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从智能手机捕获的心电图照片中自动检测心脏状况
摘要背景研究人员已经开发了基于机器学习的ECG诊断算法，这些算法匹配甚至超过心脏病专家的性能水平。但是，它们中的大多数不能用于现实世界中，因为老年的ECG机器不允许安装新算法。目的是开发一种智能手机应用程序，该应用程序会自动从照片中提取ECG波形，并通过研究人员构建的各种诊断算法将其转换为电压序列进行下游分析。方法是使用客观检测和图像分割模型从临床医生拍摄的照片中自动提取ECG波形的一种新型方法。模块化机器学习模型的开发是为了依次执行波形识别，脱离环线和比例校准。然后使用基于机器学习的心律分类器分析提取的数据。从40个516扫描和444张照片的ECG的结果波形自动提取。扫描13 258（96.8％）的12 828（96.8％）和5743中的5399（94.0％）被正确裁剪和标记。11 604 of 12 735（91.1％）扫描，5752中的5062（88.0％）拍摄的波形在自动环和噪声删除后获得了成功的电压时间信号提取。在概念验证示范中，使用ECGS的照片作为输入，使用ECGS的照片，可达到91.3％的敏感性，94.2％的敏感性，94.2％的特异性，95.6％的阳性预测价值，88.6％的负预测值和93.4％的F1得分。结论对象检测和图像分割模型允许从照片中自动提取ECG信号以进行下游诊断。这条新颖的管道规定了需要昂贵的ECG硬件升级的需求，从而为大规模实施基于机器学习的诊断算法铺平了道路。
摘要已经写了很多关于通过社交媒体，智能手机和立即访问数据
摘要已经写了很多关于通过社交媒体，智能手机以及通过Internet立即访问数据和信息的新一代的技能和能力的文章。今天的大学生使用互联网长大，他们在那里生成和消费数据。但是，即将到来的大学生是否有必要在数字世界中蓬勃发展的技能，该数字世界需要从数据中生成，分析和分享见解的能力？本文介绍了一项研究，在两个新英格兰小型机构中进行了一项研究，每个机构都有一个商业重点，该机构研究了一年级大学生的数字技能，这些技能与他们在进入大学之前已经开发的技能有关。作者还考虑一年级大学生与以前的技术技能有关的“数字鸿沟”。在应用数据素养能力的数据框架时，结果表明，对一年级大学生的数据素养技能对他们作为未来信息技术工作者的学术成功至关重要。关键字：数据素养，数字素养，数字技能，数字本地，一年级大学生。推荐引用：Mentzer，K.，Frydenberg，M.，Patterson，A。（2024）。精通技术的学生技术素养吗？一年级大学生的数字和数据素养技能。信息系统教育杂志，第22（3）页，第4-24页。https://doi.org/10.62273/mfsd3135。https://doi.org/10.62273/mfsd3135。
坦桑尼亚的支持手机诊断的状态和未来前景
诊断是提供医疗干预和挽救生命的关键一步。，在低收入和中等收入国家中，诊断服务主要集中在大城市，成本高昂。护理点（POC）诊断技术已被开发，以填补偏远地区的诊断空白。POC测试与智能手机的连锁已利用手机的不断扩展的覆盖范围来增强低收入国家和中等收入国家的卫生服务。坦桑尼亚有望采用并部署使用启用手机的诊断设备的使用。但是，关于兽医和医疗专业人员使用这项技术的准备和能力的实地情况的信息有限。
懒惰：使用智能手机上的安全元素
隐私增强技术不仅必须在传播中保护敏感的数据，而且还必须在本地限制。例如，匿名网络隐藏了网络对手的消息的发送者和/或收件人。但是，如果实际捕获了参与设备，则可以向其所有者施加压力以访问存储的对话。因此，客户端软件应允许用户合理地否认存在有意义的数据。由于可以在未经同意和基于服务器的身份验证泄漏元数据的情况下收集生物识别技术，因此实现通常依赖于令人难忘的通行单词进行本地身份验证。传统的基于密码的密钥拉伸缺乏严格的时间保证，因为攻击者的平行密码猜测便利。本文引入了懒惰，这是一种关键拉伸方法，利用现代智能手机中常见的安全元素（SE），以对密码猜测提供严格的速率限制。虽然这将很简单，但可以完全访问SE，但Android和iOS仅提供非常有限的API。懒惰利用现有的开发人员SE API和新颖的加密结构来建立有效的速率限制，以对最近的Android和iOS设备进行密码猜测。我们的方法还可以确保在短，随机生成的，六个字符的alpha数字密码中针对具有几乎无限计算资源的对手。我们的解决方案与大约96％的iPhone兼容，而45％的Android手机和懒惰无缝集成而没有设备或操作系统修改，从而使其立即由App Developers立即使用。我们正式定义了懒惰的安全性并评估其在各种设备上的性能。最后，我们提出了Hiddensloth，这是一种利用懒惰的可能性的加密方案。它为对手提供了多次击打的阻力，这些对手可以多次掩盖其磁盘含量。
美国海军乐团音乐会/礼仪乐团萨克斯管试奏 2024 年 11 月 22 日
选项 2：提交下列材料的录音，供试镜小组进行预审。选择此选项的候选人必须在 2024 年 10 月 28 日之前提交申请和录音。提交电子录音的说明将在收到您的申请后发送。可以使用最好的录音设备分批录制片段。根据录音获邀参加半决赛的候选人将在 2024 年 11 月 1 日之前收到通知。通过录音晋级半决赛的候选人将有机会参加初赛（如果需要），这不会影响他们的状态。未通过录音晋级的候选人仍可参加现场初赛。
