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糖尿病故事中的有影响力的配乐
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众包 GNSS 智能手机的自动选择......
智能手机已转换为便携式GNSS（全球导航卫星系统）接收器。具有数十亿此类设备记录的GNSS数据具有很大的科学研究潜力，并具有前所未有的时空分辨率。但是，目前访问大型GNSS智能手机数据的访问量是有限的，并且数据处理具有挑战性。Camaliot项目（机器学习技术在GNSS IOT数据融合中的应用）旨在解决这些问题，以促进众包GNSS数据的可用性，以进行天气预报和太空天气监测。Camaliot众包活动中大量的GNSS数据具有异质性的质量。为了应对此数据处理挑战，我们使用机器学习（ML）开发了一种自动数据选择算法。在这项研究中，比较了不同ML模型的分类性能。还检查了不同数据质量指标的重要性。初始结果表明，基于ML的分类器可以在广告系列的实际数据上获得95％的精度，而无需为质量指标设置明确的阈值。基于选定的智能手机GNSS数据，也进行了对流层参数估计实验。
空中客车制造的 TEXUS 探空火箭升空……
在六分钟的微重力时间段内，西蒙娜进行了一项实验，研究液态合金在微重力下的特殊反应，以增强汽车发动机轴承的先进材料，而 GECO 则记录了植物中钙与微重力的相互作用，以扩展我们对植物栽培的了解，例如确保太空中的食物来源。最后，凤凰 2 号更深入地研究了多个燃料液滴自燃中的液滴相互作用，这将有助于更好地了解液体喷雾燃烧，这种燃烧用于工业炉、锅炉、燃气轮机、柴油机、火花点火和火箭发动机。
2:22学习资源包（无声音）
戏剧始于詹妮（Jenny）在脚步梯子上绘画的，而她上方的时钟上午2:19，她整夜结束，然后上楼。在客厅桌子上，婴儿监视器捡起卧室门开口的声音，睡眠whmper吟着。詹妮（Jenny）在孩子身上时，可以听到舒适的声音。突然在凌晨2:22，珍妮尖叫。下一个场景发生在几天后下午20:36举行。我们看到劳伦（Lauren）在厨房里徘徊，不久之后是珍妮（Jenny），本（Ben），最后是山姆（Sam），后者只是把女儿菲比（Phoebe）上床睡觉。当两对夫妇坐下来吃晚饭时，珍妮透露她认为他们的房子被困扰着，她的女儿每天晚上凌晨2:22拜访她的女儿。整个晚上，珍妮试图说服其他人的存在，而本已经相信超自然的本很容易被说服。他们决定熬到凌晨2:22，看看珍妮的幽灵是否真的存在。
通过同时多光谱光声波动成像（MS-PAFI）和超声多普勒
我们提出了一种方法和设置，可提供血液氧合（通过定量光声成像）和血流动力学（通过超声多普勒）的互补三维（3D）图像。所提出的方法不含标签，利用了血液诱导的波动，并在仅有256个元素的稀疏阵列上实施，并以市售的超声电子功能驱动。我们首先实施3D光声波动成像（PAFI）来对鸡胚胎进行图像，并获得血管形态的全部视频图像。我们同时获得具有可比图像质量的3D超声功率多普勒。然后，我们引入了多光谱光声波动成像（MS-PAFI），并证明它可以提供吸收的光学能量密度的定量测量，并具有完全可见性和增强的对比度，与常规的延迟延迟式延迟式多光谱摄影成像相比。我们最终展示了MS-PAFI之间的协同作用和互补性，该MS-PAFI提供了3D定量氧合（SO 2）成像和3D超声多普勒，该成像提供了有关血流动力学的定量信息。MS-PAFI代表了基于模型的反转的有希望的替代方案，其优势是通过使用直接处理方案解决所有可见性人工制品而没有事先和正则化。
AI可以指导获取诊断质量肺超声图像
Cristiana Baloescu，M.D.，M.P.H.，来自康涅狄格州纽黑文的耶鲁大学医学院，同事们研究了AI在多中心诊断研究中通过THCPS指导THCP的诊断质量LUS图像的能力。年龄在21岁或以上的参与者从四个临床站点招募了两次超声检查：一名使用肺指导AI的THCP操作员和一个没有AI的训练有素的LUS专家。参与之前，THCP进行了标准化的AI培训以获取LUS。
对自动乳房超声和光谱乳房摄影的诊断性能的比较分析作为乳房X线摄影检查的补充方法
