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World File Search System比例图
使用深度学习架构和
摘要： - 心血管疾病是全球死亡的主要原因，心律不齐是一种特别致命的疾病。通过分析心电图数据对心律不齐的有效鉴定对于有效治疗至关重要。心律不齐。本研究提出了一种新型的方法，可以自动诊断心律不齐和窦性心律充血性心力衰竭。所提出的方法涉及利用带有比例图的多尺度滤波器库，该库利用了预处理的ECG数据和未加权的，未加权的，预先训练的卷积神经网络。时间频率纹理提供了来自单铅ECG记录的基本特征的两维表示。随后，专门为心律不齐分类设计的深度学习神经网络用于标记和分类特征数据的集合。本研究研究了深度学习模型从心电图数据分类心律不齐的功效。该研究探讨了不同的卷积神经网络体系结构使用多尺度滤波器库和基于比例图的表示如何工作。预先训练的网络产生的分类模型在概括方面既准确且比原始网络更有效。比较已经训练的模型和未经培训的模型表明，预先训练的网络，尤其是VGG16，在许多方面表现更好，例如准确性和精度。这表明有可能改善基于ECG的诊断，为高级，个性化的医疗保健解决方案铺平了道路。
场地规划清单 每项内容必须...
规划师：申请人：(1) 标题页包含以下内容：(i) 标明申请类型、项目名称、税图参考、投票区、行政区和街道地址的标题栏；(ii) 申请人和业主的姓名、地址和电话号码；(iii) 规划制定者的姓名、地址、电话号码、签名和注册号以及规划的制定日期；(iv) 附近地图，1" = 2000'，指北针、比例尺和比例图；(v) 估算地块覆盖率和不透水表面率的表格（带计算结果）；(vi) 说明拟议用途类型、住宅单元数量和密度以及非住宅建筑的总建筑面积和净建筑面积的表格（带计算结果）。(vii) 认证规划的专业人员的签名和印章；
使用修改的浮雕和简化基于CNN的深度学习的跨主题渠道选择基于EEG的情绪识别
基于脑电图的抽象情绪识别已在许多研究中实施。在其中大多数中，都有两种观察结果：首先，广泛的实现与执行的验证负相关。跨主体验证比受试者依赖性验证更加困难，因为域移位引起的脑电图记录之间的差异很高。第二，大量通道需要广泛的计算。减少通道的努力会因频道数量减少而阻碍。因此，需要一种有效的减少渠道的方法来维持性能。在本文中，我们提出了基于功率频谱密度比与浮雕方法结合的功率频谱密度比，以尺度图，CNN和通道选择的形式进行对2D EEG输入的合作。功率比来自功率频段的功率谱密度。基于各种条件的试验选择，提出的比例图和PR浮雕（功率比率）的协作产生了稳定的分类率。进行分析，已经采用了生理信号情绪分析的数据库（DEAP）。实验结果表明，该提出的方法使用10个通道的价为2.71％和唤醒的1.96％提高了跨受试者情绪识别的准确性。使用10个通道来依赖受试者验证，价和唤醒类别的功效分别增加了2.41％和1.2％。因此，通过在输入解释和稳定的渠道选择方法之间进行协作，提出的协作方法取得了更好的结果。