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使用分层分类方法的混合机器学习模型进行心脏病诊断
1 研究学者（博士），维韦卡南达全球大学 斋浦尔，拉贾斯坦邦，印度 2 助理教授，Compucom 技术与管理学院 斋浦尔，拉贾斯坦邦，印度 摘要：近几十年来，由于生活压力越来越大和人类行为粗心，心脏病的发病率不断上升，成为全球死亡的主要原因之一。准确、及时地预测心脏病对于成功预防至关重要。已经开发了许多技术来帮助医疗保健从业者预测这种疾病，但每种算法都有自己的局限性。这项研究引入了一种新颖的集成方法，可以提高预测准确性，同时降低误报。针对经典算法和新算法对所建议的技术进行了评估，结果显示预测准确性有显著提高。 关键词：AHA、HRV、IHDPS、SVM、DT、NB、K-NN、MLP、CFS、BFS 1.简介 在过去的许多年里，心脏病一直是全球死亡的首要原因。研究人员使用多方面的数据挖掘方法来帮助医疗保健从业者诊断这种疾病。由于医疗保健行业会产生大量患者数据，因此生物医学数据集对于识别隐藏的模式和联系至关重要。这些数据集通常使用智能医疗信息系统进行分析，有助于发现有用的见解。目标是通过正确识别疾病并以合理的价格提供适当的治疗来提高服务质量。在处理心脏病患者数据库时，临床医生可能会对对疾病预后有重大影响的因素进行加权，以便做出更明智的决定。心脏病风险因素包括营养不良、吸烟和压力、缺乏运动、药物滥用、高血压、酒精、高血糖和胆固醇。高脂肪食物会损害静脉，动脉压力增加会使心壁变硬，可能导致血流受限和心脏病。人类心脏是一种平滑肌，它通过有规律的收缩通过动脉泵血。成年人的体重在 250 到 350 克之间，他们的心脏由四个腔组成。心脏主要由自动运作的心肌组成，对血液循环至关重要。在 66 年的寿命中，心脏平均每分钟跳动 72 次，每分钟泵出约 4.7-5.7 升血液。美国心脏协会 (AHA) 确定冠状动脉疾病的主要风险因素为：• 高血压会增加心脏负担，并可能导致心肌增厚。• 高胆固醇会导致动脉中斑块积聚，从而增加患心脏病的风险。• 吸烟会损害动脉内膜并导致斑块积聚。• 糖尿病会因高血糖水平而显著增加患心脏病的风险，这会损害血管。
具有低深度线性层和新结构的 AES 量子电路
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仿真洞察到钙钛矿活动层，以增强太阳能
摘要：这项研究探索了钙钛矿太阳能电池的性能，包括MASNI3，CH3NH3SNI3，CSPBI3和CSSNGEI3，分析关键指标，例如效率，敞开电路电压（VOC），短路电流电流密度（JSC）和填充因子（JSC）和填充因子（ff）。使用SCAPS软件的模拟提供了基线数据，并使用高级计算技术对其进行了进一步验证和扩展。灵敏度分析揭示了诸如带隙能量和载体迁移率之类的参数的影响，而层优化和电路模型则提供了对增强设备性能的见解。比较分析和现实世界模拟弥合了实验室结果与实际应用之间的差距，并得到了机器学习模型的支持，以预测新型材料的效率。这种全面的方法有助于优化钙钛矿太阳能电池以进行未来的应用。
带有分层头发和衣服的仿真准备头像
