Mark M. Zandi是穆迪分析的首席经济学家,他指导经济研究。Zandi是Company Chancer.com的联合创始人,穆迪于2005年购买。Zandi的广泛研究兴趣包括宏观经济学,金融市场和公共政策。他已经分析了各种税收和政府支出政策的经济影响,并评估了资产市场中泡沫的适当货币政策反应。Zandi经常在国会面前就与经济有关的主题作证,并定期就各级企业委员会,贸易协会和政策制定者的经济简报。他是美国最大的私人抵押保险公司MGIC的董事会成员,以及Coleridge Initiative,这是一项非营利组织,促进了整个政府机构使用数据以改善政策分析和决策制定的数据。他经常在国家和全球出版物中引用他的话,并接受主要新闻媒体的采访。他是CNBC,NPR,媒体,CNN以及其他各种国家网络和新闻节目的常客。Zandi从宾夕法尼亚大学沃顿商学院和宾夕法尼亚大学的博士学位赢得了学士学位。
1伊朗设拉兹医学科学大学皮肤科医生,伊朗2莎赫里科德大学,伊朗莎赫里科德,伊朗3号萨赫勒科德3阿德比尔大学医学科学大学,伊朗阿德比尔,4 4号医生,马什哈德大学医学科学,马什哈德大学,伊朗Mashhad,Mashhad,Mashhad,Mashhad,伊朗5伊朗的Kermanshah,7腹腔镜外科,妇科医生,德黑兰医学大学,德黑兰,伊朗8博士。阿联酋迪拜生物医学工程中心生物医学工程:10.36347/sjmcr.2024.v12i07.011 |收到:29.05.2024 |接受:03.07.2024 |发布:13.07.2024 *通讯作者:Yasaman Zandi Mehran博士阿联酋迪拜生物医学工程中心的生物医学工程
人工智能可以定义为使用带有特定指令的编码计算机软件程序(算法)来执行通常被认为需要人类大脑才能完成的任务。这种软件可以帮助人们理解和处理语言、识别声音、识别物体并利用学习模式解决问题。机器学习 (ML) 是一种不断改进算法的方法。改进过程涉及使用大量数据并自动完成,允许算法进行更改,以提高人工智能的精度(Zandi,2019 年)。简而言之,人工智能使计算机能够以最少的人为干预模拟智能行为,并且已被证明在特定任务上的表现优于人类。例如,2017 年有报道称,深度神经网络(人工智能的一个分支)已成功用于分析皮肤癌图像,其准确度比皮肤科医生更高,并可根据视网膜图像诊断糖尿病视网膜病变 (DR)(《柳叶刀》,2017 年)。
迈克尔·克莱因 选举结果对经济意味着什么? 7 月,我与穆迪分析公司首席经济学家马克·赞迪 (Mark Zandi) 一起在播客中谈到了他和他的同事对拜登与特朗普政府可能产生的经济结果所做的分析。碰巧的是,我们发布那次采访的那天,也就是 7 月 21 日,正是拜登退出总统竞选的那一天。 但卡玛拉·哈里斯的新候选人资格并不是重新审视候选人经济政策的唯一原因。 自今年夏天以来,两位候选人都更多地谈论了这些问题,尽管在很多方面,两套政策处方都有些模糊。 而且,不管对错,人们都认为总统是经济的管家。 因此,我很高兴欢迎马克重返 EconoFact Chats。 马克负责穆迪分析的经济研究。 他还是美国最大的私人抵押贷款保险公司 MGIC 的董事会成员。 马克,感谢您再次参加 EconoFact Chats。
