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基于人工智能的心电图（人工智能）心脏疾病诊断
图 3 使用连续小波变换生成心电图的尺度图 通过使用连续小波变换对心电图进行预处理，能量信息的差异变得更加清晰。图中的两种情况均为正常窦性心律，但转换后的尺度图显示左侧的情况在舒张期具有较强的能量产生，而右侧的情况则没有。事实上，左侧病例的心脏超声检查显示其舒张功能正常（e' 11.1 cm/s），而右侧病例的舒张功能受损（e' 6.1 cm/s）。
Inflection AI：打造最“走心”的AI对话机器人
他的论文拥有超过 18 万次引用。 他在牛津大学完成了博士学位和博士后学业，在那里设计了 VGGNet 并赢得了著名的 ImageNet 挑战赛；他的第一家公司随后被 DeepMind 收购。作为 DeepMind 的首席科学家， Karen 建立并领导了大规 模深度学习团队，开发现实世界数据的大型 AI 模型。 Reid Hoffman 也是 Inflection AI 的联合创始人，他曾经是 LinkedIn 的联合创始人和 Greylock 的合伙人。在加入
论文内容的摘要
铁路信号需要高安全性，因此多年来，具有经过验证的轨道的轨道电路已被用作故障安全的火车检测设备。尽管已经证明了轨道电路已有很多年了，但它们具有高能量消耗，并且需要大量电缆来控制多个信号信号，并且存在一些问题，例如需要铺设大量电缆，这需要大量时间来调查故障的原因并恢复电路。此外，近年来，无线火车控制系统已经出现，并且存在出轨电路的趋势，但是由于成本问题，中小型铁路运营商没有采用它们。因此，为了改善这些问题，我们已经将新的单生波轨道电路（SW-TC）作为新的轨道电路设备进行了研究和开发。本文描述了孤立波轨道电路的研发结果。这项研究清楚地表明，现有轨道电路的问题可以得到改善，并且还可以配备各种功能，这些功能在现有的轨道电路中找不到，该功能的优势是将其引入铁路运营商，并且是一个易于管理的廉价系统。
学术论文（同行评审）
Orita，A。Mukai，H。Tomita，S。Tomita，K。Bamagishi，H。Ebi，Y。Tamada，K。Kamada，H。Woo，F。Ishida，E。Takada，H。 /div;Orita，A。Mukai，H。Tomita，S。Tomita，K。Bamagishi，H。Ebi，Y。Tamada，K。Kamada，H。Woo，F。Ishida，E。Takada，H。 /div;