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通过同一位的平均曲率
在这两个机构中，ILD案例最初是在肺科医生，风湿病学家，病理学家和放射科医生之间的多学科会议期间诊断出的。本研究中包括的病例是从此类跨学科讨论中随机选择的。使用搜索关键词从参与的胸腔疾病中进行扫描：结节病，Kaposi肉瘤，支气管肺泡癌，肺炎，肺炎，淋巴管癌，淋巴管癌，肺炎，肺炎，肺炎，肺动脉瘤蛋白酶，PCP PC，elecess，pcepec，eleastecs，pc.基于胸部CT和每种情况的可用临床病史的最终诊断是由胸腔放射学家进行的：AS（14Y经验）在机构1； PB（5Y经验）和机构的CCL（26岁经验）2。避免肺实质和胸膜疾病的病例没有任何可能的ILD掩盖；例如，具有较大胸腔积液，广泛的肺不张，多叶肺炎，肺切除术/肺切除术或弥漫性结节转移的病例。
国立阳明交通大学113学年度学士班学位授予名称
系所代码学院系所名称学位名称校区Code Name of College Name of Department/Institute Name of Degree Campus 医学院医学系医学学士阳明College of Medicine School of Medicine Doctor of Medicine Yang-Ming 医学院中医学系医学学士阳明College of Medicine School of Chinese Medicine Doctor of Medicine Yang-Ming 牙医学院牙医学系牙医学学士阳明College of Dentistry Department of Dentistry Doctor of Dental Surgery Yang-Ming 护理学院护理学系理学学士阳明College of Nursing Department of Nursing Bachelor of Science Yang-Ming 药物科学院药学系临床药学学士阳明College of Pharmaceutical Sciences Department of Pharmacy Doctor of Pharmacy Yang-Ming 生物医学暨工程学院医学生物技术暨检验学系理学学士阳明College of Biomedical Science and Engineering Department of Biotechnology and Laboratory Science in Medicine Bachelor of Science Yang-Ming 生物医学暨工程学院生物医学工程学系工学学士阳明College of Biomedical Science and Engineering Department of Biomedical Engineering Bachelor of Science Yang-Ming 生物医学暨工程学院物理治疗暨辅助科技学系物理治疗学士阳明College of Biomedical Science and Engineering Department of Physical Therapy and Assistive Technology Doctor of Physical Therapy Yang-Ming 生物医学暨工程学院生物医学影像暨放射科学系理学学士阳明College of Biomedical Science and Engineering Department of Biomedical Imaging and Radiological Sciences Bachelor of Science Yang-Ming 生物医学暨工程学院数位医疗学士学位学程理学学士阳明College of Biomedical Science and Engineering Bachelor Program in Digital Healthcare Bachelor of Science Yang-Ming 生命科学院生命科学系暨基因体科学研究所理学学士阳明College of Life Sciences Department of Life Sciences and Institute of Genome Sciences Bachelor of Science Yang-Ming 工程生物科学学院生物科技学系理学学士交大College of Engineering Bioscience Department of Biological Science and Technology Bachelor of Science Chiao Tung 人文艺术与社会学院外国语文学系文学学士交大College of Humanities and Social Sciences Department of Foreign Languages and Literatures Bachelor of Arts Chiao Tung 客家文化学院人文社会学系文学学士交大College of Hakka Studies Department of Humanities and Social Sciences Bachelor of Arts Chiao Tung 客家文化学院传播与科技学系文学学士交大College of Hakka Studies Department of Communication and Technology Bachelor of Arts Chiao Tung 电机学院半导体工程学系工学学士交大College of Electrical and Computer Engineering Department of Microelectronics Bachelor of Science Chiao Tung 电机学院电机工程学系工学学士交大College of Electrical and Computer Engineering Department of Electronics and Electrical Engineering Bachelor of Science Chiao Tung 电机学院光电工程学系工学学士交大College of Electrical and Computer Engineering Department of Photonics Bachelor of Science Chiao Tung 资讯学院资讯工程学系工学学士交大College of Computer Science Department of Computer Science Bachelor of Science Chiao Tung 工学院机械工程学系工学学士交大College of Engineering Department of Mechanical Engineering Bachelor of Science Chiao Tung 工学院土木工程学系工学学士交大College of Engineering Department of Civil Engineering Bachelor of Science Chiao Tung 工学院材料科学与工程学系工学学士交大College of Engineering Department of Materials Science and Engineering Bachelor of Science Chiao Tung
伪磁场诱导的慢速载体动力学...
