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使用 Open RAN 进行实时 AI CSI 反馈实验
摘要 — 学术界和工业界对人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 在与蜂窝系统空中接口相关的各种用例中的应用很感兴趣，例如，用于报告信道状态信息 (CSI) 反馈、用于波束管理和定位精度。在本文中，我们开发了一个研究平台，该平台能够使用支持 AI 的 CSI 反馈进行实时推理，该反馈与现实世界的部署场景非常接近。在我们的实验中，我们通过将 CSI 自动编码器集成到 OpenAir-Interface (OAI) 5G 协议栈中来评估所提框架的性能。此外，我们展示了 CSI 压缩框架的实时功能，其中编码器部署在用户设备 (UE) 上，CSI 重建框架的实时功能部署在下一代节点基座 (gNB) 上。实验是在无线 (OTA) 室内测试平台 ARENA 上进行的，以及在使用世界上最大的无线网络模拟器 Colosseum 的模拟环境中进行的。索引词 —AI/ML、CSI 反馈、实时实验、开放式无线接入网络 (Open RAN)
女性平等
•将我们的声音编织在一起：新不伦瑞克省对土著妇女，女孩和2slgbtqqia+ People的安全道路。•签署了四年制加拿大新不伦瑞克省转让协议《国家行动计划》，以终止基于性别的暴力行为，该暴力是从2023年到2027年的1630万美元的投资，并推出了新不伦瑞克省第一年的实施计划。•签署了加拿大新不伦瑞克省危机热线捐款协议，以应对基于性别的暴力行为。通过本协议，该省在三年内获得了70万美元的转移，以支持现有的基于性别的暴力危机热线线，由于COVID-19，经历了呼叫量增加，这是COVID-19的大流行。•将基于社区的性暴力服务从5个社区扩展到13个社区，将投资从100万美元增加到180万美元。•向1028名GNB员工提供基于性别的分析加（GBA+）培训，并向1037名GNB员工提供性别多样性培训（GDI）培训。•增加2024年性别影响声明中影响报告的数量，从2023年40起49个。进行的49个影响报告中有53％表明，在开发过程的任何阶段没有进行GBA+，低于2023年的68％。这显示了部门GBA+考虑的15％。•从迪普（Dieppe），布克修（Bouctouche）和苏塞克斯（Sussex）中获得175名高中女生和性别多样化的年轻人，并在行业和技术中进行了三（3）个职业探索活动。这些事件着重于指导，以在促进非传统职业领域的同时打击性别刻板印象。这些事件使用指导来促进需求的职业。•从Pilick（Kingsclear），Sitansisk（St. Mary's）第一民族，Esgenoôpetitj（Burnt Church），北约那（Eel Chard）（Eel Ground）和Metepenagiag（Red Bank）到167名土著高中生，并进行了两（2）个（2）个职业生涯。•向六（6）个人颁发了部长在倡导性别平等（Vive Awards）方面的卓越奖（Vive Awards）。•为与暴力受害者合作的800多名公务员和个人提供培训，包括区域卫生当局的员工，社会发展以及皇家检察官和法院官员等司法系统。培训主题包括如何识别各种形式的基于性别的暴力以及如何更好地支持幸存者。•出版三（3）个平等概况公开报告，内容涉及性别平等研究镜头的收入，性暴力以及家庭和亲密伴侣暴力。这些报告向新的不伦瑞克人提供了有关影响全省妇女和性别多样性人士的问题，并为利益相关者配备可访问的分类数据。
使用机器学习和基于深度学习的成立网络的脑肿瘤分割和分类的有效合奏
摘要：最近，脑肿瘤（BT）已成为影响几乎所有年龄段人群的常见现象。使用计算机断层扫描对这种致命疾病的识别，磁共振成像如今非常流行。开发用于诊断和分类BT的计算机辅助设计（CAD）工具已变得至关重要。本文着重于使用深度学习（DL）模型设计用于诊断和分类的工具，该工具涉及通过获取（CT）图像，预处理，细分和分类的一系列步骤，以使用基于DL的Inception网络模型使用SIFT识别肿瘤的类型。所提出的模型使用模糊C表示算法从获取的BT图像中分割感兴趣的区域。诸如高斯幼稚的贝叶斯（GNB）和逻辑回归（LR）等技术用于分类过程。为了确定其效率的所有技术，都使用了基准数据集。模拟结果确保了提出的方法的性能，最大敏感性为100％，特异性为97.41％，精度为97.96％。关键字：脑肿瘤，深度学习，特征提取，模糊C的平均值，Inception v3，Sift，高斯幼稚的贝叶斯，逻辑回归。____________________________________________________________________________
