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胎儿心脏异常留下心房异构主义
我们报告了一个35岁的G7 P3孕妇的病例，她们进行了异常扫描和胎儿超声心动图（ECHO），显示左室异构异构主义，下腔静脉的下腔和半肌肌延伸到左肠vena vena cava和胎儿的胎儿性心动节症。怀孕以妊娠36 +4周的妊娠剖宫产结束，以期为患者要求。新生女婴需要专家新生儿医生和心脏病医生咨询，并在新生儿重症监护室住了4天，此后，她以定期随访的利尿剂为稳定的临床状况出院，并计划在6个月中进行手术。左心房异构主义在产前检测到心脏畸形的各种范围。完整的心脏阻滞，复杂的心脏异常和胎儿水力是不良的预后特征。那些仅患有较小心脏畸形的人在产后胆管闭锁和由于肠梗阻导致的肠梗阻而处于危险中。目前的报告提出了胎儿剩下的心房异构主义的案例。专家超声师和胎儿心脏病专家在怀孕中确定了这种情况。一般而言，左室异构主义的心脏状况似乎不那么严重。因此，由于这种情况的稀有性，我们报告了此情况。左心房异构主义是一种具有挑战性的疾病，需要专家心脏病专家的意见和产前咨询。对预后迹象不佳的产前监测对于通过多学科团队方法为制定适当的计划和产后干预的适当计划至关重要。
有性暴力史的女性认知控制的神经相关性表明，在认知处理过程中，前额叶皮质活动发生了改变
摘要 目的：女性遭受性暴力不仅会造成心理和身体创伤，还可能对大脑功能产生持久影响，包括与抑制和处理情绪有关的认知控制。因此，这项初步研究的目的是探索性暴力对女性认知控制影响的潜在神经相关性。 方法：30 名女性（年龄 21-30 岁）参与者接受了定量调查以及情感一致的 Go-NoGo 任务。使用功能性近红外光谱（一种便携式神经成像技术）监测前额叶活动。方差分析检验了条件（Go 与 NoGo）、组别（性暴力与无性暴力史）和潜在相互作用的主要影响。 结果：30 名女性中有 15 名报告有童年（n = 5）和/或成年（n = 12）性暴力史。与同龄人相比，有性暴力史的人报告的抑郁、焦虑和创伤后应激症状明显增多，冲动性也更高。各组的行为表现并无差异；然而，功能性近红外光谱数据显示，Optode 13 和 16 之间存在显著的（组×条件）相互作用。在右背外侧前额叶皮层中，有性暴力史的女性在“NoGo”条件下反应明显较低，而在“Go”条件下反应增强。结论：这些结果表明，有性暴力史的女性在认知处理过程中前额叶皮层活动发生了改变，在反应抑制期间表现出活动减退，对积极刺激表现出活动过度。这些发现对于创新评估和预防遭受性暴力的女性的不良影响具有很强的转化前景。
使用LSST
上下文。与Vera C. Rubin天文台进行时空的传统调查（LSST）有望通过在包括难以捉摸的星际对象（ISOS）的各种对象上提供前所未有的数据来革新我们对太阳系的理解。检测和分类ISOS对于研究其他行星系统的材料的组成和多样性至关重要。但是，ISO的稀有性和简短观察窗口，再加上LSST生成的大量数据，为其识别和分类带来了重大挑战。目标。本研究的目的是通过探索机器学习算法在模拟LSST数据中的ISO曲目自动化中的应用来解决这些挑战。方法。我们采用了各种机器学习算法，包括随机森林（RFS），随机梯度下降（SGD），梯度增强机（GBMS）和神经网络（NNS），在模拟LSST数据中对ISO Tracklet进行了分类。结果。我们的结果表明，GBM和RF算法在准确区分ISO和其他太阳系对象中优于SGD和NN算法。RF分析表明，在从LSST轨迹分类中，许多派生的Digest2值比直接观察值（右提升，偏差和幅度）更重要。GBM模型达到了最高的精度，召回和F1得分，值分别为0.9987、0.9986和0.9987。结论。这些发现为使用LSST数据开发ISO发现的高效自动化系统奠定了基础，为更深入地理解材料和过程铺平了道路。将我们提出的机器学习方法集成到LSST数据处理管道中，将优化调查识别这些稀有和有价值的对象的潜力，从而及时进行后续观察并进一步表征。
矿石地质评论
