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计算机辅助分析常规脑电图以识别癫痫的隐藏生物标志物：系统评价方案
摘要 简介 癫痫的诊断通常依赖于神经科医生对脑电图 (EEG) 的视觉解释。癫痫在脑电图上的标志是发作间期癫痫样放电 (IED)。该标记缺乏敏感性：仅在癫痫患者 30 分钟常规脑电图中的一小部分中可捕获到它。在过去的 30 年里，人们对使用计算方法来分析脑电图而不依赖于 IED 的检测的兴趣日益浓厚，但目前尚无一种方法应用于临床实践。我们旨在回顾应用于动态脑电图分析的定量方法的诊断准确性，以指导癫痫的诊断和治疗。方法与分析该方案符合 Cochrane 对诊断测试准确性系统评价的建议。我们将在 MEDLINE、EMBASE、EBM 评论、IEEE Explore 以及灰色文献中搜索 1961 年以后发表的文章、会议论文和会议摘要。我们将纳入观察性研究，这些研究提出了一种计算方法来分析脑电图以诊断成人或儿童癫痫，而不依赖于 IED 或癫痫发作的识别。参考标准是医生对癫痫的诊断。我们将报告每个标记的估计汇总敏感度和特异性以及接收者操作特征曲线下面积 (ROC AUC)。如果可能，我们将对每个单独的标记的敏感度和特异性以及 ROC AUC 进行荟萃分析。我们将使用改进的 QUADAS-2 工具评估偏倚风险。我们还将描述用于信号处理、特征提取和预测建模的算法，并评论不同研究的可重复性。道德与传播 不需要伦理批准。研究结果将通过同行评审的出版物传播，并在与该领域相关的会议上发表。 PROSPERO 注册号码 CRD42022292261。
试图以旋转机的示例将启发式研究方法应用于机械工程
摘要。在任何网站或百科全书中，例如大不列颠或维基百科，在“启发式”条目下，人们可以从生活的各个领域找到许多定义，参考和示例。但是，本文的作者无法找到与技术相关的示例，尤其是在机械工程中。这个事实激发了我们解决这个主题，尤其是因为实践和日常生活中的许多具体示例似乎非常适合证明启发式方法论在技术科学中的相关性。根据作者，在这种情况下，涡轮机械似乎特别感兴趣。这是关键的机械，即，失败威胁人类生命的机械。因此，开发高级工具来分析它们的重要性，尤其是在整个操作范围内（稳定和不稳定）。使用这些工具，可以有效地在决策过程中使用其智力，直觉和常识。因此形成了经典的启发式共生。本文展示了一个名为Meswir的高级计算机系统，该系统是在Gdańsk（IMP PAN）的波兰科学院流体流量机械研究所开发的，该机械产生了一系列有趣的诊断信息，包括多个旋转和与不平衡载体有关的多个旋转和随机错误。该研究是使用高速，低功率涡轮机作为例子进行的。尽管没有正式的理论证明其正确性，但获得的结果有助于得出正确的结论并做出明智的决策，这是决策启发式方法的本质。
替代小提琴图以显示零充气...
摘要：通常，SCRNA-SEQ数据包含许多0值，每个基因的表达显示为零插入分布。因此，小提琴图通常用于显示SCRNA-Seq数据的分布，因为它们可以表示多模式分布的形状。但是，当0个值的比例非常大时，在小提琴图中，0峰变得太大，而非零值的分布形状很难看见。为了解决此问题，在这项研究中，提议了单簧管图作为小提琴图的替代方案，以显示SCRNA-SEQ数据的零空调。在单簧管图中，每个分布都以单簧管状的形状表示。长轴对应于分位数，宽度表示每个数据值的大小。末端的直线至0值。通过使用单簧管图，可以同时且有效地显示0个值的比例和非零值的分布。显示了用于人工数据的示例和实际数据。
引用：Lemoine É、Neves Briard J、Rioux B 等。计算机辅助分析常规脑电图以识别癫痫的隐藏生物标志物
摘要 简介 癫痫的诊断通常依赖于神经科医生对脑电图 (EEG) 的视觉解释。癫痫在脑电图上的标志是发作间期癫痫样放电 (IED)。该标记缺乏敏感性：仅在癫痫患者 30 分钟常规脑电图中的一小部分中可捕获到它。在过去的 30 年里，人们对使用计算方法来分析脑电图而不依赖于 IED 的检测的兴趣日益浓厚，但目前尚无一种方法应用于临床实践。我们旨在回顾应用于动态脑电图分析的定量方法的诊断准确性，以指导癫痫的诊断和治疗。方法与分析该方案符合 Cochrane 对诊断测试准确性系统评价的建议。我们将在 MEDLINE、EMBASE、EBM 评论、IEEE Explore 以及灰色文献中搜索 1961 年以后发表的文章、会议论文和会议摘要。我们将纳入观察性研究，这些研究提出了一种计算方法来分析脑电图以诊断成人或儿童癫痫，而不依赖于 IED 或癫痫发作的识别。参考标准是医生对癫痫的诊断。我们将报告每个标记的估计汇总敏感度和特异性以及接收者操作特征曲线下面积 (ROC AUC)。如果可能，我们将对每个单独的标记的敏感度和特异性以及 ROC AUC 进行荟萃分析。我们将使用改进的 QUADAS-2 工具评估偏倚风险。我们还将描述用于信号处理、特征提取和预测建模的算法，并评论不同研究的可重复性。道德与传播 不需要伦理批准。研究结果将通过同行评审的出版物传播，并在与该领域相关的会议上发表。 PROSPERO 注册号码 CRD42022292261。
人工智能在行动发展中的实施路线图以及天气变量对 UH-60 性能的影响
摘要：美国军事飞行员领导者被迫以有限的情报做出具有挑战性的战术决策。我们的顶点团队创建了 AI 技术路线图，该技术可以帮助飞行员做出合理的战术决策。这项研究探讨了人类的局限性以及 AI 系统为何有益，以及实施该技术所需的概念，例如多层神经网络 (MLNN)、多智能体强化学习 (MARL)、随机模型和 AI 团队。具体来说，它研究了如何使用多层神经网络和多智能体强化学习为行动方案 (CoA) 的成功提供最佳路径。该路线图包括一个实验设计，它将有助于开发一个随机环境，帮助飞行员开发驾驶 UH-60 黑鹰的 CoA，这将为进一步将人工智能应用于军事战术决策奠定基础。
分析脑电图以评估...的方法
升级有前途的航空综合体的机载设备时，一项重要任务是评估操作人员在控制飞机时的状态 [1, 2]。飞行重力、工作负载等因素会显着影响飞行任务的质量。评估人类操作员状态的方法之一 [3-5] 是研究他的脑电图，特别是根据疲劳、入睡等迹象。脑电图 [6, 7] 可以定性和定量分析人脑的功能状态及其对各种刺激或缺乏刺激的反应。因此，对大脑阿尔法节律的分析有助于确定平静清醒状态与注意力和心理活动增加之间的界限。 1 这项工作得到了俄罗斯基础研究基金会的支持，项目编号：18-08-01142。