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[JC_presentation] 深度学习在心电图心律失常检测和分类中的应用：2017 年至 2023 年进展概览
- “心律失常检测” - “心电图心律失常” - “室性心律失常” - “室上性心律失常” - “早搏” - “心脏传导阻滞” - “心动过缓” - “心动过速” - “12 导联心电图” - “心脏信号处理” - “心电图中的深度学习” - “CNN” - “DNN” - “LSTM” - “Transformers” - “混合模型”
一个用于集成基于课堂的活动休息的新模型
t可以很好地确定体育锻炼在儿童的代谢，心血管和肌肉骨骼健康（5-12岁）和青少年（13-17岁； Carson等，2016; Janssen＆Leblanc，2010; Poitras et al。，2016）中起着重要作用。此外，体育锻炼通过降低焦虑和抑郁水平对儿童和青少年的心理健康产生积极影响；增加韧性，自尊和自信心；并改善情绪和福祉（Andermo等，2020; S. J. H. Biddle等，2019）。鲜为人知的是体育锻炼在学习中的作用。体育锻炼与增加与学术相关的成果的正相关，包括认知能力（例如，执行功能，注意力，记忆，记忆，理解），对学习的态度（例如，动机，动机，自我概念，满意，满意，享受），参与学习（例如，学习时间）（例如，任务时间）和学术成就，例如，标准测试; 2016; Singh等人，2019年）。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Ollas，P.，Ghaem Sigarchian，S.，Alfredsson，H。等（2023）。评估SO
随着社会电气化趋势，机场面临着不可避免的电动汽车（电动汽车）和电动航空潜在升高（EA）的不可避免的过渡。对于航空，短途航班首先是燃料交换到电气运输的排队。这项工作研究了Visby，瑞典的机场以及EA和EV充电对电力系统的影响。它使用了一年操作中测得的机场负载需求以及模拟的EA和EV充电配置文件。太阳能光伏（PV）和电池电池储能系统（BES）进行了建模，以分析潜在的技术 - 经济增长。用四种方式对BESS电荷和放电控制进行建模，包括新型的多目标（MO）调度，以结合自消耗（SC）增强和峰值功率。将每个模型方案进行比较的峰值剃须能力，SC速率和付款额（PBP）。还评估了BESS控件的年度退化和相关成本。结果表明，新颖的MO调度在峰顶剃须和SC方面表现良好，从而有效地减少了Bess的闲置时期。MO调度还通过名义经济参数导致电池控制最低的PBP（6。9年）。此外，对PBP的灵敏度分析表明，峰值关税显着影响BESS投资的PBP。
使用人工神经网络进行分布式拒绝服务攻击分类。
研究指南，Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP，有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高，数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避，包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上，下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高，基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习（ML）模型，基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是，使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词：DDoS攻击，异常检测，机器学习，入侵检测系统，准确性。
缺氧降低细胞碳和氮含量，并加速了海洋硅藻thalassiosira pseudonana
溶解的O 2降低对浮游植物生理学的阳性或负面影响取决于光暴露的持续时间。为了揭示潜在的机制，海洋模型硅藻thalassira pseudonana在三个溶解的O 2水平（8.0 mg l -1，环境O 2; 4.0 mg L -1，Low O 2;和1.3 mg L -1，低氧）中进行培养，以比较其生长，蜂窝池组成和黑暗的生长，和物理学和黑暗周期。结果表明，环境O 2下的生长速率为0.60±0.02天-1，是光周期内生长速率的一半，在黑暗时期内增长率为15倍。降低O 2在光周期增加了生长速率，但在黑暗时期降低了它，并在光和黑暗时期都降低了细胞色素含量。在光中，低O 2增加了细胞碳（C）的含量，而缺氧则降低了它，而在黑暗中的增加和降低的程度更大。低O 2对细胞氮（N）含量没有显着影响，但缺氧降低了。低O 2对光合效率没有显着影响，但降低了黑暗呼吸率。在黑暗中，低O 2对细胞C损耗率没有显着影响，但n损耗率降低，导致POC/POC比率增加。此外，缺氧加剧了细胞死亡率和下沉，这表明硅藻衍生的碳埋葬可能会由于未来的海洋脱氧而加速。
量子密码学与经典通信
量子力学效应使得构建经典上不可能实现的密码原语成为可能。例如，量子复制保护允许以量子状态对程序进行编码，这样程序可以被评估，但不能被复制。许多这样的密码原语都是双方协议，其中一方 Bob 具有完整的量子计算能力，而另一方 Alice 只需向 Bob 发送随机的 BB84 状态。在这项工作中，我们展示了如何将此类协议一般转换为 Alice 完全经典的协议，假设 Bob 无法有效解决 LWE 问题。具体而言，这意味着 (经典) Alice 和 (量子) Bob 之间的所有通信都是经典的，但他们仍然可以使用如果双方都是经典的，则不可能实现的密码原语。我们应用此转换过程来获得具有经典通信的量子密码协议，以实现不可克隆的加密、复制保护、加密数据计算和可验证的盲委托计算。我们成果的关键技术要素是经典指令并行远程 BB84 状态准备协议。这是 (经典) Alice 和 (量子多项式时间) Bob 之间的多轮协议，允许 Alice 证明 Bob 必须准备了 n 个均匀随机的 BB84 状态（直到他的空间上的基础发生变化）。虽然以前的方法只能证明一或两个量子比特状态，但我们的协议允许证明 BB84 状态的 n 倍张量积。此外，Alice 知道 Bob 准备了哪些特定的 BB84 状态，而 Bob 自己不知道。因此，该协议结束时的情况 (几乎) 等同于 Alice 向 Bob 发送 n 个随机 BB84 状态的情况。这使我们能够以通用和模块化的方式用我们的远程状态准备协议替换现有协议中准备和发送 BB84 状态的步骤。
