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利用便携式脑电图筛查阿尔茨海默病的病理：神经退行性疾病诊断方法的进步
全球有超过 5500 万人患有痴呆症，目前与痴呆症相关的年度费用估计为 1.3 万亿美元。此外，患者数量和相关费用还将继续增加 (1)。痴呆症已成为全世界严重的社会和经济问题，因此需要紧急解决。2021 年，美国食品药品监督管理局 (FDA) 加速批准了针对淀粉样蛋白 β (A b ) 聚集体的单克隆抗体 aducanumab，这是首个获批直接针对阿尔茨海默病 (AD) 核心病理生理的药物。此后，FDA 还在 2023 年传统批准了第二种针对 AD 基本病理生理的药物 lecanemab-irmb。这些批准开创了 AD 研究、早期生物标志物支持的诊断和生物特异性治疗的新时代 (2)。最近一项使用正电子发射断层扫描 (PET) 的研究显示，在先前诊断为 AD 的患者中，A b 聚集体的阳性率仅为 63.8% ( 3 )。临床上 AD 诊断并不总是依赖于通过脑脊液 (CSF) 测定或 PET 确认的 AD 病理存在（即 AD 生物标志物阳性）；理想情况下，这些应该是开始疾病改良疗法的先决条件 ( 2 )。生物标志物的识别可能是侵入性的或昂贵的，并且只能在拥有最先进设备的医院进行 ( 4 )。这些局限性凸显了在迅速增长的痴呆症患者群体中广泛用于筛查的筛查评估的必要性。脑电图 (EEG) 是一种用于在临床实践中识别生物标志物而不受这些限制的工具。 EEG 信号源自电磁场，源于宏观尺度上皮质神经元的相互作用 ( 5 )。因此，EEG 被视为确定痴呆相关疾病中突触功能障碍和恶化的功能性生物标志物的主要候选方法 ( 6 )。EEG 是一种非侵入性方法，以其经济实惠、广泛可用和对大脑功能状态的敏感性而闻名 ( 7 )。最近，EEG 已被用作筛查和辅助诊断痴呆症的有前途的检查方法 ( 8 )，并产生与神经退行性疾病相关的神经生理学发现 ( 7 )。
利用纠缠光子源实现实用量子链路架构并进行分析
摘要 — 量子中继网络在分配纠缠中起着至关重要的作用。人们提出了各种链路架构来促进远距离节点之间贝尔对的创建，其中纠缠光子源正在成为构建量子网络的主要技术。我们的工作推进了内存-源-内存 (MSM) 链路架构，解决了缺乏实际实施细节的问题。我们使用量子互联网模拟包 (QuISP) 进行数值模拟，以分析 MSM 链路的性能并将其与其他链路架构进行对比。我们观察到 MSM 链路中的饱和效应，其中额外的量子资源不会影响链路的贝尔对生成率。通过引入理论模型，我们解释了这种效应的起源并描述了它发生的参数区域。我们的工作将理论见解与实际实现联系起来，这对于稳健且可扩展的量子网络至关重要。索引术语 — 量子通信、量子互联网、量子链路架构、量子纠缠
c urrent o小齿轮利用免疫疗法来实现HIV-1
自1987年第一种抗逆转录病毒疗法（ART）药物批准以来[1]，已经对治疗策略进行了巨大改进，从而使人们对HIV-1（PLWH）的人们进行了极大的改善[2]。但是，ART无法消除综合的病毒，后者在受感染细胞内持续存在潜在状态。因此，由于停用治疗导致血浆病毒血症的重新出现，因此需要对ART进行终身遵守[3]。以这种方式，依从性是健康结果的关键决定因素，并防止抗逆转录病毒耐药性发展[3-7]。潜在的HIV-1储存剂定义为具有复制能力但具有转录性无效的HIV-1病毒病毒的长寿命池。尽管记忆CD4þT细胞是主要的储层，但其他免疫细胞也可能与HIV-1持久性相关，例如单核细胞，巨噬细胞和树突状细胞[8]。
利用遥测数据进行机器学习驱动的圈...
特征名称定义年度比赛发生的比赛是在比赛中发生的赛车驾驶员名称驾驶员的名字，如果汽车在给定的膝盖上贴上赛车的距离，则在比赛中坐着什么数字圈数，如果汽车在给定的圈子上脱落，如果在给定的lap中使用了赛道的赛道（在lap noutd typer the prome n of tyrea in the the的位置）是在lap lap never in lap n of lap neper的位置（lap）的位置（ （清除，VSC，危险信号等）laptime完成圈的时间
利用数字双胞胎优化...
