根据美国心脏协会(Kolansky,2009年,急性冠状动脉综合征(ACS),急性冠状动脉综合征(ACS)是美国发病率和死亡率的非常普遍的原因,估计每年150万个住院和成本超过1500亿美元。ACS包括不稳定的心绞痛,非ST段抬高心肌梗塞(NSTEMI)和ST段升高心肌梗塞(STEMI)。急性心肌梗死的发病机理涉及动脉粥样硬化斑块的破裂或侵蚀(Arbustini等,1999),而Nstemi发生在癌症冠状动脉的部分闭塞的环境中(Bhat等,2016)。相比之下,STEMI是由罪魁祸首冠状动脉完全阻塞引起的。因此,STEMI更有症状,疾病进展更快,死亡率比NSTEMI更高(Rodríguez-Padial等,2021; Meyers等,2021)。因此,STEMI是具有高患病率和死亡率的主要心血管疾病之一(Benjamin等,2018),对STEMI的及时诊断对于通过迅速治疗降低突然死亡的风险至关重要(Murray等人,2015年)。冠状动脉造影(CAG)是STEMI的金标准诊断方法(Wu等,2022)。经皮冠状动脉干预(PCI)是一种有效的治疗方法,可限制心肌梗死后的梗塞大小,并降低并发症和心力衰竭的风险(Mehta等,2010; Bulluck等,2016)。在紧急治疗方案中,非侵入性心电图是最具成本效益和不可替代的方法,可以进行连续和远程监测(Siontis等,2021)。此外,用作辅助诊断工具的生物标志物,心脏成像技术和心电图方法在诊断心肌梗死方面起着至关重要的作用(Thygesen等,2012)。连续的ECG监控提供了有用的预后信息并确定再灌注或重钉状态(Thygesen等,2018)。因此,对于救护车或医院中可疑患者而言,这是重要的诊断步骤。此外,可以使用12个铅ECG更好地理解MI的发病机理,并准确地确定闭塞性冠状动脉和心肌梗塞的位置。特定的ECG引线可以反映心脏的电活动的各个位置,并根据心肌坏死区域区分不同类型的MI(Meek和Morris,2002)。例如,铅V1,V2,V3和V4中的ST段升高(Stes)建议前壁心肌梗塞(AMI),而SteS in II,III和AVF中的SteS建议下壁心肌梗死(IMI)。考虑到这些因素,12导管的ECG是用于诊断ACS的标准诊断工具。在临床环境中,除了STEMI和NSTEMI之间的区别外,STEMI患者的ECG需要快速准确的解释。但是,从ECG图像中解释STEMI对救护车的医护人员来说是挑战的,
通过破坏势能壁垒的对称性 Dae-Han Jung、Hee-Sung Han、Namkyu Kim、Ganghwi Kim、Suyeong Jeong、Sooseok Lee、
3)Mitani K 1,Ito Y 1,Takene Y 1,Jeong EM 2,Kang HS 2,Kim IG 3,Inaba T 1,4,Hatoya S 4,Sugiura K 4(1 J-Arm。2 Cell2in,韩国。 3首尔2 Cell2in,韩国。3首尔
Tae-Han Kim 1,*,In-Ho Kim 2,*,Seung Joo Kang 3,*,Miyoung Choi 4,Baek-Hui Kim 5,Bang Wool EOM 6,Bum Jun Kim 7,Byung-Hoon Min 8,Chang in Choi 2,Choi 2,Tae Min Gong 1,Cheol Min Gong 10 N Kim Jong 1 14 IM 17,Hye Seong Ahn 18,Hyun Lim 19,Hyung-Don Kim 20,Jae-Joon 2公园2 Yu赢得2,2 WA Hoon Kim 25,Kyoung Doo Song 26,Minkyu Jung 27,Mi Ran Jung 28 Yun6 Yoo Min Kim 37,Yoonjin Kwak 38,Young Suk Park 39,Hye Sook Han 40,†,Su Youn Nam 41,†,Seong-Ho Kong 42,†,并代表开发工作组的韩国实践tacetric 2指南Korean gactice 2 GuideLines 2 Guiendines 2指南
