XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemreal
接受生物制剂的严重哮喘患者的改善和与持续不足控制有关的因素：一项现实生活中的国家研究
摘要背景：生物疗法彻底改变了对2型炎症对严重哮喘的治疗。尽管这种治疗方法在减少加重和口服类固醇的剂量方面非常有效，但对接受生物制剂治疗的严重哮喘患者的症状持续性知之甚少。目的：我们旨在描述用生物制剂治疗的严重哮喘患者的哮喘控制和医疗消费。设计：第二个蛋奶酥研究是一项由严重哮喘的临床研究计划认可的真实前瞻性观察性研究：创新与科学网络的杠杆。方法：研究了至少12个月的严重哮喘诊断为严重诊断的成年人。对患者进行了一份自我管理问卷，包括哮喘控制问卷（ACQ），哮喘生活质量问卷（AQLQ）以及对患者的合规性评估测试。在入学前12个月内的医疗保健消费记录在记录中。在接受生物制剂的患者中，医生表明患者是生物反应者还是无反应者。结果：分析了431例严重哮喘患者的特征。其中，有409例患者（94.9％）出现哮喘，患有2型炎症（T2高）特征，297例（72.6％）患有T2高表型的患者用生物学治疗。医师估计，接受生物制剂的患者中有88.2％是反应者。但是，仅在25.3％的患者中获得哮喘控制（ACQ> 0.75）。GERD和OSA是不受控制的哮喘的独立因素。不根据ACQ评分来控制被确定为生物制剂的响应者的高比例（77.8％）。约有50％的患者每天继续使用口服皮质类固醇（25.2％），或每年至少连续三天（25.6％）每年使用三次以上。胃食管反流疾病（GERD）和阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（OSA）被确定为与不受控制的哮喘相关的独立因素。结论：尽管严重的哮喘患者对生物制剂有反应，但只有25.3％的人控制了哮喘。
虚拟现实作为可能的老年护理技术
虚拟现实（VR）是一种可以将其定义为“三维计算机生成的模拟环境，它试图复制现实世界或想象中的环境和互动，从而支持工作，教育，娱乐和健康”（Abbas等，2023，第7页）。在以医疗保健为中心的系统评价（Abbas等，2023）中出现了这种相对广泛的定义，这是本研究文章的领域，但在整个文献中都使用了其他定义（例如，请参见Burdea和Coiffet，2003; Furht，2008; Heim，2008; Heim，2008; Heim，1993; Heim; Heim; Heim; 1993; 1993; Steuuer，2000年）。vr可以是非剥皮或沉浸式的（Hamad and Jia，2022; Wohlgenannt等，2020），前者以围绕用户的筛选形式（Rahouti等，2021），而后者通过使用（HMDS）（HMDS）的使用，而后者是
房地产市场分析的可解释的机器学习
鉴于ML的巨大潜力，令人惊讶的是，它们在许多领域的吸收要比从纯技术效率的角度看待的要慢得多。在经济数据分析中，ML擅长计算回归分析和基于群集的分类任务的扩展。但是，由于这些方法通常被认为是不透明的，因此他们所谓的黑匣子角色反复受到批评。某些用例（例如基于AI的信用申请的决策支持）可能会改善和加速银行的业务运营，但还需要增加复制现有结构和决策模式中固有的隐藏偏见的风险。因此，解释ML模型的内部运作对于证明决策并产生新的见解至关重要（Adadi＆Berrada，2018）。
3D臂目光：3D ARM的公共数据集到达虚拟现实中的注视信息
3D武器凝视是一个公共数据集，旨在从精确控制的，舒适的姿势到达宽的可触及空间中的物体时提供自然的手臂运动以及视觉和凝视信息。参与者参与了在虚拟环境中挑选和将物体放置在各种位置和方向上，从而使工作空间最大化了探索工作区，同时通过指导参与者通过躯干和肩部来确保参与者通过视觉反馈来确保一致的坐姿姿势。这些实验设置允许以高成功率（> 98％的物体）和最小的补偿性运动捕获自然手臂运动。数据集重组超过250万个样本，这些样本从20位健康参与者中记录，他们执行14,000个单次选拔运动（每位参与者700个）。最初旨在探索基于自然眼睛和手臂协调的新型假体控制策略，但该数据集也将对对核心感觉运动控制，人形机器人机器人，人类机器人相互作用以及在注视指导计算机视觉中相关解决方案的开发和测试的研究人员也很有用。
