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使用深度学习预测辅助脑电图注释
深度学习已成功应用于 EEG 数据，用于睡眠分期、癫痫发作检测和伪影识别。然而，自动注释的性能还不足以在临床环境中取代经过训练的注释者。因此，我们提出了一个决策支持系统来帮助人类注释者更快、更有效地工作。作为解决这些挑战的第一步，我们在 Python 中开发了 Robin's Viewer (RV)，它基于绘图库 Plotly 和流行的 M/EEG 分析工具箱 MNE。目标是创建一个独立于平台的交互式 Web 应用程序，它是开源的，支持许多常见的 EEG 文件格式，以便于与各种 EEG 工具箱轻松集成。RV 包括其他 EEG 查看器的许多常见功能，例如视图滑块、标记坏通道和瞬态伪影以及可自定义的预处理。 RV 与现有 EEG 查看器的主要区别在于，它能够可视化经过训练以识别 EEG 数据中的模式的深度学习模型的输出预测。其结果是为科学家和临床医生提供了一个决策支持系统，他们可以使用 RV 来注释伪影、睡眠阶段、异常和其他分类任务。25
OKD.pdf - 知识网站大纲
作者于 1968 年获得麻省理工学院经济学学士学位，于 1973 年获得北卡罗来纳大学教堂山分校生物化学博士学位，并于 1974 年至 1976 年在加州大学圣地亚哥分校从事博士后研究。他曾在伊朗德黑兰的达马万德学院任教 [至 1979 年]，在加州贝尔蒙特的圣母大学任教 [至 1984 年]，并在两所高中任教 [1984 年至 1986 年]。教授的科目包括数学、历史、经济学、社会学、生物学、化学和物理学。22 年来 [1986 年至 2005 年]，他撰写了生物技术和生物信息学书籍和文章。他曾担任 GenBank 项目经理 [1990 年至 1992 年] 和美国国家生物技术信息中心首席研究员 [1992 年至 1995 年]。他是 NASITE 结构和功能核酸区域数据库 [1992] 和克隆载体载体序列数据库 [1995] 的作者。他编纂了 Consciousness Bibliography，其中包含 10,000 本书和文章，附有完整的期刊和作者姓名，可在 https://www.outline-of- knowledge.info/Consciousness_Bibliography/index.html [2006 年至 2011 年] 以文本和 PDF 文件格式获取。历史
Medicare计划查找器（MPF）质量保证过程
Medicare计划查找器是比较覆盖范围选项的工具。它包含一项功能，该功能允许潜在的参与者在输入处方药清单时查看跨计划的估计药物成本。为支持此功能，通常将药物定价和药房数据提交给CMS，以集成到Medicare Plan Finder工具中。可以在此处访问该工具：https：//www.medicare.gov/plan-compare/#/?year=2020可以在此处找到用于Medicare计划的用户演示查找器：观看此视频。在Medicare Plan Finder工具中内置了一系列数据完整性检查。这包括一种多层方法，用于验证为工具提供的药物定价文件。在基本层面上，文件格式和大小必须与要处理的Medicare计划查找器工具要求一致。此外，还有全面的验证，可以比较文件中的药房成本和定价，药学网络名称和邮购名称。当内容不包括所需字段，或者记录格式与文件规格不一致时，这些记录将自动拒绝。高成本或低成本和数量的外围记录也可以单独验证，以确保在Medicare计划查找器上显示准确的数据。药房成本（PC）文件验证：
BWM.2-Circ.13-Rev.3 - 国际海事组织
