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确实“外部集中”视觉生物反馈促进...
摘要：糖尿病的激增构成了一个重要的全球健康挑战，尤其是在阿曼和中东。早期检测糖尿病对于主动干预和改善患者预后至关重要。这项研究利用机器学习的力量，特定的卷积神经网络（CNN），开发了一种创新的4D CNN模型，该模型用于早期糖尿病预测。来自阿曼的区域特定数据集可用于增强患有糖尿病风险的人的健康结果。所提出的模型展示了出色的准确性，在各个时期的平均准确度达到98.49％至99.17％。此外，它表现出出色的F1分数，回忆和灵敏度，突出了其识别真正阳性病例的能力。这些发现有助于与糖尿病打击并为未来的研究铺平道路，以使用深度学习进行早期疾病检测和积极的医疗保健。
审查引导的集中超声 - 成像MR ...
缩写：cus¼颅骨超声； IVH¼1/1/1/1/1/1/1/1/1/1/1/1/1/1/1/4 NICU¼新生儿重症监护室； PMA¼经期年龄；茶¼任期等效年龄；早产儿中WMI¼白质损伤W MI损伤（WMI）是共同体的，并且与不良神经发育结果有关。1，2它仍然是易受伤害的大脑中最普遍的脑损伤形式，对于那些23至32周之间出生的婴儿的风险最高。3尽管在32周出生的胎龄中有5％的婴儿在MR成像中出现的局灶性坏死在MR成像中出现的局灶性坏死在15％ - 25％的婴儿，28周的25％的婴儿中，其中28周的15％ - 25％的婴儿可能会出现，但最多可与胶质变体相差， 3的 3。 3颅骨超声检查（CUS）是新生儿进化护理单元（NICU）中使用最广泛且最容易获得的神经影像学技术。 对特别有用且敏感3的 3。 3颅骨超声检查（CUS）是新生儿进化护理单元（NICU）中使用最广泛且最容易获得的神经影像学技术。 对特别有用且敏感3。3颅骨超声检查（CUS）是新生儿进化护理单元（NICU）中使用最广泛且最容易获得的神经影像学技术。对
统计 - 热动力学在可逆群集中 -
提出了统计热力学变异标准，用于研究金（AU）纳米颗粒可逆聚类中的热滞后。在实验上，采用了瞬时平衡映射分析来表征其热力学表征，在纳米溶剂和电化学水平（UV-VIS-NIR光谱，SLS/SAXS，ZETA电位）上进行进一步的测量。从理论上讲，它被成功地解释为热力学循环，促使纳米群体具有从热量和铺路到纳米聚集热发动机的有用工作的潜力。考虑到滞后压的病毒膨胀，为具有给定病毒系数的稀释系统推导了熵措施。这使我们能够发现相关颗粒电位参数的作用（即表面电势，纳米颗粒的大小，Debye的长度，Hamaker Energy）在滞后发作时的等温和等温变化中。当临时（DLVO）的成对电势控制纳米级的第二个病毒系数时，将开发在水盐溶液（NaCl）中的球形Au纳米颗粒（NaCl）。尤其是，变分标准可以预测加热和冷却路径之间的压降，这可能是在某些能量再分配的基础上（例如订购/重组电动双重
集中太阳能在未来的电力系统中的作用
这份白皮书讨论了集中太阳能（CSP）在未来电力系统中的作用。鉴于成本和提供柔性功率的能力的显着降低，CSP有望作为本地和可再生能源的关键作用，以应对电源系统中可变可再生能源（VRE）的量增加。第1节简要说明了CSP的工作原理，并描述了两种领先的CSP技术。第2节详细介绍了CSP提供的两种类型的灵活性：在夜间提供热量存储的功率，以及在白天快速开始产生或增加功率输出的能力，以补充太阳能光伏（PV）。
在全局序列数据集中追踪无脊椎动物疱疹病毒
Malacoherpesviridae的家族目前仅由两种感染软体动物的病毒，Ostreid疱疹病毒1（OSHV-1）和卤素疱疹病毒1（HAHV-1）表示，既导致了水产养殖物种的有害感染。还通过在两栖类药物（分支群瘤物种）和Annelid Worm（Capitella teleta）中的基因组测序项目（Capitella teleta）中检测到类似麦芽菌病毒的序列，这表明水生动物中有隐藏的马拉科植物病毒的多样性存在。在这里，为了扩展有关Malacoherpesvirus多样性的知识，我们在基因组，转录组和元基因组数据集中搜索了Malacoherpesvirus亲戚的存在，包括来自Tara Oceans探险队，并报告了4个新颖的Malacoherpesvirus类基因组（Malacoike Genomes（Malacohemes）（Malacohemes（malacohv1-4））。基因组分析建议腹足动物和双壳类作为这些新的马拉科佩病毒的最可能的宿主。基于家族B DNA聚合酶的系统发育分析分别将新型的MalacoHV1和MalacOHV3作为OSHV-1和HAHV-1的姐妹谱系，而MalacoHV2和MalacOHV4表现出更高的差异。发现与两栖动物相关的病毒基因组与malacohv4相关，形成了Mollusc和Annelid malacoherpesviruse的姊妹进化枝，这表明这两种病毒组合的早期分歧。总而言之，尽管在可用序列数据库中相对较少，但先前未描述的马拉科佩病毒Malacohv1-4在水生生态系统中循环，并且在不断变化的环境条件下应被视为可能是新兴病毒。
