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一种基于深度学习的高效解决方案，利用可穿戴传感器识别脑力负荷的相对变化
摘要 — 在本文中，提出了一种自动识别心理工作量相对变化的新解决方案。使用可穿戴传感器收集 26 名人类受试者在执行三个难度级别 n ∈{1, 2, 3} 的 n-back 任务时的 EEG、EDA、PPG 和眼动追踪数据。目标是通过将当前信号窗口与前一个信号窗口进行比较来识别心理工作量是增加、减少还是稳定。所提出的三类分类器主要使用 CNN 层和新颖的合并层，该合并层系统地捕获两个检查窗口的局部段之间的相互作用。事实上，它受到了基于 Transformer 和 CNN 的网络在时间序列分类方面的竞争成功的启发。在所提出的解决方案利用了 CNN 网络的效率的同时，由于提出了合并层，它还与 Transformer 类似，具有捕获序列局部事件之间相互作用的能力。在准确性方面，实验结果表明，在眼球方向、PPG 和 EEG 数据上，所提出的解决方案优于经典 CNN、BiLSTM 和 transformer 网络，而在眼球瞳孔直径和 EDA 数据上，其性能与 transformer 网络相当。实验结果显示，每个时期的平均训练时间明显小于 transformer 和 BiLSTM 网络。索引术语——心理工作量 (MWL)、深度神经网络 (DNN)、时间序列分类 (TSC)、眼动追踪、光电容积图 (PPG)、脑电图 (EEG)、皮肤电活动 (EDA)、n-back 任务、transformer 神经网络、卷积神经网络 (CNN)。
MCAR-15 航空情报服务
1.2.1 水平参考系统 1.2.1.1 世界大地坐标系统 - 1984 (WGS-84) 应作为国际航空导航的水平 (大地) 参考系统。因此，已发布的航空地理坐标 (标明纬度和经度) 应以 WGS-84 大地参考基准表示。 1.2.1.2 在精密大地测量应用和某些航空导航应用中，应模拟和估计板块运动和潮汐对地壳的影响随时间的变化。为了反映时间效应，任何一组绝对站坐标都应包括一个纪元。 1.2.1.3 已转换成WGS-84坐标但原实地工作精度不符合MCAR 139和MCAR 11要求的地理坐标 1.2.1.4 地理坐标的公布分辨率顺序应按照本MCAR附录1和附录4表A7-1规定的顺序，地理坐标的航图分辨率顺序应按照附件4、附录6表1规定的顺序。 1.2.2 垂直参考系统 1.2.2.1 平均海平面（MSL）基准应作为国际空中导航的垂直参考系统，该基准给出了重力相关高度（高程）与大地水准面的关系。大地水准面在全球范围内最接近于MSL。它被定义为地球重力场中的等位面，与地球引力场重合。
两例模仿浆膜淋巴瘤，对文献的深入评论
抽象背景：浆膜骨髓瘤（PBM）是多发性骨髓瘤（MM）的罕见，侵略性亚型，预后不良。另一方面，浆膜淋巴瘤（PBL）是具有浆细胞表型的侵袭性B细胞淋巴瘤。重要的是，PBM很难与PBL区分开，因为两种疾病的临床特征都紧密重叠。我们报告了两例PBM病例，并伴有明显的外胸腔病变。案例：案例1：一名38岁的女性抱怨疲劳。她出现了全年的肿瘤，脾肿大，胸壁上的软组织病变以及多个溶性损伤。最初，软组织的病理确定了PBL的诊断。她回到了两个时代的周期，从而导致了大幅改进。然后，她收到了达拉特瘤（Dara）和列纳纳匹胺（Lenalidomide），达到了两年的缓解。病例2：对胰腺和腹膜后肿瘤的多个肿瘤进行了60岁男性的评估。胰腺肿瘤的活检鉴定出浆细胞样细胞，而骨髓活检没有显示浆细胞的迹象。因此，他最初被诊断为具有多个浆细胞瘤，并接受了与硼替佐米（BOR），Lenalidomide和Texamethasone的3个化学疗法，但徒劳无功。一旦BOR被替换为Dara，他就会迅速形成泛绿色炎和腹水，充满了浆膜，并最终死于多器官衰竭。结论：由于没有针对PBM的标准治疗方法，我们的病例提出了一种与抗肌瘤和抗淋巴瘤方案的联合治疗可能会提供更好的结果。此外，KI-67增殖指数将是诊断PBM的有用工具。
GAO-20-405，NASA：重大项目评估