.1 包含非机密数据的压载水管理系统描述，采用通常的 MEPC 文件格式进行传播（最好少于 50 页）。主管部门应争取在 MEPC 会议上提交其压载水管理系统的非机密描述，该会议在预计决定批准系统的 MEPC 会议之前举行。如果无法做到这一点，应尽早向预计决定批准系统的 MEPC 会议提交非机密描述，但不得晚于下文第 2.3.7 段规定的 28 周期限。包含超过 20 页的 BWMS 非机密描述的文件将不会全部翻译成所有工作语言。出于翻译目的，它们应包括不超过四页的文件摘要，并以可能需要的语言（例如英语）作为附件提交技术内容。寻求批准使用活性物质的压载水管理系统的提议者应彻底遵守程序 (G9) 第 8.1.1 段的规定，同时牢记未能提供非机密信息可能会导致成员国在委员会要求时没有足够的数据来批准提案。INF 文件可与批准提案一起使用，以确保所有安全和环境保护数据均可用；
SkyHawk AI +Rescue 512E-20TB OEM 渠道产品手册
出版号：203249700，修订版 A 2021 年 11 月 Seagate、Seagate Technology 和 Spiral 徽标是 Seagate Technology LLC 在美国和/或其他国家/地区的注册商标。SkyHawk AI、PowerChoice 和 SeaTools 是 Seagate Technology LLC 或其附属公司在美国和/或其他国家/地区的商标或注册商标。FIPS 徽标是 NIST 的认证标志，并不表示产品获得 NIST、美国或加拿大政府的认可。所有其他商标或注册商标均为其各自所有者的财产。未经 Seagate Technology LLC 书面许可，不得以任何形式复制本出版物的任何部分。请致电 877-PUB-TEK1 (877-782-8351) 请求许可。在指硬盘容量时，一千兆字节或 GB 等于十亿字节，一太字节或 TB 等于一万亿字节。您的计算机操作系统可能使用不同的测量标准并报告较低的容量。此外，部分列出的容量用于格式化和其他功能，因此不能用于数据存储。实际数量将因各种因素而异，包括文件大小、文件格式、功能和应用程序软件。实际数据速率可能因操作环境和其他因素而异。包含加密的硬件或软件的出口或再出口可能受美国商务部工业和安全局的监管（有关更多信息，请访问 www.bis.doc.gov ），并受美国境外进口和使用的管制。Seagate 保留更改产品或规格的权利，恕不另行通知。
脑肿瘤临床磁共振和超声图像在线数据库
目的：医学成像领域的一个重要挑战是找到真实的临床图像来验证新的图像处理算法。对于脑部的跟踪式 3D 超声图像尤其如此。方法：2010 年，作者在蒙特利尔神经病学研究所的成像研究中获取了脑肿瘤患者术前和术后的磁共振和术中超声图像。结果：这些数据可在蒙特利尔神经病学研究所的脑肿瘤图像评估数据库中在线获取，该数据库称为 MNI BITE 数据库。它包含 14 名患者的超声和磁共振图像。每位患者均接受了术前和术后 T1 加权磁共振扫描（钆增强），并在切除术前后获取了多张术中 B 型图像。在某些图像对中手动选择了相应的特征以进行验证。所有图像均为 MINC 格式，这是作者所在研究所用于图像处理的文件格式。 MINC 工具可在 packages.bic.mni.mcgill.ca 免费下载。结论：这是同类中第一个在线数据库。图像处理科学家以及希望比较磁共振和超声成像结果的临床医生可以使用这些图像。VC 2012 美国医学物理学家协会。[http://dx.doi.org/10.1118/1.4709600]
Immucor GTI Diagnostics，Inc -510（k）摘要
设备说明摘要柔和软件是一种配件，可帮助评估Imminex®仪器的Inmucor GTI Diagnostics，Inc。Immucor GTI Diagnostics，Inc。lifecodes®抗体检测套件和LifeCodes®HLA-SSO键入套件。由于HLA测试的复杂性质，合格的实验室人员必须审查任何结果以确保正确性。该过程的原理柔和软件旨在分析与LifeCodes套件一起使用时来自Luminex Fluoroanalyaler的原始数据。原始数据以CSV文件格式为单位，由测定中每个珠的中位荧光强度（MFI）值组成。使用探针/珠在生命码测定中获得的相对信号（MFI）可用于将探针/珠分配为具有正反应性或负反应性。此反过来提供了确定抗体检测试剂盒或HLA SSO键入试剂盒的建议等位基因所需的信息。可以打开生成的CSV文件，并使用MatchX软件处理数据。使用MatchX软件执行的计算和后续分析在使用LifeCodes套件的指令中概述。MatchX软件旨在帮助合格的实验室人员。由于HLA测试的复杂性质，合格的实验室人员必须审查任何临床或诊断结果，以确保正确性。该软件是实验室辅助工具，并不是要成为确定结果的唯一来源。MATCX软件利用了生命模型产品插入物中规定的分析方法。
