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学习心脏激活图从12铅ECG具有多重限制贝叶斯优化⋆
摘要：我们提出了一种非侵入性识别心脏异位激活的方法。异位活动会触发致命的心律不齐。因此，异位灶或最早激活位点（EAS）的定位是心脏病专家决定最佳治疗方面的关键信息。在这项工作中，我们通过最大程度地减少心脏模型预测的ECG之间的不匹配（在给定的EAS上的节奏），而在异位活动期间观察到的ECG来最大程度地降低心脏模型预测的ECG之间的不匹配，从而提出识别问题作为全局优化问题。我们的心脏模型在求解躯干中的心脏激活和正向bidomain模型的各向异性核心方程方面的量具有用于计算ECG的铅方法方法。我们在心脏表面上构建了损失函数的高斯过程替代模型，以执行贝叶斯优化。在此过程中，我们迭代评估较低的置信结合标准后的损失函数，该标准结合了探索表面与最小区域的开发。我们还扩展了此框架以结合模型的多个级别。我们表明我们的过程仅在11后收敛到最低。7±10。4迭代（20个独立运行），用于单项实现案例和3个。5±1。7迭代次数。我们设想可以在临床环境中实时应用此工具，以识别潜在危险的EAS。
具有信心意识的主体间迁移学习...
摘要 — 脑电图 (EEG) 的受试者间/受试者内变异性使得脑机接口 (BCI) 的实际使用变得困难。通常，BCI 系统每次使用时都需要一个校准程序来调整模型。这个问题被认为是 BCI 的主要障碍，为了克服它，最近出现了基于迁移学习 (TL) 的方法。然而，许多 BCI 范例的局限性在于它们由首先显示标签然后测量“图像”的结构组成，在受试者到受试者的 TL 过程的许多情况下，包含不包含控制信号的数据的源受试者的负面影响被忽略了。本文的主要目的是提出一种排除预计会对受试者到受试者 TL 训练产生负面影响的受试者的方法，该方法通常使用来自尽可能多的受试者的数据。在本文中，我们提出了一个仅使用高置信度受试者进行 TL 训练的 BCI 框架。在我们的框架中，深度神经网络使用基于小损失技巧的共同教学算法为 TL 过程选择有用的对象并排除嘈杂的对象。我们在两个公共数据集（2020 年国际 BCI 竞赛 Track 4 和 OpenBMI 数据集）上尝试了留一法验证。我们的实验结果表明，选择具有小损失实例的对象的置信感知 TL 可以提高 BCI 的泛化性能。关键词 — 脑机接口、脑电图、运动意象、迁移学习、嘈杂标签
财务泡沫的预测和交易进行了回测...
在我们的现代社会中，财务泡沫通常需要引起巨大的后果。在我们的研究中，我们专注于通过从不同理论中汲取的财务泡沫来定义财务泡沫。我们的工作集中在日志周期性幂律奇异性模型上，该模型将泡沫描述为价格比价格更快的价格级数的增长速度，而价格序列始终是在财务崩溃中。在定义模型理论，其校准并描述了如何通过此模型生成指标后，我们用它来复制文学的一些众所周知的结果。我们在2014年和2015年重现了中国股市SSEC中泡沫的分析。能够预测一个泡沫，然后我们专注于使用LPPLS模型实施交易策略。此后，我们提出了一项策略，该战略在LPPLS置信指标检测到正泡沫时进行投资，而LPPLS信任指标检测到即将崩溃的负泡沫时。然后，在不同类别的资产和财务气泡上测试该策略。结果，我们的分析证明了该方法的效率。此外，我们通过添加不同的功能来增强策略，当我们获得强大的积极LPPLS信任指标信号时离开市场。我们最终添加了一个平均的真实范围策略，以进行大小交易，然后根据我们可以接受的最大损失来调整位置。这些研究是对不同AS组进行的，但是，经常使用加密货币，尤其是比特币来描述整个工作中的策略。
钻石场效应晶体管的热性能
