XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不规则性
通过PerilyMph采样探索内耳和大脑连通性，以早期检测神经系统疾病：一种挑衅性的建议
多边形网格已成为离散近似3D形状的标准，这要归功于它们在捕获不均匀形状方面的效率和高灵活性。然而，这种不均匀性导致网格结构的不规则性，使诸如3D网格分割之类的任务尤其具有挑战性。通常通过基于CNN的方法来解决3D网格的语义分割，从而可以良好准确。最近，变形金刚在NLP和计算机视野领域都获得了足够的动力，至少在CNN模型中取得了表现，从而支持了长期以来的建筑普遍主义。按照这种趋势，我们提出了一种基于变压器的方法，用于通过全球注意机制对网格的图形结构进行更好的建模。为了解决标准变压器架构在建模非序列数据相对位置的局限操作员。在Maron等人提出的人类分割数据集上，对三组Coseg数据集进行了实验结果（Wang等，2012）。（2017）和Shapenet基准（Chang等，2015），展示了所提出的方法如何在3D网格的语义分割方面产生最新的性能。
金属热接口材料（TIMS）的基础
2。适用于适用的表面平坦，粗糙度和可用的夹紧力3。所需的产品寿命和可靠性4。更高的工作温度范围5。由于电源骑自行车而抵抗极端机械应力6。由于温度暴露而没有干燥载体化合物7。在评估热界面材料之前，由于产品操作期间的机械应力而导致的复合泵出口，重要的是要定义该TIM在最终应用中取得成功所需的所有要求。一个常见的错误是要专注于热性能，以至于在将tim实施到最终产品上之前，其他关键属性被忽略了。金属TIMS金属TIMS的概述具有具有某些最高块状的TIM材料导热率的优势。这些TIM可以是焊料，液体或相变金属的形式，可压缩的材料会塑料变形为物体的表面特征和包括相变湿润的混合金属。见图4；在此图中，对象1是散热器，对象2是IC软件包的罐头。在其他示例中，对象1和2可能是不同的实体。许多金属TIM使用具有高各向同性热导率，低产量和流动强度的金属。低产量和流动强度使TIM能够符合物体的表面粗糙度和不规则性，从而具有较低的热接口电阻。此外，这些TIM将从低温下的变形中恢复。
利用人工智能在美国金融行业打击洗钱和欺诈：全面分析
摘要本研究探讨了人工智能（AI），尤其是机器学习（ML）的变革性作用，在增强美国金融行业中洗钱和欺诈的检测和预防。该研究旨在分析AI驱动的技术如何显着提高欺诈检测系统的准确性，效率和可扩展性。该研究的重点是检查各种机器学习算法，包括诸如逻辑回归和决策树等监督技术，以及无监督的方法，例如聚类和异常检测。这些技术用于分析历史数据，检测模式并实时识别可疑交易或欺诈行为。该研究方法包括对欺诈检测中AI应用的现有案例研究和文献的全面综述，强调了在金融机构中成功实施ML模型。调查结果表明，机器学习模型（例如随机森林和支持向量机器）已被证明有效地检测和防止具有高精度和召回率的欺诈活动。此外，AI与实时数据分析功能的集成可以连续监测和立即检测不规则性。该研究得出结论，美国的金融机构必须利用AI的进步来增强风险管理系统，改善欺诈检测并减轻洗钱的风险。通过采用机器学习算法，金融组织可以保持领先地位
早期怀孕后支持患者
