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World File Search System表示方法
预测心力衰竭管理中的生理反应：使用电子健康记录的图表表示方法
抽象的心力衰竭管理由于其病理生理学的复杂和异源性而具有挑战性，这使得基于“一件大小都适合所有人”的常规治疗不合适。将纵向医学数据与新颖的深度学习和基于网络的分析相结合，将使识别独特的患者表型特征，以通过准确预测生理反应来帮助个性化治疗方案。在这项研究中，我们开发了一个图形表示框架，该框架将电子健康记录（EHR）中的异质临床事件集成为图格式数据，其中患者特定的模式和特征自然注入了实验室测试响应的个性化预测。该框架包括一个新型的图形变压器网络，该网络具有自我关注的机制，可以模拟心脏故障治疗中心脏物理学相互作用和图形神经网络（GNN）层中心脏生理相互作用（GNN）层中的基本空间相互依赖性，以使每个临床事件的明确状态均可构成对患者的明确变化，并将其构成对患者的变化，并将其效应效应效应，并将其效应效果效应，并将其效应效应效应。随着心力衰竭状况的发展。我们引入了一个基于事件共发生的全球注意力面膜，并在所有患者记录中进行了汇总，以增强邻居选择在图表中学习的指导。我们通过观察性EHR数据的详细定量和定性评估来测试模型的可行性。引言心力衰竭（HF）是一种复杂的临床综合征，是由于结构性或功能性心脏障碍而导致的，其性心室障碍的能力填充或排出血液1，并且与全球2,3的大量发病率，死亡率和医疗保健支出相关。心力衰竭不是一种奇异疾病，而是以广泛的病因和病理生理为特征，导致异质性患者亚组3,4。这种表型多样性在患者的治疗结果中发生了可变性，因此对治愈心力衰竭的有效干预构成了巨大挑战。解决这种疾病异质性的关键在于确定生理偏差（即表型）的患者亚组5,6,7。这个概念直观地描绘了现实世界的临床预后工作流程 - 医师首先进行诊断测试，以量化与患者相关的表型观察，这将帮助他们进行潜在的诊断8，然后通过患者对治疗的反应跟踪疾病预后。然而，传统的心力衰竭管理方法在考虑这种复杂疾病的表型异质性时，由于基于平均人群的外推，诱导了次优的患者护理和生活质量。显然，心力衰竭可以从分层管理策略（即精密医学）中受益，这些策略将确保每个心力衰竭亚组的靶向治疗和预防，同时考虑患者之间的个体差异。尽管精密医学的一般重点一直放在OMICS类型的“大数据”上，但特别是基因组学数据，但是，在心力衰竭的情况下，基因组中心的方法并不是理想的理想选择，因为在大多数情况下，其遗传成分和相关的环境触发因素有限。在最近的过去，电子健康记录（EHR）有助于产生大量的基于时间的表型数据，由于其复杂性（即品种）和大部分异质信息，这些数据在本质上是“大”，每个患者可用
Abasa Abarweb Garware College，Pune。 div>
单元3：知识表示10 3.1表示和映射3.2知识表示方法3.3知识表示方法3.4命题逻辑3.5谓词逻辑3.6逻辑3.6在逻辑3.7转换WFF中从WFF表单3.8分别为3.8的第3.8条款3.8向前3.9向前3.9向前3.9向后链和向后的链条搜索3.11 pressing 4：cpss presting 4：cssp和Game pripaint of 12 4.1约束4.1限制了满足。 CSP 4.1.3本地搜索CSP 4.1.4 CSP 4.2 Minimax搜索过程的结构4.3添加alpha-beta临界值4.4不确定性推理4.4.1基本概率公理4.4.2 Baye的规则4.4.4 Baysian分类4.4.3 Baye 4.4.3 Baye 4.4 Scikit-Learn 5.5 OpenCV
Mohammed Al-Obaydee博士
[3] Ashour M.W.，Khalid F.，Halin A.A.，Darwish S.H.，Abdulrazzaq M.M.（2020）对钢表面图像的审查具有提取和表示方法。in：Miraz M.H.，Excell P.S.，Ware A.，Soomro S.，Ali M.（Eds）计算中新兴技术。Icetic2020。计算机科学研究所，社会信息学和电信工程的讲义，第332卷。Springer，Cham。 https://doi.org/10.1007/978-3-030-60036-5_17Springer，Cham。https://doi.org/10.1007/978-3-030-60036-5_17https://doi.org/10.1007/978-3-030-60036-5_17
Matthew GwilliamMatthew Gwilliam
