使用摄像机和计算算法的生理学（例如心脏和肺）生理学的非侵入性，低成本和可扩展性测量的生命体征非常有吸引力。但是，代表各种环境，身体运动，照明条件和生理状态的各种数据是费力的，耗时且昂贵的。合成数据已被证明是机器学习的几个领域的有价值工具，但并未广泛用于摄像机测量生理状态。合成数据提供“完美”标签（例如，没有噪声且具有精确的同步），可能无法获得其他标签（例如，精确的像素级分段图），并提供了对数据集中变化和多样性的高度控制。我们提供Scamps，这是一个合成学数据集，其中包含2,800个视频（168万帧），并带有对齐的心脏和呼吸信号以及面部动作强度。 RGB框架与分割图一起提供。我们提供有关潜在波形的精确描述性统计数据，包括beat间间隔，心率变异性和脉搏到达时间。最后，我们介绍了这些合成数据和对现实世界数据集测试的基线结果培训，以说明可推广性。

Computational catalysis is playing an increasingly significant role in the design of catalysts across a wide range of applications. A common task for many computational methods is the need to accurately compute the minimum binding energy - the adsorption energy - for an adsorbate and a catalyst surface of interest. Traditionally, the identification of low energy adsorbate-surface configurations relies on heuristic methods and researcher intuition. As the desire to perform high-throughput screening increases, it becomes challenging to use heuristics and intuition alone. In this paper, we demonstrate machine learning potentials can be leveraged to identify low energy adsorbate-surface configurations more accurately and efficiently. Our algorithm provides a spectrum of trade-offs between accuracy and efficiency, with one balanced option finding the lowest energy configuration, within a 0.1 eV threshold, 86.63% of the time, while achieving a 1387x speedup in computation. To standardize benchmarking, we introduce the Open Catalyst Dense dataset containing nearly 1,000 diverse surfaces and 87,045 unique configurations.

洪水是大自然最灾难性的灾难之一，对人类生活，农业，基础设施和社会经济系统造成了不可逆转和巨大的破坏。已经进行了几项有关洪水灾难管理和洪水预测系统的研究。实时对洪水的发作和进展的准确预测是具有挑战性的。为了估计大面积的水位和速度，有必要将数据与计算要求的洪水传播模型相结合。本文旨在减少这种自然灾害的极端风险，并通过使用不同的机器学习模型为洪水提供预测来促进政策建议。这项研究将使用二进制逻辑回归，K-Nearest邻居（KNN），支持向量分类器（SVC）和决策树分类器来提供准确的预测。通过结果，将进行比较分析，以了解哪种模型具有更好的准确性。

目的：心电图（ECG）信号通常会遭受噪声干扰，例如基线徘徊。心电图信号的高质量和高保真重建对于诊断心血管疾病具有重要意义。因此，本文提出了一种新型的心电图基线徘徊和降噪技术。方法：我们以特定于心电图信号的条件方式扩展模型，即心电图基线徘徊和噪声去除（Descod-ECG）的基于深度分数的扩散模型。此外，我们部署了一个多拍的平均策略，以改善信号重建。我们在QT数据库和MIT-BIH噪声应力测试数据库上进行了实验，以验证该方法的可行性。采用基线方法进行比较，包括传统的基于数字过滤器和基于深度学习的方法。结果：数量评估结果表明，所提出的方法在四个基于距离的相似性指标（平方距离的总和，最大绝对正方形，根距离的百分比和余弦相似性）上获得了出色的性能，并具有3.771 $ \ pm $ 5.713 au，$ 5.713 au， 0.329 $ \ pm $ 0.258 au，40.527 $ \ pm $ 26.258 \％和0.926 $ \ pm $ 0.087。与最佳基线方法相比，这至少导致了至少20％的总体改进。结论：本文证明了Descod-ECG的最新性能用于ECG噪声，该噪声可以更好地近似真实的数据分布和在极端噪声腐败下较高的稳定性。意义：这项研究是最早扩展基于条件扩散的生成模型以去除ECG噪声的研究之一，并且Descod-ECG具有广泛用于生物医学应用的潜力。

AI有可能通过实施高级自动化来改善人才管理的方法，从而实现动态规定。这项研究旨在确定开发面向AI的工件以解决人才管理问题的新要求。设计工件专注于增强专业评估和计划属性之间的互动，是一种智能的就业自动化解决方案，用于职业指导，主要取决于人才智能模块和个人成长需求。采用了设计科学方法，用于通过结构化机器学习技术进行实验研究，这是通过提出的技术 - 组织 - 环境理论的拟议中的综合AI解决方案框架的主要要素。

A total of 605 eligible respondents took part in this survey (population size 1630046161 and required sample size 591) with an age range of 18 to 100. A large proportion of the respondents are aged less than 50 (82%) and male (62.15%). The majority of the respondents live in urban areas (60.83%). A total of 61.16% (370/605) of the respondents were willing to accept/take the COVID-19 vaccine. Among the accepted group, only 35.14% showed the willingness to take the COVID-19 vaccine immediately, while 64.86% would delay the vaccination until they are confirmed about the vaccine s efficacy and safety or COVID-19 becomes deadlier in Bangladesh. The regression results showed age, gender, location (urban/rural), level of education, income, perceived risk of being infected with COVID-19 in the future, perceived severity of infection, having previous vaccination experience after age 18, having higher knowledge about COVID-19 and vaccination were significantly associated with the acceptance of COVID-19 vaccines. The research reported a high prevalence of COVID-19 vaccine refusal and hesitancy in Bangladesh.