引言左心室(LV)肥大(LVH)是一种众所周知的目标器官适应长期不受控制的高血压和其他心脏脉级危险因素。此外,它是许多心血管疾病(CVD)的强大而独立的预测指标,包括缺血性心脏病,心脏失败(HF),中风,心律不齐和CVD死亡率[1]。几种可修改和不可修改的风险面孔有助于LVH的发展,包括年龄,性别,遗传因素,高血压,糖尿病,肥胖,肥胖,慢性肾脏疾病(CKD),代谢综合征,阻塞性睡眠,疾病,sece睡,疾病的生活方式和饮食盐的盐含量[2]。基于用于定义LVH的人口特征和标准,高血压患者的患病率可能在36%至77%之间[3]。值得注意的是,与白人患者相比,黑人患者的LVH的牙齿含量增加了四倍,即使在调整了诸如年龄,收缩压(BP)和体重[4,5]之后,族裔确实在LVH中发挥着重要作用。lv几何形状通常根据由身体表面区域(LVMI)和相对壁厚(RWT)索引的LV质量分为四组:
近年来,由于各个学科的在线文本大量产生,机器翻译系统的重要性日益增加。事实证明,传统的翻译方法不足以满足全球翻译需求。虽然翻译工具在处理不同学科和文本类型方面非常出色,但它们的可用性和可靠性面临相当大的争议,尤其是应用于文学文本时。因此,本研究旨在探索人工智能 (AI) 翻译工具(例如 ChatGPT)对文学文本翻译和回译的影响。该研究采用定性方法中的实验模型,以翻译测试为主要研究工具。伊玛目穆罕默德伊本沙特伊斯兰大学 (IMSIU) 的 80 名英语专业学生被随机抽取并分成四组:两个对照组和两个实验组。要求学生翻译和回译一篇英文短篇小说,并通过各种比较对测试中的定性数据进行了分析。对于统计分析,采用独立样本 t 检验来比较两个独立组。研究结果显示,使用人工智能工具的学生能够比使用传统方法的学生提供更好的翻译和回译,回译的表现略好。
人们对身体-机器界面的兴趣日益浓厚,因此有必要了解如何训练用户使用非传统输入。在本研究中,开发了一个由受试者激活的表面肌电图控制任务测试,作为试验台,以观察自动训练方法对绩效、工作量和信任发展的影响。48 名受试者学习使用基于表面肌电图的命令系统执行 Fitts 定律式光标到目标任务,其中包括 120 次训练试验和 40 次评估试验。受试者被分为四组:对照组、并发反馈组、终端反馈组和自适应阈值组。对照组使用光标位置的视觉反馈通过重复进行训练和学习。并发反馈组在命令输入期间收到额外的并发虚拟反馈,终端反馈组在命令输入后收到补充视觉反馈。自适应阈值组没有任何额外反馈,但经历了旨在诱导运动学习适应的光标控制变化。结果表明:I)额外的视觉反馈可提高训练期间的任务表现、工作量和信任;2)训练结束时,各组的指挥能力趋于一致。
摘要 目的:本文介绍了 145 名年龄在 20 至 86 岁之间的健康志愿者的健康眼球运动 (EM) 模式。志愿者根据年龄分为四组。在水平和垂直轴上执行扫视范式。我们描述了健康志愿者的模式行为,以证明它可用于测量大脑的衰老和功能。方法:使用基于视频眼科技术的凝视追踪器。在 EM 测试之前,收集临床数据,参与者进行认知测试以排除细微异常并签署知情同意书。为了证明 EM 与大脑衰老之间的关系,计算了线性或二次模型并展示了组间统计分析。结论:EM 变量可被视为测量大脑衰老效应和功能的生物标志物。视频眼科是一种适合在临床实践中测量 EM 的技术。意义:本临床研究中的眼部健康模式以及遵循的方法是正在进行的研究的基础,旨在将 EM 分析纳入日常实践中,作为阿尔茨海默氏痴呆症或帕金森氏病等神经退行性疾病患者早期诊断的标志物。
摘要。由于检测和跟踪任务之间的冲突,现有的基于视觉3D感知的端到端跟踪器遭受性能降解。在这项工作中,我们到达了这一骗局的底部,这隐约归因于以前不兼容的特定于任务的对象功能。我们发现这两个任务之间的冲突在于它们部分冲突的分类梯度,这源于它们在积极样本分配中的微妙差异。基于此观察者,我们建议在两个任务中与对象查询中的这些相互矛盾的梯度协调那些冲突的梯度。我们还根据两个任务中的极性动态将所有对象查询分为四组。掩盖了具有冲突的正分配的查询集之间的注意。修改跟踪分类损失以抑制不准确的预测。为此,我们提出了OnEtrack,这是第一个单阶段的接头检测和跟踪模型,该模型弥合了统一对象特征在代表下的检测和跟踪之间的差距。在基于Nuscenes摄像头的对象跟踪基准上,OnEtrack在有效集合上的效果超过6.9%的Amota,在测试集上的作品均优于AMOTA,AMOTA的作品比3.1%。