* 通讯作者:Nasim Annabi,美国加利福尼亚大学洛杉矶分校化学与生物分子工程系,加利福尼亚州洛杉矶 90095,美国,nannabi@ucla.edu,Abdolreza Simchi,伊朗德黑兰沙里夫理工大学材料科学与工程系,邮政信箱 11365-11155,simchi@sharif.edu。CRediT 作者声明 Nooshin Zandi:概念化、方法论、形式分析、调查、数据管理、写作 - 原始草稿、写作 - 审查和编辑、项目管理。Ehsan Shirzaei Sani:调查、写作 - 审查和编辑、形式分析。Ebrahim Mostafavi:调查、写作 - 审查和编辑、形式分析。Dina M. Ibrahim:调查、形式分析:Bahram Saleh:调查:Mohammad Ali Shokrgozar:监督。Elnaz Tamjid:监督。 Paul S. Weiss:写作 - 审查和编辑。Abdolreza Simchi:写作 - 审查和编辑、监督、资源、资金获取。Nasim Annabi:概念化、监督、写作 - 审查和编辑、资源、资金获取、验证。
具体而言,无现金支付对经济增长的积极影响取决于三个可能的传导渠道。Zandi 等人(2013)提出的消费渠道认为,无现金支付为消费者提供即时信贷,从而促进商品和服务的购买。随后,这将增加私人消费并促进经济增长。接下来,Hasan 等人(2012)含蓄地指出了无现金支付的投资渠道。因此,无现金支付降低了与纸质交易相关的成本,从而降低了运营成本并实现了商家之间的规模经济。随后,这将导致业务扩张和经济投资水平的提高,从而促进经济增长。同样,Kearney 和 Schneider(2011)含蓄地提到了无现金支付的政府支出渠道,其中无现金支付促进了政府的税收。因此,无现金支付改善了政府的财政平衡,更多的收入可用于促进增长的政策,从而促进经济增长。
颌面部是人体暴露部位,防护能力有限,易受到损伤,多见于交通事故、拳击、体育等暴力事件(1-3)。与上面部和下面部相比,面中部区域特殊,结构最为复杂,包含较多骨骼,通过骨缝合线形成完整的骨复合体。面中部骨通过缝合线与颅底刚性连接,受到撞击时力可直接传至脑部,因此面中部损伤常合并颅脑外伤。Bellamy等(4)报道3 291例面中部骨折患者,其中21.3%合并颅内损伤,6.3%死亡。Zandi等(9)报道面中部骨折的病例多为颅脑损伤。 (5)对2692例颌面部创伤住院患者进行了评估,发现与面部骨折相关的头部损伤发生率为23.3%。最常见的相关头部损伤是脑震荡,其次是脑挫伤和颅骨骨折。一些研究表明,面部骨折,尤其是解剖上靠近颅骨的骨骼,是头部损伤风险增加的标志(5-8)。对损伤的机械过程和反应的分析可以帮助外科医生更好地诊断未被怀疑的脑损伤。
菲鲁泽·索尔坦·穆罕默迪 | Firoozeh Soltan Mohammadi |鲁哈·伊玛尼 |赛义德-索鲁什·阿巴西 |赛义德·阿明·阿巴西 |赛义德·卡拉姆·阿巴西 |纳西姆·卡沙尼·内贾德 | Nasim Kashani Nejad霍马永·坎洛里 |尼玛·马欣·巴赫特 | 尼玛·马欣·巴赫特萨纳兹·塔法佐利 |沙鲁兹·埃斯梅里 |内马特·普尔瓦利 |梅尔-阿里·赫马蒂 |哈米德·戈尔金 |加迪尔·拉希米 |穆罕默德·巴赫拉米 |赛义德·费雷敦·塔赫里 | Seyed Fereydoun Taheri赛义德·法哈德·扎努里 |阿里·纳扎里 |诺沙德·塔赫里 |赛义德·法里博兹·沙阿·易卜拉希米 | Seyed Fariborz Shah-Ebrahimi法尔扎德·拉赫马塔巴迪 |阿明·马雷克扎德 |梅拉吉·赫马蒂 |巴迪亚·塔吉迪尼 |拉希德·穆罕默迪 |哈米德·阿夫沙里 |马苏姆·拉扎维 |纳吉·拉赫马尼 |法泽拉奈 |赛义德·福德·沙阿·易卜拉希米 | Seyed Foad Shah-Ebrahimi纳维德·哈桑卢 |哈米德·赞迪·内贾德 |梅萨姆·阿齐米 |阿夫辛·阿齐米 |赛义德·沙胡·沙阿·易卜拉希米 | Seyed Shahoo Shah-Ebrahimi赛义德·阿里·达基 |卡米亚布·海达里 |西亚瓦什·卡利亚尼 |卡基·赛义德·阿尔马西 |法泽·阿卜迪普尔 | Faezeh Abdipour帕尔瓦·贝达德 |埃拉赫·穆罕默迪 |普亚·萨拉夫 |雷利·卡拉米 |哈密巴哈多里|沙扬·古拉米 |沙加耶·巴赫拉米 |卡米亚·哈比比 |巴迪·哈泽伊 |西鲁斯·扎比希 |阿马汉·扎比希 |阿拉什·扎马尼 |萨曼·哈德姆 |帕里莎·鲁希·扎德根 | Parisa Roohi Zadegan尼卢法尔·哈米迪 |阿伊达·拉斯蒂|阿明·谢里菲 |阿塔什·沙卡拉米 |埃纳亚图拉·纳伊米 | Enayatollah Naeimi了解更多 |帕亚姆瓦利 |马里赫·纳扎里 |约瑟夫·沙巴齐安 |阿图拉·扎法尔 |法里巴·阿什塔里 |芝拉·沙赫里亚里 |埃勒姆·乔布达尔 |碧塔
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脑电图 (EEG) 是通过放大和记录人体头皮上由大脑电流产生的电活动而获得的记录 (Zandi 等人,2011;Larson 和 Taulu,2018)。EEG 是脑成像科学中广泛使用的媒介,在脑机接口 (BCI;Gao 等人,2021) 研究中发挥着重要作用。BCI 是一种将脑信号转换为有用命令的在线计算机系统。到目前为止,不同类型的脑信号已被用于开发 BCI 系统。由于其方便和低成本,EEG 信号已成为 BCI 系统中的主要媒介。然而,实践证明,由于 EEG 信号能量较弱,EEG 信号的采集很容易受到各种噪声的干扰。为了从嘈杂的 EEG 信号中提取有用信息 (Shad 等人,2020),在 EEG 信号分析中研究了各种信号处理方法。在脑信号分析中,提高信噪比是一个重要的预处理步骤。传统上,它是使用快速傅里叶变换(FFT)完成的(Wahab et al., 2021)。在BCI中,FFT也用于从EEG信号中实现显著特征的提取。短时傅里叶变换是FFT的增强,它可以生成EEG的二维频谱表示(Ha and Jeong,2019)。然而,STFT的主要缺点是其频率分辨率不可调。Huang提出了一种将STFT与卷积神经网络相结合用于生物医学信号分类的方法(Huang et al., 2019)。此外,基于傅里叶分析的数字滤波器也是EEG信号去噪的重要工具(Hsia and Kraft,1983)。它们的应用包括噪声伪影去除、特定频带的特征选择。尽管近年来新的脑电滤波技术不断涌现,但滤波技术并不是 BCI 研究的重点,相关研究也报告了数字滤波器的缺点(Alhammadi and Mahmoud,2016)。在过去的几十年中,随着计算能力的提高,许多更先进的信号处理方法被发明并投入实践。Upadhyay 提出了一种结合 S 变换和独立成分分析的新技术,用于脑电信号中的伪影消除和噪声抑制(Upadhyay et al.,2016)。Djemili 利用经验模态分解将脑电信号分解为固有模态函数,实现了正常和癫痫脑电特征的智能分类(Djemili et al.,2016)。Jiang 的研究中,提出了一种基于多词典的稀疏表示方法,用于癫痫脑电尖峰的自动检测(Jiang et al.,2020)。 Dora 应用变分模态分解来校正 EEG 测量中的伪影(Dora 和 Biswal,2020 年)。Chen 提出了一种稀疏傅里叶变换,并将其应用于电力线伪影消除(Chen et al.,2021b)。