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提高大型流行病学研究中体细胞突变分析的准确性：解决没有匹配病例的问题
纽约，纽约州 联系人：Ronglai Shen ( shenr@mskcc.org ) 摘要 理想情况下，使用患者匹配的正常细胞样本作为基准来检测肿瘤中的体细胞突变。这样一来，就可以将体细胞突变与罕见的种系突变区分开来。在大型回顾性研究中，档案组织收集会对获取正常 DNA 样本造成挑战。在本文中，我们提出了一种在没有匹配的正常样本的情况下改进体细胞突变分析的方案。该方法的灵感来自 InterMEL 研究，这是一项大规模流行病学调查，涉及对 1000 个原发性黑色素瘤样本进行多组学、多机构基因组分析。实现改进突变调用的关键见解是种系突变应产生约 50% 的变异等位基因频率 (VAF)。虽然纯肿瘤样本中的体细胞突变也有望获得类似的 50% VAF，但通常肿瘤纯度远低于 50%，导致 VAF 明显较低。利用一种可以同时估计肿瘤纯度和 VAF 的技术，我们开发了一种更好地区分体细胞变异和种系变异的方法。基于 InterMEL 研究中 137 个黑色素瘤与匹配的正常组织来提供黄金标准，我们表明使用一组（不匹配的）正常样本的传统流程存在错误
与肺动脉温度相比，非侵入性温度计的准确性和精度：横断面研究
抽象背景：温度波动是重症监护病房（ICU）中患者状况的关键指标。侵入性方法对核心温度进行了更可靠的测量，但它们具有更大的并发症风险，从而限制了它们在大多数情况下的使用。这强调了研究评估非侵入性温度监测方法的可靠性的需求。目标：本研究旨在评估与肺动脉温度相比，四种非侵入性温度测量技术的准确性和精度，该技术被认为是金标准。设计和设置：我们在巴西的Belo Horizonte的Belo Horizonte的FelícioRocho联邦De Minas Gerais和医院FelícioRocho医院进行了ICU进行了横断面临床研究。方法：包括所有患有肺动脉导管的患者。我们同时记录了肺动脉，腋窝，口腔，颞动脉和鼓膜的温度。平淡的阿尔特曼图被用来评估不同温度测量的一致性。结果：共有48名患者，平均年龄为54岁。女性占样本的66.67％。与肺动脉温度相比，非侵入性方法的准确性和精度（平均和稳定偏差）为：腋窝（-0.42°C，0.59°C），口服（-0.30°C，0.37°C），tymbrane（-0.37°C），tympanic membrane（-0.21°C，-0.21°C，0.444444444444444444444444444444444444444444444444.44444444.44444444444444.4444444.444444444444.444444444444.44444444444444.42°C）。 （-0.25°C，0.61°C）。在非侵入性方法中，鼓膜膜测量被证明是最可靠的，其次是口服方法。值得注意的是，在体温异常（非等准体温度）的患者中，只有口服和鼓膜方法保持其准确性和精度。结论：与肺动脉温度相比，这项研究中评估的非侵入性温度计表现出可接受的认可和精度（在临床相关阈值0.5°C）中。
利用线粒体编程的细胞死亡动力学来增强肺腺癌的预后准确性和免疫疗法疗效
