来处理不平衡数据。我们还开发了 FFS-RF 算法，一种前向特征选择算法，并将其与随机森林 (RF) 分类器相结合，以最大化预测性能。前向特征选择算法在预测能力提高的前提下，向一组选定特征中添加新特征。该特征选择算法删除不相关的特征以获得最佳最优特征。最后，将具有最佳特征的平衡数据集提供给 XGBoost 分类器以识别 DTI。实验结果表明，我们提出的方法 SRX-DTI 在预测 DTI 方面比其他现有方法具有更高的性能。数据集和源代码可在以下位置获得：https://github.com/Khojasteh-hb/SRX-DTI 。
像蝙蝠一样窃听：融合主动和被动的声纳，以同时定位和映射案例研究
在使用自我产生的信号的如此称为活跃的传感器中，声纳传感器的实现比LIDAR和雷达更具挑战性，部分原因是它们有限的角度传感场。对此挑战的一种常见解决方案是扫描传感器，该传感器通过连续测量扫描角度范围。然而，扫描传感器对声纳特别概率，因为声速相对较慢和声纳头的惯性。对蝙蝠行为的研究表明，蝙蝠可以在小组飞行过程中窃听其特异性。换句话说，他们将自己的活跃声纳收集的信息与他们通过被动倾听同龄人收到的信息融合在一起。由于蝙蝠非常擅长使用声纳，因此这种行为激发了对融合积极和被动声纳是否可以解决实现声纳传感器的挑战的调查。定义了融合传感的模型，并使用数值模拟来回答同时定位和映射的测试床问题（SLAM）。模拟结果表明，当活动声纳和相关噪声的角度范围相对较小时，机器人在解决大满贯方面的性能就会得到改善。
丛集型阵发刺激在自闭症的治疗应用
地址通信到：HSING-CHANG NI，精神病学系，Linkou Chang Gung Gung Memorial Hospital，No.5，Fusing
极端温度网络UPS和电池产品手册
配件（提供的用户）SMART1524ET-将电池连接到UPS推荐的电池电缆测量值为6 AWG，最大建议长度为6.56 ft。 / 2 m。 SMART1548ET-将电池连接到UPS推荐的电池电缆仪为8 AWG，最大建议长度为6.56 ft。 / 2 m。 SMART1524ET-需要24V 150A额定的保险丝银行。建议安装18英寸的DC保险丝。/ 0.45 m，电池系统的正连接线向UPS。SMART1548ET-需要48V 70A额定保险丝银行。建议安装18英寸的DC保险丝。/ 0.45 m，电池系统的正连接线向UPS。
人工智能支持的传感器融合 - 北约的 ACT
背景：要取得决定性的胜利，需要卓越的战场意识。建立这种意识的关键是收集、处理和融合来自不同传感器的数据，特别是在多域环境中。在这个项目中，我们试图探索使用机器学习融合现有传感器的价值。该项目将制定实施多传感器融合的技术路线图和一个或多个演示器，以突出并具体说明这种方法对选定传感器的价值。演示器可以使用实时或模拟的传感器数据构建。在之前的 MCDC 项目中，对问题的各个方面进行了探索，最终出版了《人工智能、自动化和机器人军事用途指南》。
金融科技中的人工智能：元宇宙、Web3、DeFi、NFT、金融……
11 资料来源：Yang、Qinglin、赵业通、Huawei Huang、Zehui Xiong、Jiawen Kang 和 Zibin Cheng (2022)。 “将区块链和人工智能与元宇宙融合：一项调查。” IEEE 计算机学会开放期刊 3：122-136。