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朝着罕见事件和制造中的异常预测
罕见的事件预测在工业应用中至关重要，包括现实世界行业4.0应用程序。这些事件由其出现频率低的频率定义，由于偏斜的数据分布，通常难以预测，这使建模和评估变得复杂。在我们的研究中，我们对跨四个关键维度的罕见事件预测的当前方法进行了全面综述：罕见的事件数据，数据处理技术，算法方法和评估方法[1]。通过分析具有多种模式的不同数据集，包括数值，图像，文本和音频，我们将分类为主要挑战，并在当前研究中列出差距。具体来说，我们提出了三项新的研究贡献，旨在弥合这些方法上的差距并推进罕见事件和异常预测的领域。
严重精神疾病中异常激活的模式对基于任务的fMRI研究的转诊性数据驱动的荟萃分析
背景。研究表明，严重的精神疾病（SMD），例如精神分裂症，重度抑郁症和躁郁症，与大脑活动的常见改变有关，尽管降低了损害水平。但是，研究发现之间的差异可能是由于小样本量和使用不同功能性磁共振成像（fMRI）任务的使用。为了解决这些问题，通过数据驱动的荟萃分析方法旨在识别跨任务的均质大脑共同活性模式，以更好地表征这些疾病之间的常见和独特的变化。方法。进行了分层聚类分析，以识别报告类似神经成像结果的研究组，与任务类型和精神病学诊断无关。然后在每个研究组中进行了传统的荟萃分析（激活可能性估计），以提取其异常激活图。结果。总共针对762个FMRI研究对比，包括13个991例SMD患者。层次聚类分析确定了5组研究（荟萃分析分组； MAG），其特征是SMD的不同异常激活模式：（1）情绪处理； （2）认知处理； （3）电动机过程，（4）奖励处理和（5）视觉处理。虽然MAG1通常受到通常受损的损害，但MAG2在精神分裂症中受到了更大的损害，而MAG3和MAG5则发现疾病之间没有差异。结论。本研究强调了同时研究SMD而不是独立研究的重要性。mag4表现出诊断差异最强的差异，尤其是在纹状体，后扣带回皮层和腹侧前额叶皮层。SMD主要由脑网络中的常见缺陷来表征，尽管疾病之间的差异也存在。
增强基础设施可观察性：用于主动监测和异常检测的机器学习
摘要本研究解决了基础设施可观察到的主动异常检测和有效资源管理的关键挑战。引入了一种创新的基础架构监视方法，这项工作将机器学习模型集成到可观察性平台中，以增强实时监视精度。采用微服务体系结构，拟议的系统促进了迅速而积极的异常检测，解决了在升级之前通常无法预测潜在问题的传统监测方法的局限性。该系统的核心在于其使用随机森林，梯度增强和支持向量机算法的预测模型，以预测关键的度量行为，例如CPU使用和内存分配。与传统监测方法相比，与传统监控方法相比，梯度BoostingRegressor模型的渐变bloostingRegressor模型可以强调该系统的功效，而梯度BoostingRegressor模型可预测请求率的R²得分为0.86，而RantlyForestRegressressor模型可将平均平方误差显着降低2.06％。这些发现不仅证明了机器学习在增强可观察性方面的潜力，而且为更具弹性和适应性的基础设施管理铺平了道路。
早期 aEEG 异常在预测早产新生儿脑损伤和神经发育结果中的作用。
这是现代围产期护理及其家属的目标。振幅整合脑电图 (aEEG) 监测可以发现异常脑活动，否则这些活动可能会被忽视，例如亚临床癫痫发作或低血糖或气胸期间的短暂性背景恶化。尽管近年来，出生后早期 aEEG 已成为早产儿越来越常用的工具，但没有明确证据证实其对胎龄 < 30 周的早产儿的预后价值 [2]。极度早产儿最主要的特征是不连续的基线脑电图，在成熟和睡眠-觉醒循环 (SWC) 出现方面，经过验证的参考标准很少。最近，MRI 在评估早产儿脑损伤方面的价值越来越大，在足月时进行时可提供很高的预测值（敏感性 84%，特异性 89%）[3]。对于轻度和中度异常白质损伤，连续 HUS 的可靠性较低 [4]。Kidokoro 等人提出了一个评分系统和简单的大脑指标来描述极早产儿的脑损伤和发育障碍 [5]。总有一部分婴儿在儿童期有损伤，但在神经影像学检查中没有表现出明显的脑损伤或改变。因此，有必要探索其他早期预测早产儿脑损伤的方法。神经功能障碍可能通过 aEEG 中的异常比率反映出来，可以作为早产儿和足月儿脑损伤的早期标志。
诊断和皮肤移植后糖尿病神经病中的异常肉眼皮肤病变
