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一种基于学习的深度学习方法，用于带有超声心动图中七个标准视图的小儿先天性心脏病检测
临床数据汇总和计算资源的演变的抽象背景，基于人工智能的方法已成为促进临床诊断的可能性。对于先天性心脏病（CHD）检测，最近基于深度学习的方法倾向于以很少的观点甚至单一的视图来实现分类。由于CHD的复杂性，深度学习模型的输入图像应涵盖心脏的尽可能多的解剖结构，以增强算法的准确性和鲁棒性。在本文中，我们首先提出了一种基于七种冠心病分类视图的深度学习方法，然后用临床数据对其进行验证，其结果表明了我们方法的竞争力。方法总共选择了1411名儿童医院医院医学院的儿童，并获得了超声心动图视频。然后，从每个视频中选择了七个标准视图，这些视图用作深度学习模型的输入，以在训练，验证和测试后获得最终结果。导致测试集，当输入合理类型的图像类型时，曲线下的面积（AUC）值可能达到0.91，精度可能达到92.3％。在实验过程中，剪切转化被用作干扰我们方法的感染抗性。只要输入适当的数据，即使应用人工干扰，上述实验结果也不会显然波动。结论这些结果表明，基于七个标准超声心动图视图的深度学习模型可以有效地检测儿童中的冠心病，并且这种方法在实际应用中具有相当大的价值。
如何使用区域计划中的工具和功能.pdf
通过选择地图图层抽屉，您可以选择和/或取消选择与内容窗口直接相关的感兴趣的地图图层（下图中橙色圆圈部分）。用户可以使用搜索工具（下图中粉红色圆圈部分）搜索特定图层。要取消选择所有选定的图层，请单击重置图层（下图中绿色圆圈部分）。要最小化地图图层抽屉，请单击 X（下图中蓝色圆圈部分）。每个地图图层都包含一个简短的描述及其与区域规划主题的相关性。
ESS样本簇（更新）
（1）章节图中的海洋脊的海洋壳A现在是图表c中发现的最年轻的正常磁性岩石。（2）章节图中的海角A的海角A现在是图表c中发现的最古老的正常磁性岩石。（3）示意图中最接近海洋中部脊的反向磁性极性岩石比最接近章节图中的中端脊的反向磁极性岩石年轻。（4）构图图B中的反向磁性岩石与框图b中的正常磁极岩相同的年龄b。
出版信息 John, John Jacob, Arash Beiranvand 和 Paul Cuffe。“通过识别走廊对有向无环图中的节点进行聚类
摘要 — 本文提出了一种基于电网内现行功率流条件的节点聚类新方法。为此，首先，将网络的有功功率流状态建模为有向无环图。该有向图明确表示功率流向何处，这有助于监控和分析系统漏洞。有向无环图表示还可以轻松识别仅提供或吸收有功功率的总线：这些总线分别是纯源节点和纯汇节点。对系统中的每个节点应用迭代路径查找程序，以枚举供电的源节点和其将功率转发到的下游汇节点。然后应用新颖的聚类算法将共享同一组可达源节点和汇节点的节点分组在一起。首先提出这种新颖的聚类方法作为一种工具，通过更好地总结大型电网中的总功率流配置来提高控制室操作员的态势感知能力。所提出的方法应用于两个样本电网，并阐述了与河流系统的类比，将支流、分流和中央主流等概念应用于电网。
搜索优化 • 人工智能 10 分...
图遍历是一种常用的定位图中顶点位置的方法。它是一种高级搜索算法，可以快速、精确地分析图，并标记访问顶点的顺序。此过程使您能够快速访问图中的每个节点，而不会陷入无限循环。
量子随机游动 - KLEE
使用 Python 进行模拟，并比较上述量子行走模型，用于线图中的简单动态情况和完全图中的搜索算法。然后将其用作最后一章的基准，该章致力于在 IBM 的 Qiskit 中构建和测试与上述模型相对应的电路。主要
补充数据补充图 1.门控......
