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1 住院患者个体化营养支持...
* 同等贡献的第一作者 1 瑞士阿劳医科大学系，阿劳州立医院普通内科和急诊医学科；2 瑞士拉亨医院内科；3 瑞士明斯特林根州立医院内科；4 瑞士圣加仑州立医院内科和内分泌学/糖尿病科；5 瑞士卢塞恩州立医院内科；6 瑞士索洛图恩州立医院内科；7 瑞士巴登州立医院内科；8 瑞士伯尔尼大学伯尔尼大学医院综合内科；9 瑞士巴塞尔大学医学院；10 瑞士伯尔尼大学伯尔尼大学医院糖尿病学、内分泌学、营养医学和代谢科；11 瑞士伯尔尼大学初级卫生保健研究所 (BIHAM)； 12 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院综合内科部；13 美国纽约州纽约市纽约科学院
准确指导硬膜外或脊柱麻醉
所有专家都说，当前的脊柱或硬膜外麻醉程序是在脊柱地标触及椎间盘上。两个指出，可以使用常规超声波，但这不是很常见，因为需要专业技能。两位专家说，该设备具有创新性，因为它可以通过在超声图像上叠加的椎骨图像来轻松找到椎间盘空间。也有人指出，使用该设备需要最少的训练，并且它是手持式设备，因此很容易在床边使用。一位专家说，该设备可以在产妇护理中帮助超声引导的脊柱或硬膜外块，因为它比较大的机器更容易使用，并且在给予脊柱块时遇到困难时。四位专家认为，除标准护理外，还可以使用该设备。一个人认为它可以随着时间的流逝而取代当前的标准护理。
使用深度多尺度上下文聚合网络的残余噪声检测变形脸部攻击
随着人脸识别系统 (FRS) 的部署，人们开始担心这些系统容易受到各种攻击，包括变形攻击。变形人脸攻击涉及两张不同的人脸图像，以便通过变形过程获得一个与两个贡献数据主体足够相似的最终攻击图像。可以通过视觉（由人类专家）和商业 FRS 成功验证所获得的变形图像与两个主体的相似性。除非此类攻击能够被检测到并减轻，否则人脸变形攻击会对电子护照签发流程和边境管制等应用构成严重的安全风险。在这项工作中，我们提出了一种新方法，使用新设计的去噪框架来可靠地检测变形人脸攻击。为此，我们设计并引入了一种新的深度多尺度上下文聚合网络 (MS-CAN) 来获取去噪图像，然后将其用于确定图像是否变形。在三个不同的变形人脸图像数据集上进行了广泛的实验。还使用 ISO-IEC 30107-3 评估指标对所提出方法的变形攻击检测 (MAD) 性能进行了基准测试，并与 14 种不同的最新技术进行了比较。根据获得的定量结果，所提出的方法在所有三个数据集以及跨数据集实验中都表现出最佳性能。
Sergejs Gaidukovs 研究员的唯一标识符
首席研究员 科学出版物 H 指数（Scopus）= 22；H10=34（谷歌学术）；总引用量 1369；出版物总数 143 篇：专利（2）、书籍专著（3）、会议摘要、会议录（60）和期刊（Scopus 91）。1. Jurinovs M.、Barkane A.、Platnieks O.、Beluns S.、Grase L.、Dieden R.、Staropoli M.、Schmidt DF、Gaidukovs S. Vat 纳米纤维素增强植物油基树脂的光聚合：形态和功能化的协同作用 (2023) ACS Applied Polymer Materials，5（4），第 3104-3118 页，DOI：10.1021/acsapm.3c00245； IF=5.6 2. Šutka A.、Lapčinskis L.、Verners O.、Ģērmane L.、Smits K.、Pludons A.、Gaidukovs S.、Jerāne I.、Zubkins M.、Pudzs K.、Sherrell PC、Blums J. 生物启发的弹性体大分子排序用于增强接触带电和摩擦电能量收集 (2022) 先进材料技术，7 (10)，文章编号 2200162，DOI：10.1002/admt.202200162； IF=8.8 3. Nechausov S., Ivanchenko A., Morozov O., Miriyev A., Must I., Platnieks O., Jurinovs M., Gaidukovs S., Aabloo A., Kovač M., Bulgakov B. 离子液体和双重固化对光聚合过程的影响
![Della Pelle，Flavio； Bukhari，Qurat ul ain； Ruslan的ÁlvarezDiduk； [等]。 «独立激光引起的自我con的两维异质结构](/simg/5/5f023e6793757170cb901974c328a0f3b818133d.webp)
Della Pelle，Flavio； Bukhari，Qurat ul ain； Ruslan的ÁlvarezDiduk； [等]。 «独立激光引起的自我con的两维异质结构