一些患者有妊娠丧失的危险因素。解决危险因素可以通过优化个人健康来帮助患者增加健康怀孕的机会。•1型或2型糖尿病的患者在怀孕前应具有足够的血糖控制（理想情况下是血红蛋白A1c为6.5或更少）。这可能会降低怀孕丧失和先天缺陷的风险。•患有甲状腺疾病的患者应旨在将其甲状腺刺激性激素（TSH）水平保持在2.5 mLU/L以下。•强烈鼓励烟草戒烟，因为烟草使用与许多不良妊娠结局有关，包括妊娠丧失，胎儿生长限制和早产。•与正常体重患者相比，肥胖的患者患妊娠损失的风险增加。甚至适度的体重减轻（体重的5％）也可能与改善妊娠结局有关。健康的饮食和运动对于为成功怀孕准备身体也很重要。•建议避免喝酒，因为每周喝7杯饮料的妇女的周期和排卵可能存在不规则性。酒精还与包括异常脑发育在内的先天缺陷有关。•应鼓励患者更新任何免疫缺陷，尤其是在需要的情况下，例如麻疹，腮腺炎和风疹（MMR），以确保怀孕期间免疫可预防疫苗的可预防疾病。
将机器学习算法集成到审计过程
摘要将机器学习（ML）算法集成到审计过程中代表了审计领域的重大进步，从效率，准确性和风险管理方面提供了可观的好处。本综述研究了ML在审核中的变革潜力，强调了其关键好处以及为充分利用其能力的挑战。机器学习算法，具有分析大型数据集和识别模式的能力，提高了审核的准确性和彻底性。传统的审计方法通常依赖于抽样和手动检查，这可能会错过异常和欺诈活动。相反，ML算法可以处理整个数据集，发现可能表明欺诈或错误的微妙模式和不规则性。这种全面的分析降低了监督的风险，并提高了审计结果的可靠性。ML在审核中的主要好处之一是其异常检测能力。ML模型可以对历史数据进行培训，以了解正常的财务行为和可能表示违规行为的标志偏差。这种检测实时异常的能力使审核员能够及时识别潜在的问题，从而减少了发生欺诈和检测之间的时间滞后。由ML提供支持的预测分析进一步增强
视网膜原发性纤毛及其在视网膜神经退行性疾病中的功能障碍：超越纤毛病
抽象的原发性纤毛是从细胞膜延伸的感觉细胞器，并且在各种细胞类型中发现。纤毛具有大量的重要组成部分，可以检测和传播几种信号通路，包括Wnt和SHH。反过来，纤毛生成和纤毛长度的调节受各种因素的影响，包括自噬，肌动蛋白细胞骨架的组织以及纤毛内部的信号传导。不规则性导致一系列称为纤毛病的临床表现。大多数纤毛病患者的视网膜变性率很高。最常见的理论是，视网膜变性主要是由视网膜感受器中的功能和发育问题引起的。迄今为止尚未探索其他纤毛视网膜细胞类型对视网膜变性的贡献。在这篇综述中，我们研究了各种视网膜细胞类型中原发性纤毛的发生及其在病理学中的特征。此外，我们探讨了针对纤毛病的潜在治疗方法。通过参与这项工作，我们提出了新的想法，这些思想阐明了创新的概念，以对视网膜纤毛病的未来研究和治疗。关键词视网膜纤毛病，视网膜炎色素炎，视网膜营养不良，光感受器，RGC细胞，遗传失明
妊娠糖尿病：护理策略和挑战
电子邮件：gomesneves@gmail.com摘要简介：胰岛素抵抗是怀孕期间常见的代谢状况，当它具有不规则性时，胰岛素可能会给孕产妇和胎儿健康带来重大并发症，这是由糖尿病的妊娠（DMG）引起的（DMG），护理在状况管理中起重要作用。目的：研究与孕妇妊娠糖尿病（DMG）发展有关的危险因素，重点是预防疾病和治疗期间的护理干预措施。方法：包括PubMed，Scielo，BVS和Google Academic在内的学术数据库中的文献综述，以确定2014年至2024年之间发表的相关科学文章。研究，以解决预防和治疗期间的DMG和护理干预措施的危险因素。结果和讨论：确定的主要危险因素是孕妇肥胖，高龄，先前的DMG病史，家庭糖尿病病史，多囊卵巢综合征和怀孕期间体重增加过多。护理干预措施包括筛查和早期诊断，营养教育，强化产前监测，血糖控制，情绪和心理支持。本文强调了护士在预防和管理DMG中的重要性，旨在改善怀孕期间的产妇和胎儿结果。结论：护士的作用对于提供整体护理以及促进DMG女性的孕产妇和胎儿结果至关重要。
MamMIL：使用状态空间模型对整个幻灯片图像进行多实例学习