补充图 1。流式细胞术分析的门控策略。（A）主要外周血淋巴细胞的门控策略。从前向散射面积与侧向散射面积点图中选择淋巴细胞，随后在前向散射面积与前向散射高度点图中选择单个细胞。然后，通过 CD3+ 表达选择 T 细胞，并通过 CD8 vs CD4 点图识别 CD8+ 细胞毒性和 CD4+ 辅助 T 细胞。NK 细胞被识别为 CD3- 和 CD56+ 和/或 CD16+ 淋巴细胞，并在 CD16 vs CD56 点图中选择 CD56 亮 CD16-、CD56 暗 CD16+ 和 CD56-CD16+ 功能亚群。B 细胞被选为 CD3-CD19+ 淋巴细胞。对于浆细胞，先进行前向散射面积与侧向散射面积点图，然后再进行单个细胞选择。然后，将 CD19+ 细胞门控为 B 细胞谱系，将 CD20-CD38 bright 定义为浆细胞。（B）B 谱系主要成熟阶段的门控策略。从 CD19+CD20+ B 细胞开始，选择过渡 B 淋巴细胞作为 CD27-CD10+ 细胞。在侧向散射面积与 CD27 点图中选择了 CD27+ 和 CD27- 细胞。从 CD27- 亚群中，我们在 IgD 与 IgM 图中鉴定了幼稚（IgD+IgM- 或 IgD+IgM+）和 IgD-IgM- 亚群；从 CD27+ 亚群和相同的 IgD 与 IgM 图中，我们鉴定了未切换记忆（IgD+IgM+）、仅 IgM 记忆（IgD-IgM+）和类别切换记忆（IgD-IgM-）亚群。 (C) 循环 Tfh 淋巴细胞的门控策略。通过 CXCR5 和 PD-1 的双阳性染色从 CD4+ T 细胞中筛选出循环 Tfh 淋巴细胞。分析该群体的 CCR7 表达情况。
![arxiv：2501.01466v2 [cond-mat.supr-con] 2025年1月6日](/simg/a\aa66f79c6899fbf9bba25823eb233df3c7161298.webp)
arxiv：2501.01466v2 [cond-mat.supr-con] 2025年1月6日
图1 A的特征：（i）ZFC和FC在温度t〜240 K处的曲线，远高于假定的临界温度t〜140 K。这不是超导样本的预期行为，当温度降低到t c以下而不是t c以上100 k时，曲线应开始分歧。（ii）给定图中所示的磁磁矩的幅度1 a在100k处和低于100k的施加场h = 3 mt，即1。57×10 - 10 AM 2，图。 1 b对于场h = 30 mt的应约为1。 57×10-9 AM 2。 相反，它大三倍，如图中的垂直线所示 1 a。 相同超导样品的不同测量值不同，如果它们真正反映了样品的特性，则不应产生差异3的结果。 （iii）图中的磁矩 当温度降低到50k以下时， 1 a会迅速增加，这不是超导样本时刻预期的行为。 这些特征质疑图1和图2所示的结果的解释。 1 a和b，如图出版 6 [5]，反映了超导样品而不是实验伪影的物理学。 此外，图中所示的数据 1 B，参考文献中突出显示。 [1]作为超导性的证明，被同一材料（硫化氢）的新磁化数据取代了2022年[6]。 in57×10 - 10 AM 2，图。1 b对于场h = 30 mt的应约为1。 57×10-9 AM 2。 相反，它大三倍，如图中的垂直线所示 1 a。 相同超导样品的不同测量值不同，如果它们真正反映了样品的特性，则不应产生差异3的结果。 （iii）图中的磁矩 当温度降低到50k以下时， 1 a会迅速增加，这不是超导样本时刻预期的行为。 这些特征质疑图1和图2所示的结果的解释。 1 a和b，如图出版 6 [5]，反映了超导样品而不是实验伪影的物理学。 此外，图中所示的数据 1 B，参考文献中突出显示。 [1]作为超导性的证明，被同一材料（硫化氢）的新磁化数据取代了2022年[6]。 in应约为1。57×10-9 AM 2。 相反，它大三倍，如图中的垂直线所示 1 a。 相同超导样品的不同测量值不同，如果它们真正反映了样品的特性，则不应产生差异3的结果。 （iii）图中的磁矩 当温度降低到50k以下时， 1 a会迅速增加，这不是超导样本时刻预期的行为。 这些特征质疑图1和图2所示的结果的解释。 1 a和b，如图出版 6 [5]，反映了超导样品而不是实验伪影的物理学。 此外，图中所示的数据 1 B，参考文献中突出显示。 [1]作为超导性的证明，被同一材料（硫化氢）的新磁化数据取代了2022年[6]。 in57×10-9 AM 2。相反，它大三倍，如图1 a。相同超导样品的不同测量值不同，如果它们真正反映了样品的特性，则不应产生差异3的结果。（iii）图1 a会迅速增加，这不是超导样本时刻预期的行为。这些特征质疑图1和图2所示的结果的解释。1 a和b，如图6[5]，反映了超导样品而不是实验伪影的物理学。此外，图中所示的数据1 B，参考文献中突出显示。 [1]作为超导性的证明，被同一材料（硫化氢）的新磁化数据取代了2022年[6]。 in1 B，参考文献中突出显示。[1]作为超导性的证明，被同一材料（硫化氢）的新磁化数据取代了2022年[6]。in
海上管道分类和建造规则 ...
矩形和梯形舵为 1.0，位于舵后方的舵除外；半桨舵为 0.95（图中 I、I I、V I I 和 V I I I 型舵。2.2.4.1）； 0,89 位于舵柱后面的舵（图中 I V 、 X 和 X I I I 型舵。2.2.4.1);