XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System扩张
一种用于癫痫发作预测的新型多尺度扩张 3D CNN
癫痫是一种神经系统疾病，以意外复发性发作为特征，影响着全球 1% 的人口 [1] [2]。由于癫痫发作的不确定性，它对患者的日常生活有很大影响，如果患者在危险情况下（例如开车、上下楼梯）癫痫发作，甚至会威胁患者的生命。因此，准确的癫痫发作预测对于帮助患者避免可能的伤害至关重要。脑电图是研究癫痫发作最常用的数据，根据所代表的人类大脑活动的不同状态，癫痫发作可分为四种类型，即发作前（癫痫发作前）、发作期（癫痫发作）、发作后（癫痫发作后）和发作间期（正常阶段）[3] [4] [5] [6]。通过使用机器学习或深度学习算法分析脑电图信号，可以区分发作前和发作间期，从而实现癫痫发作预测 [7] [8] [9]。机器学习算法依赖于手工制作的特征，原始EEG信号需要通过多种滤波技术进行预处理以消除噪声和伪影。带通滤波器、自适应滤波器、卡尔曼滤波器、维纳滤波器和贝叶斯滤波器是最常用的滤波技术[10][11]。例如，单变量谱功率[12]、脉冲率[13]、功率谱[14]、排列熵[15]和双谱熵[16]是以前基于机器学习的工作中使用过的特征。这些特征进一步输入到分类器（例如支持向量机（SVM）、多层感知器（MLP）、决策树）以获得预测结果。虽然机器学习方法是可行的，但手动处理EEG信号和复杂的特征工程使得
开发了用触发性毛细血管扩张和RAD3相关的抑制剂Camonsertib
摘要◥目的：Camonsertib是telangiectasiaandrad3相关（ATR）激酶的高度选择性和有效的抑制剂。剂量依赖性贫血是一种与阶级相关的目标不良事件，通常需要剂量改良。个体患者的发展危险因素的发展贫血因素使选择“单一大小” ATR抑制剂（ATRI）剂量（ATRI）剂量和时间表变得复杂，这可能导致低贫血风险的患者中最佳的最佳治疗剂量。我们评估了是否可以鉴定出贫血的早期预测因素，以最终告知个性化的剂量模型方法。患者和方法：基于临床前观察结果以及对人口相关贫血的机械理解，我们确定了在多变量线性回归建模工具中探索的几个潜在因素，用于预测治疗的第22天（周期2）。
在坦桑尼亚人群中的非缺血性扩张性心肌病的表征：Moyo研究
结果：在402名患者中，n = 220（54.7％）是男性，中位年龄为55.0（41.0，66.0）年。NIDCM的原因可能是高血压n = 218（54.2％），特发性n = 116（28.9％），ppcm n = 45（11.2％），酒精n = 10（2.5％）和其他原因n = 13（3.2％）。最常见的表现症状是呼吸困难N = 342（85.1％），大多数患者出现纽约心脏协会（NYHA）III级n = 195（48.5％）。平均（SD）左心室射血分数（LVEF）为29.4％（±7.7），严重的收缩功能障碍（LVEF <30％）是常见的n = 208（51.7％）。与其他形式的DCM相比，特发性DCM患者的患者明显年轻，具有更高级的NYHA类（P <0.001），并且在ECG上使用左束分支块（P = 0.0042）呈现更频繁的呈现。次优先使用新指南建议药物ARNI n = 10（2.5％）和SGLT2 2抑制剂n = 2（0.5％）。
考虑多尺度不确定性的电力系统容量扩张嵌套交叉分解算法
现代电力系统见证了可再生能源、储能、电动汽车和各种需求响应资源的迅速普及。因此，电力基础设施规划面临着更多挑战，因为各种新资源带来了多变性和不确定性。本研究旨在开发一个多阶段多尺度随机混合整数规划 (MM-SMIP) 模型，以捕捉电力系统容量扩张问题的粗时间尺度不确定性，例如投资成本和长期需求随机性，以及细时间尺度不确定性，例如每小时可再生能源产出和电力需求不确定性。要应用于实际电力系统，所得到的模型将导致极大规模的混合整数规划问题，不仅遭受众所周知的维数灾难，而且每个阶段的大量整数变量也会带来计算困难。针对MM-SMIP模型的此类挑战，我们提出了一种嵌套交叉分解算法，该算法由两层分解组成，即Dantzig-Wolfe分解和L形分解。该算法在我们的数值研究中表现出良好的计算性能，并且特别适合并行计算，这也将通过计算结果得到证明。
考虑可再生能源产出和灵活性要求的电源扩张规划——以江苏省为例
本研究提出了一种考虑可再生能源对发电结构影响的电源扩张规划，将风电和太阳能发电量及其灵活性要求集成到优化模型中，以提供风电和太阳能资源的真实表示，然后将该模型用于江苏省电力系统优化规划。通过对电力需求、电价补贴和碳排放强度情景的比较，揭示了纳入日益增加的可再生能源的电力系统规划方案和优化路径。研究结果表明，在规划期内，可再生能源装机容量将从基准情景下的21.6 GW增加到133.2 GW，占比为17.9%至53.7%。到2050年，太阳能光伏发电预计将贡献可再生能源装机容量的72%和总装机容量的39%。电价补贴对太阳能光伏发电扩张的影响尤为显著。此外，现有的发电技术基本可以满足电力系统的灵活性要求；然而，如果灵活性需求的增长速度快于灵活发电的增长速度，情况就会变得严重。
