XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System低效
降低效率
aliva具有许多基本功能，包括帮助消化和吞咽，润滑，维持牙齿完整性和抗菌活性。当患者唾液产量减少（缺乏症）时，它会严重影响其生活质量。他们通常报告困难吞咽食物，口语和静态（干口干的主观感觉）。从解剖学上讲，唾液腺由三个“主要”配对腺组成：腮腺，下颌和舌下腺，产生约95％的总唾液。造成不足。这种病因可能主要归因于用于头颈癌的药物，自身免疫性疾病和放射疗法[1]。含义的药物是具有抗胆碱能的作用机理的药物，例如抗精神病药和反杂质剂。乙酰胆碱是负责的神经递质，与唾液细胞上的毒蕈碱受体结合，引发唾液。抗胆碱能药物竞争性抑制这些受体的激活。在Sjögren综合征（SS）中，免疫失调通过上调人白细胞抗原的上调驱动淋巴细胞侵袭，从而导致腺泡细胞损伤。损害是由于无法在癌细胞和正常细胞之间很好地描绘出来的原因，因此，当患者接受治疗时，健康的腺泡细胞被破坏。诊断性损伤的诊断在很大程度上是临床的，具有重点的病史和检查。尽管没有全球接受的诊断测试，但唾液输出可以
振动触觉刺激和 tDCS 能否帮助低效的 BCI ......
基于快速傅里叶变换 (FFT) 的相位跟踪算法，如先前提出和采用的 [20, 36]；在 FFT 幅度中，8 至 13Hz 之间的主要 alpha 频率分量和相应的相位用于获得简单的正弦函数来预测即将到来的相位。当预测的相位下降时，根据运动想象类别通过左或右振动马达传递振动 100 毫秒，刺激间隔设置为 100 毫秒。因此，提取 C4 通道 alpha 相位用于左侧运动想象试验，当预测的相位下降时激活左侧振动马达，反之亦然。刺激会话结束后，受试者执行与刺激前相同的运动想象任务
识别加拿大低效的化石燃料补贴
正在进行中，而且远远落后于计划。在加拿大的背景下定义化石燃料补贴和低效率的问题对于在这一过程中取得有意义的成果至关重要。对于前一点，定义化石燃料补贴一直是大量调查和讨论的主题，我们重申我们的建议（国际可持续发展研究所，2019 年），即加拿大采用世界贸易组织的定义，该定义被世界各地的清单流程广泛使用（Gerasimchuk 等人，2017 年；OECD，2012 年）以及联合国环境规划署等人（2019 年）最近向各国提出的关于衡量和报告补贴的建议。该定义包括向企业或行业提供的财务利益，包括直接转移、放弃收入、风险转移以及提供商品和服务。
使用深度学习对运动想象脑电图进行分类可提高低效 BCI 用户的表现
运动想象脑机接口 (MI-BCI) 是人工智能驱动的系统，可捕捉与运动心理想象相关的大脑活动模式，并将其转换为外部设备的命令。传统上，MI-BCI 采用机器学习 (ML) 算法，需要大量信号处理和特征工程来提取感觉运动节律 (SMR) 的变化。近年来，深度学习 (DL) 模型在 EEG 分类中越来越受欢迎，因为它们提供了一种自动提取信号中时空特征的解决方案。然而，过去使用 DL 模型的 BCI 研究只对一小部分参与者进行了尝试，而没有调查这种方法对不同用户群（例如低效用户）的有效性。BCI 低效是 BCI 文献中已知且未解决的问题，通常定义为用户无法为 BCI 分类器生成所需的 SMR 模式。在本研究中，我们评估了 DL 模型在捕捉 MI 特征方面的有效性，尤其是在低效用户中。记录了 54 名执行左手或右手抓握 MI 任务的受试者的 EEG 信号，以比较两种分类方法（ML 方法和 DL 方法）的性能。在 ML 方法中，使用常见空间模式 (CSP) 进行特征提取，然后采用线性判别分析 (LDA) 模型对 MI 任务进行二元分类。在 DL 方法中，在原始 EEG 信号上构建卷积神经网络 (CNN) 模型。此外，根据在线 BCI 准确度将受试者分为高绩效者和低绩效者，并在各组之间比较两个分类器的性能差异。我们的结果表明，CNN 模型将所有受试者的分类准确度提高了 2.37% 到 28.28% 之间，但更重要的是，对于低绩效者，这种改进明显更大。我们的研究结果表明，在未来的 MI-BCI 系统中，DL 模型有望应用于原始 EEG 信号，特别是对于无法为传统 ML 方法产生所需感觉运动模式的 BCI 低效用户而言。
巴基斯坦经济状况及低效性......
