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使用结合分类的糖尿病中心脏自主神经病的特征
目标：使用监督的机器学习来对心血管自主神经疗法（CAN）的严重程度进行分类。目的是1）研究哪些特征有助于表征可以表征2）结合一组结合的特征集，可以最好地描述CAN分类的变化。方法：从人口统计学，节拍到贝特，生化和浮游的八十二个特征是从204名糖尿病患者中获得的，并用于三个机器学习式式烟草中，这些是：Sup-Port Port Vector矢量机器，决策树，决策树和随机森林。使用每个分类器的特征的加权平均值来完成所有数据。结果：从域中得出的10个最重要的特征：beat to-beat，intromation标记，疾病 - 持续性和年龄。结论：与CAN相关的Beat to-Beat措施主要基于心脏反应反应，疾病 - 持续性和年龄也与整个疾病疾病的开发有关。炎症标记物可能反映了潜在的疾病过程，因此，应可能测试针对全身性低级炎症的新治疗方式，以防止罐头发展。明显的能力：应密切监视心脏RE -EX反应，以准确地诊断和分类严重程度。标准的临床生化分析物（例如血糖水平，脂质水平或肾功能）不包括在十个最重要的特征中。beat-to-beat措施约占结合数据中功能的60％。2023国际临床神经生理联合会。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
使用结构MRI区分常见的PSP表型：一项机器学习研究
摘要。包括Yolov4和Yolov5在内的Yolo系列对象检测算法在各种医学诊断任务中表现出卓越的表现，在某些情况下超过了人类的能力。但是，他们的黑盒性质限制了他们在需要模型决策的信任和解释性的医学应用中的采用。为了解决这个问题，已经以热图的形式提出了对AI模型的视觉解释，该模型突出了输入区域中最大程度贡献特定决策的输入区域。基于梯度的方法，例如Grad-CAM [1]和非基于梯度的方法，例如EIGEN-CAM [2]，适用于Yolo模型，不需要新的层实现。本文评估了Grad-CAM和EIGEN-CAM在Vindrcxr胸部X射线异常检测数据集上的性能[3]，并讨论了这些方法的局限性，以向数据科学家解释模型决策。
注意力引导自动编码器，利用结构 MRI 自动预测主观认知衰退的进展
摘要 —主观认知衰退（SCD）是阿尔茨海默病（AD）的临床前阶段，比轻度认知障碍（MCI）更早。进行性SCD将转化为MCI，并有可能进一步发展为AD。因此，利用神经成像技术（如结构MRI）早期识别进行性SCD对于早期干预AD具有重要的临床价值。然而，现有的基于MRI的机器/深度学习方法通常存在样本量小和可解释性不足的问题。为此，我们提出了一种可解释的具有域迁移学习（IADT）的自编码器模型来预测SCD的进展。首先，该模型可以利用目标域（即SCD）和辅助域（如AD和NC）的MRI来识别进行性SCD。此外，它可以通过注意机制自动定位与疾病相关的感兴趣的大脑区域（在脑图谱中定义），显示出良好的可解释性。此外，IADT 模型在 CPU 上仅需 5 ∼ 10 秒即可轻松训练和测试，适用于小型数据集的医疗任务。在公开的 ADNI 数据集和私有的 CLAS 数据集上进行的大量实验证明了所提方法的有效性。
第 13 部分 通用结构散货船和油船规则...
目录 第 1 节 适用范围 1 适用范围 2 规范应用 3 船级符号 4 本社规范的应用 第 2 节 规范原则 1 总则 2 一般假设 3 设计基础 4 设计原则 5 规范设计方法 第 3 节 符合性验证 1 总则 2 需提交的文件 3 认可范围 4 工艺 5 结构细节 6 等效程序 第 4 节 符号和定义 1 主要符号和单位 2 符号 3 定义 第 5 节 装载手册和装载仪器 1 一般要求 2 装载手册 3 装载仪器 4 散货船专用装载
采用结构光扫描混合制造碳纤维铺层因瓦合金模具
本文介绍了增材制造预制件五轴加工的坐标系定义和传输。在该方法中，将一组基准点连接到临时连接到零件的部件上，并使用结构光扫描仪校准它们相对于预制件几何形状的位置。然后可以在机床中测量这些基准点，以确定零件的位置和方向。该方法通过对增材制造的因瓦合金预制件的碳纤维铺层模具进行精加工来演示。除了展示加工零件所需的坐标传输方法外，还讨论了加工增材制造预制件的几个关键挑战，并提出了潜在的解决方案。不幸的是，由于增材工艺留下的零件内部孔隙，最终零件最终无法使用。未来的工作将重新制造该零件，同时采取措施避免孔隙和遇到的其他挑战。© 2022 制造工程师协会 (SME)。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）由 NAMRI/SME 科学委员会负责同行评审。关键词：增材制造；铣削；结构光扫描；计量学；基准点
2022-23 学年费用结构