同意Covid -19 -19疫苗 - 所有6个月及以上的人
该表格中包含的人口统计和疫苗管理信息已由第二位临床医生（除免疫机）（除免疫机）验证，以确保并记录所有免疫记录的完整性和准确性。必须在发送（输入）或输入信息之前进行此验证（双检查）。所有完成的纸质管理表格都需要通过加拿大邮政XPRESS邮政发送，该邮政被认为是安全的交付方法。这些形式必须放在信封中，密封襟翼并在襟翼上写姓名缩写。然后将信封邮寄至：C/O数据输入团队GNB卫生部HSBC Place 520 King Street，4楼接待处，弗雷德里克顿，NB E3B 5G8，每次邮寄信封时，您必须将电子邮件发送给Phisisp@gnb.ca，以通知他们已发送并提供以下信息，以供以下信息：数据符号的信息：devormite norder -decul cortection decluse declore cormection -devor consection consul consection consul consection decul consection develoipers consection。收到信封后，请发送答复。注：这些管理表不需要完成由药剂师管理的疫苗，该疫苗是由药剂师在药物信息系统（DIS）中或医师/护士从业人员中输入免疫信息的疫苗。
心脏疾病诊断 - 使用 - 诊断 - 与...
摘要：治疗医疗数据的进步每天都会显着增长。准确的数据分类模型可以帮助确定患者疾病并诊断医疗领域的疾病严重程度，从而减轻医生的治疗负担。尽管如此，医疗数据分析列出了由于不确定性，各种测量和数据的高维度之间的相关性而引起的挑战。这些挑战负担统计分类模型。机器学习（ML）和数据挖掘方法已被证明在近年来有效地了解了这些方面的重要性。这项研究采用了名为决策树（DT）的众所周知的监督学习分类模型。dt是一种典型的树结构，由中央节点，连接的分支以及内部和末端节点组成。在每个节点中，我们都必须做出决定，例如基于规则的系统。这种类型的模型可帮助研究人员和医生更好地诊断疾病。为了降低所提出的DT的复杂性，我们使用特征选择（FS）方法探索了更简单的诊断模型，其因素较少。此概念将有助于减少数据收集阶段。在开发的DT和其他各种ML模型之间进行了比较分析，例如Logistic回归（LR），支持向量机（SVM）和Gaussian Naive Bayes（GNB），以证明已开发模型的有效性。DT模型的结果建立了93.78％的明显精度，ROC值为0.94，比其他算法比其他算法。开发的DT模型提供了有希望的结果，并可以帮助诊断心脏病。
在气候中立欧盟中的农业，林业和食物
eq Equivalent ESABCC European Scientific Advisory Board on Climate Change ESC European Social Charter ETS Emissions Trading System EU European Union (here: EU-27) EU-ETS European Union Emissions Trading System FADN Farm Accountancy Data Network FAO Food and Agriculture Organization (of the United Nations) FSDN Food Security and Sustainable Development Network FSFS Framework for Sustainable Food Systems GAEC Good Agricultural and Environmental Condition GDP国内生产力GMC GMC GMC GREIFSWALD MIRE中心GNB总氮平衡GW GIGAWATT全球全球变暖潜力HA HLPE HLPE粮食安全和营养专家HWP收获的专家HWP收获的木材产品IAS的木材产品IAS IAS的高级可持续性研究ICR