了解 AI 数据集中年龄的表示和代表性
在 AI 训练数据集中对不同人口群体的多样化表示对于确保模型适用于大量用户非常重要。为此，最近在 AI 公平性和包容性方面的努力主张创建在种族、性别、社会经济地位和残疾状况方面均衡的 AI 数据集。在本文中，我们通过关注年龄的表示来为这项工作做出贡献，询问老年人在 AI 数据集中的代表性是否与总体人口成比例。我们研究了有关 92 个面部数据集的公开信息，以了解它们如何编纂年龄，并以此作为案例研究，以调查如何记录受试者的年龄以及老一代是否有代表性。我们发现老年人的代表性非常不足；研究中明确记录受试者年龄封闭区间的五个数据集包括老年人（定义为 65 岁以上），而只有一个数据集包括最年长的老年人（定义为 85 岁以上）。此外，我们发现只有 24 个数据集在其文档或元数据中包含与年龄相关的信息，并且这些数据集中没有采用一致的方法来收集和记录受试者的年龄。我们认识到在年龄方面创建代表性数据集的独特困难，但将其作为对包容性 AI 感兴趣的研究人员和工程师应该考虑的一个重要维度。
疫苗犹豫和强制：所有人的目光都集中在法国
HAL 是一个多学科开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
物流转型：集中空军物流信息指挥和控制
本论文由 AFIT Scholar 的学生研究生作品免费开放访问。它已被 AFIT Scholar 的授权管理员接受纳入论文和学位论文。如需更多信息，请联系 richard.mansfield@afit.edu。
睡眠不足后注意力不集中代表脑脊液流动的时刻
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 11 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.11.15.623271 doi：bioRxiv 预印本
EGP集中价值基金 - 2024年8月31日
8月8月10月10月1月1月1月1月1月1月1月1月3月5月5月5月1日fytd egpcvf18 n/a 1.1％* 3.0％2.4％0.8％0.8％1.6％0.5％（3.0％）（0.7％）（2.7％）（2.6％）（0.6％）（0.5％）（0.％）1.58％benchmark fy18 n/a/a（0.6％）（0.6％）（0.0％）（0.0％）（0.0％）*（0.0％）*（0.0％）*（0.0％）*（0.0％） 0.4% (3.8%) 3.9% 1.1% 3.3% 12.18% EGPCVF FY19 2.6% 1.0% 1.8% (4.2%) (1.7%) (1.0%) (0.9%) (1.9%) 1.2% 0.9% 4.8% 2.3% 4.63% Benchmark FY19 1.4% 1.4% (1.3%) (6.1%) (2.2%) (0.1%) 3.9% 6.0% 0.7% 2.4% 1.7% 3.7% 11.55% EGPCVF FY20 6.1% 1.8% 6.4% 5.2% 5.5% 0.1% (0.3%) (6.7%) (28.9%) 11.0% 3.6% 5.1% 1.99% Benchmark FY20 2.9% (2.4%) 1.8% (0.4%) 3.3% (2.2%) 5.0% (7.7%) (20.7%) 8.8% 4.4% 2.6% (7.68%) EGPCVF FY21 1.9% 4.1% (1.5%) 4.6% 5.3% 2.2% 0.1% (1.7%) (1.3%) 2.9% 6.7% 0.1% 25.50% Benchmark FY21 0.5% 2.8% (3.7%) 1.9% 10.2% 1.2% 0.3% 1.5% 2.4% 3.5% 2.5% 2.3% 27.80% EGPCVF FY22 (3.6%) 6.7% 5.1% 1.2% (5.2%) (4.8%) (8.7%) (6.2%) (1.9%) (7.3%) (3.0%) (6.0%) (29.96%) Benchmark FY22 1.1% 2.5% (1.9%) (0.1%) (0.5%) 2.8% (6.4%) 2.1％6.9％（0.9％）（2.6％）（8.8％）（6.47％）EGPCVF FY23 9.4％（3.2％）（3.8％）（3.8％）2.6％4.3％（1.1％）5.6％（4.0％）（4.0％）（4.0％）（2.0％）（2.0％）5.7％（0.9％）2.7％15.21％6.2％6.2％6.2％1.2％1.2％1.2％1.2％1.2％1.2％1.2％（6.2％）1.2％1.2％1.2％1.25％（6.2％）1.2％（6.2％）1.2％1.2％1.2％（0.9％）。 (3.2%) 6.2% (2.4%) (0.2%) 1.9% (2.5%) 1.7% 14.78% EGPCVF FY24 2.6% (1.5%) (2.0%) (2.4%) 3.9% 3.6% 0.0% 3.5% (2.0%) (5.2%) (3.9%) (3.0%) (6.69%) Benchmark FY24 2.9% (0.7%) （2.8％）（3.8％）5.0％7.3％1.2％0.8％3.3％（2.9％）0.9％1.0％12.10％EGPCVF 2.4％（3.4％）（1.02％）基准FY25 4.2％4.2％4.2％0.5％0.5％4.68％ *2017年8月15日是8月15日的时间。8月8月10月10月1月1月1月1月1月1月1月1月3月5月5月5月1日fytd egpcvf18 n/a 1.1％* 3.0％2.4％0.8％0.8％1.6％0.5％（3.0％）（0.7％）（2.7％）（2.6％）（0.6％）（0.5％）（0.％）1.58％benchmark fy18 n/a/a（0.6％）（0.6％）（0.0％）（0.0％）（0.0％）*（0.0％）*（0.0％）*（0.0％）*（0.0％） 0.4% (3.8%) 3.9% 1.1% 3.3% 12.18% EGPCVF FY19 2.6% 1.0% 1.8% (4.2%) (1.7%) (1.0%) (0.9%) (1.9%) 1.2% 0.9% 4.8% 2.3% 4.63% Benchmark FY19 1.4% 1.4% (1.3%) (6.1%) (2.2%) (0.1%) 3.9% 6.0% 0.7% 2.4% 1.7% 3.7% 11.55% EGPCVF FY20 6.1% 1.8% 6.4% 5.2% 5.5% 0.1% (0.3%) (6.7%) (28.9%) 11.0% 3.6% 5.1% 1.99% Benchmark FY20 2.9% (2.4%) 1.8% (0.4%) 3.3% (2.2%) 5.0% (7.7%) (20.7%) 8.8% 4.4% 2.6% (7.68%) EGPCVF FY21 1.9% 4.1% (1.5%) 4.6% 5.3% 2.2% 0.1% (1.7%) (1.3%) 2.9% 6.7% 0.1% 25.50% Benchmark FY21 0.5% 2.8% (3.7%) 1.9% 10.2% 1.2% 0.3% 1.5% 2.4% 3.5% 2.5% 2.3% 27.80% EGPCVF FY22 (3.6%) 6.7% 5.1% 1.2% (5.2%) (4.8%) (8.7%) (6.2%) (1.9%) (7.3%) (3.0%) (6.0%) (29.96%) Benchmark FY22 1.1% 2.5% (1.9%) (0.1%) (0.5%) 2.8% (6.4%) 2.1％6.9％（0.9％）（2.6％）（8.8％）（6.47％）EGPCVF FY23 9.4％（3.2％）（3.8％）（3.8％）2.6％4.3％（1.1％）5.6％（4.0％）（4.0％）（4.0％）（2.0％）（2.0％）5.7％（0.9％）2.7％15.21％6.2％6.2％6.2％1.2％1.2％1.2％1.2％1.2％1.2％1.2％（6.2％）1.2％1.2％1.2％1.25％（6.2％）1.2％（6.2％）1.2％1.2％1.2％（0.9％）。 (3.2%) 6.2% (2.4%) (0.2%) 1.9% (2.5%) 1.7% 14.78% EGPCVF FY24 2.6% (1.5%) (2.0%) (2.4%) 3.9% 3.6% 0.0% 3.5% (2.0%) (5.2%) (3.9%) (3.0%) (6.69%) Benchmark FY24 2.9% (0.7%) （2.8％）（3.8％）5.0％7.3％1.2％0.8％3.3％（2.9％）0.9％1.0％12.10％EGPCVF 2.4％（3.4％）（1.02％）基准FY25 4.2％4.2％4.2％0.5％0.5％4.68％ *2017年8月15日是8月15日的时间。