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基于节能树的脑电图伪影检测
摘要 — 在癫痫监测中，由于脑电图伪影在幅度和频率上具有形态相似性，因此经常被误认为是癫痫发作，这使得癫痫发作检测系统容易受到更高的误报率的影响。在这项工作中，我们介绍了一种基于并行超低功耗 (PULP) 嵌入式平台上最少数量的脑电图通道的伪影检测算法的实现。分析基于 TUH 脑电图伪影语料库数据集，并重点关注颞电极。首先，我们使用自动机器学习框架在频域中提取最佳特征模型，在 4 个颞脑电图通道设置下实现了 93.95% 的准确率和 0.838 F1 得分。所实现的准确率水平比最先进的水平高出近 20%。然后，这些算法针对 PULP 平台进行并行化和优化，与最先进的低功耗伪影检测框架实现相比，能效提高了 5.21 倍。将此模型与低功耗癫痫发作检测算法相结合，可以在可穿戴外形尺寸和功率预算下使用 300 mAh 电池进行 300 小时的连续监测。这些结果为实现经济实惠、可穿戴、长期癫痫监测解决方案铺平了道路，该解决方案具有低假阳性率和高灵敏度，可满足患者和护理人员的要求。临床意义——所提出的 EEG 伪影检测框架可用于可穿戴 EEG 记录设备，结合基于 EEG 的癫痫发作检测算法，以提高癫痫发作检测场景的稳健性。索引词——医疗保健、时间序列分类、智能边缘计算、机器学习、深度学习
针对住宅区的基于社区的PV系统的标题可行性分析：现场集中和分布式PV安装的比较
出版商的陈述，这是作者的作品版本，该作品被接受以供可再生能源出版。由出版过程产生的变化，例如同行评审，编辑，校正，结构格式和其他质量控制机制，可能不会反映在本文档中。自从提交出版以来，可能已经对这项工作进行了更改。随后发表了一个确定的版本，以可再生能源（157，（2020））https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.05.024
div div dostarlimab具有基于铂的化学疗法，用于治疗高度卫星不稳定性或不匹配修复缺陷
3.1子宫内膜癌从子宫内壁开始。症状可能包括阴道出血，骨盆疼痛，意外的体重减轻，恶心和疲劳。大约23％的子宫内膜癌患者的亚型具有较高的微卫星不稳定性（MSI-H）或DNA不匹配修复（DMMR）缺乏生物标志物。子宫内膜癌对预期寿命和生活质量都有重大影响。患有晚期或复发性子宫内膜癌的患者（这意味着癌症已经超过子宫超出了子宫或以前的治疗后回来）的预后不佳。只有15％在第4阶段诊断出5年或更长时间。影响不仅限于身体健康，而且还限于人们及其家人的心理健康和福祉。患者专家强调，此阶段有效的治疗选择有限，使人们感到沮丧，绝望和抛弃。他们强调了缺乏
GtoPdb 数据库报告 - 2024 年 4 月
本数据库报告概述了自 2023 年 11 月举行上一次 NC-IUPHAR 会议以来 IUPHAR/BPS 药理学指南 (GtoPdb) 的最新进展和当前状态。之前的报告已上线，包括 2023 年 11 月、2023 年 4 月、2022 年 11 月、2022 年 4 月、2021 年 11 月和 2021 年 4 月。我们通过清除没有重大更改的部分来减少报告之间的冗余。因此，如果您记得这里没有的任何方面，它很可能在之前的报告中（请务必询问）。
TEI 个案工作者 2020 年 6 月.pdf
雇主：Weave 青年和社区服务 工作时间：每周 4 天（每周 28 小时） 状态：兼职合同 - Weave 的所有职位都依赖于持续的资金 奖项：2010 年社会社区家庭护理和残疾人服务行业奖（SCHCADS） 等级：SCHCADS SACS 4 级 薪资点 4.1 - 4.4 每小时 38.61 - 41.57 澳元，具体取决于资历和经验 福利：退休金@9.5% 和休假津贴@17.5%，外加丰厚的工资待遇/薪金牺牲 职位概述：有针对性的早期干预 (TEI) 个案工作者提供密集的全方位个案工作、案例管理、实际援助、住房支持、信息和转介、教育建议、育儿计划和支持服务，面向居住在 Woolloomooloo、Kings Cross 和 Darlinghurst 地区的 0 - 12 岁儿童的家庭和 12 - 17 岁的青少年。
基于能量的模型的流对比估计
本文研究了一种联合估计基于能量的模型和基于流的模型的训练方法，其中两个模型基于共享的对抗值函数进行迭代更新。该联合训练方法具有以下特点：（1）基于能量的模型的更新基于噪声对比估计，流模型作为强噪声分布。（2）流模型的更新近似地最小化了流模型与数据分布之间的 Jensen-Shannon 散度。（3）与生成对抗网络（GAN）估计由生成器模型定义的隐式概率分布不同，我们的方法估计数据上的两个显式概率分布。使用所提出的方法，我们证明了流模型的综合质量的显著改进，并展示了通过学习到的基于能量的模型进行无监督特征学习的有效性。此外，所提出的训练方法可以轻松适应半监督学习。我们取得了与最先进的半监督学习方法相媲美的成果。
基于图的蛋白质设计的生成模型
工程蛋白质有可能解决生物医学、能源和材料科学中的许多问题，但在实践中创造出成功的设计却很困难。这一挑战的一个重要方面是蛋白质序列和三维结构之间的复杂耦合，而找到一种可行设计的任务通常被称为逆蛋白质折叠问题。在这项工作中，我们引入了一种基于图形表示的给定三维结构的蛋白质序列条件生成模型。我们的方法通过关注那些在序列中是长距离但在三维空间中是局部的蛋白质，有效地捕捉蛋白质中复杂的依赖关系。这种基于图的方法在速度和可靠性方面都比传统和其他基于神经网络的方法有所提高，并借助深度生成模型向快速和有针对性的生物分子设计迈出了一步。
案例1：21-CV-00858-APM文档46备案02/16/24 ...
美国哥伦比亚特区_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________）21-cv-00400（APM））唐纳德·J·特朗普等人，）被告。 ）_________________________________________ ) _________________________________________ ) ERIC SWALWELL, ) ) Plaintiff, ) ) v. ) Case No.21-CV-00586（APM））Donald J. Trump等人）被告。 ）_________________________________________ ) _________________________________________ ) JAMES BLASSINGAME & ) SIDNEY HEMBY, ) ) Plaintiffs, ) ) v. ) Case No.21-cv-00858（APM））唐纳德·J·特朗普，）被告。 ）态