使用在实验室设置之外记录的脑电图构建机器学习模型,需要对嘈杂的数据和随机丢失的渠道进行健全的方法。在使用稀疏的脑电图蒙太奇(1-6个频道)时,这种需求尤其重要,通常在消费级或移动脑电图设备中遇到。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试,以实现腐败的鲁棒性,尤其是针对随机缺失的渠道。 一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略,但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时(例如,可穿戴设备,手机),这些方法是不切实际的。 为了解决这个问题,我们提出了动态空间过滤(DSF),这是一个多头注意模块,可以在神经网络的第一层之前插入,以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。 我们在公共脑电图数据上测试了DSF,其中包含约4,000张录音,并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。 我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能,但是当存在显着的通道损坏时,优于基准的精度高达29.4%。 此外,DSF输出是可以解释的,可以实时监视频道的重要性。 这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中,因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试,以实现腐败的鲁棒性,尤其是针对随机缺失的渠道。一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略,但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时(例如,可穿戴设备,手机),这些方法是不切实际的。为了解决这个问题,我们提出了动态空间过滤(DSF),这是一个多头注意模块,可以在神经网络的第一层之前插入,以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。我们在公共脑电图数据上测试了DSF,其中包含约4,000张录音,并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能,但是当存在显着的通道损坏时,优于基准的精度高达29.4%。此外,DSF输出是可以解释的,可以实时监视频道的重要性。这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中,因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。
在过去的十年中,尤其是由于精确医学和免疫疗法方法的发展以及可用的治疗选择和策略的持续改进,已经取得了显着的进步。然而,癌症抵抗治疗的持续能力仍然是限制所有抗癌疗法的有效性的主要挑战。表观遗传失调在固体和血液学恶性肿瘤中的肿瘤发育,进展和获得治疗性抗性中具有重要作用1。迄今为止,“ epi-prugs”的功效 - 靶向参与基因组功能表观遗传调节的酶的药物(图1) - 主要局限于血液学癌2,也许部分是因为实体瘤往往是由较为分化的或终止分化的细胞引起的,并且能力降低了表观遗传重编程的能力。此外,在Epi-drugs的早期试验中缺乏用于患者选择的生物标志物,这在很大程度上是根据历史的“一种规模适合所有”方法进行的。这种策略可能阻碍了第一代和第二代的发展
摘要:与基于可分离的复杂希尔伯特空间的“经典”量子力学相比,该论文研究了量子信息后量子不可分性的理解。相应地“可区分性 /无法区分性”和“古典 /量子”的两个反对意义在量子不可区分性的概念中隐含可用,可以解释为两个经典信息的两个“缺失”位,这些信息将在量子信息传递后添加,以恢复初始状态。对量子不可区分性的新理解与古典(Maxwell-Boltzmann)与量子(Fermi-Dirac或Bose-Einstein)统计的区别有关。后者可以推广到波函数类(“空”量子量),并在希尔伯特算术中详尽地表示,因此可以与数学基础相连,更确切地与命题逻辑和设置理论的相互关系相互关联,共享了布尔代数和两种抗发码的结构。关键词:Bose-Einstein统计,Fermi-Dirac统计,Hilbert Arithmetic,Maxwell-Boltzmann统计,Qubit Hilbert Space,量子不可区分性,量子信息保存,Teleportation
病例报告 2024 年 6 月初,我们接待了一位 35 岁的男性,他总体情况良好,主要症状是持续性嗅觉丧失-嗅觉缺失综合征,这种综合征是在 2020 年 3 月大流行开始时感染 SARS-CoV-2 后出现的。随后,接种了三次抗 COVID 疫苗(首先是阿斯利康,然后是辉瑞)并没有改善患者日常生活的问题,患者还报告说自 2012 年以来患有与已知花粉过敏有关的季节性鼻炎。此外,患者报告说他从小就患有鼻咽炎,有鼻塞的倾向,但没有嗅觉丧失,还经常咳嗽。我们在 BI(G)MED 生物免疫 (G)ene MEDicine 方法中进行了常规的生物检查,以评估细胞和体液免疫状态,并强调细菌和病毒的可能作用。生物学数据尤其是淋巴细胞分型显示,在没有之前或正在进行的皮质类固醇治疗的情况下,B 淋巴细胞显著下降,并且 TH1/TH2 比率完美平衡。还注意到 MHC II 类阻断。
在发表的文章中,有几个错误。代替“中国深圳深圳大学医学院”,官员4应该是“马歇尔生物医学工程实验室,中国深圳大学医学院生物医学工程学院,中国登陆大学”。代替“量子医学科学院,QUSSCOCICONT与技术研究所高级核医学科学系,日本Chiba,日本Chiba”,应为“ Quantum Science和Chiba,Chiba,Chiba,National Medical Scients,National Medical Scients,National Medical Scients,National Medical Scients of Accelerator and Medical Physicts of Accelerator and Bysical Physick。作者对这些错误表示歉意,并指出这不会以任何方式改变文章的科学结论。原始文章已更新。
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习(DDML)与堆叠配对,这是一种模型平均方法,用于结合多个候选学习者,以估计结构参数。除了传统的堆叠外,我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体:短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担,并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重,而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用,我们表明,与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比,堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类:C21,C26,C52,C55,J01,J08'
共识规范和标准 (C+S) 在核设施的标准化、安全性和快速制造中发挥着关键作用。国会指示联邦机构尽可能使用 C+S,3 而 NRC 在开发和使用用于运行反应堆的 C+S 方面有着悠久的历史。最近,NRC 审查并在监管指南中认可了 ASME 第 III 条第 5 部分。监管指南中的认可是一种新颖的方法;工作人员认识到,他们和行业都需要灵活性,因为他们是第一次使用规范的这一部分。在考虑其他创新制造和建造技术时,工作人员应继续采取灵活的态度。与此相关的是,工作人员应利用这个机会考虑如何更好地与 SDO 合作,包括及时审查和认可 C+S。
训练尖端的深度神经网络需要大量数据,而使用当前方法进行重新训练的负担仍然很大。在对深度学习网络进行训练和重新训练以执行涉及复杂物理的不同任务后,莱斯大学的研究人员使用傅里叶分析比较了两次迭代中的所有 40,000 个内核,发现超过 99% 是相似的。此图显示了重新训练前(左)和重新训练后(右)差异最大的四个内核的傅里叶光谱。研究结果表明,该方法有可能找到更有效的重新训练路径,并且需要的数据要少得多。图片来源:P. Hassanzadeh/莱斯大学
关节痛是肿瘤免疫疗法的公认副作用。这可能表现为单个关节受累或多关节涉及滑膜炎。此外,患者可能患有肌痛,可能会发展为肌炎。重要的是要注意肌炎可以演变成心肌炎,因此,建议进行研究并监测对治疗的症状和生化反应很重要。患者经常需要非甾体类别弹药剂,因此请实施这些药物中患者的管理方案,例如甲氨蝶呤,并考虑早期转介到局部风湿病服务。
•通过电话咨询监控患者在锥度过程中每周至少两次•将泼尼松酮剂量减少10mg每3/7(作为毒性允许),直到剂量为10mg/天•一旦类固醇的剂量为10mg/day,一旦类固醇的剂量为10mg/day,进一步降低5mg 5天,请在临床医生中保持临床水平,请确保与临床医生保持临床水平的良好态度,以确保临床上的判断,该临床医生与静脉内的交流,并保持静脉内的处理,临床护士专家升级