蒙特利尔综合症浓恐惧症：conterobia
这篇观点文章的目的是探索特定于加拿大蒙特利尔市特有的新综合症的创建：contreal：conterobia。以更学术的方式，目的是考虑导致创建新临床实体的过程，并质疑如何选择疾病的名称。在文献中，由综合症说明了一个城市名称：斯德哥尔摩综合征，Stendhal综合征，比萨综合症，哈瓦那综合征，巴黎综合征，利马综合症或哥本哈根综合征。conteropia是一种新的神学主义，反映了一种潜在的综合症，该综合症与对魁北克大都市的原始苦难的观察日益增长有关：与我们称之为锥体的清晰识别对象有关的焦虑。实际上，新的交通锥实际上已经出现在街上，在整个社区中点缀着成千上万的人，以标志着公共道路上的工作开始。在这种入侵的背景下，第一个可观察到的行为异常出现在人群中，苦难的迹象以及公民之间无助的感觉。媒体报道出现。在给定区域中，几乎30％的橙色锥体无缘无故地留在街道上，从而造成不必要的障碍和美学滋扰。我们能够观察到这种现象的一些小插曲，该现象在此阶段不能称为临床小插图，但在许多方面，这在许多方面与恐惧症有联系。在网络上传播的视频甚至显示了在道路工程的多个地方的个人，下车，抓住橙色的锥片并将其扔到街道旁边的地面上。划定该边界的光标需要研究。据我们所知，由于锥体而没有特别到急诊室的住院或访问。 这种新的半生物学或现象学可以使临床医生注意到行为可能从正常情况转变为病理。 所谓的蒙特利尔综合症使我们能够考虑心理健康与城市身份之间的联系。 需要改善这种关系。 对已经患有这种阴险综合症的个人的援助和疗法可以要求卫生专业人员或更多基于社区的预防干预措施采取个人干预措施。 这种综合症的创建是一种生物心理社会方法的一部分，该方法是蒙特利尔大学心理健康研究所（IUSMM）科学活动所熟悉的。据我们所知，由于锥体而没有特别到急诊室的住院或访问。这种新的半生物学或现象学可以使临床医生注意到行为可能从正常情况转变为病理。所谓的蒙特利尔综合症使我们能够考虑心理健康与城市身份之间的联系。需要改善这种关系。对已经患有这种阴险综合症的个人的援助和疗法可以要求卫生专业人员或更多基于社区的预防干预措施采取个人干预措施。这种综合症的创建是一种生物心理社会方法的一部分，该方法是蒙特利尔大学心理健康研究所（IUSMM）科学活动所熟悉的。
实时3D对象检测的轻量级卷积神经网络在道路和铁路环境中
抽象的智能移动性和自动驾驶汽车（AV），必须非常精确地了解环境，以保证可靠的决策，并能够将公路部门获得的结果扩展到铁路等其他领域。为此，我们基于Yolov5引入了一个新的单阶段单眼3D对象检测卷积神经网络（CNN），该卷积神经网络（CNN）致力于公路和铁路环境的智能移动性应用。要执行3D参数回归，我们用混合锚盒替换了Yolov5的锚点。我们的方法有不同的模型大小，例如yolov5：小，中和大。我们提出的新模型已针对实时嵌入DED约束（轻巧，速度和准确性）进行了优化，该模型利用了被分裂注意的改进（SA）卷积所带来的改进（称为小型分裂注意模型（SMALL-SA）。为了验证我们的CNN模型，我们还通过利用视频游戏Grand Theft Auto V（GTAV）来引入一个新的虚拟数据集，以针对道路和铁路环境。我们在Kitti和我们自己的GTAV数据集上提供了不同模型的广泛结果。通过我们的结果，我们证明了我们的方法是最快的3D对象检测，其准确性结果接近Kitti Road数据集上的最新方法。我们进一步证明，GTAV虚拟数据集上的预训练过程提高了实际数据集（例如Kitti）的准确性，从而使我们的方法比最先进的方法获得了更高的准确性，该方法具有16.16％的3D平均均衡性精度，而硬CAR检测的推理时间为11.1 MS/rtx 3080 gpu的推理时间为11.1 s/simage。
，Khalid，A，A，Imran，M和Abdusalomov，A（2024）保护IoT生态系统：ASIC基于ASIC的硬件轻量级密码。国际
