癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而,这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步,自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中,我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet),它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类,包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征,而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号,以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习,从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型,并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型,结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
图 1:使用国际 10-20 系统从 (a) 矢状面和 (b) 轴平面 (c) 头皮角度看到的 64 个电极配置表示。注意:A= 耳垂,C = 中央,Pg = 鼻咽,P = 顶叶,F = 额叶,Fp = 额极和 O = 枕叶。
一周的国家一级教师发展计划(FDP)关于1月29日至2024年2月2日计划的“人工智能多学科研究趋势(AI)和数据科学”。此FDP旨在使教职员工掌握遍历AI和数据科学景观所需的知识和技能,从而促进了在学术界的创新,协作和负责任的技术文化。
最近的报告表明,公司可能正在使用算法工具来破坏竞争,并将额外的费用推向从其保险网络中获得医疗保健的患者。《纽约时报》报道了一家这样的公司Multiplan,该公司出售数据以帮助保险公司确定他们应该向提供商支付多少支付网络外的医疗服务,以及其中多少费用直接将其传递给患者。虽然患者通常为网络外护理支付不同的费率,但我担心的是,与雇主竞争企业相比,通过降低雇员的成本来竞争企业 - Algorithmic工具正在处理跨众多竞争对手收集的数据,以颠覆保险公司之间的竞争。结果是,(而不是互相竞争)保险公司正在向员工和患者推动额外的隐藏费用。
迄今为止,欧洲最常见的短期本地灵活性来源是主动网络管理方案 (ANM)。这些方案利用电网灵活性来管理实时或预期拥塞,采用最合适的电网配置来减少电力限制。这些解决方案主要在法国、意大利、比利时开发,在西班牙开发程度较低。电网重新配置可以无成本地解决限制问题,因为无需重新调度。另一种形式的 ANM 是由灵活连接提供的。这些连接的合同安排包括较低的初始连接电网成本,以换取可能无补偿的削减。在可再生能源发电渗透率较低的情况下,可再生能源开发商可以考虑这些合同作为替代方案,但随着更多可再生能源项目连接到同一接入点,削减风险会增加,这可能会阻碍这些项目的商业案例。在这些情况下,可以使用本地灵活性产品(例如需求开启和关闭)来管理这些风险。
多倍体在禾本科植物中很常见,对传统育种提出了挑战。基因组编辑技术绕过了杂交和自交,能够在一代中对多个基因拷贝进行有针对性的修改,同时保持许多多倍体基因组的杂合背景。巴哈草(Paspalum notatum Flügge ́;2 n =4 x =40)是一种无融合生殖的四倍体 C4 物种,在美国东南部广泛种植,作为肉牛生产和公用事业草坪的饲料。叶绿素生物合成基因镁螯合酶(MgCh)被选为在四倍体巴哈草中建立基因组编辑的快速读出目标。含有 sgRNA、Cas9 和 npt II 的载体通过基因枪法递送到愈伤组织培养物中。通过基于 PCR 的检测和 DNA 测序对编辑植物进行了表征,并观察到高达 99% 的 Illumina 读数的诱变频率。野生型 (WT) 巴哈草的测序显示,MgCh 的序列变异水平很高,这可能是因为存在至少两个拷贝,可能包含八种不同的等位基因,包括假基因。MgCh 突变体表现出明显的叶绿素消耗,叶片绿度降低了 82%。两种品系显示出随时间推移的编辑进展,这与体细胞编辑有关。获得了嵌合 MgCh 编辑事件的无融合生殖后代,并允许在一系列叶绿素消耗表型中识别出统一编辑的后代植物。高度编辑的突变体的 Sanger 测序显示 WT 等位基因的频率升高,可能是由于频繁的同源定向修复 (HDR)。据我们所知,这些实验是首次报道将基因组编辑应用于多年生暖季草皮或牧草。该技术将加速巴哈草品种的开发。
当今大多数产品都具有多个功能,但是这些功能是通过在系统中整合不同的单功能设备和/或材料来实现的。在一种单个材料中同时具有多个功能具有许多潜在的优势,例如一种可以存储能量,具有自感应或自我修复能力或任何其他身体功能的结构材料。这将带来质量和资源节省,使能源更高,因此更可持续。本文介绍了如何使用碳纤维的电气和电化学性质在高性能载荷中同时使用碳纤维来进行碳纤维的微型审查。通过该碳纤维复合材料还可以存储像锂离子电池一样的能量,用作应变传感器,具有电气控制的致动和形状,并用作能量收割机。