在本报告中，使用拉曼光谱和电热设备建模研究了氢（H）末期钻石场效应晶体管（FET）的热性能。首先，通过使用纳米粒子辅助的拉曼温度计测量传输线测量结构的温度上升来确定活性钻石通道的热导率（J Diamond）。使用这种方法，J钻石估计为1860 W/m k，95％的置信间隔范围从1610到2120 w/m k。与测量的电输出特性相结合，该J用作H-末端钻石Fet的电动机模型的输入参数。模拟的热响应与使用纳米粒子辅助的拉曼热度法获得的表面温度调查显示出良好的一致性。这些基于钻石的结构在从活跃的装置通道中耗散热量的设备热电阻低至1 mm k/w时会高度有效。使用校准的电热器件模型，钻石FET能够以40 W/mm的高功率密度运行，模拟温度升高为33K。最后，将这些钻石FET的热电阻与基于侧面晶体管结构的热电阻与基于侧面晶体管结构与基于其他Ultrawide Bandgap材料（Al 0.70 GA 0.70 GA的0.70 GA 30 N，B -GA -GA -GA -GA -GA -GA -b -ga 2 o 3）和宽3）和gan and and and by 3 and and and and thef。这些结果表明，基于钻石的横向晶体管的热电阻可能比基于GAN的设备低10，比其他UWBG设备低50。
接受Booster Covid-19疫苗及其关联
摘要：日本政府于2021年11月批准了Covid-19-19疫苗加强剂量。然而，普通人群中促进疫苗的意图和准备就绪尚不清楚。这项调查测量了COVID-19增强疫苗接种的意图。在6172名参与者中（53.2％的女性），4832（78.3％）接受助推器剂量； 415（6.7％）犹豫。疫苗接种意图与更高的年龄，婚姻状况，有孩子，潜在的疾病和社会规范有关。为了评估疫苗接种的准备，采用了七个组成部分（7C）疫苗接种量表，包括“信心”，“自满”，“约束”，“计算”，“集体责任”，“合规性”，“合规性”和“ consspiracile”。接受接受的参与者显示出比犹豫或不确定的人的7C分数（p <0.001）高。多变量逻辑恢复分析表明，“社会规范”预测指标是接受的最强预测指标（调整后的优势比（AOR）4.02，95％的置信间隔（CI）：3.64–4.45）。“约束”（AOR：2.27，95％CI：2.11–2.45）和“自满”（AOR：2.18，95％CI：2.03–2.34）也与接受性相关，但“合规性”（AOR：1.24，95％CI：1.24，95％CI：1.18-1.31）和“ Cundcien”和“ 95％”（95％）（95％col cols and coror：A： 1.33–1.52）弱相关。“ 7C疫苗接种准备量表”可用于测量日本人群的疫苗接种。但是，“社会规范”可能比“合规性”和“阴谋”更适合衡量日本的疫苗接收。
人工智能在脊柱成像中的实际应用：综述
一项多中心、多读者研究评估了合成创建的短 tau 反转恢复 (STIR) 脊柱 MR 图像与获取的 STIR 的比较。基于医学数字成像和通信 (DICOM) 的 DL 应用程序从矢状 T1 和 T2 图像生成了合成创建的 STIR 系列。三名神经放射科医生、一名肌肉骨骼 (MSK) 放射科医生和一名普通放射科医生对 STIR 质量进行评级并对疾病病理进行分类；评估了通常在创伤中用 STIR 评估的发现的存在/缺失情况。放射科医生以盲法随机方式评估了获取的 STIR 或合成创建的 STIR，并设有 1 个月的洗脱期。使用 10% 的非劣效性阈值评估获取和合成创建的 STIR 的可互换性。对于分类，随机引入合成创建的 STIR 预计会导致读者间一致性下降 3.23%。对于创伤，读者之间的一致性总体提高了 11.9%。两者的置信下限都超过了非劣效性阈值，表明合成 STIR 与获取的 STIR 具有可互换性。结果显示，合成 STIR 的图像质量得分高于获取的 STIR（P <.0001）。研究人员得出结论，合成 STIR 脊柱 MR 图像在诊断上可与获取的 STIR 互换，同时提供明显更高的图像质量，表明常规临床实践的潜力。研究人员还避免使用 GAN，因为 GAN 很容易在合成图像中引入源图像中不存在的结构。38
自动食品识别和卡路里管理...
