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World File Search System次分类
通过自监督学习和领域自适应实现雷达信号识别
摘要 — 自动雷达信号识别 (RSR) 在电子战 (EW) 中起着关键作用，因为准确分类雷达信号对于为决策过程提供信息至关重要。深度学习的最新进展显示出在具有大量注释数据的领域中提高 RSR 性能的巨大潜力。然而，这些方法在注释 RF 数据稀缺或难以获得的 EW 场景中就显得不足了。为了应对这些挑战，我们引入了一种自监督学习 (SSL) 方法，该方法利用掩蔽信号建模和 RF 域自适应来增强 RF 样本和标签有限的环境中的 RSR 性能。具体而言，我们研究了对来自不同 RF 域的基带同相和正交 (I/Q) 信号进行预训练掩蔽自动编码器 (MAE)，然后将学习到的表示转移到注释数据有限的雷达域。实证结果表明，与不使用 SSL 的基线相比，我们的轻量级自监督 ResNet 模型在域内信号（即雷达信号）上进行预训练时，1 次分类准确率可提高 17.5%，在域外信号（即通信信号）上进行预训练时，1 次分类准确率可提高 16.31%。我们还为几种 MAE 设计和预训练策略提供了参考结果，为少样本雷达信号分类建立了新的基准。索引术语 — 少样本、雷达信号识别、域自适应、自监督学习、掩蔽自动编码器
对ADHD的严重游戏的评论
摘要 - 注意力和多动症（ADHD）具有两个主要特征：不关心和冲动性。它在儿童正常成长中存在许多障碍，在儿童中非常普遍，在干预的情况下，严重的ADHD游戏（SGADS）（SGADS）（SGAD）显示出巨大的潜力，并且对这些ADHD患者进行了巨大的效果，并且对许多ADHD的游戏进行了评论。尚未出现。在本文中，根据视频游戏开发的不同平台，我们将对ADHD进行了第一次分类，然后我们对视频游戏进行了系统的审查，可以帮助您有多动症诊断和治疗的儿童。最后，我们根据SGADS的当前发展讨论并提出了建议。
国家临床编码标准 OPCS-4
英国医学研究理事会于 1944 年发布了外科手术统计分类，其中确定了 442 个手术类别。此后，英国开始使用外科手术统计分类。1950 年，当时的外科登记总署编制并发布了更新版本，随后于 1956 年（第一次修订）、1969 年（第二次修订）和 1975 年（第三次修订）发布了修订版本。第一次分类包含 664 个未细分的三字符类别。1956 年进行了修订，增加了 10 个类别，1969 年再次修订，将三字符类别增至 731 个。其中一些类别被细分（扩展为四字符子类别），因此分类包含 1183 个有效代码。1975 年的第三次修订将分类进一步扩展至 1426 个有效代码。 OPCS-4 第四次修订版于 1983 年构思，是 1982 年卫生服务信息指导小组 (SGHSI) 第一份报告中的一项建议的结果，该小组由 E Korner 女士担任主席。SGHSI 建议，“OPCS 应紧急提供操作代码，以反映当前的临床实践并制定程序以频繁更新分类”。OPCS 第四次修订版最初于 1987 年发布，并于 1990 年正式发布和实施。修订过程始于 1983 年，其总体目标是：
基于磁共振的人脑分区方法综述
脑分区在磁共振成像 (MRI) 数据集的分析中发挥着普遍的作用。为了追求理想的脑分区，人们进行了 100 多年的研究。人们开发和研究了使用不同成像模式构建脑分区的不同方法。最近，数据挖掘、机器学习和统计学界采用了几种数据驱动的分区方法。随着来自不同科学领域的贡献，有丰富的文献需要研究，以了解现有研究的广度和需要调查的差距。在这项工作中，我们回顾了大量涵盖不同神经成像模式和方法的体内脑分区研究。这项工作的一个关键贡献是将大量研究语义组织成不同的分类法，从而易于理解脑分区文献的广度和深度。具体来说，我们将现有的分区分为三类：解剖分区、功能分区和结构分区，它们分别使用 T1 加权 MRI、功能 MRI (fMRI) 和扩散加权成像 (DWI) 数据集构建。我们对每个类别中研究的不同方法进行了多层次分类，比较了它们的相对优势和劣势，并强调了目前大脑分区发展面临的挑战。
利用EEG Beta反弹跟踪模式进行手部运动想象智能分类技术
摘要：要在康复过程中应用基于 EEG 的脑机接口，需要在运动想象 (MI) 期间分离各种任务并将 MI 融入运动执行 (ME)。先前的研究侧重于基于复杂算法对不同的 MI 任务进行分类。在本文中，我们实现了智能、直接、易懂、省时且减少通道的方法来对 ME 与 MI 以及左手与右手 MI 进行分类。记录了 30 名执行运动任务的健康参与者的 EEG，以研究两项分类任务。对于第一项任务，我们首先基于 beta 反弹提出一种“跟进”模式。该方法的平均分类准确率为 59.77% ± 11.95%，对于手指交叉可高达 89.47%。除了时域信息外，我们还使用包括统计、小波系数、平均功率、样本熵和常见空间模式在内的提取方法将 EEG 信号映射到特征空间。为了评估其实用性，我们采用支持向量机作为智能分类器模型，采用稀疏逻辑回归作为特征选择技术，实现了 79.51% 的准确率。第二次分类也采用了类似的方法，准确率达到了 75.22%。我们提出的分类器表现出很高的准确率和智能性。所取得的成果使我们的方法非常适合应用于瘫痪肢体的康复。
引用王
代表第五最常见的恶性肿瘤，也是与癌症相关的第三个最常见的死亡原因之一，胃癌（GC）造成了全球所有与癌症相关的死亡的约33％，而在东亚地区则发现了最高的死亡率和最高死亡率（1）。食道和胃的连接（称为胃食管合接口[GEJ]）是食管鳞状上皮和胰腺圆柱上皮的过渡区域。食管胃结（AEG）的腺癌是一种肿瘤类型，具有不同的生物学行为和来自鳞状细胞癌和胃腺癌的临床特征。AEG根据从肿瘤中心到GEJ的距离分为三种类型 - Siewert在1999年提出的第一次分类（2-5）。这些肿瘤中的大多数是组织学上的腺癌。早期和局部晚期肿瘤的主要治疗选择是手术切除。尽管如此，仅接受手术治疗的患者只有10％ - 33％的5年总生存率（OS）（6-8）。因此，适当治疗这些患者并提高其存活率是一个严重的挑战。在胃和胃食管连接癌中，新辅助治疗是一种良好的实践，可减轻肿瘤负担，术前评估肿瘤反应并改善OS（9）。迄今为止，三项完整的随机试验直接将新辅助放疗（NACRT）与新辅助化疗（NAC）进行了比较，发现NACRT增加了病理的完整缓解率和缘缘阴性切除率而不增加OS（13-15）。虽然Landmark III魔术试验建立了围手术期ECF/ECX化学疗法，用于可切除的G/GEJ癌作为护理期的标准（10），但最近发表的跨试验确立了新辅助放射疗法作为食管和GEJ肿瘤的有效治疗方案（7、11、12）。此外，先前的荟萃分析强调，NAC组中NAC组中与治疗相关的不良事件（TRAES）的发生率在可切除的胃癌患者中高达25.7％（16）。还注意到，NAC和NACRT组之间与治疗相关的并发症相似，而