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1使用深神经网络对ECG信号进行分类
心电图（ECG）是心脏病领域的必不可少的工具，因为它可以测量心脏的电活动。它涉及将电极放在患者的皮肤上，从而促进心律的测量和分析。这种非侵入性和无痛测试提供了有关心脏功能的基本信息，并有助于诊断各种心脏病。使用深度学习技术对心电图信号进行分类，近年来引起了极大的兴趣。通过深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，心电图分类任务表现出了令人鼓舞的结果。在本研究中提出了Googlenet，Alexnet和Resnet Deep-CNN模型作为可靠的方法，用于使用ECG数据准确诊断和分类心脏病。这些模型的主要目标是预测和分类普遍的心脏病，包括心律不齐（ARR），充血性心力衰竭（CHF）和正常的窦性节奏（NSR）。为了实现此分类，通过连续小波变换获得的2D缩放图图像被用作模型的输入。该研究的发现表明，在准确预测和分类与这些心脏条件相关的ECG信号方面，Googlenet，Alexnet和Resnet模型的精度为96％，95,33％和92,66％。总体而言，在ECG分析中，深度学习技术（例如Googlenet，Alexnet和Resnet模型）的整合具有提高诊断和分类心脏疾病的准确性和效率的希望，有可能导致改善患者护理和成果。
使用 CNN-LSTM 方法和基于图像的 GLCM 特征对颅内出血 (CT) 图像进行分类
摘要。使用基于特征的混合方法，将基于变换的特征与基于图像的灰度共生矩阵特征相结合。在对脑出血 CT 图像进行分类时，基于特征的组合策略比基于图像特征和基于变换特征的技术表现更好。使用深度学习技术（尤其是长短期记忆 (LSTM)）的自然语言处理已成为情绪分析和文本分析等应用中的首选。这项工作提出了一个完全自动化的深度学习系统，用于对放射数据进行分类以诊断颅内出血 (ICH)。长短期记忆 (LSTM) 单元、逻辑函数和 1D 卷积神经网络 (CNN) 构成了建议的自动化深度学习架构。这些组件均使用 12,852 份头部计算机断层扫描 (CT) 放射学报告的大型数据集进行训练和评估。
Amjad Hendricks先生
A部分：SA-NEC的方法和原理。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3分类和映射生态系统的目的。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3什么是生态系统类型？ 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。A部分：SA-NEC的方法和原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3分类和映射生态系统的目的。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3什么是生态系统类型？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。生态系统分类系统的3个设计原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4操作考虑和要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5处理生态系统分类和映射中的不确定性。。。。。。。。。。。。。。。。。5 SA-NEC作为系统系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 SA-NEC的层次结构。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 66 SA-NEC的层次结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6
96-463免税和税收发病率-Texas审计长
特许税。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17如何计算特许经营税。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17特许经营免税的起源。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17非营利性VS。豁免。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18分类特许经营免税。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。18扣除，折扣，排除，特殊会计方法以及信用和退款。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25
免税 - 德克萨斯州审计长
特许税。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17如何计算特许经营税。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17特许经营免税的起源。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17非营利与豁免。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18分类特许经营免税。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。18扣除，折扣，排除，特殊会计方法以及信用和退款。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25
Bio-250微生物学I教学大纲
1。识别和分类微生物2。在实验室和医疗保健3。解释原子如何形成分子和化学键4。使用显微镜比较原核生物和真核细胞的大小，形状和排列来识别和分类微生物5。区分不同的微生物代谢反应并分析微生物生长的不同要求，并解释影响这种生长的因素6。确定微生物遗传物质的结构，功能和基因表达的调节7。比较实验中使用的生物技术的不同工具，分析分类和识别微生物的不同方法8。区分并比较革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌9。比较并对比真菌，藻类，原生动物和蠕虫的特征10。定义病毒的特征和结构，它们的复制机制和转化正常细胞。11。讨论抗菌药物的不同作用，抗药性机制和发病机理的微生物机制
1我们考虑一个带有V变量的系统，该系统构成...
图。4。检查分类特征。我们发现分类数量是某个⃗X∗的斜率，即| J IJ | ，尤其是在低n中，表现出色的功能。此外，我们还记录了网络中的所有其他变量，以评估部分相关性。
WhisperHunter®方向查找器
Whisper Hunter DF系统能够从无人飞机系统（UAS）及其控制器，ocusync，Lightbridge和NTSC等技术中被动检测，定位和分类各种信号 - 向无线电和其他通用能量信号。一旦检测到信号，系统就为信号提供了轴承线（LOB）。
心率变异性有助于对系统性硬化症中的表型进行分类
我们旨在开发系统性硬化症（SSC）子类型分类器工具，以在患者的床边使用。我们比较了静止（5分钟）的心率变异性（HRV），并响应于具有弥漫性（n = 16，DCSSC）和有限（n = 38，LCSSC）的患者（n = 58）的正抑制（5分钟）（n = 58）。在时间，频率和非线性域中从Beat-Beat RR间隔中评估HRV。DCSSC组与LCSSC组不同，主要是较高的心率（HR）和较低的HRV，在depubitus和正稳态条件下。站立机动降低了HR标准偏差（SD_HR），Poincaré拟合椭圆的RR间隔图（SD2）的主要轴长以及DCSSC组中的相关维度（CORDIM），而LCSSC组中这些HRV索引增加了（P = 0.004，P = 0.004，p = 0.002，以及增加了这些HRV指数。我们确定了5个最有用和判别的HRV变量。We then compared 341 classifying models (1 to 5 variables combinations × 11 classifier algorithms) according to mean squared error, logloss, sensitivity, specificity, precision, accuracy, area under curve of the ROC-curves and F1-score.f1得分范围从最佳1-可添加模型的0.823到4个变量最佳模型的最大0.947。最具体和精确的模型包括SD_HR，SD2和Cordim。总而言之，我们提供了高性能分类模型，能够从ECG记录中区分易于在床边执行的有限皮肤SSC子类型。模型基于1至5 HRV索引用作自主综合影响心脏活动的非线性标记。