背景 3 美国宇航局主要项目组合的成本和进度表现预计将恶化，月球计划面临挑战 10 美国宇航局在展示技术成熟度和设计稳定性方面总体上保持了项目组合的进展 20 美国宇航局正在采取行动，以识别和应对导致收购风险的挑战 27 项目评估 33 制定阶段项目的评估 36 蜻蜓 37 星际测绘和加速探测器 (IMAP) 39 动力和推进元件 (PPE) 41 Restore-L 43 宇宙历史、再电离时代和冰期探测器 (SPHEREx) 的光谱光度计 45 广角红外巡天望远镜 (WFIRST) 47 实施阶段项目的评估 49 商业载人航天计划 (CCP) 51 双小行星重定向测试 (DART) 53 木卫二快船 55 地面探测系统 (EGS) 57 詹姆斯·韦伯太空望远镜 (JWST) 59 Landsat 9 61 激光通信中继演示 (LCRD) 63 低空飞行演示器 (LBFD) 65 露西 67 火星 2020 69 美国国家航空航天局 (NASA) ISRO – 合成孔径雷达 (ISRO) 71 猎户座多用途载人飞船 (Orion) 73 浮游生物、气溶胶、云、海洋生态系统 (PACE) 75 灵神 77 太阳能电力推进 (SEP) 79 太空发射系统 (SLS) 81 太空网络地面段支持 (SGSS) 83 地表水和海洋地形 (SWOT) 85 机构评论 87
人工智能中的艺术综合学习技术
美术系 1 计算机科学系（AI） 2 加尔吉女子学校，密拉特（北方邦），印度 摘要：本研究论文旨在规划有意义的视觉艺术融合与人工智能，它基于对工艺美术的现代设计和传承保护以及人工智能对工艺美术的影响的讨论，本文阐明了时代发展和工艺美术科学进步的历史时期中两者的融合。从项目再造到教育现代化，它促进了艺术和技艺的价值和创新手段的认可，从而实现其在人工智能环境中的可持续扩展。人工智能创造力为21世纪的共情艺术和艺术家升级。在计算机科学和艺术史培训的支持下，我们呼吁对AICAN作品作为艺术的反思，将AICAN作品与现代艺术背景联系起来，并重新评估我们如何定义人类和机器的创造力。我们在艺术创作、华丽研究和艺术古代奇特大型风格装饰方面的新兴人工智能发展努力要求我们明智地考虑人类艺术创作的古老和微妙之处，并了解如何将这些摘要展示给机器并训练给机器。我们提倡机器想象力和艺术之间的融合，广义上定义为与人类艺术家及其艺术创作的热情和社会目标平行但不冲突。相反，我们呼吁在需要时在人类和机器想象力之间建立伙伴关系，认为这种联盟是充分利用双方想象力优势的一种方式。关键词：工艺美术、设计整合、教育整合、人工智能、艺术；创造力；计算创造力
基于深度CNN的性能比较分析...
脑瘤是最危险和最具破坏性的疾病之一。晚期脑癌的死亡率更高。此外，脑瘤的误诊会产生危险并降低患者的生存机会。脑瘤的早期诊断有助于通过提供正确的治疗来挽救患者的生命。磁共振成像 (MRI) 和计算机断层扫描 (CT) 等计算机辅助医学成像技术有助于诊断疾病。因此，近年来，脑 MRI 分类成为一个活跃的研究领域。早期已经提出了许多用于 MRI 分类的方法，从经典方法到先进的深度学习 (DL) 算法，例如卷积神经网络 (CNN)。传统的机器学习 (ML) 技术需要手工制作的特征，而 CNN 通过卷积和池化层的参数调整直接从未处理的图像中提取特征来进行分类。使用 CNN 算法的特征提取主要受训练过程图像大小的影响。如果训练数据集大小较小，CNN 模型在某个时期后会过度拟合。因此，迁移学习技术得到了发展。在所提出的系统中，使用五种迁移学习架构（例如 AlexNet、Vgg16、ResNet18、ResNet50 和 GoogLeNet）进行五项研究，将脑 MRI 的临床数据集分类为良性和恶性。在脑 MRI 上应用数据增强技术来推广结果并减少过度拟合的可能性。在这个提出的系统中，经过微调的 AlexNet 架构分别实现了最高的精度、召回率和 f 测量值 0.937、1 和 0.96774。
由于大耀斑而导致的太阳能电晕调节