摘要 — 人们对开发更像人类、能够进行自然社交互动的人工智能 (AI) 的兴趣日益浓厚。先前的研究已经提出了关于“栩栩如生”的人工智能的含义的想法,一些研究试图使用游戏环境来测试这些假设。在本文中,我们介绍了“社交人工智能”语音对话系统的开发,该系统可以在合作游戏环境中与人类玩家自主交流和互动(在本例中是一款名为“Don't Starve Together”的社交生存游戏)。基于我们的假设,即人工智能应该包含特定的组件才能被视为更像人类,我们进行了一系列试点测试,以使用数据驱动的方法开发社交人工智能。完成试点测试后,我们根据参与者的互动和反馈确定了六个要添加或修改的组件。这些组件主要包括语音对话系统的功能,这些功能涉及人工智能行为与社会环境背景因素(“游戏状态”)的相互作用。在未来的工作中,我们打算基于这些发现改进社交人工智能。此处的研究强调了使用合作游戏环境进行人工智能代理的语音对话系统的数据驱动开发。
kim,Yeongha,Wong,Stephan,Seo,Seo,Changwon,Yoon,Jeong Hoon,Choi,Gwan Hyun,Gwan Hyun,Olthaus,Jan,Reiter,Reiter,Doris E.,Kim,Kim,Jeongyong,Kim,Kim,Teun-Teun,Teun-Teun,哦,很快,Sang和Gi-ra,Gi-ra,yi 20222。自组装蜂窝
嵌入量子点,提高其发光效率。团队包括机械工程系,化学工程系和电气工程系的Junsuk Rho教授,博士学位。机械工程部的候选人明苏王,拜恩格苏(Byoungsu Ko)和Jaekyung Kim,以及博士学位的Chunghwan Jung。候选人,来自化学工程系。
3.Shin, M. H., Park, H., Kim, S., Oh, E. J. , Jeong, D., Florencia, C., Kim, K. H., Jin, Y. S., 和 Kim, S. R. 2021.糖酵解基因失活引起的转录组变化及其对酿酒酵母戊糖代谢的优势。生物工程和生物技术前沿 9, 654177。4.Jeong, D., Park, H., Jang, B. K., Ju, Y., Shin, M. H., Oh, E. J. , Lee, E. J., and Kim, S. R. 2021。柑橘皮废料生物增值转化为燃料和化学品的最新进展。生物资源技术 323, 124603。5.Lacerda, M. P., Oh, E. J. 和 Eckert, C. 2020。模型系统酿酒酵母与新兴非模型酵母在生物燃料生产中的比较。Life 10(11), 299.6.Jeong, D*., Oh, E.J.* , Ko, J. K., Nam, J. O., Park, H. S., Jin, Y. S., Lee, E. J., and Kim, S. R. 2020.酿酒酵母中木糖分解代谢途径异源表达的代谢工程考虑因素。PLoS ONE 15(7), e0236294。(* 同等贡献) 7.Oh, E. J. , Liu, R., Liang, L., Freed, E. F., Eckert, C. A., 和 Gill, R. T. 2020.利用酵母表面展示平台进行抗体片段的多重进化。ACS Synthetic Biology 9(8), 2197-2202。8.Choudhury, A., Fankhauser, R. G., Freed, E. F., Oh, E. J. , Morgenthaler, A.B., Bassalo, M. C., Copley, S. D., Kaar, J. L., 和 Gill, R. T. 2020.大肠杆菌中 Cas9 介导重组工程高效编辑的决定因素。ACS Synthetic Biology 9(5), 1083-1099。9.Park, H., Jeong, D., Shin, M. H., Kwak, S., Oh, E. J. , Ko, J. K., 和 Kim, S. R. 2020.酿酒酵母在将热液预处理的木质纤维素生物质转化为乙醇的过程中对木糖的利用。应用微生物学和生物技术 104, 3245-3252。10.Oh, E. J. 和 Jin, Y. S. 2020.酿酒酵母工程改造以实现高效
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