癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而,这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步,自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中,我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet),它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类,包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征,而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号,以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习,从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型,并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型,结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
模具行业不断要求先进的技术来提高模具在其生命周期内的性能。直接金属沉积 (DMD) 为模具翻新提供了关键机会。然而,通过 DMD 的典型刀具路径由交替的平滑段和尖角组成。在这里,能量密度和粉末数量的波动通常会导致工具恢复部分出现严重的几何偏差。这项工作提出了一种基于机器学习的新型预测方法,该方法使用与工艺参数和执行的几何形状相关的特征来表征路径。该方法的优势已在刀具路径上得到验证,刀具路径通常表征工具翻新过程。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd 代表 CIRP 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
1型糖尿病(T1D)是一种自身免疫性疾病,其特征是胰腺中产生胰岛素的B细胞。这种破坏会导致慢性高血糖,因此需要终身胰岛素治疗来管理血糖水平。通常在儿童和年轻人中被诊断出,T1D可以在任何年龄段发生。正在进行的研究旨在揭示T1D潜在的确切机制并开发潜在的干预措施。其中包括调节免疫系统,再生B细胞并创建高级胰岛素输送系统的努力。新兴疗法,例如闭环胰岛素泵,干细胞衍生的B细胞替代和疾病改良疗法(DMTS),为改善T1D患者的生活质量并有潜在地朝着治疗方向前进。目前,尚未批准用于第3阶段T1D的疾病改良疗法。在第3阶段中保留B -cell功能与更好的临床结局有关,包括较低的HBA1C和降低低血糖,神经病和视网膜病的风险。肿瘤坏死因子α(TNF-A)抑制剂在三阶段T1D患者的两项临床试验中,通过测量C肽来保存B细胞功能,证明了效率。然而,在T1D的关键试验中尚未评估TNF-A抑制剂。解决T1D中TNF-A抑制剂的有希望的临床发现,突破T1D召集了一个主要意见领导者(KOLS)的小组。研讨会
摘要:人工智能 (AI) 的进步彻底改变了教育格局,催生了 AI 导师的概念。本摘要探讨了 AI 导师的概念,该导师为学习者提供个性化的学习路径和全天候支持。AI 导师利用复杂的算法和机器学习技术来分析学生的优势、劣势和学习风格。通过从评估、测验和用户交互等各种来源收集数据,AI 导师为每个学生量身定制个性化的学习路径。这种自适应方法可确保学习者收到专门为满足其个人需求和促进有效学习而设计的内容和练习。此外,AI 导师提供 24/7 支持,消除了传统课堂设置和固定辅导时间的限制。学习者可以随时访问 AI 导师,让他们按照自己的节奏和方便的方式学习。导师提供即时反馈,澄清疑问,并协助解决问题,培养互动和引人入胜的学习体验。此外,AI 导师会跟踪每个学生的进度,确定需要改进的领域并及时提供干预措施以提高学习成果。此外,人工智能导师可以提供广泛的教育资源,包括交互式多媒体内容、模拟和虚拟现实体验。这些资源迎合不同的学习偏好,有助于有效地强化概念。采用具有个性化学习路径和全天候支持的人工智能导师,有可能通过为学习者提供量身定制的教学和持续指导来改变教育。它满足了学生的不同需求,促进了自主学习,并提高了整体教育成果。该领域的进一步研究和开发将有助于完善人工智能导师的能力,使个性化和可及的教育成为全球学习者的现实。