摘要 — 近年来，病理诊断通过将深度学习模型与使用全切片图像 (WSI) 的多实例学习 (MIL) 框架相结合而取得了优异的表现。然而，WSI 的千兆像素特性对高效的 MIL 提出了巨大挑战。现有研究要么不考虑实例之间的全局依赖关系，要么使用线性注意等近似值来建模对对实例交互，这不可避免地带来了性能瓶颈。为了应对这一挑战，我们提出了一个名为 MamMIL 的框架用于 WSI 分析，通过将选择性结构化状态空间模型（即 Mamba）与 MIL 相结合，能够在保持线性复杂度的同时对全局实例依赖关系进行建模。具体而言，考虑到 WSI 中组织区域的不规则性，我们将每个 WSI 表示为一个无向图。为了解决 Mamba 只能处理一维序列的问题，我们进一步提出了一种拓扑感知扫描机制来序列化 WSI 图，同时保留实例之间的拓扑关系。最后，为了进一步感知实例之间的拓扑结构并结合短程特征交互，我们提出了一种基于图神经网络的实例聚合块。实验表明，MamMIL 可以实现比最先进的框架更先进的性能。代码可以在 https://github.com/Vison307/MamMIL 访问。索引术语 — 多实例学习、状态空间模型、整个幻灯片图像
妊娠糖尿病的长期心血管和代谢健康结果：系统评价
与妊娠糖尿病（GDM）相关的公共卫生问题产生了严重的心血管和代谢影响，这会影响两位未经诊断和后代的母亲。评论评估了有关GDM如何影响长期健康结果的当代数据。我们搜索了来自PubMed，Scopus和Cochrane库等数据库的已发表研究。总共确定了710个记录，其中有173个重复和61个无关的记录，留下了476个进行筛选。排除282次，要求检索194个报告，未检索97个报告，评估了97个资格，排除了85项，并在审查中包括了12项研究。具有GDM的女性面临2型糖尿病（HR 2.5-7.1），高血压（HR 3.2）和代谢综合征（HR 4.1）的较高风险。他们的后代有肥胖（或2.9），胰岛素抵抗，心血管疾病和从童年到青春期的代谢疾病的风险增加。本综述研究了早期检测生物标志物以及哺乳，益生菌和CRP水平等策略，以潜在地降低母体GDM风险。尽管研究对诊断不规则性和可变随访时间有一些方法上的限制，但发现发现表明，与定制的护理计划以及对妇女健康状况的长期监控以及对GDM事务的早期识别。该评论提供了重要的临床指南和研究途径，以推动产妇和儿童健康实践。
对比后 MRI 上原发性脑淋巴瘤自动分割的边界不规则损失
与其他脑肿瘤不同，关于原发性中枢神经系统 (CNS) 淋巴瘤的自动分割研究很少。这是一项具有挑战性的任务，因为肿瘤及其边界的模式高度多变。在这项工作中，我们提出了一种新的损失函数来控制边界不规则性，用于基于深度学习的原发性 CNS 淋巴瘤自动分割。我们引入了一种边界不规则损失，它基于分割和平滑版本的比较。边界不规则损失与之前提出的拓扑损失相结合，以更好地控制不同的连通分量。该方法是通用的，可以用于任何分割网络。我们研究了 99 名原发性 CNS 淋巴瘤患者。从一开始就分离出 40 名患者并形成独立测试集。分割是在对比后 T1 加权 MRI 上进行的。MRI 是在临床常规中获得的，并且高度异质。所提出的方法在各种评估指标上的表现都大大优于基线（Dice 分数高出 6 个百分点，Hausdorff 距离高出 40 毫米，平均表面距离高出 6 毫米）。然而，总体表现一般，突显出自动分割原发性中枢神经系统淋巴瘤是一项艰巨的任务，尤其是在处理临床常规 MRI 时。代码可在此处公开获取：https://github.com/rosanajurdi/LymphSeg 。