有效的矿物前景映射（MPM）依赖于机器学习（ML）模型从地球物理数据中提取有意义模式的能力。然而，在矿物探索中，与整体地质景观相比，鉴定矿藏的存在通常是罕见的事件。这种稀有性导致了高度不平衡的数据集，其中积极实例（矿化样品）的频率大大低于负面实例（非矿化样品）。不平衡的数据可能会使ML模型偏向多数类，从而导致对主要兴趣的少数类别（矿化样本）的预测不准确。为了应对这一挑战，我们在这项研究中提出了两级方法。在数据级别上，我们采用了在培训数据集上运行的不平衡数据处理技术并更改类分布。在算法级别上，我们调整了模型的决策阈值，以平衡误报和假否定性之间的交易。实验结果是根据芬兰拉普兰的地球物理数据收集的。数据集表现出明显的类别不平衡，包括17个正样本与1个。84×10 6负样本。我们研究了处理不平衡数据对四个ML模型的性能的影响，包括多层感知器（MLP），随机森林（RF），决策树（DT）和逻辑回归（LR）。从结果来看，我们发现MLP模型实现了最佳的总体表现，使用合成少数民族过采样方法，平衡数据的总准确度为97.13％。随机森林和DT也表现良好，精度分别为88.34％和89.35％。这项工作的实施方法是在QGI中集成为新工具包，称为MPM的EIS工具包1。
彩绘树老鼠的分布和栖息地（Callistomys Pictus）：评估未来调查和保护工作的领域
了解知名威胁物种的潜在分布和位置的知识对于指导保护策略和新的现场调查至关重要。彩绘的树鼠（Cal-Listomys Pictus）是巴西南巴伊亚南部大西洋森林的单一特异性，稀有且濒临灭绝的Echimyid啮齿动物。在过去20年中没有记录该物种的记录，该地区遭受了森林损失和降级的重大记录。根据IUCN，以前仅报告了13个标本，在Ilhe´us的北部和邻近的市政当局发现了12个标本，距该地区约200公里，这表明其分布可能更宽。我们旨在搜索c的未发表和最新记录。Pictus，通过咨询灰色文献（包括环境影响研究（EIA）报告，巴西红色列表以及保护区的管理计划），科学收藏，在线数据库和该地区工作的毛so族学家。我们根据气候适应性和森林覆盖率等因素，使用生态利基建模估算了该物种的潜在分布，以确定最有可能支持该物种的区域，城市和保护区。我们报告了该物种的三个新发现，包括保护区域内的第一个。我们估计了23,151公里2的适当气候条件，其中9,225 km 2具有很高的携带物种潜力。Itacare'和Valenc.之间的面积需要更广泛的调查工作，因为它具有很高的栖息地适用性，到目前为止，只有一张记录得到了证实。同时，Una和Ilhe´us之间的区域紧急需要栖息地保护计划。该物种的分布可能比预先想象的要广泛，但其已知事件仅限于几个位置，在保护区中，合适的栖息地不足。此外，目击事件的稀有性继续表明有关保护状况。
太阳能合成成像：在SDO/AIA数据上介绍deno的扩散概率模型
为了人类的运气，与小型太阳能相比，太阳能较小。即使这些是个好消息，这也使训练能够建模太阳能活动的机器学习算法具有挑战性。因此，太阳能监视应用程序（包括量）是预测的，因此由于缺乏输入数据而征服。为了克服这个问题，可以利用生成深度学习模型来产生代表太阳活动的合成图像，从而补偿大事件的稀有性。本研究旨在开发一种可以生成太阳的合成图像，具有特定强度的能力。为了实现我们的目标，我们引入了一个脱氧概率模型（DDPM）。我们用SDO航天器上大气图像组件（AIA）仪器进行了精心制作的数据集训练它，该仪器特别是171Å带，该乐队捕获了冠状环，纤维，纤维，浮雕和活动区域的图像。使用Heliophysics事件知识库选择了来自AIA的浮动图像后，采用X射线测量来基于太阳量（a，b，c，m，x）对每个图像进行分类，从而允许对漏水事件进行时间定位。使用群集指标，FRéchetInception距离（FID）和F1分数评估生成模型性能。我们演示了最新的结果，可以产生太阳图像并进行两个使用合成图像的实验。第一个实验训练有监督的分类器以识别这些事件。第二个实验训练基本太阳能是预测指标。我们认为，这只是DDPM与太阳能数据使用的开始。实验证明了其他合成样本对解决不平衡数据集问题的有效性。仍然可以更好地了解太阳能竞赛中的DINOISING DI遇到的概率模型的发电能力是预测，并将其应用于其他深度学习和物理任务，例如AIA到HMI（）图像翻译。
PEDI 罐的氮气吹扫 - ResinTech
为了尽量减少微生物活动的形成，应遵循几个程序。一些 PEDI 工厂每次进行再生时都会用稀氯溶液冲洗所有便携式罐体部件（罐体、头部、连接器等）。处理这些物品的所有人员还必须小心，不要用脏手或其他设备污染设备。每次进行再生时，离子交换树脂本身都会通过暴露于酸性或碱性 pH 极端值而经历有效的“生物杀灭”。当然，PEDI 工厂必须得到妥善维护并尽可能保持清洁。有些工厂会定期用稀氯溶液清洗再生罐和管道，以尽量减少微污染源。