糖尿病神经病（VSLDN）中的viv>五变性皮肤病变很少见，通常由于慢性机械应力而发生在体重部位。本病例报告描述了一名35岁的男人，患有2型糖尿病，他在脚趾截肢和皮肤移植后在左脚的背上出现了肉眼病变。组织学分析鉴定出伪层状增生，没有恶性肿瘤或人乳头瘤病毒感染的证据。使用Maxacalcitol软膏和弹性长袜的使用逐渐解决的病变。此病例强调了识别糖尿病患者非典型肉毒病变的重要性，尤其是在手术干预后在非重量的部位。足底疣和五月癌之间的准确差异对于适当的管理至关重要。有效的治疗方法和在足部护理中进行全面的患者教育对于改善结局和防止糖尿病患者的进一步并发症至关重要。
精神病中有20年的异常显着性：我们学到了什么？
这件作品提供了一个明显的答案：精神病（幻觉和妄想）是由多巴胺水平过多引起的，这导致事件（内部和外部）与多巴胺峰同时发生，而多巴胺峰则与异常的激励显着性相关 - 它们会引起人们的注意，并引起人们的注意和推动目标指导的行为，并表现为精神效果，最终是精神症状的症状;诱惑解释异常显着性（1）。用阻断多巴胺受体的药物治疗时，异常显着性和症状可以解决（1）。在这里，我们审查了考虑到理论，如何接受的理论以及我们的领域对异常显着性的误解，鉴于我们对多巴胺功能的不断发展，在临时显着性归因和临床计算神经科学方面，我们的领域继续错误。
用于异常检测的量子自动编码器可识别...
• 普通自动编码器和变分自动编码器之间的主要区别在于潜在空间的结构。在 VAE 中，潜在空间是连续且概率性的。这一特性使得 VAE 特别适用于生成建模，因为它们可以通过从潜在空间中学习到的分布中进行采样来生成新的数据点。
![拓扑带和异常大厅晶体最近突破性实验[1-3]中的层层天际[1-3]鉴定](/simg/a/a16a147c34bb7d9c5aaf53365a576510b45efe3c.webp)
拓扑带和异常大厅晶体最近突破性实验[1-3]中的层层天际[1-3]鉴定
在拓扑带和异常的大厅晶体最近突破性实验[1-3]中的Skyrmions已鉴定出二维平台中的分数Chern绝缘子阶段。尽管没有外部磁场，但这些阶段破坏了时间转换对称性，并且与著名的分数量子厅效应表现出很强的相似性。他们提出了拓扑平坦带（没有动能）和兰道水平之间的广泛类比[4]。对于一类特定的实验相关带（称为理想频段），甚至在这些频段和常规的Landau级别之间建立了映射。此映射通常将[5]与频带的轨道绕组联系起来，称为Skyrmion，类似于磁系统中的非平凡自旋纹理。这项实习的目的是研究拓扑平坦带中轨道天空的形成。通过求解具有超晶格（Moiré）电势的连续模型，将研究拓扑轨道天空的稳健性，以超出理想情况以外的通用频段。一个目的是探索实际空间和动量拓扑之间的Landau水平二元性如何扩展到真正的拓扑结束。此外，电子相互作用可以稳定具有拓扑特性的Wigner晶体[6]。使用Hartree-fock方法，将研究这种对称性状态的轨道天空纹理。典型的示例将包括扭曲的双层石墨烯，扭曲过渡金属二分法和菱形多层石墨烯的模型。[1] arXiv:2408.12652 [6] Dong, Wang, Vishwanath, Parker, PRL 2024 Please, indicate which speciality(ies) seem(s) to be more adapted to the subject: Condensed Matter Physics: YES Soft Matter and Biological Physics: NO Quantum Physics: YES Theoretical Physics: YES
人类脑皮质的遗传异常神经元的围产期减少 综合基准基于纳米孔的DNA甲基化检测的基准测试onkar kulkarni 1,2，*，Reuben Jacob Mathew 1，*，Lamuk Zaveri 1，* Anxa1+多巴胺神经元脆弱性定义了前驱帕金森氏病Bradykinesia和程序性运动学习障碍 Farnesyl转移酶KO-2806将复发性肿瘤重新敏感为RAS抑制 在石油中揭示古老的DNA：洞悉地球隐藏的生活事件和 远程感应北极甲烷 硝基化动力学的失调促进硝化应力，并有助于心脏代谢心力衰竭，并保留的射血分数 抗生素对东非社区中铜绿假单胞菌基因组表达的影响：系统评价 白色念珠菌通过激活EGFR诱导缺氧反应，以促进结直肠癌的进展 烯醇酶-1对于急性炎症期间的中性粒细胞募集至关重要 流体智能与认知图形成的神经测量有关
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