ICRC ICRCROD ICRC ICRC ICRC ICRC REDRC ICRC REDRC ICRC REDRC ICR ICRC REDRC ICR ICRC REDRC ICR ICR CRed ICR ICRC REDRC ICR ICRC ICR ICRC ICR ICRC REDRC ICR ICRC ICR ICRC ICR ICRC ICR ICRC划分 Development ILO International Labour Organization iLUC indirect Land-Use Change IPBES Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change IUCN International Union for Conservation of Nature JRC Joint Research Centre kcal Kilocalorie kg Kilogramme kg N Kilogramme Nitrogen KNE Kompetenzzentrum Naturschutz Energiewende, Competence Centre for自然保护和能量过渡ktbl kuratoriumfürtechnik und bauwesen in der Landwirtschaft e。 V. lsu牲畜单元Lulucf土地使用，土地使用变化和MFF MFF多年度财务框架（欧盟）MRV监测，报告和验证MT百万吨N₂O氧化二氮NDA NDA NDA小组营养，新颖的食品和食品食品和食品过敏原Necp Nation-Necp Nation-Necp Nation Necp Nation and ammonia ammoniaanh₃ammonia >>>>>>>>>>>>>>
气候中性的欧盟的农业、林业和食品
eq 等效 ESABCC 欧洲气候变化科学咨询委员会 ESC 欧洲社会宪章 ETS 排放交易体系 EU 欧洲联盟（此处为：欧盟 27 国） EU-ETS 欧盟排放交易体系 FADN 农场会计数据网络 FAO 联合国粮食及农业组织 FSDN 粮食安全和可持续发展网络 FSFS 可持续粮食系统框架 GAEC 良好的农业和环境条件 GDP 国内生产总值 GHG 温室气体 GMC 格赖夫斯瓦尔德沼泽中心 GNB 总氮平衡 GW 吉瓦 GWP 全球变暖潜能值 ha 公顷 HLPE 粮食安全和营养高级别专家小组 HWP 伐木产品 IASS 高级可持续性研究所 ICESCR 《经济、社会及文化权利国际公约》 ICRC 红十字国际委员会 IFAD 国际农业发展基金 ILO 国际劳工组织 iLUC 间接土地利用变化 IPBES 生物多样性和生态系统服务政府间科学政策平台 IPCC 政府间气候变化专门委员会变化 IUCN 国际自然保护联盟 JRC 联合研究中心 kcal 千卡 kg 千克 kg N 千克氮 KNE 自然科学中心 自然保护和能源转型能力中心 KTBL 土地利用技术和建筑库尔托里姆及 V. LSU 畜牧单位 LULUCF 土地利用、土地利用变化和林业 MFF 多年期财政框架（欧盟） MRV 监测、报告和核查 Mt 百万吨 N₂O 一氧化二氮 NDA 营养、新型食品和食品过敏原小组 NECP 国家能源与气候计划 NH₃ 氨
提高脑冲程预测准确性
摘要： - 脑卒中预测中的研究至关重要，因为它可能导致早期检测技术和干预措施的发展，从而增强了中风受害者的预后。早期检测和干预可以帮助最大程度地减少中风造成的损害，降低长期并发症的风险，并提高中风生存的人的一般生活质量。此外，中风预测的研究可以帮助识别风险因素并提高对中风根本原因的理解，从而导致更好的预防策略的发展。对脑冲程预测的研究正在进行中，并导致了各种模型和工具的开发，以预测中风的风险和早期检测。但是，这些工具在临床实践中的实施和使用取决于几个因素，例如资源的可用性，特定的医疗保健系统以及在医疗保健提供者和患者中对这些工具的认识和接受程度。通常，风险预测模型可用于快速识别中风高风险的人，并针对预防干预措施，例如生活方式改变，药物管理和筛查。早期检测工具可用于快速识别中风症状并启动适当的治疗方法，这可以改善中风患者的预后。但是，重要的是要注意，这些模型和工具的研发正在进行中，并且它们在临床实践中的使用不断评估和更新。