纸浆和造纸厂经常分为自动化的六个主要“岛”：原材料接收和制备（木厂），纸浆磨坊，动力室，造纸厂，转换和装修以及废水处理。这些岛屿中的每个岛屿都展示了自己独特的单位操作集；但是，也许并不奇怪，除了纸浆和纸张外，您还可以在各个行业看到类似的单位操作。例如，强力设备除了主要区别是燃料是“黑酒”，该设备还可以在任何其他工业发电厂中找到。在纸机“岛”中，在钢，纺织品或纤维厂的拉动线中也可以看到使用级联的可变速度驱动器来控制纸板张力。，作为最后的例子，造纸厂的废水处理设施具有您在市政水/废水工厂中找到的许多相同设备。
利用机器学习检测电力盗窃......
摘要：智能电网具有提高能源效率、减少停电和提高安全性等多种优势，随着电力需求的不断增长，智能电网越来越受欢迎。但智能电网最大的问题之一是电力盗窃，这给公用事业公司带来了大量损失。因此，电力配送公司非常担心电力盗窃。本研究的目的是提供一种基于人工神经网络 (ANN) 的有效技术来识别智能电网电力盗窃。在对可接受的消费模式数据集进行训练后，将根据有关能源盗窃事件的信息对 ANN 模型进行评估。将使用测试数据测试设计，以评估建议策略的有效性。我们建议的基于 ANN 的智能电网电力盗窃检测方法的预期结果是有利的。我们的方法实现了 99% 的训练准确率和 99% 的验证准确率。将采用的性能指标包括 F1 分数、召回率、准确率和精确率。此外，我们创建了所提出的系统，该系统利用 Flask Web 框架使其更易于使用，并提供更好的用户界面以进行结果预测。这项研究可能会产生一种有效的方法，使用 ANN 来识别智能电网中的能源盗窃，公用事业公司可以利用这种方法来增加收入并加强智能电网的安全性。这项研究可能会扩展到其他领域，例如计算机网络中的入侵检测和金融系统中的欺诈检测，这些领域需要在大规模数据集中识别异常。关键词：人工神经网络、Flask Web 框架、智能电网、能源盗窃、大规模。1. 简介人工神经网络 (ANN) 复制了大脑复杂的神经元关联。箭头显示人工神经元之间的输出连接，这些神经元可以是节点。ANN 或连接系统是基于动物大脑神经网络的计算模型。这些结构不是制定特定于项目的策略，而是从样本中“学习”。神经网络 (ANN) 由“人工神经元”组成，这些神经元可以模仿真实的大脑神经元。人工神经元像大脑突触一样发送信号。人工神经元处理信号并将其发送到其他神经元。大多数 ANN 实现处理信号，因为每个人工神经元的输出都是非线性特征
群体智能 (SI) 是一种基于分散、自组织系统的集体学习和决策形式。利用 SI 医疗保健
群体智能 (SI) 是一种基于分散、自组织系统的集体学习和决策形式。利用 SI 医疗保健可以解决互联医疗保健组织内部攻击的传播问题，并确保基于安全性和弹性的医疗保健生态系统的完整性。在医疗保健领域，群体智能正被用于改善诊断和治疗，从而改善患者的治疗效果和提高医疗保健系统的效率。SI 算法可以集成到医疗保健环境中，用于诊断和治疗癌症、心脏病、肿瘤和心脏病等疾病，它已应用于疾病诊断和治疗领域。它已被用于早期预测癌症并解决复杂问题。此外，它可以快速了解癌细胞如何对抗癌药物产生耐药性，这有助于改善药物开发并调整药物使用。通常，SI 算法用于 PSO、ICA、FA 和 IWO 中，用于诊断癌症以解决问题的优化。这反过来会提高 SI 在数据分析中的整体有效性。然而，将群体智能应用于癌症相关问题存在一些挑战。其中一些挑战包括癌症的复杂性、癌症分析、验证和临床转化、抵抗力和适应性等。必须通过改进算法和模型来克服这些挑战，使它们更高效、可扩展，更适合处理大规模和高维癌症数据集。或者，SI 在癌症检测中的主要应用是图像分析和模式识别，这有助于识别与癌组织相关的模式和特征，有助于早期检测和准确诊断。在癌症研究的 SI 领域，预计未来将取得多项进展。在癌症研究与多组学数据的整合、用于靶向药物输送的群体机器人等领域，SI 的一些潜在未来进展正在开发中。在这期题为“用于早期癌症检测的医疗数据分析中的群体智能”的特刊中，旨在探索使用群体智能技术的各个方面，包括适应性、维度、检测和预防、决策、未来发展和医疗数据的其他领域。感兴趣的主题包括但不限于以下内容：
