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。
如果 AI 软件专利将黑箱概念声称为“机器学习”或“神经网络”,而没有在说明书中详细说明其实施的具体细节,或者如果它们用 POSITA 的知识代替实际披露,则它们可能会违反 §112 的要求。由于 AI 专利可能允许发明者对模糊的自我、计算机训练的相关性和预测合成获得法律保护,因此 AI 专利权利要求的范围可能会受到质疑。请参阅 Sameer Gokhale,“AI 和书面说明:AI 专利权利要求何时越界?”,Oblon(最后访问于 2024 年 1 月 22 日)。随着越来越多的 AI 专利被诉讼,必然会有更多有关此类专利及其所声称的 AI 技术的 §112 争议。因此,正如 Alice §101 挑战随着 AI 专利的增长而增加一样,§112 挑战也可能如此。虽然有人声称,第 112 条的最近复苏是“授权法的一次重大转变”,但这仍有待观察——尤其是在 AI 专利权利要求的背景下。参见 Gene Quinn 的“最高法院在安进裁决中开启授权法新时代”,IPWatchdog,
如何成为正式任命的志愿者:要成为探路者或冒险者中的集群协调员(角色描述)或区域管理员(角色描述),个人必须向 FL 会议探路者和冒险者部门(Path.Adv@floridaconference.com)提交事工简历。探路者和冒险者主任/副主任将进行参考检查和/或牧师检查以供批准。领导者将在遵循流程后正式被任命,以尽最大努力确保我们招募最合格的个人。个人还必须完成基督复临安息日会筛选验证培训,并获准开始其志愿者领导者任期。此外,我们为每位新志愿者实施了入职流程。
创伤性脑损伤(TBI)是指由外力造成的脑损伤,典型的影响很大,通常是由于汽车事故,跌倒或运动损伤等事件造成的。在2019年全球记录了超过2700万例新的TBI病例,这种类型的伤害很常见,可能会威胁生命[1]。尽管在影响时发生了主要伤害,但TBI患者面临着次要损伤的巨大风险,在初次创伤后的几个小时甚至几天内,这种损伤可能会逐渐发展[2]。这些次要侮辱与颅内压增加(ICP)有关,这是颅库内压力的危险增加。当ICP增加时,可以限制脑血流。这种限制可能导致脑缺血,其中大脑被剥夺了氧气,这是ICP升高的主要伤害作用。紧急医疗干预需要管理和减少ICP,因为ICP的未经治疗的海拔高程会导致永久性神经系统损害,昏迷甚至死亡。预防和管理次要损伤对于对TBI患者的治疗至关重要,并且通常涉及对ICP的持续监测,稳定患者的状况以及采用干预措施,例如药物,手术减压或脑脊髓液流体,以最大程度地损害进一步的损害。迅速治疗升高的ICP可以显着提高预后,并降低长期残疾的可能性[3,4]。
第二次献花仪式将向 1942 年 8 月 26 日被维希政权围捕的 6,584 名无国籍犹太人及其子女致敬。这次围捕并非由纳粹下令,因此见证了菲利普·贝当和皮埃尔·赖伐尔的反犹太主义和仇外心理。
法国巡逻兵飞行表演队(PAF,即“法国巡逻兵杂技团”)驻扎在普罗旺斯地区萨隆的 701 空军基地,是世界上最古老的特技飞行巡逻队之一,也是空天军的形象大使。该小组由 9 名飞行员、约 40 名机械师以及秘书、运营人员、摄影师和通讯官员组成。大约有 60 名来自空天军作战中队的热情志愿飞行员每天为军队服务。在航展期间,巴基斯坦空军通常以 8 架飞机为一组进行飞行表演,进行持续约 20 分钟的令人眼花缭乱的飞行表演,其间交替进行着壮观的队形变化和令人印象深刻的交叉飞行。