目标。我们旨在更好地表征太阳能电晕的条件，尤其是在发生构成和喷发性浮游的情况下。在这项工作中，我们对冠状动脉进化进行了建模，围绕在太阳周期期间观察到的231个大型植物。方法。使用每个事件周围的热震和磁成像矢量磁场数据，我们采用非线性的无线弹力外推来近似太阳能源区域的冠状能和螺旋性预算。应用于选定的光平量和冠状量的时间序列的超级时期分析和动态时间扭曲用于固定前和后的时间演化的特征，并评估与浮动相关的变化。结果。在延伸到主要频率之前的24小时内，总磁能和未签名的磁性频率被认为相对于彼此而言紧密发展，而不论频率是类型的。在构建浮游之前，自由能以一种与未签名的漏斗表现出更相似性的方式，而不是当前携带的场的螺旋性，而在喷发浮游之前则可以看到相反的趋势。此外，在组合活性区域非电位性和局部稳定性的测量时，可以正确预测超过90％的主要浮力的植物类型。冠状能量和螺旋性预算在爆发大型M级别浮游后的6至12小时内恢复到前水平，而爆发X伏的影响持续更长的时间。最后，爆发性X级浅水片的补充时间为12小时，可以作为在几个小时的时间范围内罕见地观察到喷发X级流动的部分解释。
鉴定人类细胞中复制应力反应的关键因素Louise M.E. Janssen 1，Empar Baltasar Perez 1，Chantal Vaartin
方法在补充了10％FCS，1％谷歌补充剂（Gibco），100 U/ml青霉素和100μg/ml链霉菌素的IMDM（Gibco）中培养了衍生成近单倍型HAP1细胞的细胞培养。siRNA转染是根据制造商的指南使用Rnaimax（Invitrogen）进行的。在这项研究中使用了以下siRNA：Sinon-targetable（Dharmacon），Sipolg2（地平线，TargetPlus，SmartPool），SIMRPL23（Horizon，Targetplus，TargetPlus，Smartpool）。将所有药物（Aphidicolin，Hu，Olaparib，Rad51i（B02），DNA-PKI（NU74441）和寡霉素A）溶解在DMSO中，并以指示浓度使用。细胞使用具有137CS源的γ提取器（最佳疗法）进行γ辐射。生长测定HAP1细胞以1500个细胞/孔的密度将HAP1细胞铺在96孔板中，并被视为5天。5天后，使用100％甲醇固定细胞，并在室温下使用Crystal Violet染色2H。随后，将晶体紫溶解在10％乙酸中，并使用Biotek Epoch Epoch分光光度计在595 nm处测量强度。使用非线性拟合，sigmoidal，4pl，x是log（浓度），将这些测量值用于棱镜中的IC50计算。在9mm玻璃盖上生长免疫荧光细胞，并在室温下以4％甲醛和0.2％Triton X-100固定10分钟。使用了以下抗体：人类抗克雷斯特（Cortex Biochem，CS1058），兔抗PH3SER10（Campro，＃07-081），小鼠抗ERCC6L（PICH）（ABNOVA，ABNOVA，000548421-B01P）。所有初级抗体在4°C的夜间孵育。使用固定缓冲液I（BD生物科学）固定细胞。细胞。二级抗体（分子探针，Invitrogen）和DAPI在室温下孵育2小时。使用延长金（Invitrogen）安装盖玻片。使用具有60倍1.40 Na油目标的Deltavision Deonvolution显微镜（Applied Precision）获取图像。SoftWorx（应用精度），ImageJ，Adobe Photoshop和Illustrator CS6用于处理获得的图像。单倍体插入诱变筛选基因对用APH或HU处理的HAP1细胞的存活至关重要，如先前所述35，使用单倍体插入诱变筛查鉴定。诱变的HAP1细胞是从Brummelkamp实验室获得的。简短地，获得HAP1细胞的诱变如下：在HEK293T细胞中产生了基因陷阱逆转录病毒。每天两次收获逆转录病毒至少三天，并通过离心（使用SW28转子进行2小时，21,000 rpm，4°C，4°C）进行沉淀。在8μg/ml硫酸素硫酸素的存在下，在T175烧瓶中至少连续两天，在8μg/ml硫酸素的存在下，将大约4000万个HAP1细胞通过浓缩基因陷阱病毒的转导而被诱变。在包含10％DMSO和10％FCS的IMDM培养基中冷冻诱变细胞。