在临床实践中，这些工具可能需要花费一些时间，并看到它们的现实影响。本研究论文的重点是使用一系列机器学习算法（例如逻辑回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN），Gaussian Naive Bayes（GNB），Bernoulli Naive Bayers（BnB）（BnB）和A clastif。这项研究的主要重点是比较数据的有效性，因为数据显着不平衡。我们在这项研究中使用了评估指标来评估模型预测的准确性，精度，召回和其他关键绩效指标。接收器操作特征曲线（AUC），少数族类的准确性和多数级别的准确性用于评估方法。
bpags：使用交替决策树，遗传算法和线性支持VECT
鉴于它们能够用宽阔和狭窄的自然光谱杀死细菌，因此在开发新药物来打击抗生素耐药性的新药中，出现了使用细菌素的使用。因此，对于可以准确预测新型细菌蛋白的精确且有效的计算模型产生了令人信服的要求。机器学习能够从细菌素序列中学习模式和特征的能力，这些序列很难使用基于序列匹配的方法捕获，这使其成为准确预测的潜在优越选择。使用机器学习方法，在本研究中创建了用于预测细菌素的Web应用程序。使用交替决策树（ADTREE），遗传算法（GA）和线性支持向量分类器（线性SVC）基于基于的特征评估方法选择了应用程序中使用的功能集。最初，从细菌蛋白和非细菌蛋白蛋白序列的物理化学，结构和序列属性属性中提取了潜在特征。我们使用Pearson相关系数评估了候选人的特征，然后对Adtree，GA和Lineare SVC进行了单独的评估，以消除不必要的特征。最后，我们构建了随机森林（RF），支持向量机（SVM），决策树（DT），Logistic回归（LR），K -Neart -Neart Neirbors（KNN）和GaussianNaïve的贝叶斯（GNB）模型，使用功能集降低。，我们使用具有ADTREE还原功能的SVM获得了总体性能模型，在测试数据集中获得了99.11％的精度，AUC值为0.9984。我们还评估了相对于我们先前开发的软件解决方案，一种基于序列对齐的工具和深度学习方法，每个还原功能集的最佳模型的预测能力。开发了一种标题为BPAGS（基于ADTREE，GA和Linear SVC的细菌素预测）的Web应用程序，以合并使用ADTREE，GA和基于线性SVC的特征集构建的预测模型。当前，基于Web的工具提供了具有关联概率值的分类结果，并具有在培训数据中添加新样本以提高预测效率的选项。bpags可以在https://shiny.tricities.wsu.edu/bacteriocin-预测中自由访问。
增材制造中打印质量预测的光谱特征分析：基于声学的方法
摘要：增材制造 (AM) 工艺中的质量预测至关重要，特别是在航空航天、生物医学和汽车等高风险制造业。声学传感器已成为一种有价值的工具，可通过分析特征和提取独特特征来检测打印图案的变化。本研究重点关注熔融沉积成型 (FDM) 3D 打印样品立方体 (10 mm × 10 mm × 5 mm) 的声学数据流的收集、预处理和分析。以 10 秒为间隔提取不同层厚度的时域和频域特征。使用谐波-打击源分离 (HPSS) 方法对音频样本进行预处理，并使用 Librosa 模块对时间和频率特征进行分析。进行了特征重要性分析，并使用八种不同的分类器算法（K最近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、高斯朴素贝叶斯（GNB）、决策树（DT）、逻辑回归（LR）、随机森林（RF）、极端梯度提升（XGB）和轻梯度提升机（LightGBM））实施机器学习（ML）预测，以基于标记数据集对打印质量进行分类。使用具有不同层厚度的三维打印样品（代表两种打印质量水平）生成音频样本。从这些音频样本中提取的频谱特征作为监督ML算法的输入变量，以预测打印质量。调查显示，频谱平坦度、频谱质心、功率谱密度和RMS能量的平均值是最关键的声学特征。使用包括准确度分数、F-1分数、召回率、精确度和ROC / AUC在内的预测指标来评估模型。极端梯度提升算法脱颖而出，成为最佳模型，预测准确率为 91.3%，准确率为 88.8%，召回率为 92.9%，F-1 得分为 90.8%，AUC 为 96.3%。这项研究为使用熔融沉积模型进行基于声学的 3D 打印部件质量预测和控制奠定了基础，并可扩展到其他增材制造技术。