使用深度学习预测辅助脑电图注释
机器学习技术（例如深度学习）已越来越多地用于辅助 EEG 注释，通过自动化伪影识别、睡眠分期和癫痫发作检测。由于缺乏自动化，注释过程容易产生偏差，即使对于经过训练的注释者也是如此。另一方面，完全自动化的过程不为用户提供检查模型输出和重新评估潜在错误预测的机会。作为应对这些挑战的第一步，我们开发了 Robin's Viewer (RV)，这是一个基于 Python 的 EEG 查看器，用于注释时间序列 EEG 数据。RV 与现有 EEG 查看器的主要区别在于，它可以可视化经过训练以识别 EEG 数据中的模式的深度学习模型的输出预测。RV 是在绘图库 Plotly、应用程序构建框架 Dash 和流行的 M/EEG 分析工具箱 MNE 的基础上开发的。它是一个开源、独立于平台的交互式 Web 应用程序，支持常见的 EEG 文件格式，便于与其他 EEG 工具箱轻松集成。RV 包括其他 EEG 查看器的常见功能，例如视图滑块、用于标记坏通道和瞬态伪影的工具以及可自定义的预处理。总而言之，RV 是一个 EEG 查看器，它结合了深度学习模型的预测能力以及科学家和临床医生的知识，以优化 EEG 注释。通过训练新的深度学习模型，RV 可以开发用于检测伪影以外的临床模式，例如睡眠阶段和 EEG 异常。
博士学位的入围标准入学奇数学期（...定量和计算生物学课程编号：...
课程目的：本课程以定量生物学和计算生物学的基础来教授学生。这些是生物数据统计分析的重要组成部分，并将允许学生学习生物学家所需的基本数学和统计工具。计算生物学方面将介绍学生的其他实用技能，使他们能够全面处理生物学数据。课程大纲：模块1 [21讲座]定量生物学概率理论，概率分布 - 二项式，高斯和泊松分布。描述性统计：平方的平均值，方差和总和；分布，随机数，随机抽样的均值和方差。回归分析：线性，多重和非线性。假设检验：t检验，z检验；卡方独立性测试。多元分析：生物数据分析中的各种类型的分类，ANOVA，PCA统计示例。模块2 [21讲座]计算生物学：基本编程概论的生物信息学，生物叠加和工具简介：基本脚本和编程简介通常用于计算生物学。生物数据库和序列文件格式：不同生物数据库的简介，其分类方案和生物数据库检索系统。序列比对：对齐概念介绍，评分矩阵，成对序列的比对算法，多个序列比对。基因预测方法：什么是基因预测？基因预测 - 近代和真核生物的计算方法。分子系统发育：表型和分子系统发育介绍。系统发育，分子钟，系统发育结构的方法，所获得的系统发育树的统计评估。系统生物学简介：不同的OMIC，代谢途径和网络。
3D城市建模：在地上和下方整合 - ...
这项研究利用ArcGIS Pro软件将地上，地面和地下元素全面整合到地理参与的3D地图和模型中。这项研究的焦点是创建了一个3D模型，旨在绘制瑞典Karlskoga市内的特定区域，称为E18-Ekeby Crossing Project，该项目于2017年启动，以解决由于重复发生的事故和死亡而引起的交通安全问题。正在进行的施工努力减轻这些问题，并预计将于2023年末完成。在开发3D地图和模型的过程中，在ArcGIS Pro软件中将来自各个当局和私人实体的不同数据合并。然而，由不同的文件格式，不完整的数据，对象的高程信息不完整以及对地下地质结构的理解不足，总体阻碍了所得3D模型的可信度和可靠性。此外，这项研究强调了有关地下对象数据的存储，可访问性和互操作性，特别是针对网络公用事业的法规和标准的持续演变。随着未来的研究和应用的预期，达到了诸如增强的数据可访问性，相关知识，既定标准和程序数据互操作性等先决条件，从而有可能增强3D映射和建模的功效，包括上述和地下的地面成分。这些进步有望使即将到来的城市规划中的利益相关者受益，并在地方和国家规模上运作。