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在资源有限的环境中预防儿科人群中风和认知能力下降
儿童中风的全球负担日益加重，尤其是在低收入和中等收入国家 (LMIC)。这些地区的特定风险因素使这一负担更加严重，包括镰状细胞病和地方性感染，如结核病和人类免疫缺陷病。与健康儿童相比，镰状细胞病患者的中风发病率高出 221-300 倍。虽然已建立的中风单元和急性中风护理可以改善结果，但在资源匮乏的环境中往往无法获得这些服务。中风的一级和二级预防成为降低中风死亡率和长期身体和认知衰弱影响的非常重要的策略。在 LMIC 实施已建立的全球中风护理政策和指南面临无数挑战。这些挑战包括缺乏有关该主题的数据、对儿童中风症状的知识和认识不足、对中风的不良文化观念、缺乏筛查和诊断设备、培训不足的人力以及这些地区不存在循证管理指南。为了应对这些挑战，已经提出了简单、经济有效的中风护理模式，该模式决定了护理过程和如何提供可用的服务，以适应中低收入国家在中风风险评估、预防和管理方面的特点。
草酸铁钾纳米粒子可在小鼠模型中预防人体血液凝固和血栓形成
摘要：血凝块会堵塞静脉和动脉，从而产生有害影响。本文展示了人血中钾铁草酸盐纳米粒子 (KFeOx- NPs) 的抗凝特性，可用于血凝块管理。该机制涉及 KFeOx-NPs 中存在的草酸盐与血液中的钙离子螯合。我们使用各种商业化验来确定 KFeOx-NPs 的凝血时间，并确定内在途径中激活因子 XII 的障碍。我们使用动物模型来展示毒性和生物分布特征，并确定安全性和有效性。超声和能量多普勒图像证实，静脉注射 KFeOx-NPs 可增加小鼠模型的凝血时间和血栓预防。用 KFeOx-NPs 涂覆导管可防止血凝块形成，与血液一起孵育时蛋白质附着减少，从而增强血流特性。在生物应用中，KFeOx-NPs可以改善对血栓形成的长期预防并提高医疗设备的效率。
油籽中预测辐射诱变的基因组学
摘要Rapeseed是全球重要性的作物，但有必要扩大可用于解决育种目标的遗传多样性。受基因组支持支持的辐射诱变有可能取代基因组敲除和拷贝数增加的基因组编辑，但是缺乏对放射治疗的分子结果的详细知识。为了解决这个问题，我们制作了一个基因组重新测序的1133 m 2一代菜籽植物的面板，并分析了大规模缺失，单核苷酸变体和小插入 - 影响基因开放式阅读框架的缺失变体。我们表明，高辐射剂量（2000 Gy）是耐受性的，γ辐射和快速中子辐射具有相似的影响，并且从某些植物的基因组中删除的片段被其兄弟姐妹遗传为其他副本，从而使基因剂量减少。与具有较大基因组的物种相关性，我们表明，也可以使用转录组重新测序来检测这些大规模影响。为了测试该方法的预测性改变油脂肪酸组成的效用，我们产生了bna.fae1的拷贝数减少和增加的线条，并确认了对灰烬酸含量的预期影响。我们检测并测试了预计将废除BNA.FAD2的21碱基缺失。a5，为此，我们确定了预测的种子油多不饱和脂肪酸含量的降低。我们对辐射诱变的分子作用的提高理解将是基因组学主导的方法，以更有效率地将新型遗传变异引入该作物的繁殖，并为预测其他作物提供了一个典范。
从视频中预处理
摘要 - 我们提出了一种从3D手动相互作用trajectories中学习通用机器人操纵先验的方法。我们构建了一个框架，以使用野外视频来生成感觉运动机器人轨迹。我们通过在共享的3D空间中抬起人的手和操纵对象来做到这一点，并将人类动作重新定位到机器人动作。对这些数据的生成建模为我们提供了任务不合时宜的基本策略。此政策捕获了一般但灵活的操作。我们从经验上证明，通过加强学习（RL）和行为克隆（BC），对这一政策进行填充，使样品有效适应下游任务并同时提高了与先前方法相比的鲁棒性和概括性。定性实验可在以下网址提供：https：//hgaurav2k.github.io/hop/。
珊瑚分布中预测的气候驱动转移表明西南大西洋礁的热带化
fi g u r e 3电流和2050年的预测，在中间变暖的场景（RCP6.0）下，西南大西洋（SWA）海岸的四个Zooxanthelate scleractinian Corals在包括时间段之间的差异（RCP6.0）下流行。线图代表每个物种在SWA海岸各个纬度程度按纬度程度按时间的平均值。蓝红色比例尺指示电流和2050图的发生概率，而三角洲概率（∆ p）用黑棕色比例尺表示。当前地图中的黑色杂交表示模型中用作输入数据的出现点。p：概率； ∆ P：三角洲概率； ARS：亚马逊河系统（1°N – 1°S）； SFR：圣弗朗西斯科河（10–11°S）。纬度16°S和20°S之间的延长架子涵盖了当前最大的礁石系统，SWA，Abrolhos Bank。
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估 blgav：基于BERT和BILSTM笔记本PAN的生成AI作者验证模型，clef 2024 ds@gt clef2024 bionne竞赛工作说明 Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库 引入BPMN-CHATBOT以进行有效的LLM工艺建模 根据AI Systems 在IT相关主题中检查学生作业的自动化 使用人工智能在教学学生编程语言中使用 利用多模式潜在扩散模型，用于行业的准确异常检测5.0 使用AI-ENHANCED ICT进行终身学习 朝着AI驱动的下一代个性化医疗保健和福祉 数字库的视觉导航
摘要在本文中，我们探讨了各种深度学习技术来开发机器学习模型，以预测患者的第二次自动评估的肌萎缩性侧面硬化功能评级量表（ALSFRS-R）得分，以预测肌萎缩性侧向硬化功能评级量表（ALSFRS-R）。要执行任务，使用自动编码器和多个插补技术来处理数据集中存在的缺失值。预先处理数据后，使用随机的森林算法进行特征选择，然后开发了4个深神经网络预测模型。使用多层感知器（MLP），Feed Hearver Near Network（FFNN），复发性神经网络（RNN）和Long-Short术语记忆（LSTM）开发了四个预测模型。However, the developed models performed poorly when compared to other models in the global ranking hence, 3 more algorithms (Random Forest, Gabbing Regressor and XGBoost algorithm) were used to improve the performance of the models and the developed XGBoost algorithm outperformed other models developed in this paper as it produces minimal MAE and RMSE values.