致 1. 蒂鲁帕蒂 SVU 艺术学院校长 2. 蒂鲁帕蒂 SVU 科学学院校长 3. 蒂鲁帕蒂 SVU 商业、管理与计算机科学学院校长 4. 蒂鲁帕蒂 SVU 工程学院校长 5. 蒂鲁帕蒂 SVU 药科学院校长 6. 蒂鲁帕蒂 SV 大学招生局主任 先生/女士， 主题：-SV 大学-学术部门 – PG/MBA/MCA/B.Tech/M.Tech/Ph.D（全日制和非全日制） 关于 2022-23 学年学费、其他费用和维护费的修订 – 注册编号：- 1) 本办公室信函，偶数号，日期：2021 年 9 月 2 日。 2) 费用结构委员会会议记录，日期：2022 年 6 月 13 日 3) 副校长命令，日期：2022 年 7 月 2 日 =ooOoo= 继续执行首次引用的办公室信函，我根据指示，随函附上有关学费、其他费用和维护费的修订费用结构，该结构适用于 2022-23 学年的 PG/ /MBA/MCA/B.Tech/M.Tech/Ph.D（全日制和非全日制）常规和自费课程，如费用结构委员会建议的那样，供您参考并采取进一步必要的行动。
可构想的介电启用结构化mems和2.5D / 3D键合系统< / div>
Materials • Substrate: 200mm Silicon • Adhesion Promoter: AP9000C • Dielectric: CYCLOTENE TM 6505 Dielectric (positive tone) Bonding Evaluation 1) Priming with AP9000C: 200mm Wafer Track • 2000rpm spin coat, 150˚C/60sec 2) Spin Coat: 200 mm Wafer Track • 1250 rpm/45 sec targeting 5.5 um after development • 90˚C/90秒3）曝光工具：掩模对准器•ABCD面膜平方柱（1-300 UM功能）•20 UM接近差距4）曝光后延迟延迟：〜15分钟5）开发：200mm Wafer Track
使用结构 MRI 图像对阿尔茨海默病中的渐进性 MCI 进行分类的多流卷积神经网络
摘要 — 早期诊断阿尔茨海默病及其前驱期（也称为轻度认知障碍 (MCI)）至关重要，因为一些患有进行性 MCI 的患者会患上这种疾病。我们提出了一种多流深度卷积神经网络，该网络以基于块的图像数据为输入，以对稳定性 MCI 和进行性 MCI 进行分类。首先，我们将阿尔茨海默病的 MRI 图像与认知正常受试者的 MRI 图像进行比较，以使用多元统计检验识别不同的解剖标志。然后使用这些标志提取块，并将其输入到所提出的多流卷积神经网络中以对 MRI 图像进行分类。接下来，我们使用来自阿尔茨海默病图像的样本在单独的场景中训练架构，这些样本在解剖学上与进行性 MCI 图像和认知正常图像相似，以弥补进行性 MCI 训练数据的不足。最后，我们将训练好的模型权重转移到所提出的架构，以便使用进行性 MCI 和稳定 MCI 数据对模型进行微调。在 ADNI-1 数据集上的实验结果表明，我们的方法优于现有的 MCI 分类方法，F1 分数为 85.96%。
Leicns-PK3.0模拟的见解 农业中CRISPR-CAS系统的鸟类视图 将Tikhonov正则化方法应用于低k介电椭圆形孔隙法的问题 泌尿生殖器癌的自适应免疫 通过使用多边形扫描仪在太阳能电池制造中的激光系统的吞吐量限制 DNA聚合酶和生物技术应用 使用结构MRI区分常见的PSP表型：一项机器学习研究 X射线图像的视觉XAI方法可靠性的研究 kurze geschichte der molekularbiologie 胰腺癌的临床免疫疗法
摘要预测脑药代动力学对于中枢神经系统（CNS）药物发展至关重要，但由于人脑抽样的伦理限制，很难。CNS药代动力学（PK）培养物经常因疾病特异性病理生理学而改变中枢神经系统疾病。我们先前发表了一个综合的基于生理的PK（PBPK）模型，该模型预测了大脑和脑脊液室室的小药物的PK pro纤维。在这里，我们改善了这种模型，其大脑非特异性结合和pH对药物电离和被动转运的影响。我们将此改进的模型称为Leiden CNS PBPK预测指标v3.0（leicns-pk3.0）。leicns-pk3.0预测了大鼠和人类中脑ECF和CSF室的未结合浓度，误差少于两倍。然后，我们应用Leicns-PK3.0来研究改变脑脊髓液（CSF）动力学，CSF体积和流动的影响，对脑外细胞外溶液（ECF）药物的影响。使用LEICNS-PK3.0模拟了CSF动力学改变的六种药物的影响，并比较了脑ECF和Lumbar CSF的导致药物暴露。模拟结果表明，改变的CSF动力学改变了CSF PK PROFERES，但并没有改变脑ECF Pro File，而不论该药物的物理化学特性如何。我们的分析支持腰CSF药物浓度不是脑ECF的准确替代的观念，尤其是在中枢神经系统疾病中。系统方法可以说明CNS复杂性的多个级别，并且更适合预测脑PK。