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使用基于人工智能的脑波进行运动预测深度学习复发性神经网络
脑电图（EEG）研究因其对人体运动的宝贵见解而在各种研究领域中广泛使用。在这项研究中，我们通过采用人工智能深度学习复发性神经网络（GRU，GRU，GRU）来调查运动歧视预测的优化，对来自EEG信号之间特定运动类型产生的独特EEG数据。实验涉及参与者，分为姿势控制的五个困难，针对二十多岁的体操运动员和主教体育教育的大学生（n = 10）。机器学习技术被应用于从收集的脑电图数据中提取脑运动模式，其中包括32个通道。使用快速傅立叶变换转换进行了EEG数据进行了光谱分析，并且使用GRU模型网络用于每个EEG频率域上的机器学习，从而改善了学习的性能索引
俄罗斯军事网络攻击者瞄准美国及全球关键基础设施
美国联邦调查局 (FBI)、网络安全和基础设施安全局 (CISA) 以及国家安全局 (NSA) 评估发现，自至少 2020 年以来，隶属于俄罗斯总参谋部情报局 (GRU) 第 161 专科训练中心 (29155 部队) 的网络行为者就负责针对全球目标进行计算机网络行动，以进行间谍活动、破坏活动和损害声誉。GRU 29155 部队网络行为者早在 2022 年 1 月 13 日就开始针对多个乌克兰受害组织部署破坏性的 WhisperGate 恶意软件。这些网络行为者与其他已知且更成熟的 GRU 附属网络组织（例如 26165 部队和 74455 部队）是分开的。
Multi-scale Fusion Model Based on Gated Recurrent Unit ...
摘要 - 电池储能系统（BESS）的最新电荷（SOC）的准确预测对于电动汽车的安全性和寿命至关重要。为了克服多尺度特征融合和全球特征提取之间现有方法的不平衡，本文介绍了基于门控复发单元（GRU）的新型多尺度效果（MSF）模型，该模型是专门为实用BESS中复杂的多步社预测而设计的。Pearson相关分析首先是为了识别与SOC相关的参数。然后将这些参数输入到多层GRU中以进行点特征。同时，参数在输入双阶段多层GRU之前进行修补，从而使模型能够在不同的时间间隔内捕获细微的信息。最终，通过自适应重量融合和完全连接的网络，进行了多步骤的SOC预测。在数天内进行了广泛的验证，可以说明所提出的模型在实时SOC预测中达到的绝对误差小于1.5％。
doi:10.1093/eurheartj/ehaa128 冠状动脉球囊成形术是由两位出生于德国萨克森州的医生发明的
Andreas 出生于萨克森州首府德累斯顿，在莱比锡读完高中，在海德堡学习后，由于德国官僚机构抵制他的血管成形术想法，他移居瑞士苏黎世（图 1）。他的第一个球囊尖端有一根短固定导线。他先在动物身上测试了球囊，然后在人类的外周狭窄部位进行了测试。1977 年 9 月 16 日，Gruuntzig 在苏黎世使用一个 3 毫米短球囊对一名清醒的左前降支高度狭窄患者成功地进行了冠状动脉成形术。2 他在 1977 年的美国心脏协会会议上介绍了他的前四例血管成形术结果。3 后来，Gruuntzig 搬到了美国亚特兰大的埃默里大学。 1985 年，格伦齐格给自己做了心脏导管插入术。手术后，他自己穿好衣服，回到办公室，用手捂住穿刺部位。他觉得，如果“通过血管造影术了解冠状动脉解剖结构对患者有好处，那么对自己也有好处”。4 自 1978 年以来，他与索恩斯和贾德金斯一起被考虑角逐诺贝尔奖，但格伦齐格于 1985 年 10 月 27 日在一次飞机失事中丧生。两位共同候选人索恩斯和贾德金斯在同一年去世。
ICAS 2006 年 9 月 7 日
纽约 (JFK, EWR ) 纽约 (JFK, EWR ) 芝加哥 (ORD) 芝加哥 (ORD) 达拉斯 (DFW) 达拉斯 (DFW) 丹佛 (DEN) 丹佛 (DEN) 迈阿密 (MIA) 迈阿密 (MIA) 华盛顿 (IAD) 华盛顿 (IAD) 孟菲斯 (MEM) 孟菲斯 (MEM) 亚特兰大 (ATL) 亚特兰大 (ATL) 洛杉矶 (LAX) 洛杉矶 (LAX) 檀香山 (HNL) 檀香山 (HNL) 旧金山 (SFO) 旧金山 (SFO) 安克雷奇 (ANC) 安克雷奇 (ANC) 圣保罗 (GRU) 圣保罗 (GRU) 里约 (GIG ) 里约 (GIG )
使用复发神经网络（RNN）
在本文中，我们使用复发性神经网络（RNN），该神经网络（RNN）结合了多个门控复发单元（GRUS），长期短期记忆（LSTM）和Adam Optimizer来开发用于心脏病预测的新的混合学习模型。该提出的模型的出色精度为98.6876％。该提出的模型是GRU和RNNS模型的混合体。该模型是在Python 3.7中开发的，通过整合与Keras和Tensorflow一起工作的多个GRU和RNN作为深度学习过程的后端，并得到各种Python库的支持。使用RNN的最新模型可实现98.23％的精度，而深神经网络（DNN）的精度达到了98.5％。由于神经网络的复杂设计，在神经网络模型中具有冗余性的大量神经元以及克利夫兰不平衡的数据集，现有模型的常见缺点是准确性较差。实验，结果表明，使用RNN的拟议模型和几个具有合成少数族裔过采样技术（SMOTE）的GRU达到了最高水平的性能。完成了。这是他使用Cleveland数据集的RNN最准确的结果，并且显示出对患者心脏病的早期预测的希望。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
