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褪黑激素在...
摘要目的：评估1,400代谢产物与结直肠癌和胃癌之间的因果关系。研究设计：孟德尔随机化研究。研究的地点和持续时间：中国Yantai University的Yanai Yuhuangding医院，于2024年7月至2024年8月。方法论：分别从加拿大的衰老纵向研究（CLSA）以及昂贵的Finngen项目中得出了全代代谢物基因组关联研究（GWAS）数据和遗传数据。根据其与全基因组显着性水平的代谢产物的关联选择合适的仪器变量，从而确保了绘制的因果下降中的高度可靠性。使用逆差异加权（IVW）进行初始分析。敏感性分析，以验证发现并评估潜在的多效性或偏见。结果：代谢物包括8,299名个体的研究。胃癌包括1,307例病例和287,137例对照；大肠癌包括6,509例和287,137例对照。研究确定了与不同程度的风险增强或缓解措施相关的69个代谢产物。胃癌是一个更集中的发现突出了两个具有显着因果关系的代谢产物，与风险增加以及保护性影响相关。灵敏度分析确定了这些发现的有效性。结论：通过阐明对结直肠癌和胃癌风险的直接因果关系的特定代谢产物，这项研究标志着理解涉及癌症发展的代谢途径的显着进步。
全店引入“AI（人工智能）点餐”系统
伊藤洋华堂株式会社（东京都千代田区，总裁兼首席执行官：三枝富宏）将于 9 月 1 日星期二在全国 132 家伊藤洋华堂门店引入并开始运行使用 AI（人工智能）的产品订购系统。通过该计划可以订购的商品包括杯面等加工食品和零食、冷冻食品、冰淇淋、牛奶等，总计约 8,000 种。
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本文研究了使用大型语言模型（LLM）从全长材料科学研究论文中提取聚合物纳米复合材料（PNC）的样本清单。挑战在于PNC样品的复杂性质，这些属性具有散布在整个文本中的许多属性。关于PNCS的注释详细信息的复杂性限制了数据的可用性，从而使文档级别级别的关系提取技术不切实际，这是由于综合命名实体的挑战跨度跨度。为了解决这个问题，我们为此任务介绍了一种新的基准和评估技术，并以零拍的方式探索了不同的提示策略。我们还结合了提高性能的自我一致性。我们的发现表明，即使是先进的LLMS陷入困境，也可以从文章中提取所有样本。最后，我们分析了此过程中遇到的错误，将它们归类为三个主要挑战，并讨论了未来研究的潜在策略以克服它们。
黑暗中的梦想和阴谋
1964 年，《微型计算机》一书的作者克里斯托弗·埃文斯发表了一篇论文，在文中他将做梦的状态比作计算机离线。在这两种情况下，与现实环境的联系都被切断了。这本新书《夜之风景》是那篇 1964 年论文的延伸。埃文斯于 1979 年突然去世，科学记者彼得·埃文斯承担了编辑和完成这本书的任务，他遇到了将早期草稿思考到合乎逻辑的结尾的问题。这本书由两个很少交流的头脑以这种方式写成，未能达到其宏伟的目标，这也许并不奇怪。克里斯托弗·埃文斯显然想要提出一种全新的梦境理论。然而，这本书以对睡眠和梦的生理学、弗洛伊德和荣格的思想以及不太传统的梦境与超感官知觉的关系的简要介绍开始。然后，它继续描述了 20 世纪 50 年代的一项研究，在这项研究中，渴望进入吉尼斯世界纪录的人试图保持清醒 200 小时或更长时间。他们全都开始出现幻觉，脾气变得非常暴躁，最后不得不被允许入睡。从那时起，更复杂的研究表明，当我们快速眼动时，我们会做梦，如果受试者被剥夺了快速眼动睡眠，他们也会受到心理困扰。埃文斯的结论是我们需要做梦。如果是这样，为什么呢？弗洛伊德当然相信他有答案。但埃文斯认为弗洛伊德的想法只是一厢情愿的想法，并开始
<全国读书推广日>基地领导朗读
2023 年 3 月 7 日 作者：参谋军士Braden Anderson 第 374 空运联队公共事务 在全国阅读推广日之际，第 374 空运联队的指挥官和其他管理人员最近为横田空军基地的儿童保育设施 Yume 儿童发展中心揭幕。孩子们。 这个周年纪念日是由国家教育协会于1998年设立的，是一个向孩子们传达阅读乐趣的日子。之所以选择3月2日，是因为这是图画书作者苏斯博士的生日。 横田图书馆一直参与国防部福利服务管理局的暑期阅读计划，该计划旨在鼓励年轻人在暑假期间养成阅读的习惯。允许日本员工使用图书馆。
从全分辨率全分辨率全分辨率SMRI扫描
摘要 - 阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症最为流行的形式，比前列腺癌和乳腺癌杀死更多的人。结构磁共振成像（SMRI）广泛用于分析进行性脑部加重及其在区分AD方面的临床实用性。即使尚不存在有效治愈，早期发现对于减轻症状恶化的速度也是至关重要的。因此，本工作的目的是提出端到端3D卷积长的短期记忆（ConvlSTM）的基于全分辨率全分辨率全脑SMRI扫描的AD的框架。提出的框架应用于属于OASIS和ADNI数据库的427个全分辨率全分辨率全分辨率SMRI扫描，以提供较少的数据集特定于方法。的结果表明，我们的框架在区分AD的框架与认知上的Normal（CN）患者方面表现良好，达到86％的分类精度，敏感性为96％，F1评分为88％，AUC为88％，AUC的AUC为93％。测试是在可扩展的GPU云服务上进行的，并可以公开使用以保证可重复性。由于所提出的框架在没有AD的领域特定知识以及计算成本的过程（例如分割）的情况下表现良好，因此可以使用全脑SMRI扫描作为输入数据将其应用于其他精神疾病。索引术语 - Alzheimer病，深度学习，诊断，端到端方法，可扩展的GPU云，结构磁共振成像，3D卷积长的短期记忆
