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在阻塞性睡眠呼吸暂停中使用机器学习应用的状态和机会：叙事评论
抽象背景：阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）是一种普遍且潜在的严重睡眠障碍，其特征是睡眠期间呼吸反复中断。机器学习模型已越来越多地应用于OSA研究的各个方面，包括诊断，治疗优化和开发用于内型和疾病机制的生物标志物。方法：本叙述性评论研究了从2018年至2023年间发表的254个科学出版物中提取的数据，从诊断算法到治疗和患者管理策略的各种研究工作。我们通过评估了研究中所使用的技术，应用领域，模型评估策略和数据集特征，评估了OSA研究中机器学习的景观。结果：我们的分析表明，大多数机器学习应用都集中在OSA分类和诊断上，并利用各种数据源，例如多摄影，心电图数据和可穿戴设备。深度学习模型是最受欢迎的，其次是支持向量机，分类任务是最常见的。我们还发现，研究队列主要是超重的男性，女性的人数不足，年轻肥胖成年人，
MSE-NET：一种新颖的主奴隶编码网络...- e-space
遥感场景（RSS）图像分类在城市规划和环境保护等各个领域中起着至关重要的作用。然而，由于较高的阶层间相似性和类内变异性，实现RSS图像的准确性分类对当前卷积神经网络（CNN）基于基于的卷积神经网络（CNN）和基于视觉变压器（VIT）的方法构成了巨大挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的双重编码方法，该方法从特征提取和融合的两个角度来看，名为Master-Slave编码网络（MSE-NET）。基于VIT的主编码器提取了高级语义特征，而基于CNN的从属编码器捕获了相对较低级别的空间结构信息。sec-，为了有效地整合两个编码器的特征信息，本文进一步制定了两种融合策略。第一个策略涉及辅助增强单元（AEU），该单元消除了两个编码器之间的语义差异，可增强对奴隶编码器的空间环境意识并促进有效的特征学习。交互式感知单元（IPU）作为第二种策略，促进了两个编码器表示的相互作用和集成，以提取更具歧视性的特征信息。此外，我们在四个广泛使用的RSS数据集上进行了比较实验，包括RSSCN7，Siri-Whu，空中图像数据集（AID）和NWPU-RESISC45（NWPU45），以验证有效性
现代奴隶制和人口贩运声明
我们的商业守则会执行我们的商业行为守则，列出了我们所有员工的最低要求以及他们所从事的凯勒业务的最低要求。我们代码的核心是我们始终遵循法律的简单原则。为了确保我们遵守法律，我们已经开发了九种工作方式，并在我们的小组政策的支持下，如守则所详细介绍。除了法律和我们的工作方式之外，我们必须始终受到凯勒的价值观的指导：正直。协作。卓越。该代码可在我们的网站上找到，并通过2016年12月开始的通信和培训计划在整个业务中启动。道德和合规培训每年在整个小组中进行，其中包括现代奴隶制/人口贩运培训。
供应链中现代奴隶制和透明度的陈述Spin Master Corp.及其子公司和分支机构（总的来说，“旋转大师”）是
供应链中现代奴隶制和透明度的陈述Spin Master Corp.及其子公司和分支机构（总的来说，“旋转大师”）致力于平等机会的工作场所 - 其招募，选择，培训，培训，薪酬和促进个人是基于个人的能力，经验，经验，培训，训练，智力，适合性，适用性和表现出色的。Spin Master的所有团队成员均负责维持最高的个人行为标准，以便在没有歧视，骚扰和暴力的工作场所中执行指定的职责。员工有望互相尊重和尊严，以礼貌和宽容行事，而不是宽容他人的歧视或骚扰。Spin Master致力于以符合最高道德标准的方式进行商业事务，并对其全球供应链中的人权进行尊重。我们希望所有供应商和制造商都以遵守严格的道德行为守则（代码）的方式开展业务。此代码适用于所有从事任何制造过程的分包商，制造商，制造商，分包商，从而为消费者提供成品。作为为旋转主制作的许可条件，每个供应商和制造商都必须遵守此代码，并确保其承包商这样做。旋转主遵循道德供应链计划（ESCP）规定的原则。自旋总供应商和制造商必须操作遵守最低标准和实践的工作场所：A。B.所有供应商均应获得ESCP认证或批准的同等认证，并有望立即提供相同的证明，包括证书编号，获得的日期和到期日期。法律合规：供应商和制造商必须遵守生产产品的所有适用法律要求。如果该代码和制造冲突国家 /地区的适用法律不同，则较高的标准会占上风。此合规性包括遵守适用的环境法。道德原则：供应商和制造商必须根据一系列道德标准承诺进行业务，包括诚实，正直，可信赖性以及对每个人的独特内在价值的尊重。C.就业标准：旋转大师只会与供应商和制造商开展业务，他们的员工自愿工作，没有过多的身体伤害风险，得到了相当补偿，并且不会以任何方式利用。此外，必须遵循以下特定准则：
IDEAPAD SLIM 3 14ARP10-概述-Lenovo