我正在使用传统的内部学习范式和使用超网络的范围来研究视频的隐式神经表示方法（INR）方法。我曾在论文（在BMVC和CVPR上均为该论文）进行了合作，该论文提出了视频的混合表示形式，并具有良好的数据压缩性能和其他有希望的新兴属性。我还正在研究隐式表示的新兴属性，包括分类和分割。我指导了其他博士生，我们提出了一个分析各种不同类型的INR网络的框架。手稿于CVPR 2024。我是INRV的主要组织者，是CVPR 2024的研讨会。
R19 硕士 CAD/CAM
第一单元：CAD 工具：CAD 工具的定义、图形标准、图形软件：图形软件的要求、CAD 的功能领域、CAD 软件的有效使用。几何造型基础：几何 3D 造型的要求、几何模型、几何构造方法、所需造型设施。第二单元：几何造型：线框实体的分类、曲线表示方法、解析曲线的参数表示：直线、圆、圆弧、圆锥曲线、合成曲线的参数表示：Hermite 三次曲线、Bezier 曲线、B-Spleen 曲线、NURBS、曲线操作。第三单元：曲面造型：曲面实体的分类、曲面表示方法、解析曲面的参数表示：平面、直纹曲面、旋转曲面、表格圆柱、合成曲线的参数表示：Hermite 三次曲面、Bezier 曲面、B-Sp 线曲面、混合曲面、曲面操作。第四单元：实体造型：几何和拓扑、边界表示、欧拉-庞加莱公式、欧拉算子、构造实体几何：CSG 基元、布尔算子、CSG 表达式、内部、外部、闭包、扫描：线性和非线性、实体操作、特征造型。第五单元：变换：2-D 和 3-D 变换：平移、缩放、旋转、反射、连接、齐次坐标、透视投影、正交各向异性投影、等距投影、隐藏表面消除、阴影、渲染。评估标准：CAD 软件评估标准，数据交换格式：GKS、IGES、PHIGS、CGM、STEP 尺寸和公差：线性、角度、角度尺寸、最大实体条件 (MMC)、最小实体条件 (LMC)、无论特征尺寸如何 (RFS)。教科书：
基于内容和知识丰富的跨模态分类表征：一项调查
本综述记录了跨不同模态分类的表示方法，从纯粹基于内容的方法到利用外部结构化知识源的技术。我们介绍了与用于表示的三种范式相关的研究，即（a）低级模板匹配方法，（b）基于聚合的方法，和（c）深度表示学习系统。然后，我们描述现有的结构知识资源，并阐述使用此类信息丰富表示的必要性。接下来介绍利用知识资源的方法，根据如何利用外部信息进行组织，即（a）输入丰富和修改，（b）基于知识的细化和（c）端到端知识感知系统。随后，我们将进行高层次的讨论，总结和比较所提出的表示/丰富范式的优缺点，并在综述结束时概述相关研究成果和未来工作的可能方向。
基于深度学习的脑卒中检测
2、3、4 印度斯坦工程技术学院本科生。 -----------------------------------------------------------------------***---------------------------------------------------------------- 摘要：几十年来，机器学习一直用于评估医疗数据集。中风是老年人最常见的疾病之一。这些图像的表示方法通常用于早期诊断中风。深度学习技术最近在计算机视觉、图像识别、自然语言处理以及最显著的放射学等多个领域获得了关注。本研究利用 CNN 和深度学习模型来诊断脑中风图像。建议的方法使用卷积神经网络将脑中风图像分为正常和病理类别。所有分类过程的最佳算法是卷积神经网络。我们发现深度学习模型不仅对非医学图像有用，而且还能在医学图像诊断中提供准确的结果，特别是在脑中风的检测方面。
适应于...的空中交通数据的新表示法
摘要 — 空中交通通常以简单的指标来表征，例如在给定区域上空飞行的飞机数量或在时间窗口内飞行的总距离。例如，这些值可用于估计给定控制中心所需的空中交通管制员的粗略数量或进行经济研究。但是，这种方法不适用于更复杂的情况，例如在空域比较或空中交通管制员培训中遇到的情况。本文介绍了一种基于可靠理论框架的交通数据创新表示方法。它将为许多专用于交通分析的工具铺平道路。基于局部协方差的提取，获得了一个具有对称正定矩阵空间中值的网格。它可以作为比较的基础，也可以进行过滤和选择，以获得适合有效复杂性评估的交通状况摘要。
电力规划模型中储能的表达
本文探讨了储能系统在电力部门容量规划模型中的表示方法。随着储能技术（尤其是电池）和互补可变可再生能源技术的成本下降，将储能系统纳入此类长期系统模型变得越来越重要。为了正确评估储能技术的价值，需要表示时间段之间的联系，从而打破传统的时间聚合策略，大大缩短计算时间。我们评估了解决这一问题的方法，强调了共同的底层结构、无损聚合的条件以及在相关地理尺度上聚合的挑战。然后，我们研究了建模问题的解决方案，包括一种分解方案，以避免在可并行的计算成本下进行时间聚合。这些示例构成了问题的各个方面，这些方面已为运筹学界做出贡献。