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加速核电 - 通过Burer-Monteiro分解
这项工作提出了一种快速的算法BM-Global，用于核总规化的凸和低级别基质优化问题。bm-Global效率通过低成本步骤来降低客观值，从而利用非概念但光滑的居民 - 蒙特利罗（BM）分解，而有效地逃脱了鞍点，并在saddle点上逃脱了鞍点，并以bm的态度来确保快速的核能速率，以确保快速的全局核能核能，以确保全局的核能范围，以确保全局的全局核能，以确保全局的核定速率，以确保界限的全局效率。在其上，多个近端梯度步骤。所提出的方法可以自适应地调整BM分解的等级，并可以通过多种识别工具在优化过程中自动确定BM分解问题的最佳等级。bm-Global因此，与现有矩阵 - 因子化方法相比，在参数调整上花费的时间少得多，这需要详尽的搜索才能查找此最佳等级。在现实世界中的大型建议系统，正规化内核估计和分子构象方面进行了广泛的实验，以确保BM-全球确实可以有效地呈现出潮汐的局部最小值，以使现有的BM的方法与状态级别相比，这是一个范围较高的核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 均与核能的核能降低了，均匀的核能是 - 正规化程序。根据这项研究，我们在https://www.github.com/leepei/bm-global/上发布了拟议的BM-Global的开源包。
公共卫生与健康行业上市公司财务评估及异常数据诊断
本研究考察了中国公共卫生和保健行业的现状。主要目的是评估该行业上市公司的财务风险。尽管该行业规模显著扩大，但该领域的研究仍然有限。此外，研究往往缺乏深度，尤其是针对上市公司的财务研究。当前用于评估企业财务风险的模型经常应用于不同的行业，而没有必要的调整。因此，本研究考察了 2020 年至 2023 年期间五家匿名上市公司的财务业绩和运营健康状况。我们使用一种包括可靠数据收集和质量保证在内的有效方法，分析了年收入、流动性比率和债务权益比率等关键绩效指标，以评估财务稳定性和增长潜力。我们的研究结果揭示了受 COVID-19 疫情等外部市场冲击影响的不同收入趋势。这些趋势既凸显了该行业的韧性，也凸显了其脆弱性。为了评估潜在的财务风险和异常值，还使用 Z 分数识别异常收入模式。还使用行业平均值进行基准测试，以便更清楚地了解竞争定位。根据分析，提出了几项建议，以管理债务、增加流动性和利用数字化转型实现长期增长。还提出了几个未来继续研究的方向。总体而言，这项研究为应对中国公共卫生和健康行业复杂性的利益相关者提供了宝贵的信息。
心电图（ECG）贴片监测器用于检测心律异常。
患者在出现症状时可以按下按钮。这将记录按下按钮前 45 秒到按下按钮后 45 秒的记录。鼓励患者保留一份纸质日志，记录他们的症状，包括他们当时正在做的事情，以便在最终技术报告中建立症状-节律相关性。7 在监测期结束时，患者取下贴片并通过皇家邮政免费邮寄将其寄回 iRhythm。Zio XT® 贴片上或内部没有可识别个人身份的数据，确保在物理拦截的情况下数据隐私和安全。记录的数据由 ZEUS 系统分析，并由 Zio 的认证心脏生理学家审查。数据分析后，技术报告将通过安全平台以电子方式发送给患者的临床医生。该报告提供有关任何心律失常发作、佩戴时间以及患者标记的任何事件的详细信息。如果需要，临床医生可以请求更多信息或修改报告。7
体质指数评分的制定：评估黎巴嫩青少年健康相关体质的规范框架
