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使用机器学习的疾病预测-IJRPR
除颤是一种生物医学仪器，用于治疗患有心律不齐的人的心脏病患者。心律失常或不规则的心跳被称为心律问题，该疾病称为心律不齐。不规则的心跳问题是当协调心脏节拍的电信号无法正常工作时发生。错误的信号传导导致心脏跳动太快（心动过速），太慢（心动过缓）或不规则。除颤器会输送一定剂量的电流，称为反击心脏。通过对心脏肌肉进行反震，去极化活性的过程将应用于肌肉。在生理学中，导致肌肉或神经细胞进行去极化，以通过排放电容器来建立或施加电流可以使整个心脏去极化，并将其作为心脏除颤器进行测试。但是，此处设计的系统旨在提前检测一周的心脏，并使用此除颤器相应治疗。
复杂环境下不规则声呐浮标模式的设计和性能 Donald R. DelBalzo Kevin C. Stangl 技术解决方案集团 OPNAV N874 QinetiQ 北美 NC1/Suite 1200 40201 Hwy 190 E 2000 海军五角大楼 Slidell, LA 70461 华盛顿特区 20350-2000
摘要 - 冷战期间开发了用于深而均匀的海底环境的最佳单基地声纳浮标场模式，其中可以使用简单的中值检测范围来定义声纳浮标之间有用的固定间距。然而，当前经常进行作战的沿海环境中的海洋和声学条件非常复杂和动态，以至于空间和时间的变化破坏了与传统战术搜索概念相关的同质假设。已经开展了几项研究工作来设计更好的被动和单基地主动声纳浮标位置，但其中大多数是评估算法，而不是真正的规划算法。一种不同的算法方法已成功开发并最初应用于单基地移动传感器，该方法从一组随机的传感器位置开始，然后使用遗传算法找到接近最优的解决方案。遗传算法解决方案是非标准搜索路径，可适应复杂的海洋学、可变的底部特性和假定的目标战术 [DP Kierstead 和 DR DelBalzo，军事作战研究杂志（2003 年 3 月/4 月）]。随后开发了一种新功能，用于优化复杂沿海环境中多基地主动声纳浮标的位置（纬度、经度和深度）和 ping 时间。这些算法称为 SCOUT（传感器协调以实现最佳利用和战术）。SCOUT 对移动传感器遗传算法方法进行了两项重大修改，以考虑双基地和多基地声纳浮标领域，其中每个接收器都能够观察来自每个来源的数据。第一个是结构上的修改，引入了一条新染色体来描述战术计划。它为每个声纳浮标提供一个基因，由一个位置、一个有序的部署序列和一组 ping 时间组成。新染色体中的位置和时间独立变异，并以不规则模式和非连续 ping 序列为特征。第二个修改是在检测建模方面，引入了一种新的双基地检测模型。它允许结合相干和非相干处理。对于这项工作，我们假设可以同时监控所有声纳浮标。SCOUT 算法是我们之前的遗传算法工作的扩展，据我们所知，它们代表了唯一从头开始设计复杂环境中多静态主动声纳浮标位置的解决方案，而不是推荐一般的努力分配或简单地评估具有不同参数的标准模式。本文讨论了新的染色体结构和现实环境中的模拟结果。结果表明：a) SCOUT 可以有效地使多静态传感器场适应
质量和重复的自我触摸在前额叶皮层中的血液动力学反应不同 - fnirs研究
研究人员没有定义他们检查的自我触摸的种类，实际上是指不同类型的自我触摸（Reinecke等，2020）。这导致了这样一个事实，即自我打击及其神经心理学的相关性仍然知之甚少。因此，在运动学上定义了不同类型的自我触摸类型，例如阶段（离散），重复性和不规则，并探索不同类型的神经相关性，将为自我调控行为的神经心理学功能提供洞察力。自我打击定义为身体两个部分之间的动态物理接触，通常是作用在身体部分的手（Lausberg，2022）。自我打击从刮擦，摩擦和揉捏变成抚摸。基于运动轨迹，可以在日常生活中观察到三种类型的自我触摸，因此如下所示：阶段性自动触摸的特征是相结构。它们包含一个传输阶段，其中手被运输到接触位置，一个概念阶段，带有单向运动路径，其中手在身体上作用于人体，直接后面是一个缩回阶段，其中手被向后移动，例如单笔冲程。重复的自我打击，例如阶段性触摸，由传输阶段，概念阶段和回缩阶段组成。然而，在概念阶段，相同的运动路径被重复使用而没有休息，例如刮擦。仅当运动沿相同方向进行多次移动时，缩回阶段才会随之而来。相比之下，不规则的自我打击没有相结构。它们的特征是各个方向上的短运动路径，实际上没有手的位移。