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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”
推进精度流风湿病：机器学习在类风湿关节炎管理
类风湿关节炎（RA）是一种自身免疫性疾病，导致进行性关节损害。早期诊断和治疗至关重要，但由于RA的复杂性和异质性，仍然具有挑战性。机器学习（ML）技术可以通过识别多维生物医学数据中的模式来增强RA管理，以改善分类，诊断和治疗预测。在这篇评论中，我们总结了ML在RA管理中的应用。新兴研究或应用为RA开发了诊断和预测模型，这些模型利用了各种数据模式，包括电子健康记录，成像和多摩学数据。高性能监督的学习模型已证明曲线下的一个面积超过0.85，用于识别RA患者并预测治疗反应。无监督的学习揭示了潜在的RA亚型。正在进行的研究是将多模式数据与深度学习相结合，以进一步提高性能。然而，关于模型过度拟合，可推广性，临床环境中的验证和可解释性的关键挑战。少量样本量和缺乏多样化的人口测试风险高估了模型性能。缺乏评估现实世界临床实用程序的前瞻性研究。增强模型可解释性对于临床医生接受至关重要。总而言之，尽管ML表现出通过早期诊断和优化治疗，更大规模的多站点数据，可解释模型的前瞻性临床验证以及对不同人群进行测试的前瞻性临床验证的有望。由于解决了这些差距，ML可能会为RA中的精密医学铺平道路。
组装金属超水的化学模板
ecent di sc o of tal s tal s up h y d r d r d i d i d i d e es p r o v id e a n e n e n e n e w r om om to r oom -te m p eary tu e e e e e e e e erc ondu o to to to rs to rs。How ever , th e i r s t r u c tu re t re nd s a nd th e c h e mi ca l d r i v ing fo rce n ee d e d to di ss o c i a t e H 2 a nd fo rm H c o va l e nt n e two rk ca nno t b e explained b y di rec t me t a l-h y d r og e n bond s .here，如何将其构成，以征求意见。By a n a l y zing high-th r oughput ca l c ul a tion res ult s of me t a l s acr o s s t h e pe r iodi c tabl e a nd in var iou s l a tti ces , w e s how th a t, a ft er rem o v ing H, th e rema ining me tal l a t t i ces ex hibit l ar g e e l ec t r on o cc up a n n a a a a a t e c int ect i a l o a ls a ls a ls a llentl y to tti ces and tti ces and tti ces and t e i r w ave fun c tion s li ke li ke a te m p te m pl a t te m pl a t te t te t te t te t te t te t te t te t te t te t te t te t te t te t te t te t te t te t t t t te m pl a t te。fu r therm o re，在3 d ar o ma ti c构建单位的s i s tti c e s c上，在a r e g e g e e tabiliz e d b y c y c h em i ca e em i ca l t em t em t e em t e em t e e e t a e e t a l s n ear t e s s s s s -d b b b b d b r d er th e t e e t e e s the。Thi s th e or y can n a tu ra ll y ex pl a in th e s t a bilit y a nd s t r u c tu re t re nd s of s up er h y d r id es a nd gr eat l y enhance th e e ffi c i e n cy of p re di c ting n e w ma t er i a l s , s u c h as two-m eta l supe r h y d r id es .
