Écrivez une lettre à votre ami décrivant un voyage que vous avez fait (80 mots)
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Il arrive souvent que l'on n'exprime pas à ses amis l'affection qu'on leur porte. Par pudeur ou par négligence, on passe à côté de l'essentiel. Pourtant, lorsqu'ils traversent des moments difficiles, lorsqu'ils remettent en question leurs choix de vie, lorsqu'ils cherchent une personne de confiance à qui parler, vos amis ont besoin de savoir qu'ils peuvent compter sur vous.
Comme il est parfois plus facile de s'exprimer par écrit que par oral, nous vous proposons des textes que vous pourrez adapter librement afin de les dédier à vos véritables amis.
Remercier un(e) ami(e) | Déclarer son amitié | Recette de l'amitié | Citations sur le thème de l'amitié
Pour remercier un(e) ami(e)
"Toujours là pour moi"
"Tu es toujours là pour moi. Une présence chaleureuse, bienveillante, qui sait me faire du bien. Tu me connais mieux que quiconque et c'est réciproque, du moins je l'espère. C'est toi qui mérite le mieux à mes yeux le titre de meilleur-e ami-e."
"Tu es la personne que je suis toujours heureux-se de voir parce que tu sais démontrer l'affection que tu portes aux gens. Tu es l'ami-e avec qui j'ai envie de partager mes bonheurs et qui saura se réjouir pour moi avec sincérité et sans arrière-pensées. Tu es la main qui m'aide à me relever quand je me sens triste. Tu es le visage familier qui m'apaise quand je ne vois autour de moi que le mépris ou l'indifférence. Tu es la voix ferme que jamais je n'ai entendu trembler ou faiblir. Merci pour tout."
Good bye :)
Answer:
Electrocardiogram (ECG) anomaly detection is an important technique for detecting dissimilar heartbeats which helps identify abnormal ECGs before the diagnosis process. Currently available ECG anomaly detection methods, ranging from academic research to commercial ECG machines, still suffer from a high false alarm rate because these methods are not able to differentiate ECG artifacts from real ECG signal, especially, in ECG artifacts that are similar to ECG signals in terms of shape and/or frequency. The problem leads to high vigilance for physicians and misinterpretation risk for nonspecialists. Therefore, this work proposes a novel anomaly detection technique that is highly robust and accurate in the presence of ECG artifacts which can effectively reduce the false alarm rate. Expert knowledge from cardiologists and motif discovery technique is utilized in our design. In addition, every step of the algorithm conforms to the interpretation of cardiologists. Our method can be utilized to both single-lead ECGs and multilead ECGs. Our experiment results on real ECG datasets are interpreted and evaluated by cardiologists. Our proposed algorithm can mostly achieve 100% of accuracy on detection (AoD), sensitivity, specificity, and positive predictive value with 0% false alarm rate. The results demonstrate that our proposed method is highly accurate and robust to artifacts, compared with competitive anomaly detection methods.