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高级重复的结构和学习程序，以检测串行12铅ECG中的急性心肌缺血
抽象目标。在急性冠状动脉综合征（ACS）的情况下，急性心肌缺血可能导致心肌梗塞。因此，及时的决定已经处于院前阶段，对于尽可能地保留心脏功能至关重要。串行心电图，将急性心电图与先前记录的同一患者的（参考）ECG进行比较，有助于识别缺血诱导的心电图变化，通过纠正个体间的ECG变异性。最近，深度学习和串行心电图的结合为检测新兴心脏疾病提供了有希望的结果。因此，我们当前研究的目的是应用新型的高级重复结构和学习程序（ADVRS＆LP），该过程专门设计用于疗程前阶段急性心肌缺血检测，并使用串行ECG使用。方法。数据属于减法研究，其中包括1425个心电图对，194（14％）ACS患者和1035（73％）对照。每个ECG对的特征是28个序列特征，这些特征构成了Advrs＆LP的输入，Advrs＆Lp是创建监督神经网络（NN）的自动建设性过程。我们创建了100个NN，以补偿由于有限数据集的随机数据划分而导致的统计频率。我们根据接收者 - 操作 - 特征曲线，敏感性（SE）和Speciifity（SP）的曲线（AUC）将获得的NNS的性能与逻辑回归程序（LR）程序（LR）程序（LR）程序（LR）程序（UNI-G）进行了比较。主要结果。明显的能力。nns（中位AUC = 83％，中位SE = 77％和中位SP = 89％）在统计学上（P值低于0.05）的测试性能比LR提出的测试性能高（中位数AUC = 80％，中位数SE = 67％，中位数SP = 81％），SP = 81％），Median sp = 82％（Medianians = 82％）和82％（82％）和72％= 72％和72％= 72％。总而言之，阳性结果强调了串行ECG比较在缺血检测中的价值，而在概括和临床适用性方面，Advrs＆LP创建的NNS似乎是可靠的工具。
口服褪黑激素治疗对夜班工人中胰岛素抵抗和昼夜血压变异性的影响。双盲，随机，安慰剂对照研究
背景：夜班工作与睡眠障碍，肥胖和心脏代谢性疾病有关。昼夜节律系统的破坏被认为是转移工人中2型糖尿病和心血管疾病的独立原因。我们旨在提高昼夜节律时间与社会和环境因素的一致性，并使用褪黑激素的给药。方法：在一项随机的，安慰剂对照的前瞻性研究中，我们分析了2 mg持续释放的褪黑激素与安慰剂对葡萄糖耐受性，胰岛素抵抗指标，睡眠质量，血浆血浆褪黑激素褪黑激素和皮质醇和皮质醇的饮食量为24个夜间血压pifors的影响，在24个周期中，在夜间运动中，散发性溶液素的症状，胰岛素抵抗指标，昼夜节律的症状，在夜间血液中进行12周的旋转工作。在一种新颖的设计中，褪黑激素给药的时间（晚上或早晨）取决于班次的时间表。我们还比较了夜班（NS）工人的基线概况，并与12个健康的非夜班（NNS）工作控制进行了比较。结果：我们发现NS与NNS基线时胰岛素抵抗的指标严重受损（P <0.05），但口服葡萄糖耐受性测试的差异也没有差异，或者在褪黑激素，皮质醇或血压的昼夜特征中没有差异。十二周的褪黑激素治疗并未显着改善胰岛素抵抗，也没有显着影响昼夜血压或褪黑激素和皮质醇谱。褪黑激素给药导致睡眠质量的显着改善，在基线时NS与NNS相比受到了显着损害（p <0.001）。结论：旋转夜班工作会导致轻度到中度的睡眠质量和胰岛素分析的损害。褪黑激素治疗在就寝时间改善睡眠质量，但在服用12周后不会显着影响旋转夜班工人的胰岛素抵抗。
人工智能在药物化学领域的研究现状
与许多科学技术领域一样，人工智能 (AI) 目前在药物发现和药物化学领域备受期待。在这里，AI 主要指机器学习 (ML)，它只是方法论 AI 频谱的一部分。对 AI 的高度兴趣主要源于使用多层神经网络 (NN) 架构的深度学习。进入药物化学的其他 AI 方法包括专家系统和（实验室）机器人技术。然而，深度学习显然占主导地位。值得注意的是，ML 在化学信息学和药物化学领域已有悠久的历史。二十多年来，ML 方法已广泛应用于化合物性质预测。在药物化学中，计算研究感兴趣的特性首先包括小分子的生物活性，也包括物理化学特性（例如溶解度）或体内特性（例如代谢稳定性或毒性）。预测此类特性旨在支持药物化学实践中的关键任务：决定下一步合成哪种化合物。多年来，NN（早期用于特性预测的流行方法）大部分已被其他 ML 方法（例如支持向量机、随机森林或贝叶斯建模）所取代。这主要是由于 NN 倾向于将模型过度拟合到训练数据，以及其预测的黑箱特性（黑箱也适用于其他（但不是全部）ML 方法）。在药物化学中，化学直觉继续发挥着重要作用，无法用化学术语解释的黑箱预测不利于 ML 在实际应用中的接受。最近，随着深度神经网络 (DNN) 的出现和对深度 ML 的高度期望，NN 在药物化学中经历了复兴。这些期望主要源自其他领域，例如计算机视觉（图像分析）、自然语言处理或网络科学（包括社交网络）。
fnri-dost和Goldilocks Bakeshop，Inc。健康饮食倡导伙伴关系