摘要物联网（IoT）节点由收集环境数据的传感器组成，然后使用周围的节点和网关进行数据交换。网络安全攻击对任何物联网网络中正在传输的数据安全构成威胁。加密原始图被广泛采用以应对这些威胁；但是，实质性的计算要求限制了它们在物联网生态系统中的适用性。此外，每个物联网节点都随区域和吞吐量（TP）要求而变化，因此要求实现加密/解密过程。为了解决这些问题，这项工作通过采用环路折叠，循环独立且完全展开的体系结构来实现NIST轻巧的加密标准Ascon，Ascon，Ascon。完全展开的体系结构可以达到最高的TP，但以更高的面积利用为代价。通过较低的因素展开会导致较低的区域实施，从而探索了设计空间，以应对设计区域和TP性能之间的权衡。实施结果表明，对于环路折叠的结构，Ascon-128和Ascon-128a需要36.7k µm 2和38.5k µm 2芯片面积，而其全持续不经气的实施则需要277.1k µm 2和306.6k µm 2。拟议的实施策略可以调整回合的数量，以适应物联网生态系统的各种要求。还进行了具有开源45 nm PDK库的实现，以增强结果的概括和可重复性。
使用实时fMRI神经反馈克劳斯（F。f。f。; Kogias，N.O。； Krentz，M。； Lührs，M。
最近已经显示，急性应力影响大型大脑网络之间的神经资源分配，尤其是执行控制网络和显着网络之间的平衡。对这种动态资源重新分配过程的适应性被认为在与压力相关的PSY-CHOPALOGY中起主要作用，这表明应力弹性可以通过在这两个网络之间自适应地重新分配神经资源的保留能力来确定。积极训练这种能力可能是增加患有与压力相关的症状学风险的个体的弹性的潜在有前途的方法。使用实时功能磁共振成像，当前的研究研究了个人是否可以学会自我调节与压力相关的大规模网络平衡。参与者参与了双向和隐式实时fMRI神经反馈范式，其中间歇性地向他们提供了视觉表示显着性和执行控制网络平均激活和执行控制网络之间的差异信号，并试图自我调节该信号。Our results show that, given feedback about their performance over three training sessions, participants were able to (1) learn strategies to differentially control the balance between SN and ECN activation on demand, as well as (2) successfully transfer this newly learned skill to a situation where they (a) did not receive any feedback anymore, and (b) were exposed to an acute stressor in form of the prospect of a mild electric stimulation.当前的研究构成了基于与压力相关的大规模网络平衡的神经反馈培训的第一大成功证明 - 一种新颖的方法，一种新的方法有可能培训对现实生活中压力源的中心反应的控制，并可能为未来的临床干预措施奠定基础，以促进越来越多的弹性。
基于机器学习的混合双胞胎增强了磁轴承实时模拟的减少订单模型
磁轴承的模拟涉及高度非线性物理，对输入变化高度依赖。此外，在使用经典计算方法时，在现实的计算时间内，这种模拟是耗时而无法运行的。另一方面，经典模型还原技术无法在允许的计算窗口内实现所需的精度。为了解决这种复杂性，这项工作提出了基于物理的计算方法，模型还原技术和机器学习算法的组合，以满足要求。用于表示磁性轴承的物理模型是经典的Cauer梯子网络方法，而模型还原技术是在物理模型解决方案的误差上应用的。后来，在潜在空间中，机器学习算法用于预测潜在空间中校正的演变。结果显示了解决方案的改进，而不会稀释计算时间。该解决方案是几乎实时计算的（几毫秒），并将其与有限的元素参考解决方案进行了比较。关键字：光谱法，减少基础，机器学习，磁性轴承，磁悬浮，长期术语记忆