1。引言创建照片现实和动态的人类化身具有广泛的应用，包括虚拟试验，电影和游戏制作，虚拟助手，AR/VR以及远程介绍。传统上，此过程需要培训，这使得普通用户无法访问。最近，基础扩散模型的进步加速了旨在使3D Human Avatar创建民主化的研究工作，从而可以通过文本[16、46、51、88]或图像[39]易于用户控制。早期的3D人头像创作的方法将头发，身体和衣服作为单层表示，因此由于其纠缠的几何形状，很难独立模拟或编辑每个区域。为了解决这一限制，重新制作的工作使用了分层结构来分别反映身体，服装或头发[27，36，82，96]。，这些方法中的许多方法都依赖于nerf [58]等隐性代表来定义服装或毛发地理。尽管隐式表示有助于从基础扩散模型中利用先验知识，但它们在现有模拟器中进行动画挑战，这是由于身体运动而引起的头发和服装的现实运动。结果，这些方法难以生产动画时看起来很现实的化身。因此，出现了一个自然的问题：我们可以设计3D化身生成管道，该管道可以利用图像扩散模型中的丰富的先验知识，同时与现有的模拟管道兼容？解决此问题的关键挑战在于连接当前模拟器和文本驱动的头像生成管道中使用的不同表示。前者通常会重新使用平滑清洁的非紧密网格或特定设计的头发链，其拓扑是可以优化的，并且很难约束。十大的后者采用隐式表示（例如NERF [58]或SDF [83]），尽管它们可通过嘈杂的监督信号来优化来自扩散模型的嘈杂监督信号，但不能轻易地转换为适合模拟的开放网格或发束。为了解决这些问题，我们提出了一个新颖的框架Simavatar，该框架从文本提示中生成了3D人体化身，可以很容易地通过现有的头发和服装模拟器来动画。关键思想是为不同的人类部位（例如头发，身体和服装）采用合适的代表，并利用图像扩散模型和模拟器的先验知识。为此，我们提出了使用头发束代表人头发，身体和饰物的几何形状，参数身体模型SMPL [55]，
在线银行的多层混合安全框架
金融行业中信息安全的概念不仅是组织的优先事项，而且是信任的基石，可确保整个经济基础设施的稳定性和韧性。尼日利亚作为该国经济的关键支柱的金融部门正在进行变革性的数字革命。，由于金融机构在不断发展的网络威胁，监管框架和客户期望的情况下导航，信息安全性的整体和积极主动的方法变得至关重要。这项研究探讨了尼日利亚金融部门信息安全的景观，这些挑战是应对关键挑战，当前的做法，清晰地关注新兴趋势，通过加强在线数据传输的主要参数来通过寻求检查银行客户的共同安全挑战，从而避免使用各种形式的恶意趋势，并以众多的攻击攻击这些趋势，并攻击这些层面，以探讨银行的共同安全挑战，以保护他们的境界，并遭受越来越多的趋势。 框架。对于方法论，数据启发主要是使用七个银行，即UBA，GTB，Polaris Bank，Union Bank，Stanbic IBTC，Fidelity Bank，Fidelity Bank进行数据启发。二级方法是从期刊文章，讲义，会议论文和程序中绘制数据的，而新系统的设计基于多层方法，最多将多达五（5）个安全参数纳入了大大减少挑战和威胁互联网银行业务的威胁。
Unichain和第2层网络的增长
从监管的角度来看，无论是在L1还是L2网络上，加密资产的同心交换（或在去中心化交易所上的活动）仍然存在于灰色领域，目前的证券交易委员会（SEC）的领导（SEC）积极地争辩说，这种类型的交易几乎总是会始终引入证券交易，并且会引入大量的行动，以置于大量的bur bur bur bur bur bur bur bur bur bur。尽管如此，这些类型的对等交换的调节状态尚未确定。新政府将于2025年1月20日接任，可以更有利地重新审视这个问题。此外，我们认为，更全球的Defi活动趋向于像Unichain这样的L2S的趋势将继续延续，甚至可能加速。
Hitachi Vantara 的 7 层防御策略：安全
事件的成本通常不只是赎金 — 它还包括受影响系统的恢复和停机造成的损失。日立合作伙伴 Veeam 1 的一份报告发现，在 93% 的勒索软件事件中，威胁行为者积极针对备份存储库。75% 的受害者丢失了部分备份，39% 的备份存储库完全丢失。