XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System偏肺
定时偏序推理算法 - AAAI 出版物
在本文中，我们提出了定时偏序 (TPO) 模型来指定工作流程安排，尤其是用于对制造流程进行建模。TPO 集成了工作流程中事件的偏序，指定“先发生”关系，并使用时钟上的保护和重置指定时间约束——这是从定时自动机规范中借鉴的想法。TPO 自然使我们能够捕获事件顺序以及一类受限制但有用的时间关系。接下来，我们考虑从工作流程日志中挖掘 TPO 安排的问题，其中包括事件及其时间戳。我们展示了制定 TPO 和图着色问题之间的关系，并提出了一种具有正确性保证的 TPO 学习算法。我们在合成数据集上展示了我们的方法，其中包括两个受飞机调头的实际应用启发的数据集和 Overcooked 电脑游戏的游戏视频。我们的 TPO 挖掘算法可以在几秒钟内从数千个数据点推断出涉及数百个事件的 TPO。我们表明，由此产生的 TPO 为工作流的依赖关系和时间约束提供了有用的见解。
风暴让皇家内科医学院偏离了轨道
在此期间，GMC 就医师助理监管进行的磋商仅产生了微小的变化，这些变化无法平息批评者的声音，因为这些变化未能反映出磋商中发现的异议程度 (doi:10.1136/bmj.q2757)。11 Iqbal Singh 在与 Martin Forde 进行独立审查后认为，GMC 至少在平等、多样性和包容性方面取得了一些进展 (doi:10.1136/bmj.q2694)。12 13 但面对可能席卷 GMC 的医师助理风暴，这些都毫无意义。RCP 没有听从，将其权力视为理所当然，并受到了沉重打击。GMC 正处于同样的波涛汹涌之中。
空间高效的偏序集数据结构及其应用
偏序集或偏序集合的空间高效数据结构是研究较为深入的领域。已知具有 n 个元素的偏序集合可以用 n 2 / 4 + o ( n 2 ) 位表示[30]，也可以用 (1 + ϵ ) n log n + 2 nk + o ( nk ) 位表示[19]，其中 k 是偏序集合的宽度。在本文中，我们通过考虑偏序集合元素的拓扑标记，使后一种数据结构占用 2 n ( k − 1) + o ( nk ) 位。同样考虑到拓扑标记，我们提出了一种新的数据结构，它可以更快地计算偏序集合的传递约简图上的查询，尽管传递闭包图上的查询计算速度较慢。此外，我们为拓扑标记偏序集合提出了一种替代数据结构，尽管它使用 3 nk − 2 n + o ( nk ) 位空间，但可以更快地计算这两个查询。此外，我们从 BlockDAG（区块链的更具可扩展性的版本）的应用程序的角度讨论了这些数据结构的优势。
一般高斯噪声机制及其对无偏平均值估计的最佳性
我们调查了差异隐私中无偏见的高维平均估计器。我们考虑了差异的私有机制，其预期输出等于输入数据集的均值，对于从r d中的固定有限域K绘制的每个数据集。一种经典的私人平均估计方法是计算真实的均值，并添加无偏见但可能相关的高斯噪声。在本文的第一部分中，我们研究给定域K的高斯噪声机理可实现的最佳误差，当在某些p≥2中测量误差范围时。我们提供算法，以在适当的假设下计算给定k的高斯噪声的最佳协方差，并证明最佳误差的许多不错的几何特性。这些结果将来自域K的分解机制理论推广到对称和有限的（或等效地，对称的多面体）到任意界面的域。在本文的第二部分中，我们表明，高斯噪声机制在所有私人无偏见的平均估计机制中都在非常强烈的意义上达到了几乎最佳的误差。特别是，对于每个输入数据集，满足集中差异隐私的公正平均估计器至少与最佳高斯噪声机制一样多。我们将此结果扩展到局部差异隐私，并近似差异隐私，但是对于后者，对于数据集或相邻数据集，下限的误差较低的界限是必要的，则必须放松。
印度洋表面淡水通量偏见对AMOC
使用概念模型（Cessi，1994; Cimatoribus等，2012）和完全占地的海洋气候模型（De Niet等，2007; Toom et al。，2012; Mulder等，2021）。这些研究的重要结果之一是（在这些模型中）的存在与可观察的数量有关（Rahmstorf，1996），现在通常称为AMOC稳定性（或制度）指标。该指标在文献中具有许多不同的符号，例如m ov（de Vries and Weber，2005）或F ov（Hawkins等，2011）。在这里，我们将遵循Weijer等人。（2019）并使用f ovs（f ovn）作为AMOC在大西洋盆地的35°S（60°N）的南部（北部）边界上携带的淡水运输（Dijkstra，2007; Huisman et al。，2010; Liu et al。，2017）。可用的观察结果（Bryden等，2011）表明，当今的AMOC将淡水从大西洋出口（F OVS <0）。众所周知，F ovs忽略了一些相关的过程（Gent，2018），但是如果人们接受f ovs是适当的指标，则AMOC基于其观察到的价值（Weijer等，2019）。
卟啉纳米纤维中的阳离子偏极化
在有机p-缀合的寡聚物中，未配对电子的远距离离域化是实现分子晶体管中高电荷载体迁移率的重要要求。我们已经研究了一系列B，Meso，B-边缘粘合剂的卟啉低聚物的自由基阳离子，由CW-EPR，1 h和14 N Endor，Hyscore和Vis-Nir-Mir Simals支持，由CW-EPR，1 h和14 n N Endor，Hyscore和Vis-Nir-Mir样品组合，由CW-EPR，1 h和14 n N NOM组成。结果表明，在十多个卟啉单元中，自由基阳离子的连贯离域化，这对应于有效的连贯长度> 8.5 nm。我们发现自由基自旋密度的分布非常不均匀，并且随着定位长度的增加（在50 K时高达Tm≈4µs），相位记忆时间增加。这项研究为设计分子电子和旋转材料的设计开辟了新的途径。
ret融合基因阳性肺癌的新分子靶耐药机制...