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使用模拟的肌电伪影
最近的研究表明，能够记录患有半晶状体切除术的脑外伤（TBI）患者的脑电图（EEG）中高γ信号（80-160 Hz）。然而，由于与面部和头部运动相关的表面肌电图（EMG）伪影的混淆带宽重叠，因此提取与运动相关的高γ仍然具有挑战性。在我们以前的工作中，我们描述了一种增强的独立组件分析（ICA）方法，用于从EEG中删除EMG伪像，并通过添加EMG来源（ERASE）称为EMG降低。在这里，我们对六名Hemicraniectomies患者记录的EEG测试了该算法，同时他们执行了拇指流失任务。删除的平均值为52±12％（平均±S.E.M）（最大73％）EMG伪影。相比之下，常规ICA从EEG中删除了EMG伪像的平均值为27±19％（平均值±S.E.M）。尤其是，在擦除擦除后，在半晶切除术中的对侧手运动皮层区域中，高γ同步显着改善。更复杂的高γ复杂性是分形维度（FD）。在这里，我们在每个通道上计算了EEG高γ的FD。高γ的相对FD定义为移动状态下的FD在空闲状态下减去FD。我们发现，施加擦除后，高γ的相对FD与半骨切除术相对于半晶状分裂术，与纤维流量的振幅密切相关。的结果表明，与拇指流量相关的电极上的显着相关系数平均为〜0.76，而非流行性辐射切除术区域的同源电极的系数接近0。在常规ICA之后，在两个半开裂区域（最高0.86）和非流行颅切除术区域（最高0.81）中，高γ和力之间的相对FD之间的相关性均保持较高。在所有受试者中，使用擦除后，平均83％的电极与力显着相关。常规ICA后，只有19％的具有显着相关性的电极位于半晶切除术中。
基于节能树的脑电图伪影检测
摘要 — 在癫痫监测中，由于脑电图伪影在幅度和频率上具有形态相似性，因此经常被误认为是癫痫发作，这使得癫痫发作检测系统容易受到更高的误报率的影响。在这项工作中，我们介绍了一种基于并行超低功耗 (PULP) 嵌入式平台上最少数量的脑电图通道的伪影检测算法的实现。分析基于 TUH 脑电图伪影语料库数据集，并重点关注颞电极。首先，我们使用自动机器学习框架在频域中提取最佳特征模型，在 4 个颞脑电图通道设置下实现了 93.95% 的准确率和 0.838 F1 得分。所实现的准确率水平比最先进的水平高出近 20%。然后，这些算法针对 PULP 平台进行并行化和优化，与最先进的低功耗伪影检测框架实现相比，能效提高了 5.21 倍。将此模型与低功耗癫痫发作检测算法相结合，可以在可穿戴外形尺寸和功率预算下使用 300 mAh 电池进行 300 小时的连续监测。这些结果为实现经济实惠、可穿戴、长期癫痫监测解决方案铺平了道路，该解决方案具有低假阳性率和高灵敏度，可满足患者和护理人员的要求。临床意义——所提出的 EEG 伪影检测框架可用于可穿戴 EEG 记录设备，结合基于 EEG 的癫痫发作检测算法，以提高癫痫发作检测场景的稳健性。索引词——医疗保健、时间序列分类、智能边缘计算、机器学习、深度学习
来自哈密顿相态的有效量子伪随机性
量子伪随机性已应用于量子信息的许多领域，从纠缠理论到混沌量子系统中的扰乱现象模型，以及最近的量子密码学基础。Kretschmer (TQC '21) 表明，即使在没有经典单向函数的世界中，伪随机态和伪随机幺正态也存在。然而，时至今日，所有已知的构造都需要经典的密码构造块，而这些构造块本身就等同于单向函数的存在，并且在现实的量子硬件上实现也具有挑战性。在这项工作中，我们寻求同时在这两个方面取得进展——将量子伪随机性与经典密码学完全分离。我们引入了一个称为哈密顿相态 (HPS) 问题的量子硬度假设，该任务是解码随机瞬时量子多项式时间 (IQP) 电路的输出状态。仅使用 Hadamard 门、单量子比特 Z 旋转和 CNOT 电路即可非常高效地生成哈密顿相态。我们证明了问题的难度降低为问题的最坏情况版本，并且我们提供了证据证明我们的假设可能是完全量子的；这意味着，它不能用于构造单向函数。通过证明我们集合的近似 t 设计属性，我们还展示了当只有少量 HPS 副本可用时的信息论难度。最后，我们表明我们的 HPS 假设及其变体使我们能够有效地构造许多伪随机量子原语，从伪随机态到量子伪纠缠，再到伪随机幺正，甚至包括使用量子密钥的公钥加密等原语。在此过程中，我们分析了一种伪随机幺正的自然迭代构造，它类似于 Ji、Liu 和 Song (CRYPTO'18) 的候选者。