Fluke Reliability 的 ABM 战略为新机遇和扩张铺平了道路
在展示投资回报的压力下，Fluke Reliability 实施了一系列全面的活动：将销售团队和 ABM 计划整合在一起。在意向跟踪阶段，他们查看了现有客户，并通过使用商业智能工具，他们能够构建角色以在正确的时间、正确的国家/地区找到正确的人选。然后，他们利用各自的洞察报告，在理想客户档案中锁定 185 个联系人，并通过让 BDR 团队使用强力拨号器，这种方法在短短两天内就建立了 20 个联系，并安排了 5 次预约。
旅游业预计将在2025年和2026年推动阿鲁巴经济的适度扩张
2025年3月5日，Centrale Bank Van Aruba（CBA）发表了最新的经济前景。 本出版物包含简短（2025-2026）和中期（2027-2028）1的经济预测。 根据CBA的估计，真正的国内生产总值（GDP）在2025年可能会扩大2.1％，而2026年的国内生产总值（GDP）可能会增长2.1％，而降低了2.9％，而与2024年注册的6.8％的增长相比。。2025年3月5日，Centrale Bank Van Aruba（CBA）发表了最新的经济前景。本出版物包含简短（2025-2026）和中期（2027-2028）1的经济预测。根据CBA的估计，真正的国内生产总值（GDP）在2025年可能会扩大2.1％，而2026年的国内生产总值（GDP）可能会增长2.1％，而降低了2.9％，而与2024年注册的6.8％的增长相比。这种减速主要是由于空中座椅容量限制导致的旅游出口增长不太浮力增长（即2025年 +2.3％，2026年 +2.1％）。因此，预计还预计，实际消费中旅游驱动的增长（即2025年为 +0.8％，2026年的 +0.7％）也被预测得以缓和。
使用圆形扩张卷积网络的DNA序列的自我监督学习
由于其内在特性，DNA分子通常沿线性序列表示表现出远距离相互作用。因此，当建模DNA序列对于获得更准确的基于序列的推断很重要。最近为此目的开发了许多深度学习方法，但它们仍然遭受两个主要问题的困扰。首先，现有的方法只能handle短DNA片段，从而失去更长的范围相互作用。第二，当前方法需要大量的监督标签，同时错过序列中的大多数订单信息。因此，有必要开发有效的深度神经网络建模框架，以提取广泛的上下文信息，以实现基于序列的推理任务。我们的新框架（名为Revolution）将完整的DNA序列作为输入，无需任何凝结，可以对高达10KBP的DNA序列进行准确的预测。在变异效应预测中，我们的方法平均在49种人体组织中增加了接收器工作特征（AUROC）下的面积19.61％。革命还通过预测开放染色质区域（OCR）的平均为2.36％的AUROC来提高植物序列的作用。可以在https：// github上自由访问数据，模型和代码。com/wiedersehne/Revolution-dnapretraining。
MDH-PHL 16S识别测试方法更改远程医疗扩张和付款均等的研究
这份向明尼苏达州立法机关的最终报告从广泛的定性和定量研究中汇集了发现。研究结果的综合表明，总体结论是，迄今为止，远程医疗已经扩大了获得医疗保健的机会，而没有损害医疗保健质量或患者满意度。患者和提供者都喜欢远程医疗的选择，只要它不是唯一的选择。自2020年初以来，远程医疗的使用增加似乎并没有导致额外的医疗保健支出，但是现在判断这是否导致可衡量的节省还为时过早。关于健康公平，远程医疗确实扩大了获得医疗保健的访问权限，但是远程医疗本身并不公平，尤其是对于有限的数字访问或数字素养的人而言。
应对新冠疫情期间美国反疫苗运动的演变与扩张
简介在过去 20 年里，美国的反疫苗行动已从一种边缘亚文化演变为一场组织日益完善、网络化的运动，对公共卫生产生了重要影响。COVID-19 大流行加剧了这种演变，扩大了疫苗错误信息的传播范围。多年来，反疫苗活动人士主要针对对儿童接种疫苗犹豫不决的小众社区，他们利用传统媒体和社交媒体扩大与 COVID-19 疫苗相关的错误信息，同时也针对历史上被边缘化的种族和族裔社区。这些努力加剧了人们对 COVID-19 疫苗的犹豫，并扩大了这场运动。早期迹象表明，这种犹豫现在可能还会加剧大流行前对其他疫苗的犹豫。了解反疫苗行动的最新演变对疫苗接种和促进健全的公共卫生战略的影响非常重要。在本观点中，我们总结了美国反疫苗行动的最新发展并提出了应对策略。