具有有利的电化学特征的2D/2D异质结构（HTS）的生产具有挑战性，特别是对于半导体过渡金属二甲硅烷基（TMDS）而言。在这项工作中，我们引入了一项基于CO 2激光绘图仪的技术，用于实现包括氧化石墨烯（RGO）和2D-TMDS（MOS 2，WS 2，MOSE 2，MOSE 2和WSE 2）的HT膜。该策略依赖于激光诱导的异质结构（LIHTS）的产生，在辐照后，纳米材料在形态和化学结构中显示出变化，成为导电易于转移的纳米结构膜。LIHT在SEM，XPS，Raman和电化学上详细介绍了LIHT。激光处理诱导GOS转化为导电性高度去角质的RGO，并用均质分布的小型TMD/TM-氧化物纳米片装饰。所获得的独立式LIHT膜被用来在硝酸纤维素上构建独立的传感器，其中HT既可以用作传感器和传感表面。所提出的硝酸纤维素传感器制造过程是半自动化和可重现的，可以在相同的激光处理中生产多个HT膜，并且模具印刷可以定制设计。证明了不同分子（例如多巴胺（神经递质），儿茶素（黄酮醇）和过氧化氢）在电分析检测中的卓越性能，从而获得了生物学和农业样本中的纳米摩尔限制，并获得了高纤维抗性的纳摩尔限制。考虑到强大而快速的激光诱导的HT产生以及涂鸦所需模式的多功能性，提出的方法是通过可持续和可访问的策略开发电化学设备的破坏性技术。
FITAI：用于 GNSS 后拟合残差和位置联合分析的人工智能。Jason 插件，Rokubun 云 GNSS 处理服务
● 模型训练：在训练模型之前，读取 (2) 生成的特征并进行预处理。例如，如果需要，对数据进行归一化，并根据可用数据量按比例拆分为训练、验证和测试数据集。模型训练完成后，将与 model.json 文件一起存储 (3)，该文件包含有关训练模型的相关信息，例如每个隐藏层的神经元数量、隐藏层数量、使用的变量（后拟合残差、SNR 等）等。● 批量推理：模型训练完成后，可以通过加载保存的模型 (3) 并对新的 GNSS 数据执行推理过程将其部署到生产中。
基于人工智能的中文教学的个性化策略的研究
版权所有©2024作者和Frontier Scientific Research Publishing Inc.这项工作是根据创意共享归因国际许可证（CC by 4.0）获得许可的。http://creativecommons.org/licenses/4.0/
个体特定的脑电图信号模式...
摘要 在人工智能的发展趋势下，生物识别已成为一种广泛应用的热门技术，在金融、非营利组织、海关等各种场合均有应用，但传统的身份识别工具存在易被泄露、窃取或遭受黑客攻击的风险。脑电图（EEG）是生物识别研究的一种方法，它通过采集头皮特定位置的电磁波来反映个体的脑部活动，大量研究证明脑电图中的α波段可以区分个体差异，其重要性在临床神经生理中也得到了证实。在脑电生物识别中，大多数研究使用复杂的电极通道来覆盖整个头部来收集脑电波记录，但这样的设备无法满足生物识别应用对可采集性的要求。
脑部计算机界面，以提供个性化的多感官干预措施
摘要为了揭示神经性疼痛经历的复杂性，研究人员试图使用脑电图（EEG）和皮肤电导（SC）鉴定可靠的疼痛特征（生物标志物）。尽管如此，它们用作设计个性化疗法的临床帮助仍然很少，并且患者处方常见和效率低下的止痛药。为了满足这种需求，新型的非药理干预措施，例如经皮神经刺激（TENS），通过神经调节和虚拟现实（VR）激活外周痛缓解，以调节患者的注意力。但是，所有当前治疗方法都遭受患者自我报告的疼痛强度的固有偏见，具体取决于其倾向和耐受性，以及未考虑疼痛发作的时间的未明确，预定义的会话时间表。在这里，我们显示了一个脑部计算机界面（BCI），该界面检测到来自EEG的神经性疼痛的实时神经生理学特征，并因此触发了结合TENS和VR的多感官干预。验证多感官干预有效减轻了实验性诱发的疼痛后，通过电力诱导疼痛，用13个健康受试者对BCI进行了测试，并在实时解码疼痛中显示了82％的回忆。然后用八名在线疼痛精度达到75％的神经性患者进行了验证，因此释放了在神经性患者疼痛感知中引起显着降低（50％NPSI评分）的干预措施。这为使用完全便携式技术的个性化，数据驱动的疼痛疗法铺平了道路。我们的结果证明了从客观神经生理学信号中实时疼痛检测的可行性，以及VR和TEN的触发组合的有效性以减轻神经性疼痛。
评估Niemann-Pick疾病个体中和抗体的患病率
“这样的研究对于一般和NPC1患者的基因疗法治疗的分娩策略非常重要，例如确定试验的入学标准，治疗方案是否需要减轻先前存在的NAB，以及在生活过程中NAB的发展可能会影响Hull of Human Gene edior of Munly Gention of Munly Gention of Hull of Munly Gention of Hull of Munly Gention of Hull of Hull of Hull of Hull of Hull of Human Gention for Human Gention of Hull of Hull of Hull of Hull of Hull of Hull of Hull of Hull of Hull of the the。马萨诸塞州chan