净零社区 - 逻辑模型和数据规范
尽管表中有许多数据点，但大量只需基线数据即可。由于提供干预措施的范围有限，因此针对项目产出的报告可能很小。如果交付项目输出，逻辑模型提供了推荐的报告方法。因此，针对这些指标和输出报告的资源负载相对较低。此外，下面列出的许多数据点可能超出了此阶段的项目范围。例如，IM.32-自然基础设施最大化碳固存，需要在测量该指标之前提供自然基础设施。在这种情况下，如果没有提供此领域的活动，则不需要针对此指标的数据。在第一次每月会议上，将根据其项目计划的提交和协议确认每个洛杉矶的完整监控和评估报告指南。
伊朗南部的定居点和陶瓷 - 达勒姆电子论文
图2 显示主要河流、500m 以上地面（灰色标记）和各个站点代码位置的地图。Minab 地区标有 A -Min 的站点为：A = K7-8；B = Щ K70；С = КЗЗ；D = К9、К І З；E - K19；F = Κ14 Ί5。K66、K169；G - K143、K145；H = K20-25、K27-2Ķ K62-63；I = K29-30；J = K40-43、К54。K67- 69；К - К26；L = Kl-2、K51：M - K162。170；N = K103；o = K102，K130-31 46
优化农杆菌介导的大豆毛状根体外和体外转化，以便使用可视化方法筛选转化子
体外和体外农杆菌介导的毛状根转化 (HRT) 测定是植物生物技术和功能基因组学工具包的关键组成部分。在本报告中，使用 RUBY 报告基因优化了大豆的体外和体外 HRT。评估了不同的参数，包括农杆菌菌株、细菌细胞培养物的光密度 (OD 600 )、共培养基、大豆基因型、外植体年龄以及乙酰丁香酮的添加和浓度。总体而言，就毛状根和转化根（表达 RUBY ）的诱导百分比而言，体外测定比体外测定更有效。尽管如此，体外技术被认为更快且方法更简单。在 cv 的 7 天大子叶上观察到了 RUBY 的最高转化。 Bert 用 R1000 接种 30 分钟，R1000 悬浮在 ¼ B5 培养基中，OD 为 600 (0.3)，乙酰丁香酮含量为 150 µM。该测定的参数还通过两步体外毛状根转化获得了最高百分比的 RUBY。最后，使用基于机器学习的建模，进一步确定了两种测定的最佳方案。本研究建立了适用于大豆功能研究的高效可靠的毛状根转化方案。
心律不齐检测的机器学习技术的比较分析
摘要：心血管心律失常确实是全球最普遍的心脏问题之一。在本文中，主要目标是开发和评估自动分类系统。该系统采用了电解图（ECG）数据的全面数据库，特别着重于改善少数心律失常类别的检测。在这项研究中，重点是在心律不齐检测的背景下研究三种不同监督机器学习模型的性能。这些模型包括支持向量机（SVM），逻辑回归（LR）和随机森林（RF）。使用真正的患者心电图（ECG）记录进行了分析，这在临床环境中是一种更现实的情况，在临床环境中，ECG数据来自各种患者。该研究根据四个重要指标评估了模型的性能：准确性，精度，召回和F1得分。彻底实验后，结果强调，随机森林（RF）分类器在实验中使用的所有指标中的其他方法都优于其他方法。该分类器的精度令人印象深刻，表明它在准确检测不同患者收集的各种心电图信号中的心律不齐方面有效。
微生物相互作用对根瘤菌健康的作用
根瘤菌是土壤细菌，可以与豆科植物建立氮固定共生。作为水平传播的共生体，根瘤菌的生命周期包括土壤中的自由生活阶段和植物相关的共生阶段。在整个生命周期中，根瘤菌暴露于与它们相互作用的无数其他微生物中，从而调节其拟合度和共生性能。在这篇综述中，我们描述了根茎与其他微生物之间相互作用的多样性，这些微生物在根际，结节开始和结节中可能发生。这些根瘤菌 - 微生物相互作用中的某些是间接的，并且发生某些微生物的存在以一种以根瘤菌的方式反馈的植物生理学的存在。我们进一步描述了这些相互作用如何对根瘤菌施加显着的选择性压力并修改其进化轨迹。对复杂的生物环境中根茎的生态进化动力学进行更广泛的研究可能会揭示出这种认真的共生相互作用的引人入胜的新方面，并为未来的农艺应用提供了关键的知识。
评估联合治疗中的出血风险
结果：AGIS和ICIS的组合显着增加了出血性不良事件的风险，尤其是肿瘤和肺出血。出血事件在女性（50.97％）和老年患者（64岁以上）中很常见，经常发生在治疗的第一次30天内（38.11％）。Gingival hemorrhage (ROR 3, PRR 418.9) and tumor hemorrhage (ROR 9.65, PRR 1893.36) were most common in the AGI group, while tumor hemorrhage (ROR 9.49, PRR 1350.78) and pulmonary hemorrhage (ROR 2.6, PRR 98.97) were prominent in the ICI group.在组合组中，食管静脉曲张出血（ROR 40.72，PRR 2344.72）和肿瘤出血（ROR 19.31，PRR 1056.63）显着增加风险的添加和乘法模型，表明了过度风险（RD AB = 0.01025，P <0.01025，P <0.01025，RD AB = 0.01025，RD AB = 0.01025，p <0.000125，p <0.000125，R. P <0.001）组合疗法的显着高于单一疗法的p <0.001），这表明药物之间的相互作用呈正相互作用，从而进一步增加了出血的风险。