1人工智能（AI），机器学习（ML），深度学习（DL），计算机视觉（CV）和对象检测之间的关系。。。。。。。。。。。。4 2通过乘以网格单元中存在的ob ject的概率以及在预测和地面真相边界框之间与联合（iou）相交的概率来计算YOLO中的信心评分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 3边界框预测图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 4 iou通用公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 5 iou二进制公式（tp = true straine，fn = false n = false and and fp =假阳性。）6 6 YOLO架构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 7边界盒坐标损耗包含对象的网格单元。。。。。。。。。。。7 8包含对象的网格单元的边界框宽度和高度损失。。。。。。。。7 9包含对象的网格单元的置信分数损失。。。。。。。。。。。。。。。。7 10不包含对象的网格单元的置信分数损失。。。。。。。。。。。。。。7 11分类损失在网格细胞中存在对象。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 12目录结构，用于组织食物图像及其相应的标签，用于在Yolo模型中进行训练，验证和测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 13各种食物类别的yolov5对象检测的精确构态曲线。。17 14 F1分数曲线Yolov5对象在各种食物类别上检测。。。。。。。。。17 15 Yolov5损失曲线和关键指标（精度，召回和地图）在时期。。。18 16混淆矩阵说明了Yolov5模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 17各种食物类别的yolov6对象检测的精确构度曲线。19 18 F1分数曲线Yolov6对象检测各种食物类别。。。。。19 19 Yolov6损失曲线和关键指标（精度，回忆和地图）。。。20 20混乱矩阵说明了Yolov6模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 21各种食物类别的yolov7对象检测的精确构度曲线。。21 22 22 F1分数曲线在各种食物类别上检测。。。。。。。。。21 23 Yolov7损失曲线和关键指标（精度，召回和映射）在时期。。。。22 24混乱矩阵说明了Yolov8模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 25在各种食物类别上用于yolov8对象检测的精确构度曲线。。23 26 F1在各种食物类别上检测Yolov8对象检测的得分曲线。。。。。。。。。23 27 Yolov8损失曲线和关键指标（精度，召回和映射）。。。。24 28混乱矩阵说明了Yolov8模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 29 YOLO模型的比较：检测速度和训练时间。。。。。。。。。。26 30跨关键评估大会的YOLO模型的全面绩效比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 31用户帐户注册提示用户输入其个人信息和健康数据以进行个性化卡路里跟踪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 32登录页面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 33带有输入接口的主页，具有使用设备相机捕获图像或从设备存储中上传现有图像的选项。。。。。。。。30 34卡路里跟踪页面，显示每日卡路里限制，当天消耗卡路里，详细的食物日志以及每月的日历，突出显示每日卡路里的摄入量。。。。31
药物遗传学对阿司匹林耐药性的影响
抽象背景药物遗传学有望更好地控制心脏血管疾病（CVD）等疾病。乙酰基酸酸，阿司匹林可防止形成血小板聚集和血管收缩的激活剂，并用于预防CVD。尽管如此，由于遗传变异的改变了导致阿司匹林耐药性（AR）的代谢，因此患者可能会导致治疗失败。目标是实现系统文献综述，以确定遗传变异对AR的影响。的方法文章已系统地筛选在Medline/PubMed，Cochrane，Scopus，Lilacs和Scielo数据库中。总共确定了290篇文章，因此排除了269篇文章，因为它们不符合先前确定的纳入标准。总共包括20个病例对照研究和1个队列。结果遗传变体RS1126643（ITGA2），RS3842787（PTGS1），RS20417（PTGS2）和RS5918（ITGB3）是研究最多的。关于相关性，在通过文章评估的64种遗传变异中，至少一篇文章具有统计学意义（p <0.05; 95％的置信间隔[CI]）。Among them, the following have had unanimous results: rs1371097 ( P2RY1 ), rs1045642 ( MDR1 ), rs1051931 and rs7756935 ( PLA2G7 ), rs2071746 ( HO1 ), rs1131882 and rs4523 ( TBXA2R ), rs434473 ( ALOX12），RS9315042（ALOX5AP）和RS662（PON1），而这些在AR：RS5918（ITGB3），RS2243093（GP1BA）（GP1BA）的实际干扰方面有所不同，RS1330344（PTGS1）（PTGS1），以及RS20417（PTGS1）（PTGS2）。作为研究局限性，我们强调了分析的文章和人口差异的非均匀方法。结论值得注意的是，药物遗传学是一个扩展的区域。因此，需要进一步的研究以更好地了解遗传变异与AR之间的关联。