手机短视频使用对注意力功能产生负面影响：一项脑电图研究
短视频平台的普及性已经无缝融入了日常生活，但我们必须认识到它们对身心健康的潜在负面影响。先前的研究已经发现过度消费短视频会对注意力行为产生不利影响，但其背后的神经机制仍未被探索。在本研究中，我们旨在调查短视频使用对注意力功能的影响，通过注意力网络测试（ANT）来测量。共招募了48名参与者，其中包括35名女性和13名男性，平均年龄为21.8岁。使用手机短视频成瘾倾向问卷（MPSVATQ）和自我控制量表（SCS）评估短视频使用行为和自我控制能力。在完成ANT任务期间记录脑电图（EEG）数据。相关性分析显示，MPSVATQ与反映前额叶区域执行控制的θ功率指数之间存在显著的负相关关系（r=-0.395，p=0.007），而使用静息态EEG数据的θ功率指数则没有观察到这一结果。此外，还发现MPSVATQ与SCS结果之间存在显著的负相关（r=-0.320，p=0.026）。这些结果表明，手机短视频成瘾倾向的增强会对自我控制产生负面影响，并削弱注意力功能领域的执行控制。这项研究揭示了短视频消费带来的不良后果，并强调了制定干预措施以减轻短视频成瘾的重要性。
Cecilia Garza State Bar No. 24041627 SDTX栏号578825 202 E. Sprague Street Edinburg，德克萨斯州78539电话号码：（956）335-4900电视台号：（95
David A. Donatti State Bar No.24097612 SDTX栏号3371067AdrianaPiñonState Bar No.24089768 SDTX栏号1829959美国德克萨斯州美国公民自由联盟框12905奥斯汀，德克萨斯州78711-2905电话号码：（713）942-8146传真：（713）942-8966 ddonatti@aclutx.org apinon@aclutx.org
智能手机、压力和认知资源的减少
目的回顾................................................................................................................19 操作的有效性....................................................................................................19 表现效果评分....................................................................................................20 心率影响.................................................................................................................20 含义......................................................................................................................21 局限性......................................................................................................................22 总体结论.......................................................................................................................22 参考文献.............................................................................................................................24 附录
用于预测智能手机成瘾的机器学习模型
智能手机已成为我们生活中不可或缺的一部分，并且在过去的十年中，它们的使用急剧增加。虽然智能手机提供了许多好处，但过多的智能手机使用可以导致成瘾，并对个人和心理健康，社会关系和生产力产生负面影响。机器学习可用于开发可以根据各种功能（例如智能手机使用模式，社交媒体使用情况，人口统计信息和心理因素）预测智能手机成瘾的模型。这些模型可以帮助识别有智能手机成瘾风险的个人，并为他们提供适当的干预措施和支持。开发一种用于预测智能手机成瘾的机器学习模型，通常是从大量个体样本中收集数据开始。这些数据将包括有关其智能手机使用模式，社交媒体使用，人口统计信息（例如年龄，性别和心理因素）的信息，例如焦虑，抑郁和压力水平。它通过打电话或发短信为人们之间的沟通提供了极大的便利。