1 0.508013 1.262956 0.578226 3.385295 0.958374 93.81515 0.000000 2 0.666131 0.748720 4.259023 2.021495 2.093731 90.17424 0.702788 3 0.833389 3.759361 7.265305 2.000644 1.654939 81.39768 3.922069 4 0.996867 6.098773 9.580535 2.593435 1.428644 74.18541 6.113202 5 1.155899 7.782488 11.11446 3.522498 1.263706 68.55123 7.765618 6 1.305445 8.955889 12.07680 4.542929 1.137366 64.64161 8.645400 7 1.445582 9.799474 12.55454 5.483027 1.047797 61.90191 9.213253 8 1.577037 10.42757 12.69662 6.305112 0.974944 59.95251 9.643246 9 1.699562 10.88208 12.62971 7.021938 0.912518 58.60863 9.945116 10 1.813672 11.21315 12.42473 7.636516 0.859676 57.69924 10.16668 11 1.920047 11.45700 12.13364 8.159602 0.813576 57.09736 10.33882 12 2.019209 11.63385 11.79424 8.606081 0.772726 56.72084 10.47227 13 2.111708 11.76018 11.43109 8.987321 0.736392 56.50786 10.57715 14 2.198065 11.84852 11.06083 9.313349 0.703833 56.41265 10.66082 15 2.278745 11.90768 10.69462 9.593050 0.674509 56.40238 10.72776 16 2.354170 11.94451 10.33961 9.833700 0.648021 56.45265 10.78151 17 2.424725 11.96427 10.00020 10.04138 0.624023 56.54536 10.82476 18 2.490756 11.97099 9.678916 10.22121 0.602231 56.66714 10.85952 19 2.552577 11.96780 9.376972 10.37740 0.582403 56.80803 10.88739 20 2.610474 11.95716 9.094706 10.51349 0.564333 56.96065 10.90966
碱基编辑酶 APOBEC3A 以低效率和高选择性催化 RNA 中的胞嘧啶脱氨
A3A 和 eA3A 表达。A3A 表达构建体 (Addgene #109231) 之前已有描述，可用于纯化 A3A 作为融合蛋白 (MBP-A3A-His)，可进一步加工以生成分离的 A3A 结构域。32,33 对于 eA3A (A3A-N57G)，N57G 突变是通过 Q5 定点诱变 (New England Biolabs, NEB) 引入的。A3A 和 eA3A 构建体的细菌表达之前已有详细描述。 33 将纯化的 MBP-A3A-His、MBP-eA3A-His 或分离的 A3A 在 50 mM Tris-Cl（pH 7.5）、50 mM NaCl、10% 甘油、0.5 mM DTT 和 0.01% Tween-20 中透析过夜，并使用 BSA 标准曲线确定蛋白质浓度。基于 SwaI 的脱氨酶对 ssDNA 和嵌合底物的活性。5'-荧光素 (FAM) 荧光标记的底物 S35-dC 或具有单个靶核糖胞嘧啶的匹配底物（在其他 DNA 骨架中）（S35-rC）由 Integrated DNA Technologies (IDT) 合成，以及相关产品对照（S35-dU 和 S35-rU）。在最佳 A3A 反应条件（最终为 20 mM 琥珀酸：NaH 2 PO 4：甘氨酸 (SPG) 缓冲液 pH 5.5，0.1% Tween-20）下，用 6 倍稀释的未标记 A3A（从 1 µM 到 4 pM）处理 100 µM 寡核苷酸。反应在 37 ˚C 下进行 30 分钟，然后终止（95 ˚C，10 分钟）。然后加入 200 nM 互补链并退火。加入 SwaI (NEB)，在室温下消化过夜。加入甲酰胺上样缓冲液，样品加热变性（95 ˚C，20 分钟），然后在 50 ˚C 下在 20% 变性 TBE/尿素聚丙烯酰胺凝胶上运行。使用 Typhoon 成像仪（GE Healthcare）上的 FAM 滤光片对凝胶进行成像。使用 ImageJ 中的面积量化工具进行定量分析。720 碱基对 ssDNA 底物的合成。为了生成 ssDNA，使用 720 bp gBlock 基因片段 (IDT) 作为模板 (补充图 2a)，并使用 Taq 聚合酶 (NEB) 进行扩增，采用指数后线性 (LATE) PCR 反应方案，该方案采用相对于磷酸化的反向引物过量的正向引物。32 对反应物进行纯化 (NucleoSpin、Fisher)，然后在 37 ˚C 下用 核酸外切酶处理 1 小时以降解磷酸化链，然后进行热失活 (90 ˚C，10 分钟)。然后将产物在 2% 琼脂糖凝胶上运行，并使用凝胶 DNA 回收试剂盒 (Zymoclean) 回收 ssDNA。通过乙醇沉淀进一步纯化 ssDNA，并使用 Qubit ® 荧光计 (ThermoFisher) 测量其浓度。对于一个重复，ssDNA 以大分子寡核苷酸 (IDT) 的形式获得，并通过乙醇沉淀进一步纯化。720 聚体 RNA 底物的合成。使用 720 bp 基因块 (IDT) dsDNA 作为模板，在推荐条件下使用 TranscriptAid Enzyme Mix (ThermoFisher) 通过体外转录生成 RNA，并在 37 ˚C 下孵育两小时。然后通过苯酚-氯仿提取和乙醇沉淀纯化 RNA。将样品重新悬浮在无核酸酶的水中，并进一步用 MspI、XbaI 和 AclI 限制性酶 (NEB) 处理以消化任何剩余的 DNA 模板。在 37 ˚C 下孵育 1 小时后，使用 RNA Clean and Concentrator-5 试剂盒 (Zymo Research) 纯化 RNA。为了进一步确保完全去除模板 DNA，在 37 ˚C 下用 DNase I (Ambion) 处理 RNA 30 分钟。重复纯化 (RNA Clean and Concentrator-5)，并使用 Qubit ® 荧光计测量纯化 RNA 的浓度。通过“预测二级结构网络”预测 720 聚体中几个中尺度区域的二级结构
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。