解冻后，在存在27.5 nm adphidicolin或100μmHu的情况下，将诱变的HAP1细胞转移了10天。传递后，通过胰蛋白酶-EDTA收集细胞，然后进行沉淀。为了最大程度地减少潜在地含有杂合突变的二倍体细胞的混杂，用DAPI染色固定的细胞，以允许使用Astrios Moflo对G1单倍体DNA含量进行分类。将3000万个排序的细胞在56°C下裂解过夜，以使使用DNA迷你试剂盒（QIAGEN）进行基因组DNA分离。插入位点映射基因陷阱插入位点通过LAM-PCR放大，然后进行捕获，ssDNA接头连接和指数放大，并在测序之前使用含有Illumina适配器的引物，如前所述，如前所述35。映射和插入位点的分析以前描述了78。简短地，在对HISEQ 2000或HISEQ 2500（Illumina）进行测序之后，将插入位点映射到人类基因组（H19），允许一个不匹配，并与RefSeq坐标相交，以将插入位点分配给基因。基因区域在相对链上重叠的基因区域没有考虑进行分析，而对于在相同链基因名称上重叠的基因是串联的。对于每种复制和两种药物治疗（APH或HU）基因的必要性都是通过二项式检验确定的。合成致死性。一个基因通过所有Fisher的测试，其p值截止为0.05，效应大小至少为0.12（减法比率wt sense比率 - 复制应力条件感官比率）。
AI技术在刺激增长和...
Lavinia-Adelina Mitrache 3）摘要：在当代时代，以技术的快速进步和向数字化的全球转变为标志，人工智能（AI）技术是重新定义企业内增长和创新范式的关键力量。本文深入研究了AI在促进经济扩张和促进跨企业的创新实践中的多方面作用。通过对专业文献，案例研究和概念框架的学术检查，该研究阐明了AI驱动的解决方案如何优化运营效率，还可以使新颖的商业模式发挥新颖的业务模型，从而推动了创业公司和新生的行业倾向于前所未有的成功量表。核心是探索AI以无与伦比的精度分析大量数据集的能力，可以实现预测分析，个性化的客户体验以及具有固有知情和敏捷性的战略决策过程。此外，这项研究强调了AI对产品开发，市场渗透策略和竞争差异化的变革性影响，强调了其在新业务的动态且经常动荡的景观中的重要性。通过整合领先的专家和开创性企业家的见解，该研究对AI在浏览现代商业环境的复杂性，促进了持续创新的文化并推动可持续增长的文化中提供了全面的概述。关键字：人工智能，业务创新，运营效率，竞争差异化，企业家精神。本质上，本文认为，AI技术的战略整合不仅是一种选择，而且是旨在在数字时代蓬勃发展的新业务的典型组成部分，标志着技术创新与企业家成功之间的协同作用的新时代。JEL分类：O31，O32，L26。
基于学习的主要心律失常事件的深度预测：概念研究证明
预测扩张的心肌病中重大心律失常事件（MAE）代表了一个未满足的临床目标。计算模型和人工智能（AI）是新的技术工具，可以在我们预测MAE的能力方面具有重大提高。在这项概念验证研究中，我们提出了一个基于深度学习（DL）的模型，我们称其为扩张心肌病（DARP-D）中的深度心律失常（DARP-D），该模型使用多种心脏磁共振数据（CINE和HYPERVIDEOS和HYPERVIDEOS和HYPERIMIMIAS和LGE图像和临床上的MA）（包括一个促进的MA），促进了促进的Maiatiations和临时性的MARIADES和临时性的促进，该模型（DARP-D）构建了。随着时间的流逝，心脏骤停，由于心室原纤维造成的，持续30 s的心室心动过速，或在<30 s的<30 s（适当的可植入的心脏除颤器干预）中导致血流动力学塌陷。该模型在154例扩张心肌病患者的样本中有70％的培训和验证，并在其余30％中进行了测试。DARP-D在Harrell的C一致性指数中达到95％CI，在测试集中达到0.12–0.68。我们证明了我们的DL方法是可行的，并且代表了扩张心肌病的心律失常预测领域的新颖性，能够分析心脏运动，组织特征和基线协变量，以预测一个个体的患者患者的大型心律失常事件的风险曲线。但是，患者，MAE和训练时期数量少，使该模型成为有希望的原型，但尚未准备好临床使用。需要进一步的研究来改进，稳定和验证DARP-D的性能，以将其从AI实验转换为每日使用的工具。