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估
摘要近年来，GPT-3，BERT和GPT-4（例如GPT-3，BERT和GPT-4）的大型语言模型在自然语言处理领域取得了重大进步，增强了诸如文档摘要，语言翻译和问题答案之类的任务。尽管有这些好处，但这些模型产生的文本的真实性和信誉引起了社会问题，包括错误信息和窃。为了解决这些问题，PAN组织已经启动了一系列任务，以区分机器生成的文本和人文所写的文本。本文提出了基于Bert和Bilstm的生成AI作者身份验证模型，该模型通过将变压器编码器与多文本特征技术相结合，从而增强了文本歧视功能。该模型利用了预处理的BERT进行深度特征提取，并结合了由Spacy计算出的其他文本功能，由Bilstm和Transformer编码器进一步处理进行分类。实验结果表明，该模型在PAN验证数据集上达到平均得分为0.971，超过了所有基线模型。这种方法不仅提高了检测准确性，而且还提高了对各种文本类型的适应性，这对于保持自动内容生成时代的信息的真实性和可靠性至关重要。
激活评分：从化学蛋白质组学数据和蛋白质语言模型（PLM）嵌入中预测半胱氨酸反应性
图2：用硫酰基反应性烷基化碘乙酰氨酰胺（IAA）以7个不同的浓度（范围为0至1,000 µM）处理八种癌细胞系，以阻断肽映射的抑制半胱氨酸残基。IAA与半胱氨酸结合Desthiobiotin iodoacetamide（DBIA）化学探针之间的竞争反应使DBIA标记的肽以剂量反应的方式富集。样品进行准备并在质谱仪（MS）上运行，其中肽信号的损失表明成功的IAA竞争。我们将四参数对数模型模型拟合到每个半胱氨酸的剂量响应数据。当模型在溶液上收敛（有剂量反应）时，我们将半胱氨酸标记为反应性，当没有剂量反应时，我们将其标记为无反应性。
使用机器学习在房颤中预测多方面的风险：Gloria-Af研究的见解
1利物浦大学利物浦科学中心，利物浦大学，利物浦约翰·摩尔斯大学和利物浦心脏和胸部医院，托马斯·迪尔，利物浦L14 3PE，英国； 2，西澳大利亚大学医学院，澳大利亚克劳利WA 6009，35 Stirling Hwy； 3 Harry Perkins医学研究所，5 Robin Warren DR，WA 6150，澳大利亚； 4西澳大利亚大学计算机科学与软件工程系，35 Stirling Hwy，Crawley WA 6009，澳大利亚； 5法国巡回赛心脏病学系和旅游学系； 6英国利物浦利物浦大学眼科科学系； 7人口和全球健康学院，西澳大利亚大学，澳大利亚珀斯； 8澳大利亚珀斯的查尔斯·盖尔德纳爵士医院； 9 Kolling Institute和Charles Perkins中心，悉尼悉尼大学，澳大利亚；澳大利亚悉尼皇家北岸医院心脏病学10； 11荷兰莱顿的血栓形成和止血莱顿大学医学中心； 12澳大利亚珀斯菲奥娜·斯坦利医院心脏病学系；和13丹麦卫生服务中心研究中心，阿尔堡大学临床医学系，SelmaLagerløfsvej 249，9260 Gistrup，丹麦
在大语言模型中预测下一个句子（而不是单词）：哪种模型 - 脑对齐告诉我们有关话语理解的信息
当前的大型语言模型（LLMS）依赖于单词预测作为其骨干预处理任务。尽管单词预测是语言处理的重要机制，但人类语言理解发生在多个层次上，涉及单词和句子的整合以实现对话语的充分理解。这项研究通过使用下一个句子预测（NSP）任务来研究语言级别的理解力来对语言理解进行建模。我们表明，NSP预处理增强了模型与大脑数据的一致性，尤其是在右半球和多需求网络中，突出了非经典语言区域对高级语言理解的贡献。我们的结果还表明，NSP可以使模型更好地捕获人类的理解绩效并更好地编码上下文信息。我们的研究表明，将各种学习目标纳入模型会导致更类似人类的表现，并研究LLMS中训练预处理任务的神经认知能力可以揭示语言神经科学中的杰出问题。