[1]领先的电池技术ED900电池，具有5％SI和1000循环> = 80％的超长周期寿命。[2]所有电池寿命索赔均为最大值，并基于使用MobileMark®2014，MobileMark®2018，MobileMark®25，MobileMark®30，Jeita 2.0，Jeita 2.0，Jeita 3.0，Jeita 3.0，连续1080p 1080p视频播放（150nits Brightness Brightness and Default和Google Power量级别）或Google Power Power Power Power lacte and power Power Load lodal load Test Test（PLT TESTES TESTER TESTES（PLT）测试（PLT）均可效应。实际电池寿命会因许多因素而异，例如产品配置和使用，软件使用，无线功能，电源管理设置和屏幕亮度。电池的最大容量将随时间和使用而降低。[3]通过直接连接到类型C型耳机，可以实现17.42小时（1045分钟）的电池寿命（1045分钟）播放@150nits@150nits。
难民署斯洛伐克多年策略2024-2026
UNDCR中欧在2024 - 2026年的总体策略着重于确保在运作系统内的所有国籍获得庇护，同时朝着全面纳入难民，在他们的东道社会和民族系统和国家 /地区和服务中，与稳定的稳定与稳定的稳定相符，并逐年逐步地构成了较低的范围，并逐渐受到影响的逐步构成，这些综合量会受到较低的影响。对于难民的目标，是增强难民的自力更生。虽然在代表权的权限下的每个国家都有重要的特殊性，包括在难民人口规模，针对性和操作环境中，这个总体战略方向在整个地区都很普遍，并且需要对人道主义难民对人道主义难民反应的持续支持，主要是通过难民协调模型的责任。策略的基础是，需要在乌克兰回应中获得积极的难民叙事和在政治和公共层面上的支持，并在长期和整个临时保护期（TP）过渡期内为所有民族提供庇护空间，从2025年开始，从而为所有民族提供了庇护空间；在此期间，在此期间保持回报动态也将是消息传递，计划和协调方面的关键。
现代奴隶制和人口贩运声明
CIBC也是联合国支持的负责投资原则的签署国，该原则支持解决社会问题，例如人权，工作条件和投资组合中的现代奴隶制。我们的资产管理ESG集成框架包括评估与健康和安全，隐私，供应链和重大争议等人权问题有关的发行人风险。我们对主权债券和货币的分析重点是评估与人权问题有关的风险，包括《全球奴隶制指数》，《联合国人权公约》，公民自由，强制失踪和童工。我们还提供特定负责投资授权的股权和固定收益投资组合。这些投资组合具有客户设定的标准，并排除了遭受重大人权行为或参与烟草，酒精，武器和其他类似行业的任何公司的证券。
小儿镰状细胞病中的睡眠障碍与神经认知功能之间的关联
血液学系/肿瘤学系，阿拉巴马大学伯明翰大学医学院阿拉巴马大学伯明翰伯明翰伯明翰伯明翰的生存作者：Donna Murdaugh，博士学位donnamurdaugh@uabmc.edu 1600 7th Avenue South，Lowder 500阿拉巴马大学伯明翰大学（UAB）伯明翰（UAB）伯明翰，AL 35233电话：205-638-2120;传真：205-638-2121血液学系/肿瘤学系，阿拉巴马大学伯明翰大学医学院阿拉巴马大学伯明翰伯明翰伯明翰伯明翰的生存作者：Donna Murdaugh，博士学位donnamurdaugh@uabmc.edu 1600 7th Avenue South，Lowder 500阿拉巴马大学伯明翰大学（UAB）伯明翰（UAB）伯明翰，AL 35233电话：205-638-2120;传真：205-638-2121
使用可穿戴的24小时体育活动数据预测睡眠质量：健身跟踪方法
摘要：本研究提出了一种独特的方法，可以使用Apple Watch（例如Apple Watch）在24小时内收集的体育活动数据来估算睡眠质量。我们使用机器学习模型，即随机森林和极端的梯度提升，研究生理参数（例如心率和活动水平）与睡眠模式之间的联系。用户可以使用所产生的个性化见解来了解日常活动如何影响他们，从而提高其睡眠质量。根据我们的研究，可穿戴技术和预测分析可以改善一般健康状况。关键字：Apple Watch，可穿戴技术，机器学习，体育锻炼，健身跟踪和睡眠质量预测1.的介绍确实，预测最近日常活动的睡眠质量仍然很困难，而非常大的可穿戴设备提供了包含睡眠和体育锻炼的信息。人们监控其健康和健康的方式发生了范式转变。可穿戴设备（例如Fitbit，Apple Watch和Garmin）提供有关健康指标的实时数据，例如心率，步骤计数和能量消耗[1] [2]。这些可穿戴设备以及其他参数以及其他参数监控心率，步骤，能量使用和睡眠方式。有很多原因导致睡眠质量和睡眠时间有利于整体健康状况。此外，显然可以将睡眠不足与许多健康问题联系在一起，并严重影响有关整体福祉的风险：心血管疾病，肥胖，糖尿病和认知能力下降。睡眠不佳会导致心血管疾病，肥胖和糖尿病[7]。尽管可穿戴设备提供了有关睡眠和体育锻炼的大量信息，但根据他们的日常活动来预测睡眠的质量仍然具有挑战性。尽管今天可用的健身监视应用程序提供了有关睡眠长度，舞台分解和中断的数据；他们没有为用户提供预测性见解，以提高未来的睡眠质量。本研究解决了使用24小时内收集的体育活动数据准确预测睡眠质量的问题。我们旨在开发一个健康应用程序，该应用程序利用用户的24小时体育活动数据来通过机器学习模型来预测睡眠质量。该应用程序将利用可穿戴设备的数据来捕获诸如步骤计数，静止和主动心率，燃烧的卡路里，心率变异性（HRV），氧饱和度和VO2 Max等测量值。应用程序使用机器学习模型，例如随机森林和极端梯度提升（XGBoost），以找到与不同睡眠质量水平（优秀，中性或差）相对应的模式。