使用混淆矩阵分析的机器学习算法的比较分析
医疗保健专家近年来一直在使用越来越多的机器学习来提高患者的预后并降低成本。此外，机器学习已在各个领域应用，包括疾病诊断，患者风险分类，定制治疗建议和药物开发。机器学习算法可以从电子健康记录，医疗图像和其他来源审查大量数据，以识别模式并做出预测，这些数据可以支持医疗保健专业人员和专家，以做出更明智的决策，增强患者护理以及确定患者的健康状况。在这方面，作者选择通过正确的糖尿病预测分类速率比较三种算法（逻辑回归，adaboost和幼稚的贝叶斯）的性能，以确保准确诊断的有效性。这项工作中应用的数据集是从范德比尔特大学机构存储库中获得的，并且是公开可用的数据。研究确定了三种算法在预测方面非常有效。主要是，逻辑回归和adaboost的分类率高于92％，而天真的贝叶斯算法的分类率达到了90％以上。
在心理健康护理中利用基于证据的实践
摘要：心理健康护理作为护理中的专业领域，需要纳入循证实践（EBP），以确保最佳的患者护理。本评论深入研究了基于循证实践在心理健康护理中的重要性及其对改善患者预后的深远影响。本文讨论了如何将研究结果转化为增强的患者结果，并强调了基于证据的实践在心理健康护理中所发挥的关键作用。关键词：基于证据的实践，心理健康护理，患者结果，研究，临床实践。关键词：基于证据的实践，心理健康护理，患者结果，研究，临床实践。简介：基于证据的实践（EBP）是精神健康护理的重要方面，可确保有效的护理，从而有助于改善患者的结果。心理健康护理是护理专业中的一个专业领域，专注于精神疾病患者的整体护理。EBP在心理健康护理中的整合涉及利用最佳证据，临床专业知识和患者价值观，以指导决策和量身定制个人的护理，以满足个人的独特需求。本评论旨在强调基于循证实践在心理健康护理中的重要性，并探讨如何将研究结果转化为改善的患者结果。在心理健康护理中基于证据的实践的重要性：基于证据的实践（EBP）在心理健康护理中至关重要，因为它可以确保患者护理基于最新的研究结果，临床专业知识和患者价值观。EBP是精神卫生护士的指导框架，促进了明智的决策，并提高了提供的护理质量。通过整合基于证据的干预措施，精神卫生护士可以增强患者的结果，促进康复并降低复发的风险。心理健康护理是一个充满活力和不断发展的领域，在经历心理健康挑战的个人的护理和支持中起着至关重要的作用。根据世界卫生组织（WHO）的说法，心理健康是“一个人意识到自己的能力的幸福状态，可以应对生活的正常压力，可以有效地工作，并能够为自己的社区做出贡献。”心理健康护理是护理专业中的一个专业领域，致力于促进心理健康，预防精神疾病，并为面临心理健康挑战的个人提供护理和支持。基于证据的实践（EBP）是心理健康护理的重要方面，可确保有效的护理，从而有助于改善患者的结果。EBP涉及最佳可用证据的整合，
利用机器学习技术分类翻译和不翻译的公司年度
摘要全球化导致在国际市场中广泛采用翻译的公司年度报告。尽管如此，这些翻译的文档是否符合相同的功能并与非翻译的同行相同的功能并有效地与国际投资者进行有效交流。考虑到他们对利益相关者的意义，将这两种报告区分是必不可少的，但是在这一领域的研究不足。本研究试图通过利用机器学习算法来根据其翻译状态对企业年度报告进行分类来弥合这一差距。通过构建可比文本的语料库并采用13个句法复杂性指数作为特征，我们使用八种不同的算法分析了报告：幼稚的贝叶斯，逻辑回归，支持向量机，K-Nearest邻居，神经网络，随机森林，渐进森林，渐进，渐进，增强和深度学习。此外，通过组合三种最有效的算法来创建集合模型。我们研究中表现最佳的模型达到了曲线（AUC）的面积为99.3％。这种创新的方法证明了句法复杂性索引在机器学习中对企业报告中翻译语言进行分类的有效性，从而为文本分类和翻译语言研究提供了有价值的见解。我们的发现为多语言环境中的利益相关者带来了关键的影响，强调了该领域进一步研究的需求。