摘要该项目着重于实验研究,以建立在金属表面形成石灰尺度的不同类型水的硬度与碳钢腐蚀速率之间的关系,每单位时间的穿透速率表示。从碳钢板上切成48个平方金属样品,并由Libyan Iron and Steel Company在Misurata制造,并由Brega Company提供。四组充气水被用来浸入北阿吉达比亚地区的所有样品地下水,并分别以不同比率的蒸馏水(50%,25%和12.5%)稀释海水。将每组分别加热并以100 c o控制,之后将112个样品浸入上面描述的四种水中的每一种中四个时期。每种水的化学分析是在班加西Hawari GMMR总部的实验室进行的。列表顶部的稀释海水(12.5%)蒸馏水(17415.6 mg/l);然后是稀释的海水(25%),总硬度为(11009.9 mg/l);排在第三位的海水(50%),总硬度(5404.8 mg/l);地下水的硬度值最低(1601.4 mg/l)。超过40天,所有样品均通过抽水流动的水充气。腐蚀速率(以MPY为单位)
文章信息 摘要 2 型糖尿病 (T2DM) 患者的睡眠质量存在问题,中性粒细胞-淋巴细胞比率 (NLR) 升高。温盐水足浴和足踝运动在解决炎症和改善睡眠质量方面发挥着重要作用。然而,还没有研究检查过温盐水足浴和足踝运动的协同作用。本研究旨在调查温水足浴和足踝运动对睡眠质量和 NLR 的协同作用。一项随机对照试验,共将 108 名 T2DM 患者随机分配到四组:温盐水足浴、足踝运动、两种干预措施相结合或对照组。干预措施实施时间为 4 周(每周三次)。评估由盲法评估员在基线以及干预后 2 周和 4 周进行。数据分析采用卡方检验、单因素方差分析和广义估计方程。本试验结果旨在阐明温盐水足浴和足踝运动对睡眠质量和NLR的协同作用。此外,无论是单独干预还是常规治疗,温盐水足浴和足踝运动的结合都更有效。
摘要。代码调制的视觉诱发电位脑机接口 (c-VEP BCI) 允许从闪烁字符的虚拟键盘进行拼写。所有字符同时闪烁,每个字符根据预定义的伪随机二进制序列闪烁,循环移位不同的时间滞后。对于给定的字符,伪随机刺激序列会在受试者的脑电图 (EEG) 中唤起 VEP,可将其用作模板。此模板通常在校准阶段获得,并在拼写阶段应用于目标识别。c-VEP BCI 系统的一个缺点是它需要较长的校准阶段才能达到良好的性能。本文提出了一种无监督方法,通过从连续字符之间的 VEP 响应中提取相对滞后并使用字典预测完整单词,避免了 c-VEP BCI 中的校准阶段。我们在公共数据集上进行了离线实验。我们模拟了从英语词典中选择的四组单词的拼写,这些单词的总字符数不同。每个实验都由刺激周期数参数化。所得结果表明,基于单词预测的 c-VEP BCI 自动校准方法可以高效且有效。
本报告介绍了用于在Ladar图像中进行预处理,分割和检测车辆大小对象的不同技术。提出了五种预处理策略; 1)中值过滤,2)级联反应中的两个1-D中值过滤器,3)辐条中值过滤器,4)甜甜圈过滤器,5)离群值检测和去除。辐条中值和甜甜圈过滤器几乎毫无价值。其他过滤器的运行良好。离群值检测器在持久边缘和小结构(以及图像噪声)的同时删除了外部。关于分割算法,我们已经实施并测试了四组基于区域的算法和一组基于边缘的算法。分割的输出是对象定义算法的输入。提出了两种策略;一种常规的聚集聚类方法和一种基于图的方法。本质上,它们都给出相同的结果。在预定义间隔内具有高度,宽度和长度的簇被认为是可能的对象。所有算法在不同场景中的各种车辆的实际数据上进行了测试。很难得出任何一般结论。但是,似乎基于区域的算法的性能优于基于边缘的算法。在基于区域的策略中,基于形态或过滤操作的策略在大多数情况下表现良好。
在人类中,β-珠蛋白的特异性畸变会导致镰状细胞病和β-地中海贫血,而这些疾病的症状可以通过增加胎儿珠蛋白 (HbF) 的表达来改善。最近进行的两次 CRISPR-Cas9 筛选以 ~1500 种带注释的序列特异性 DNA 结合蛋白为中心,在表达成人血红蛋白的人类红系细胞中进行,发现了四组 HbF 基因表达的候选调节因子。它们是 (1) 已知可用于控制 HbF 的核小体重塑和去乙酰化酶 (NuRD) 复合蛋白的成员;(2) 七种 C2H2 锌指 (ZF) 蛋白,其中一些 (ZBTB7A 和 BCL11A) 已知可直接沉默成人人类红系细胞中的胎儿 γ-珠蛋白基因;(3) 一些其他不同结构类别的转录因子,它们可能间接影响 HbF 基因表达; (4)DNA 甲基转移酶 1 (DNMT1) 维持 DNA 甲基化标记,这些标记将 MBD2 相关的 NuRD 复合物吸引到 DNA 上,以及相关的组蛋白 H3 赖氨酸 9 甲基化。本文我们简要讨论了这些调节剂(特别是 C2H2 ZF)在诱导 HbF 表达以治疗 β 血红蛋白疾病方面的作用,以及开发安全有效的小分子疗法以调节这种高度保守的血红蛋白转换的最新进展。