饮酒和心力衰竭的风险：苏亚的研究和前瞻性队列研究的荟萃分析
抽象背景：饮酒是一种可修改的生活方式，但其在心力衰竭（HF）发育中的作用是有争议的。在此，我们研究了饮酒与HF风险之间的预期关联。方法：每两年进行一次来自Suta研究的共有2,712名参与者（1,149名男性和1,563名女性）。COX回归用于计算危险比（HRS）和95％的置信间隔（95％CI）（95％CIS）出现大量饮酒的HF风险（男性为46 g/²，女性为23 g/day），与饮酒相比从不饮酒（男性<23 g/天），女性<11.5 g/天。然后，我们使用随机效应模型将Suta研究的结果与其他合格的前瞻性队列研究的结果结合在一起。结果：在Suta研究中，在8年的中位随访期内，检测到319例HF病例（男性为162例，女性为157例）。在男性而不是女性中，从不及时饮酒的饮酒风险高于轻饮用：HRS（95％顺式）= 1.65（1.00，2.73）和2.14（1.26，3.66）。同样，荟萃分析显示出较重的饮酒者的HF风险较高：HR（95％CI）= 1.37（1.15，1.62）和弃权者：HR（95％CI）= 1.18（1.02，1.37）。结论：我们指出日本男性饮酒与HF风险之间存在J形的关联。荟萃分析的结果与Suta研究一致。重饮的男人应成为生活方式修改干预措施的目标。
分析模拟环境极端的极端价值统计
环境现象。在气候科学中，在包括温度在内的广泛变量的建模中已经取得了显着的进步（Clarkson等人。2023），降水（Katz 1999），风速（Kunz等2010; Fawcett和Walshaw 2006）以及其他更广泛的环境主题（包括水文学）（Towler等人2010; Katz等。2002）和空气污染（Gouldsbrough等人 2022）。 在本文中，我们概述了“ Uniofbathtopia”团队在第13届国际极端价值分析会议（EVA2023）举办的数据挑战中使用的技术。 可以在社论中找到对任务的完整描述（Rohrbeck等人 2023）。 我们概述了四个子挑战中的每一个方法，在该方法中，我们根据每个任务的要求，将极值统计的传统方法与其他统计学建模技术进行补充。 挑战涉及在环境应用的背景下，在“乌托邦”的精美国家设计的环境应用中估算极边缘的分位数，边缘超出概率和关节尾概率。 竞争组织者使用已知参数模拟了数据，以便可以验证和比较团队的模型，并以模仿现实世界过程所表现出的丰富，复杂的行为。 因此，我们期望我们提出的方法的性能扩展到一般设置和应用程序。 我们还使用引导方法进行置信间隔估计（Gilleland 2020）。 2013）。2002）和空气污染（Gouldsbrough等人2022）。在本文中，我们概述了“ Uniofbathtopia”团队在第13届国际极端价值分析会议（EVA2023）举办的数据挑战中使用的技术。可以在社论中找到对任务的完整描述（Rohrbeck等人2023）。我们概述了四个子挑战中的每一个方法，在该方法中，我们根据每个任务的要求，将极值统计的传统方法与其他统计学建模技术进行补充。挑战涉及在环境应用的背景下，在“乌托邦”的精美国家设计的环境应用中估算极边缘的分位数，边缘超出概率和关节尾概率。竞争组织者使用已知参数模拟了数据，以便可以验证和比较团队的模型，并以模仿现实世界过程所表现出的丰富，复杂的行为。因此，我们期望我们提出的方法的性能扩展到一般设置和应用程序。我们还使用引导方法进行置信间隔估计（Gilleland 2020）。2013）。在单变量任务中，我们使用了广义帕累托分布（GPD），并使用基于模型的聚类方法在内（Hastie等人。2009）和混合模型（Fraley and Raftery 2002）以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）进行参数估计（Coles and Powell 1996）。对于多元问题，我们的方法基于定期变化随机变量的最大线性组合的参数族（Fougères等人。我们使用现代的现代精学学习技术（包括稀疏诱导的预测和聚类），推动了对这些模型进行推理的新方法，推进了现有方法（Cooley and Thibaud 2019; Kiriliouk and Zhou 2022）。我们工作的新方面是：探索尾尾行为不确定性较大的系统的MCMC参数估计偏置，并提出了基于稀疏投影的Max-linear模型的噪声系数的新估计器。本文的格式如下：第2节描述了我们针对单变量挑战的解决方案，每个挑战将每个挑战分为方法论和结果。第3节介绍了必要的背景理论，这些理论是从多变量极端的。我们在第4节中对我们的绩效进行了一些最后的讨论。