کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
By generating synthetic biosignals, the quantity and variety of health data can be increased. This is especially useful when training machine learning models by enabling data augmentation and introduction of more physiologically plausible variation to the data. For these purposes, we have developed a synthetic biosignal model for two signal modalities, electrocardiography (ECG) and photoplethysmography (PPG). The model produces realistic signals that account for physiological effects such as breathing modulation and changes in heart rate due to physical stress. Arrhythmic signals can be generated with beat intervals extracted from real measurements. The model also includes a flexible approach to adding different kinds of noise and signal artifacts. The noise is generated from power spectral densities extracted from both measured noisy signals and modeled power spectra. Importantly, the model also automatically produces labels for noise, segmentation (e.g. P and T waves, QRS complex, for electrocardiograms), and artifacts. We assessed how this comprehensive model can be used in practice to improve the performance of models trained on ECG or PPG data. For example, we trained an LSTM to detect ECG R-peaks using both real ECG signals from the MIT-BIH arrythmia set and our new generator. The F1 score of the model was 0.83 using real data, in comparison to 0.98 using our generator. In addition, the model can be used for example in signal segmentation, quality detection and bench-marking detection algorithms. The model code has been released in \url{https://github.com/UTU-Health-Research/framework_for_synthetic_biosignals}
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
با تولید بیوسین های مصنوعی ، می توان مقدار و تنوع داده های سلامتی را افزایش داد.این امر به ویژه در هنگام آموزش مدل های یادگیری ماشین با فعال کردن داده ها و معرفی تنوع فیزیولوژیکی بیشتر در داده ها مفید است.برای این اهداف ، ما یک مدل زیستی مصنوعی برای دو روش سیگنال ، الکتروکاردیوگرافی (ECG) و فتوپلتیزوگرافی (PPG) ایجاد کرده ایم.این مدل سیگنال های واقع گرایانه ای تولید می کند که اثرات فیزیولوژیکی مانند مدولاسیون تنفس و تغییر در ضربان قلب به دلیل استرس جسمی را تشکیل می دهد.سیگنال های آریتمی را می توان با فواصل ضرب و شتم استخراج شده از اندازه گیری های واقعی تولید کرد.این مدل همچنین شامل یک روش انعطاف پذیر برای افزودن انواع مختلف آثار با سر و صدا و سیگنال است.نویز از تراکم طیفی قدرت استخراج شده از هر دو سیگنال پر سر و صدا اندازه گیری شده و طیف قدرت مدل سازی شده تولید می شود.نکته مهم ، این مدل همچنین به طور خودکار برچسب هایی را برای نویز ، تقسیم بندی (به عنوان مثال امواج P و T ، مجموعه QRS ، برای الکتروکاردیوگرام) و مصنوعات تولید می کند.ما ارزیابی کردیم که چگونه می توان از این مدل جامع در عمل برای بهبود عملکرد مدل های آموزش داده شده بر روی داده های ECG یا PPG استفاده کرد.به عنوان مثال ، ما یک LSTM را آموزش دادیم تا با استفاده از هر دو سیگنال ECG واقعی از مجموعه MIT-BIH Arrythmia و ژنراتور جدید ما ، اوج های ECG R را تشخیص دهیم.نمره F1 مدل با استفاده از داده های واقعی 83/0 در مقایسه با 0.98 با استفاده از ژنراتور ما بود.علاوه بر این ، از این مدل می توان به عنوان مثال در تقسیم سیگنال ، تشخیص کیفیت و الگوریتم های تشخیص علامت گذاری نیمکت استفاده کرد.کد مدل در \ url {https://github.com/utu-health-research/framework_for_synthetic_biosignals منتشر شده است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