乳房D类型是乳腺癌造成疾病的独立危险因素，研究人员进行了数量测试，这可能是在这组患者中进行筛查的补充工具。对比增强乳房X线摄影（CEM）是一种具有对比剂施用的诊断方法，可进行对比剂的应用，可进行低能图像采集（这是FFDM等效性）和带有脂肪组织衰减的减法图像和可见的后交换后病理学增强灶[7-9]。该检查使用新血管生成现象，发生在局灶性病变中[10-13]。contrast增强，并显示了恶性病变的真实程度，使病变成分的可视化和其他焦点可以被FFDM上的脂肪组织重叠[14,15]。根据进行的研究，CEM比FFDM显示出更高的灵敏度和准确性，并促进了对更多局灶性病变的检测[16-18]。到目前为止进行的研究表明，CEM具有可比且经常具有更高的诊断效率作为乳房杂志的共振成像（BMRI），这被认为是最准确的方法[19-22]。因此，CEM性能的指示与BMRI相似，即基本成像检查（FFDM或手持超声 - HHU）的不确定结果，在实施治疗前的分期，新辅助化学治疗过程中的治疗反应监测以及乳腺癌手术后的患者检查[23]。CEM为患有幽闭恐惧症或BMRI禁忌症患者构成了替代方案。EXA的开采比BMRI更快，通常由患者容忍。它的缺点是在小剂量中进行电离施用的必要性，静脉内碘对比剂的给药，这可能会导致潜在的染色体反应和肾脏损害和乳房压缩，这是患者不适的来源，以及运动型工件的产生者。在CEM指南下的活检尚不广泛。自动乳房超声（ABUS）是一种基于超声的新诊断方法。与HHUS相反，此EXA开采是由电 - 放射学家进行的。患者仰卧位置，超声头放置在4个沿着乳房移动的基本定位中。一个典型的EXA矿化由前后，侧面和内侧视图中每个乳房的3张自动扫描组成。获得的图像被发送到可以重复审查的工作站，或者可以创建多平台重建[24-27]。检查不需要任何特殊的准备，并且患者可以很好地耐受。到目前为止进行的研究证实，使用ABU作为FFDM的附加工具允许检测更多局灶性病变，主要是在腺体乳房的情况下[28-31]。进行ABU的主要指示是在无症状患者中，尤其是那些乳房密集的患者中进行互补筛查。ABU的优点包括脱落操作员的依赖，图像存储在专用
超声系统，用于精确的人类深脑电路的神经调节
经颅超声刺激（TUS）已成为一种无创神经调节的有前途的技术，但是当前系统缺乏有效靶向深脑结构的精确性。在这里，我们引入了一个先进的TUS系统，该系统在深脑神经调节中实现了前所未有的精度。该系统具有256个元素，头盔形的换能器阵列在555 kHz下运行，并与立体定位系统，个性化的治疗计划以及使用功能性MRI进行实时监控。在一系列实验中，我们证明了系统在视觉皮层中选择性调节侧向元素核（LGN）及其功能连接区域的活性的能力。参与者在同时进行的TU和视觉刺激期间表现出显着增加的视觉皮层活性，并且在各个个体之间具有很高的可重复性。此外，theta-burst Tus方案诱导了鲁棒的神经调节作用，刺激后至少40分钟观察到视觉皮层活性降低。通过对照实验证实，这些神经调节作用是针对靶向LGN的特异性的。我们的发现突出了这种先进的TUS系统对以高精度和特异性调节深脑回路的潜力，为研究脑功能和开发针对神经系统和精神疾病的靶向疗法提供了新的途径。前所未有的空间分辨率和延长的神经调节作用证明了该技术在研究和临床应用中的变革潜力，为非侵入性深层大脑神经调节的新时代铺平了道路。
对声音，图像和文本中识别多模式情绪方法的审查
收到：2023年9月18日；接受：2023年12月25日摘要通过听觉，视觉和文本提示识别多方面情绪的研究是一个快速发展的跨学科领域，涵盖了心理学，计算机科学和人工智能领域。本文研究了用于隔离和识别这些模式中复杂情绪状态的方法的范围，目的是描述进步并确定未来研究的领域。在声音领域中，我们探索了信号处理和机器学习技术的进展，从而有助于从人声弯曲和音乐安排中提取细微的情感指标。视觉情绪识别是通过面部识别算法，肢体语言分析以及上下文环境信息整合的有效性来评估的。使用自然语言处理技术检查基于文本的情感识别，以感知书面语言的情感和情感内涵。此外，本文考虑了这些不同情绪数据来源的融合，考虑了构建能够解释多模式输入的连贯模型时所面临的挑战。我们的方法涵盖了最近研究的荟萃分析，评估了各种方法的有效性和精度，并确定了常见的指标进行评估。结果表明，偏爱深度学习和混合模型，以利用多种分析技术的优势来提高识别率。然而，诸如情感的主观性质，表达中的文化差异以及广泛的注释数据集的必要性持续存在的挑战，这是重大障碍。总而言之，这篇综述倡导了更多细微的数据集，增强的跨学科合作以及一个道德框架来管理情绪识别技术的实施。这些技术的潜在应用是广泛的，从医疗保健到娱乐，并且需要一致的努力来完善和道德将情感识别纳入我们的数字互动中。关键字：多模式情绪，融合，机器学习，深度学习，回归，CNN，RNN。