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心脏病的混合CNN转化器模型...
摘要 - 这项研究提出了卷积神经网络（CNN）的混合模型和用于预测和诊断心脏病的变压器。基于CNN检测本地特征的强度以及变压器在感知全球关系方面的高能力，该模型能够从高维生的生活历史数据中成功检测心脏病的危险因素。实验结果表明，在精度，精度和回忆中，提出的模型胜过传统基准模型，例如支持向量机（SVM），卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）。这表明了其处理多维和非结构化数据的强大能力。为了验证模型的有效性，进行了某些部分的实验，实验的结果表明，同时使用CNN和变压器模块来增强模型很重要。本文还讨论了将来的研究中纳入其他特征和方法，以增强模型的性能并使其能够在不同条件下有效运行。本研究提出了使用机器学习预测心脏病的新颖见解和方法，尤其是在个性化医学和健康管理中。
索取有关催化转化器盗窃的信息 - GOV.UK
尊敬的《2000 年信息自由法》：国防警察：催化转化器盗窃案数量 我们参考您于 2023 年 1 月 18 日发送给国防警察的电子邮件，该电子邮件已于 2023 年 1 月 18 日确认收到。根据《2000 年信息自由法》（FOIA 2000），我们将您的电子邮件视为信息请求。您在电子邮件中要求提供以下信息：请提供： • 您每年记录的催化转化器盗窃案数量，从 2017 年到 2022 年。 • 如果有的话，请提供这些年份的催化转化器盗窃案数量，按结果细分。请提供电子表格形式的数据。国防警察现已完成信息搜索，我可以确认我们确实掌握了您请求范围内的信息。请提供：• 2017 年至 2022 年期间，您每年记录的催化转化器盗窃案数量。由于记录系统的变化，我们只能搜索到 2021 年的情况。
一种新型吸附型转化器的热力学分析...
压缩CO 2 储能技术是平抑可再生能源产量波动的可行解决方案，具有巨大的发展前景。目前面临的主要挑战是如何实现低压CO 2 的高密度储存。为了摆脱低压CO 2 液化储存和大规模洞穴储存带来的工程应用限制，本文提出了一种新型吸附跨临界压缩CO 2 储能系统。采用Fe-MOR(0.25)作为吸附剂，在298 K和0.1 MPa下CO 2 的储存密度可达390.94 kg/m 3 。基于热力学第一定律和第二定律进行热力学模拟。结果表明，设计条件下系统往返效率、火用效率和储能密度分别为66.68 %、67.79 %和12.11 kWh/m 3 。敏感性分析结果表明：高压罐储压和储温对系统具有复合效应，是影响系统性能的关键参数；临界点泄压会引起系统性能突变；换热器效率、压缩机和涡轮等熵效率的提高对系统性能有正向影响。
dtsyn：一个基于双转化器的神经网络，可预测协同药物组合
抽象的药物组合疗法在解决肿瘤异质性问题时在许多方面都优于单一治疗癌症治疗。对于湿lab实验，由于可能的药物对搜索空间，筛选新型的协同药对具有挑战性。因此，已经开发了计算方法来预测具有潜在协同功能的药物对。尽管当前模型取得了成功，但对其他数据集的概括的力量以及了解化学化学相互作用或化学样本相互作用机制的理解是缺乏研究，从而阻碍了实际应用的当前算法。在本文中，我们提出了一种基于多头注意力机制的DTSYN（药物对协同预测的双变压器模型）的深神经模型，以鉴定新的药物组合。我们设计了一种细粒状变压器，用于捕获化学下结构基因和基因 - 基因关联以及一种用于提取化学化学化学和化学细胞线相互作用的粗粒状变压器。dtsyn在曲线（ROC AUC）下达到了最高的接收器工作特征区域，为0.73，0.78。0.82和0.81在四个不同的交叉验证任务上，表现优于所有竞争方法。此外，DTSYN在五个独立数据集中实现了最佳的真实正率（TPR）。消融研究表明，两个变压器块都导致了DTSYN的性能。此外，DTSYN可以在化学物质和细胞系之间提取相互作用，这可能代表了药物作用的机制。因此，我们设想模型是通过使用化学物质和转录组数据来确定协同药物对优先级的有价值工具。