伪岛家庭舒适计划公告
PSEG长岛很高兴宣布2024年地热计划v2.0应用程序工作簿。新的地热应用仅用于住宅项目。所有商业项目都必须进行自定义。该申请立即生效，1月22日。我们将继续接受V1.0（用于住宅项目），直到2月1日的COB。请注意，2024年的折扣现在是基于加热BTU，并以25,000美元的价格（对于市场利率客户）和35,000美元（对于低至中等收入的客户）。All new applications are now available on the PSEG Long Island website at: https://www.psegliny.com/saveenergyandmoney/GreenEnergy/Geothermal The PSEG Long Island Energy Efficiency team holds Open House Events every Friday from 9AM to 10AM at the TRC office at 395 North Service Road, Suite 409, Melville, NY 11747 or you can join us on our Virtual Open房屋会议。如果您有任何疑问，请参加。保存日期！2月1日（星期四）上午7:30，PSEG长岛能源效率团队将在亨廷顿希尔顿举行2024年计划推出早餐和合作伙伴奖。PSEG长岛的能源效率人员将在现场回答问题。请在https://www.eventbrite.com/e/2024-anlual-anual-chart-brock-fast-and-awards-presentation-tickets-773103592657上注册代表整个家庭舒适团队，谢谢您的参与！真诚的，乔纳森·塔姆（Jonathan Tham）
RTL阶段的新伪电路的生成
抽象机器学习（ML）技术在电子设计自动化（EDA）中表现出了出色的有效性。ML模型需要在不同的电路数据集上进行培训，以提高准确性和泛化功能。但是，电路数据的可用性仍然是一个长期存在的严重问题。半导体行业的强大数据隐私问题使得几乎不可能直接分享Circuit IPS。为了解决数据可用性问题，已经提出了诸如CircuitNet之类的开源数据集，但它们主要专注于收集几种现有的开源范围的标签，而不是生成任何新设计。在这项工作中，我们进行了创新的探索，以无需人力而直接产生新的伪电路。我们认为，在可预见的将来，在半导体行业中生成伪电路是实现“大数据”的最有希望的方法。我们证明，伪电路可以在早期设计质量预测中显着提高ML模型的绩效，最早在合成前RTL阶段。
增强 AI 对图像编码伪影的适应性
摘要 — 在机器对机器 (M2M) 传输环境中，非常需要使用有损压缩来减少传输的信息量。然而，常用的图像压缩方法是为人类感知而设计的，而不是为人工智能 (AI) 算法的性能而设计的。众所周知，这些压缩失真会影响许多基于深度学习的架构在多个计算机视觉任务上的表现。在本文中，我们专注于分类任务，并提出了一种名为专家训练的新方法，以增强卷积神经网络 (CNN) 对压缩失真的弹性。我们在 ImageNet 数据集上使用 MnasNet 和 ResNet50 架构验证了我们的方法，以抵抗三种常用方法 (JPEG、J2K 和 BPG) 引入的图像压缩失真。结果表明，使用所提出的专家训练方法，这两种架构对测试的编码伪影具有更好的鲁棒性。我们的代码可在 https://github.com/albmarie/expert training 上公开获取。索引术语 — 人工智能 (AI)、图像编码、机器对机器 (M2M)