“进化神经塑性 div>
人类大脑具有适应新体验的能力，互联网提供的刺激和诸如感官和感知信息等刺激和所有交互式数字技术。 div>响应感官刺激，经验，功能障碍或损害而建立神经连接的大脑能力被称为神经元可塑性或神经可塑性，在人类的整个生命中，它保持活跃，具有更大和较小的强度。 div>最大的可塑性在童年时期发现，但是，诊断培养基和纵向研究的进展最近允许在青春期存在第二个关键时期。 div>由于恒定的数字连接性，青少年大脑及其神经元连接受数字环境的影响。 div>因此，这是这项研究的目的，是通过应用虚拟神经心理学评估技术来识别和衡量与数字环境相互作用的影响，并在萨尔塔（Salta）的二年般的公共和私人机构的第二年级，公共和私人机构的第二年级，公共和私人机构的二年级和私人机构的二年级和私人机构中的3°，第4和5年，年龄在2024年的二年级和私人机构中参加。
表皮生长因子增强的新型转化生长因子：从非肿瘤组织中分离
摘要 表皮生长因子 (EGF) 可诱导非肿瘤大鼠肾成纤维细胞在细胞培养中发生转化表型，这些转化表型是从成年小鼠的许多非肿瘤组织（包括颌下腺、肾脏、肝脏、肌肉、心脏和大脑）中分离出来的。它们与之前描述的从肿瘤细胞中分离出来的转化生长因子 (TGF) 类似，具体如下：它们可通过酸/乙醇提取，并且是酸稳定的低分子量 (6000-10,000) 多肽，需要二硫键才能起作用，并且它们会导致非肿瘤指示细胞的锚定非依赖性生长，而这些细胞在没有它们的情况下不会在软琼脂中生长。从雄性小鼠的颌下腺中对这些 TGF 进行部分纯化，结果表明它们不同于 EGF。与之前描述的细胞外 TGF 不同，但与来自肿瘤细胞的某些细胞 TGF 一样，它们通过 EGF 增强其促进锚定非依赖性生长的能力。颌下腺 TGF 蛋白的等电点接近中性。在 Bio-Gel P-30 上进行色谱分析，然后进行高压液相色谱分析，总纯化率达到 22,000 倍。在 EGF 存在下进行测定时，最纯化的蛋白质在 1 ng/ml 的软琼脂中具有诱导生长的活性。这些数据进一步证明了肿瘤形成可能是由非肿瘤生化过程的定量而非定性改变引起的。我们最近描述了 (1) 从几种肿瘤小鼠组织（包括由莫洛尼肉瘤病毒 (MSV) 转化的成纤维细胞和最初由化学致癌物诱导的可移植膀胱癌）中分离和表征一组低分子量、酸稳定性多肽（称为转化生长因子 (TGF)）。这些多肽是可通过酸/乙醇提取的细胞内蛋白质。类似的细胞外转化多肽，称为肉瘤生长因子 (SGF)，是由 De Larco 和 Todaro (2) 从培养的 MSV 转化小鼠成纤维细胞的条件培养基中首次分离出来的。最近报道了几种其他细胞外转化多肽，它们来源于人类 (3) 和动物 (4) 来源的肿瘤细胞。所有这些多肽在应用于培养的未转化、非肿瘤指示细胞时都会引起以下一系列变化，这些变化为 TGF 提供了一个操作性定义：(i) 单层细胞密度依赖性生长抑制的丧失；(ii) 单层细胞过度生长；(iii) 细胞形状改变，导致指示细胞呈现肿瘤表型；(iv) 获得锚定独立性，从而能够在软琼脂中生长。未转化的非肿瘤细胞不会在软琼脂中形成逐渐生长的菌落，并且培养细胞的这种不依赖锚定的生长特性与体内肿瘤的生长具有特别高的相关性（5-7）。
含面包的荞麦：对胰岛素的科学调查...
糖尿病治疗方案已大大改善，但是，仅在美国，近200万人患有1型糖尿病（T1D），并且仍然依赖多次每日胰岛素注射和/或连续的胰岛素输注，可用于泵送以保持活力，无需提供口服药物。在专注于T1D的免疫抑制/免疫调节方法上，现在很明显，至少在疾病发作之后，这本身可能不足以舒服，并且为了有效的疗法，还需要解决β细胞健康。本观点文章讨论了这种靶向β细胞的出现，针对硫氧还蛋白相互作用蛋白（TXNIP）的新型口服T1D药物（TXNIP）的出现，以及该领域的最新进展开始解决这一未满足的医疗需求。因此，它的重点是重新利用降压药的重新利用，该药物被发现非特异性抑制txnip和Tix100，这是一种新的化学实体，这是一种针对口服抗糖尿病药物抑制TXNIP的口服抗糖尿病药物。在临床前研究中均显示出惊人的抗糖尿病作用。Verapamil也已被证明对成人和最近发作T1D的儿童有益，而Tix100刚刚被美国食品药品监督管理局（FDA）清除，以进行临床试验。总的来说，我们建议单独或与免疫调节方法结合使用这种非免疫抑制，辅助疗法，对于为了实现T1D的有效耐用性疾病治疗而言至关重要。
用于指导建筑设计课程构思的语义 AI 模型 Emmanouil Vermisso 建筑学院 佛罗里达大西洋大学 111 East Las Olas Boulevard 劳德代尔堡，佛罗里达州 33301，美国 evermiss@fau.edu
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合，即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释，以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考，以补充修订的语义描述，以指导 VQGAN+CLIP 模型，利用对结果的控制，然后使用降维对结果进行排序，并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性，以实现创造性的视觉结果，而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外，它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题，这可能会限制设计机构。