健康相关体能包括心血管耐力、肌肉力量、柔韧性和身体组成等要素，而技能相关体能则侧重于敏捷性、平衡性、协调性、力量、反应时间和速度等能力。2 虽然两者对于整体身体表现和幸福感都至关重要，但健康相关体能是健康生活方式的基础，而技能相关体能则可提高运动表现和日常生活中的功能能力。3 有多种测试可用于评估健康相关体能要素，每种测试都针对特定的身体属性。例如，哔哔声测试通过要求参与者以越来越快的速度在标记之间奔跑来测量心血管耐力，而俯卧撑则通过让参与者同时做多个动作来评估肌肉力量。
使用生成对抗网络对异常财务交易的实时检测：企业应用程序
* Zheng，Shuaiqi是电子邮件，电子邮件：exirfaaq@outlook.com摘要：本文使用用于企业应用程序的生成性对抗网络（GAN）提出了一个新颖的实时财务欺诈检测框架。所提出的系统解决了欺诈检测中的关键挑战，包括类不平衡，实时处理要求和企业可伸缩性。实现了复杂的多层体系结构，该系统将高级预处理技术与优化的GAN模型集成了明确设计用于欺诈模式识别的模型。该框架结合了并行处理能力和自适应批处理处理机制，以保持高吞吐量，同时确保次秒延迟。实验评估使用了欧洲信用卡交易数据集的一部分，其中包括50,000笔交易，并通过战略抽样和SMOTE技术实现了平衡的表示。所提出的模型可实现97.8％的准确性，96.5％的精度和95.8％的回忆，与传统的机器学习方法相比，表现出竞争性能。实时性能分析显示出一致的低100ms延迟，同时在不同的负载条件下保持稳健的性能。该系统显示了最高32个节点的线性可伸缩性，具有高可用性和故障功能。全面评估验证了该框架在企业环境中的有效性，为面临不断发展的欺诈挑战的金融机构提供了实用的解决方案。这项研究通过创新的对抗性学习在欺诈检测中的创新应用有助于提高金融安全技术。
开发胸腔腹部常热区域灌注（TA-NRP）程序，用于恢复胸腔移植器官：Un
心脏和肺移植仍然对终末期心肺衰竭患者的患者有效治疗，代表了数十年研究的高潮以及跨卫生系统的资源利用和协调（1-3）。尽管有这样的进步，但持续的捐助者短缺仍然是提供者和患者的挑战，强调了创新的需求。为了解决可用于移植的胸腔器官短缺，许多中心试图增加循环死亡后器官捐赠的使用（DCD）；但是，温暖的缺血时间仍然是器官质量和患者预后的关注点（4）。响应这些关注点，胸腔腹及其热热区域灌注（TA-NRP）已越来越多地被用作一种采购技术，旨在减少缺血中不可逆的器官损害程度，因此解决了DCD捐赠的许多历史关注点（5,6）。
碱基编辑可纠正 Ia 型糖原累积病人源化小鼠模型中的代谢异常
糖原累积病 Ia 型 (GSD-Ia) 患者缺乏葡萄糖-6-磷酸酶-α (G6Pase-α 或 G6PC)，表现为葡萄糖稳态受损，并伴有标志性的空腹低血糖症。我们生成了人源化敲入小鼠模型 huR83C，该模型对致病性 G6PC-R83C 变异体为纯合子，并表现出 GSD-Ia 表型。我们评估了 BEAM-301（含有指导 RNA 和编码新设计的腺嘌呤碱基编辑器的 mRNA 的脂质纳米颗粒）在 huR83C 小鼠中纠正 G6PC-R83C 变异体的功效，并监测了一年的表型纠正情况。接受 BEAM-301 治疗的小鼠在肝脏中表现出最大碱基编辑效率 ~60%，并且仅以 ~10% 的碱基编辑率达到肝脏 G6Pase-α 活性的生理水平。经过编辑的小鼠表现出了改善的代谢表型，能够持续 24 小时禁食，并能长期存活。相比之下，未经治疗的小鼠则表现出禁食低血糖症并过早死亡。碱基编辑在 huR83C 小鼠中具有持久的药理学效果，支持开发 BEAM-301 作为携带 G6PC-R83C 变体的 GSD-Ia 患者的潜在治疗方法。
严重精神疾病中异常激活的模式对基于任务的fMRI研究的转诊性数据驱动的荟萃分析