为2015年7月1日至3日的41 ST FNRI研讨会系列（FSS）活动做准备时，各种活动都排成三天，而不是通常的为期两天的活动。7月1日的第1天将被视为赛前事件，与FNRI周年庆典相吻合。赛前，随着菲律宾饮食参考摄入量（PDRI）和Nutrition Jingles的推出，Pinggang Pinoy烹饪大赛和41 ST FSS的开幕式。包括全体会议，重点是介绍第8个国家营养调查（NNS），特别是调查的饮食组成部分，针对每项Pinoy的理想体重和其他研究的研究
Gryphon Alpha FPSO 和立管
Gryphon Alpha FPSO 船 (FPSO) 是 Gryphon、Tullich、Ballindalloch 和 Maclure 油田的主机设施，由 TotalEnergies E&P North Sea UK Limited (TEPNSUK) 运营。FPSO 位于英国大陆架 (UKCS) 9/18b 区块北海 (NNS)，距离设得兰群岛东南约 169 公里，距离英国 (UK)/挪威跨界线约 11 公里。图 1-1 提供了油田在英国大陆架的位置图。该地区的水深约为最低天文潮 (LAT) 以下 112 米。整体区域布局如图 1-2 所示：
用于数据高效图像分类的量子神经网络
在我们这个不断发展的世界里，海量的数据无时无刻不在涌入——无论是每天、每小时，甚至是每分每秒。我们交流、分享链接、图像和观点，留下一串串的痕迹，不仅代表着我们广阔的自然环境，也反映了我们的想法、喜好和情绪。认识到这些数据的重要性，数据科学领域应运而生，致力于揭示其中隐藏的洞见。机器学习 (ML) 已成为一个令人着迷的研究领域[8]，因其从大量数据集中提取知识的能力而备受瞩目[20]。机器学习在弥合我们对自然的理解与其复杂性之间的差距方面发挥了关键作用。深度学习 (DL)，尤其是神经网络 (NN)，彻底改变了经典的机器学习，成为建模统计数据的非线性结构[23]。 NN，尤其是卷积神经网络 (CNN)，可以模拟输入和输出之间的复杂关系[8]，在图像模式识别等任务上表现出色，而这些任务的灵感来自视觉皮层的结构。虽然 NN，尤其是多层 NN，已经展现出非凡的能力，但它们的可训练性却带来了挑战。反向传播的出现缓解了这个问题，但训练困难仍然存在，需要整流神经元激活函数和分层训练等解决方案。量子机器学习 (QML) 开辟了新途径，利用嘈杂的中型量子计算机来解决涉及量子数据的计算问题。变分量子算法 (VQA) 和量子神经网络 (QNN) 提供了有前景的应用，利用经典优化器来训练量子电路中的参数。QNN 通过分析具有多项式复杂度的系统[2][6]（在经典机器学习中，该系统的复杂度将呈指数级增长），与经典模型相比具有独特的优势，从而提供了计算优势。值得注意的是，与传统神经网络相比，QNN 表现出更快的学习能力，这归因于第 1 章和 A 章中讨论的纠缠。先前的研究强调了 QNN 在从有限数据中学习方面的有效性，从而减少了训练过程中的时间和精力。这篇硕士论文深入研究了使用用最少图像训练的各种量子模型进行有效图像分类的可能性，最后直接与经典 CNN 性能进行了比较。使用两个不同的数据集进行训练，随后缩小规模以探索 QNN 模型比 CNN 预测更多图像的潜力。
基于神经网络的特征提取...
摘要 机器学习模型在准确性、计算/内存复杂度、训练时间和适应性等特性方面有所不同。例如，神经网络 (NN) 因其自动特征提取的质量而具有高精度而闻名，而受大脑启发的超维 (HD) 学习模型则以其快速训练、计算效率和适应性而闻名。这项工作提出了一种混合、协同机器学习模型，该模型在上述所有特性方面都表现出色，适用于芯片上的增量在线学习。所提出的模型包括一个 NN 和一个分类器。NN 充当特征提取器，经过专门训练，可以与采用 HD 计算框架的分类器配合良好。这项工作还提出了所述特征提取和分类组件的参数化硬件实现，同时引入了一个编译器，该编译器将任意 NN 和/或分类器映射到上述硬件。所提出的混合机器学习模型具有与 NN 相同的准确度（即 ± 1%），同时与 HD 学习模型相比，准确度至少提高了 10%。此外，与最先进的高性能 HD 学习实现相比，混合模型的端到端硬件实现可将功率效率提高 1.60 倍，同时将延迟时间缩短 2.13 倍。这些结果对于此类协同模型在具有挑战性的认知任务中的应用具有深远意义。
深度学习实时卫星对张量处理单元的姿势估计
I.简介基于v iSion的导航是下一代On-On-On-On-On-On-Os-andActivedEbrisredebremoval任务的关键技术。在这些情况下，指导和控制定律应采用相对的Chaser-Chaser-Toget姿势（即位置和态度）喂食，这可能会从单眼图像中方便地估算，因为这些传感器是简单，光线的，并且消耗了很少的功率。传统上，图像处理算法分为1）手工制作的特征[1,2]和2）基于深度学习的[3-14]。然而，前者受到较低鲁棒性的影响，对典型的空间图像特征（例如，信噪比低，严重和迅速变化的照明条件）和背景。神经网络（NNS）可以通过适当的培训克服此类弱点，但通常会导致高计算负担，这与典型的船上处理能力几乎不兼容。
