Non-invasive photoplethysmography (PPG) technology was developed to track heart rate during physical activity under free-living conditions. Automated analysis of PPG has made it useful in both clinical and non-clinical applications. Because of their generalization capabilities, deep learning methods can be a major direction in the search for a heart rate estimation solution based on signals from wearable devices. A novel multi-headed convolutional neural network model enriched with long short-term memory cells (MH Conv-LSTM DeepPPG) was proposed for the estimation of heart rate based on signals measured by a wrist-worn wearable device, such as PPG and acceleration signals. For the PPG-DaLiA dataset, the proposed solution improves the performance of previously proposed methods. An experimental approach was used to develop the final network architecture. The average mean absolute error (MAE) of the final solution was 6.28 bpm and Pearson’s correlation coefficient between the estimated and true heart rate values was 0.85.
In thin-bedded sandy-shaly Miocene formations of the Carpathian Foredeep, the main source of errors in gas saturation evaluation is the underestimation of resistivity of thin, hydrocarbon-bearing beds, which is the result of the low vertical resolution of induction logging tools. This problem is especially visible in older boreholes drilled in times where the Dual Induction Tool (DIT) was the primary induction tool used for determining the formation resistivity, and in shallowest depth intervals of newer boreholes where the DIT was used instead of newer array tools for cost-saving reasons. In this paper, we show how a global inversion algorithm was used to improve the vertical resolution of DIT logs. Our implementation of an iterative inversion utilizes a one-dimensional formation model, vertical response functions of the DIT, and a modified simulated annealing algorithm to determine the true vertical distribution of the formation resistivity. The algorithm was tested on resistivity logs recorded in a borehole drilled in the Carpathian Foredeep in Poland, where the DIT and the High-Resolution Array Induction (HRAI) tool were run in the same depth interval.
Przepowiadanie słowa w kontekście przemian religijności młodych Niemców i Polaków W roku 1979 niemiecka młodzież w liście skierowanym do biskupów, księży i kaznodziejów zwróciła się z następującym wezwaniem: Od dawna troszczycie się, aby Kościół stał się dla młodzieży atrakcyjny-niestety bezskutecznie. W oczach młodzieży Kościół staje się coraz mniej interesujący. Tak musi być, gdyż inicjatywy, które w dobrej wierze do nas kierujecie, są chybione. Zamiast głosić nam Ewangelię, próbujecie pokazywać nam Kościół jako moralno-charytatywną instytucję pełną nowoczesnych atrakcji. Niestety efekty takiego przedstawiania Kościoła są przeciwne do zamierzonych. Jeżeli Kościół sam w sobie nie jest niczym innym jak insytucją Czerwonego Krzyża albo klubem kręglowym, to nie opłaca się do niego należeć. Dlatego prosimy: nie próbujcie uatrakcyjniać nam Kościoła, nie dawajcie młodzieży kamienia zamiast chleba […] głoście nam po prostu Ewangelię o Synu Bożym, który rodząc się w Betlejem, stał się dla nas człowiekiem, zmartwychwstał i nadejdzie w wyznaczonym czasie 2. 1 Ksiądz mgr lic. Michał Wilkosz-kapłan archidiecezji krakowskiej i doktorant Albert-Ludwigs-Universität Freiburg we Fryburgu Bryzgowijskim. Od 2017 roku pełni funkcję sekretarza rektora Polskich Misji Katolickich w Niemczech.
An open-source Python package is presented, ReMo3D, which allows the generation of synthetic normal and lateral resistivity logs for 2D and 3D models. The package is built around a finite element mesh generator Gmsh and a high-performance multiphysics finite element software Netgen/NGSolve and supports distributed-memory parallel computation. The examples included in the paper show that the developed software can accurately simulate the measurement process and produce detailed synthetic normal and lateral resistivity logs. In addition, basic information about normal and lateral tools such as tool configurations, measurement principles, nomenclature and a brief history of utilization is included in the paper.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.