由于它们没有概念阶段，因此它们并非基于任何运动计划（Lausberg，2019年）。重复与阶段性触摸代表两个不同的现象学实体。不是很重要的触摸数量，而是接触的质量（Spencer等，2003； Schaal等，2004； Van Mourik和Beek，2004； Huys等，2008； Lausberg，Lausberg，2013）。不同的自我打击类型发生在日常生活中不同的情况下（Heubach，2016; Mueller等，2019; Neumann et al。，2022）。重复的自我打击与更好的心理健康相关，与不规则的自我打击相反（Reinecke等，2020）。不规则的自我打击可能通过强烈的体感刺激来避免其他负面刺激。此外，发现相反的效果对于阶段与不规则的自我触摸（Lausberg，2022）。阶段性自动触摸也与急性压力期间的调节过程有关，从而增强了认知过程（Freedman和Bucci，1981； Grunwald等，2014； Heubach，2016）。阶段性自我打击的时间比例越高，主观压力体验越低（Heubach，2016年）。所有三种类型的触摸都应从情感，认知和身体功能方面进行区分。在这种情况下，触摸的数量不是重要的，而是联系的质量（Lausberg，2013年）。据我们所知，在三种特定类型的自我触摸中，从未尝试过任何尝试调查大脑激活的尝试。重复，不规则和阶段性自动的差异效果解释了当前研究人员辩论的争议，并表明了对自我打击的精细分析的重要性。先前的研究调查了自动触摸，而没有运动学定义并区分不同类型的自我接触。自我打击被描述为更“重复的”或更“类似的”，但没有使用特定的运动标准
利用变压器用于心电图心律失常...
摘要 - 心律不齐，也称为心律失常，是指不规则的心跳。有多种类型的心律失常可以源自心脏的不同区域，导致快速，缓慢或不规则的心跳。心电图（ECG）是用于检测心脏不规则和异常的重要诊断工具，使专家可以分析心脏的电信号，以识别复杂的模式和偏离标准的偏差。在过去的几十年中，已经进行了许多研究，以开发基于ECG数据对心跳进行分类的自动化方法。近年来，深度学习在应对各种医学挑战方面表现出了出色的功能，尤其是在变形金刚作为序列处理的模型架构中。通过利用变压器，我们开发了心电图数据中存在的各种心律不齐的分类的束缚模型。我们使用MIT-BIH和PTB数据集评估了建议的方法。ECG心跳心律失常分类结果表明，所提出的方法非常有效。ECG心跳心律失常分类结果表明，所提出的方法非常有效。
零工经济工作：注意保护漏洞
从零工工人的角度来看，灾难发生时的保护缺口表现为所需资源（例如，用于支付意外的额外开支或损失的收入）与可用资源（例如，储蓄和保险）之间的差额。人们普遍认为，患病和残疾时的收入补偿是平台工人面临的最严重的保护缺口。由于收入相对较低且不稳定，他们还面临着（意外的）医疗费用带来的财务压力。这一问题在医疗保险与受薪工作挂钩的国家尤为严重。低收入和不稳定的收入水平也使零工工人难以积累退休储蓄，而且由于许多国家的养老金制度都是基于正规的、正常的就业结构，因此无法充分反映越来越多不属于这些安排的工人。最后，许多零工工人的资产没有得到充分保护，无论是他们的“生产资料”，即他们的工作设备，还是一般和专业责任风险。
有条件扩散模型作为自我
不规则的时间序列在医疗保健中无处不在，应用程序从预测患者的健康状况到归咎于缺失值的应用。条件扩散模型中的最新开发方法，这些模型基于观察到的数据预测缺失值，对定期定期时间序列的构成有很大的希望。它还通过用注入可变量表的噪声替换部分掩盖的局部掩盖来概括了掩盖重建的自我监督学习任务，并显示了图像识别的竞争结果。尽管对扩散模型的兴趣日益增强，但它们对不规则时间序列数据的潜力，尤其是在下游任务中，仍然没有被逐渐置换。我们提出了一个有条件的扩散模型，该模型设计为一种自我监督的学习骨干，用于此类数据，集成了可学习的时间嵌入以及一种跨维度注意机制，以解决数据的复杂时间动态。该模型不仅适合有条件的生成任务，而且还获得了隐藏的状态，对歧视任务有益。经验证据证明了我们的模型在插补和分类任务中的优势。
计算机科学与工程文凭
co 4使用积分的基本定理及其属性评估确定的积分。co 5使用确定的积分概念来计算不规则形状和革命固体的体积的区域。co 6通过使用梯形和辛普森的1/3 RD规则，通过工程问题中各种功能的各种功能的平均值和RMS值评估工程问题。