在英国,22% 的人口缺乏粮食保障(Butler,2023 年)。该国的收入不平等程度(使用基尼系数)是欧洲最高的国家之一(Francis-Devine 和 Orme,2023 年),过去十年对食物银行的依赖增加了两倍(Trussell Trust,2022 年)。英国日益恶化的粮食不安全状况并非独一无二,因为它反映了其他发达国家受影响最严重的亚群的情况。因此,有人呼吁转变粮食系统,以改善社会环境可持续性。Benton 等人(2022 年)建议制定政策,以抑制粮食浪费,并为弱势家庭提供足够的社会安全网。尽管英国食品供应链(FSC)中的食物浪费水平相对较低,但很少有剩余食物被重新分配供人类食用。然而,剩余食物再分配(SFR)已成为欧洲许多人的主要食物来源。用于人类消费的 SFR 涉及收集和分配剩余食物(原本用于其他目的或被处理掉的可食用食物)给组织、社区或个人消费(Midgley,2020 年)。因此,它被视为一种“双赢”的解决方案,因为它同时解决了食物浪费和粮食不安全问题,同时挽救了食物的能量和营养成分。它还确保了食品生产产生的经济和环境成本不会是毫无意义的。因此,高效的 SFR 有助于实现联合国可持续发展目标 (SDG) 2(零饥饿)、12(负责任的消费和生产,特别是目标 12.3(减少一半的食物浪费))和 13(气候行动)。然而,针对弱势群体优化 SFR 供应链运营的研究有限。
学习多个参与者之间的时空关系对于群体活动识别至关重要。不同的群体活动通常会展示视频中参与者之间的多样化互动。因此,从时空参与者演化的单一视角来建模复杂的群体活动往往很困难。为了解决这个问题,我们提出了一个独特的双路径参与者交互 (Dual-AI) 框架,它以两种互补的顺序灵活地排列空间和时间变换器,通过整合不同时空路径的优点来增强参与者关系。此外,我们在 Dual-AI 的两个交互路径之间引入了一种新颖的多尺度参与者对比损失 (MAC-Loss)。通过帧和视频级别的自监督参与者一致性,MAC-Loss 可以有效区分单个参与者表示,以减少不同参与者之间的动作混淆。因此,我们的 Dual-AI 可以通过融合不同参与者的这些判别特征来增强群体活动识别。为了评估所提出的方法,我们在广泛使用的基准上进行了大量实验,包括排球 [ 21 ]、集体活动 [ 11 ] 和 NBA 数据集 [ 49 ]。所提出的 Dual-AI 在所有这些数据集上都实现了最佳性能。值得注意的是,所提出的 Dual-AI 使用 50% 的训练数据,其性能优于许多近期使用 100% 训练数据的方法。这证实了 Dual-AI 在群体活动识别方面的泛化能力,即使在有限监督的具有挑战性的场景下也是如此。
APGS 490作物管理项目3主要AGPS 415 ADV灌溉与营养管理3 Core AGP 315(春季)或公交434(秋季)Adv Soild Res。MGMT或Agribus Regs 4主要的免费选修或次要选修课,如果需要到120个单位3选修区更新2/29/24 for F24目录总计AGPS 4-途径:120
精英经济学博士计划旨在培训研究生一生的研究。本文询问建议如何影响研究生的PHD后研究生产力。建议是高度集中的:在我们研究的八所高度选择性学校中,少数顾问做大多数建议工作。我们量化顾问属性,例如顾问自己的研究成果以及咨询关系的各个方面,例如合作和研究领域的亲和力,这可能有助于学生研究成功。受研究活性,多产的顾问建议的学生倾向于发表更多,而合交没有效果。学生顾问研究的亲和力也可以预测学生的成功。但是,学校级的总生产功能提供了因果影响的弱证据,这表明成功的顾问吸引了可能成功的学生 - 不一定会增加学生的成功机会。因果影响的证据对于顾问自己的研究成果的量度最强。汇总的学生研究成果似乎随研究生入学率线性扩展,没有班级大小的效果的证据。对研究产出中性别差异的分析表明,在PHD后的头几年,男性和女性研究生的生产力同样具有生产力,但女性生产率的峰值比男性生产力早。
会员费用100%致力于运营我们的设施和计划,我们致力于为您的费用提供非凡的价值。河流越野基督教青年会(YMCA)和大多数组织一样,面临无法控制的成本增加,例如公用事业,燃料和服务。最紧迫的是投资专门的员工团队的招聘和专业发展的迫切需要。我们的员工将他们的心注入Y中,是我们高质量计划和服务的组成部分。为此,随着2025年3月的会员资格草案,会员率将略有上升。
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