接下来，使用LCC-190细胞进行CRISPR/CAS9的整个基因组敲除筛选，以鉴定与抗RET抑制剂抗性相关的基因。将LCC-190细胞与大约120,000个SGRNA文库（包含3-6个SGRNA敲除一个基因）一起引入，用RET抑制剂处理了大约9天，然后检查了幸存细胞中包含的SGRNA。结果强烈表明，ERRFI1（MIG6）基因的敲除参与RET抑制剂耐药性（图2）。为了验证这一结果，使用LC2/AD和LCC-190细胞用具有不同序列的其他SGRNA敲除Mig6。结果表明，在Mig6基因敲除细胞中，EGFR途径过度活化，诱导耐药性。 EGF以1 ng/ml的浓度共同治疗，与人类的血液浓度相当
鸟类肺Mycobiome：肺摄入群落的系统发育和生态驱动因素及其潜在病原体
脊椎动物肺部包含多种微生物群落，但鲜为人知的是社区组成或其对健康的后果的原因。肺微生物组组装，例如分散，协同进化和宿主开关。然而，肺微生物组的比较调查很少，特别是对于真菌成分，是mycobiome。区分真菌分类群是通才或专业共生体，潜在的病原体或偶然吸入的孢子，这是迫切的，因为有很高的新兴疾病潜力。在这里，我们提供了禽肺菌落体的第一个特征，并测试了环境，系统发育和功能性状的相对影响。我们使用了195个肺样本中的元法编码和培养，代表20个家庭中的32种鸟类。我们确定了532个真菌分类群（Zotus），其中包括许多机会病原体。这些主要由门comycota（79％）组成，其次是basidiomycota（16％）和粘膜瘤（5％）。酵母和类似酵母菌的类群（Malassezia，Filobasidium，saccharomyces，Meyerozyma和Aureobasidium）和丝状真菌（cladosporium，cladosporium，externaria，neurospora，fusarium和spergillus）很丰富。肺Mycobiomes受环境暴露的强烈影响，并通过宿主身份，性状和系统发育亲和力进一步调节。我们的结果暗示了迁移性鸟类作为机会性致病真菌的长距离传播的潜在向量。
雾化器治疗术后肺不张
肺不张，即肺组织塌陷，是外科手术后（尤其是胸腔或腹部手术）的一个严重并发症。雾化器疗法已成为术后肺不张的潜在辅助治疗方法，旨在改善肺扩张、粘液纤毛清除和患者预后。这篇叙述性综述全面分析了雾化器疗法在术后肺不张管理中的作用，涵盖了其作用机制、临床效果、安全注意事项、挑战和未来前景。这篇综述重点介绍了术后肺不张的病理生理学，强调了麻醉引起的通气不足、功能残气量丧失、粘液纤毛清除受损和气道阻塞。它讨论了雾化器疗法在将药物（如支气管扩张剂、粘液溶解剂和吸入性皮质类固醇）直接输送到气道以缓解肺不张相关症状和促进肺再扩张方面的作用。本文讨论了安全考虑因素，包括支气管痉挛风险、感染控制、药物相关不良反应和环境危害。此外，本文还探讨了患者管理策略、雾化器治疗的挑战和局限性、雾化器类型的比较分析以及特殊人群考虑因素。未来前景将重点关注个性化治疗、新型药物配方、智能雾化器设备和靶向治疗，以优化肺不张管理。总之，虽然雾化器治疗在治疗肺不张方面表现出疗效，但技术和治疗策略的不断进步为克服挑战和改善治疗结果提供了机会，最终提高了患者护理和生活质量。
急性呼吸困难：心脏还是肺？ - SFMU
我们可以看到，如果某些体征具有较高的特异性 > 80%（心力衰竭或心肌坏死病史、糖尿病、血脂异常、阵发性夜间呼吸困难、左奔马律、TJ、RHJ、SBP < 100 mm Hg、腹水），这会损害低甚至极低的灵敏度（心房奔马、腹水、TJ、RHJ、TAS < 100 mm汞、糖尿病、血脂异常）。传统上认为对诊断有用的某些体征的特异性较低 < 80%：劳力性呼吸困难、端坐呼吸、爆裂罗音、吸烟、COPD 病史、高血压）荟萃分析未指定使用以下组合时的敏感性和特异性体征和症状。