背景。研究表明，严重的精神疾病（SMD），例如精神分裂症，重度抑郁症和躁郁症，与大脑活动的常见改变有关，尽管降低了损害水平。但是，研究发现之间的差异可能是由于小样本量和使用不同功能性磁共振成像（fMRI）任务的使用。为了解决这些问题，通过数据驱动的荟萃分析方法旨在识别跨任务的均质大脑共同活性模式，以更好地表征这些疾病之间的常见和独特的变化。方法。进行了分层聚类分析，以识别报告类似神经成像结果的研究组，与任务类型和精神病学诊断无关。然后在每个研究组中进行了传统的荟萃分析（激活可能性估计），以提取其异常激活图。结果。总共针对762个FMRI研究对比，包括13个991例SMD患者。层次聚类分析确定了5组研究（荟萃分析分组； MAG），其特征是SMD的不同异常激活模式：（1）情绪处理； （2）认知处理； （3）电动机过程，（4）奖励处理和（5）视觉处理。虽然MAG1通常受到通常受损的损害，但MAG2在精神分裂症中受到了更大的损害，而MAG3和MAG5则发现疾病之间没有差异。结论。本研究强调了同时研究SMD而不是独立研究的重要性。mag4表现出诊断差异最强的差异，尤其是在纹状体，后扣带回皮层和腹侧前额叶皮层。SMD主要由脑网络中的常见缺陷来表征，尽管疾病之间的差异也存在。
早期 aEEG 异常在预测早产新生儿脑损伤和神经发育结果中的作用。
这是现代围产期护理及其家属的目标。振幅整合脑电图 (aEEG) 监测可以发现异常脑活动，否则这些活动可能会被忽视，例如亚临床癫痫发作或低血糖或气胸期间的短暂性背景恶化。尽管近年来，出生后早期 aEEG 已成为早产儿越来越常用的工具，但没有明确证据证实其对胎龄 < 30 周的早产儿的预后价值 [2]。极度早产儿最主要的特征是不连续的基线脑电图，在成熟和睡眠-觉醒循环 (SWC) 出现方面，经过验证的参考标准很少。最近，MRI 在评估早产儿脑损伤方面的价值越来越大，在足月时进行时可提供很高的预测值（敏感性 84%，特异性 89%）[3]。对于轻度和中度异常白质损伤，连续 HUS 的可靠性较低 [4]。Kidokoro 等人提出了一个评分系统和简单的大脑指标来描述极早产儿的脑损伤和发育障碍 [5]。总有一部分婴儿在儿童期有损伤，但在神经影像学检查中没有表现出明显的脑损伤或改变。因此，有必要探索其他早期预测早产儿脑损伤的方法。神经功能障碍可能通过 aEEG 中的异常比率反映出来，可以作为早产儿和足月儿脑损伤的早期标志。
早期怀孕高正常HBA：高风险组？早期怀孕高正常HBA：高风险组？
目的：确定在没有糖尿病的情况下，与正常的HBA 1C相比，在没有糖尿病的情况下，在没有糖尿病的情况下，HBA 1C（35–40mmol/mol）是否与正常HBA 1C（<35mmol/mol）相比，是否增加了与不良围产期结局的风险有关。方法：2019年7月1日至2019年12月31日，对惠灵顿地区的所有Singleton Births进行了回顾性图表审查。排除标准是惠灵顿地区以外地区的参与者，HBA≥50mmol/mol，既有糖尿病，当前怀孕的妊娠糖尿病，在≥20周进行HBA 1C或第一个HBA 1C进行，在≥20周时进行了HBA 1C。基线特征，HBA 1C和妊娠结局。主要结果是出生体重，并使用多个线性回归进行了分析。结果：正常HBA 1C（NHBA 1C）组有1,067名参与者，高正常HBA 1C（HNHBA 1C）组中有186组。HNHBA 1C和NHBA 1C之间的出生体重没有差异。与NHBA 1C（OR 0.52，95％CI 0.35-0.76）和（OR 0.64，95％CI 0.46-0.89）相比，HNHBA 1C的产后出血和复合母体不良后果的几率明显降低。结论：高正常的HBA 1C与未发展妊娠糖尿病的孕妇不良围产期结局的风险增加。h