抽象背景肺腺癌（LUAD）是一种高度异质性疾病，对准确的预后预测构成了重大挑战。线粒体在真核细胞的能量代谢中起着核心作用，并可能影响程序性细胞死亡（PCD）机制，这对于肿瘤发生和癌症的进展至关重要。然而，线粒体功能与pCD之间相互作用的预后意义需要进一步研究。方法我们使用机器学习分析了来自七个全球队列中1231名LUAD患者的数据，以开发与线粒体相关的PCD签名（MPCD）。使用六种免疫疗法队列（LUAD，黑色素瘤，透明细胞肾细胞癌； n = 935）和21种肿瘤类型的PAN-CACTER队列进行验证。内部luad组织队列（n = 100）证实了核苷双磷酸激酶4（NME4）的预后意义。体内和体外实验探索了NME4在免疫排除中的作用。结果，MPCD在LUAD患者的预后表现出强烈的预测性能，超过了先前发表的LUAD特征的114个。此外，MPCD有效地预测了免疫疗法患者的结局（包括患有LUAD，黑色素瘤和透明细胞肾细胞癌的患者）。从生物学上讲，MPCD与免疫特征显着相关，高MPCD组表现出降低的免疫活性和冷肿瘤的趋势。nMe4是MPCD中的一个关键基因（相关= 0.55，p <0.05），与高表达的LUAD患者的预后较差有关，特别是在CD8沙漠表型中，通过我们的内部同学验证。多重免疫荧光证实了NME4与免疫细胞（例如CD3+ T细胞和CD20+ B细胞）之间的空间共定位和排除关系。进一步的实验表明，NME4在体外和体内调节了LUAD细胞的增殖和侵袭。重要的是，抑制NME4增加了CD8+ T细胞的丰度和活性，并增强了体内抗编程细胞死亡蛋白-1疗法的抗肿瘤免疫力。结论MPCD为个别LUAD患者提供个性化的风险评估和免疫疗法干预措施。nme4是MPCD中的关键基因，已被确定为一种新型癌基因
口服粘附药物输送系统 气候智能农业金融（CSAF）：农业可持续投资模型 预测性AAC的机器学习：改进语音和基于手势的通信系统 在食品和药品应用中使用微囊化的掩饰掩盖 使用LLM代理的自动威胁检测和响应 成功地治疗了内颌骨第一磨牙的胚胎病变：病例报告 商业智能工具在改善医疗保健患者成果和操作中的作用 地理独特性：高跷房屋的结构身份 主动脉狭窄的机器学习：增强健康信息系统的诊断准确性和安全性 使用机器学习来预测疾病暴发并增强公共卫生监视 AI驱动的网络安全：减轻风险和保护数据隐私的战略方法 Tiktok运动中社会影响理论的见解 使用机器学习预测健康保险费：一种基于回归的新型模型，以提高准确性和个性化
粘附药物输送系统（MDDS）代表了一种通过口服途径（例如颊，舌下和牙龈区）管理药物的创新方法。这些系统利用天然或合成聚合物确保对粘膜表面的长时间粘附，从而可以扩展和受控的药物释放。几个因素影响粘附的有效性，包括聚合物的亲水性，分子量和pH和水分水平等环境因素。mdds可以采取各种形式，包括片剂，膜，斑块，烤肉和凝胶，每种都提供不同的药物释放曲线，例如立即，持续或控制。这些系统通过避免首次代谢来增强药物生物利用度，使其对低口服生物利用度或需要靶向递送的药物特别有益。尽管MDD提供了改善的患者合规性和治疗效果，但它们仍然面临诸如刺激，口味关注和唾液稀释作用之类的挑战，这可能会影响药物稳定性。尽管面临这些挑战，但MDD仍具有在各种医疗应用中推进药物输送技术的巨大希望。本综述彻底研究了粘附药物输送系统的机制，优势，局限性和未来前景。
犹他州希尔空军基地电话快速参考指南除非另有说明，否则以下列表的商业区号为 801-XXX-XXXX。DSN 为 586-XXXX、775-XXXX 和 777-XXXX。此目录根据组织和个人提供的列表编制而成，其准确性取决于所提供信息。更新信息可发送至第 75 空军基地联队公共事务部，75abw.pa@us.af.mil。请勿在不安全的电话上讨论机密信息。出于通信安全目的，官方国防部电话始终受到监控。国防部电话仅用于传输官方政府信息，并始终受到通信安全监控。 A-B 空军援助协会 777-4681 航空客运站 777-3088 飞行员领导学校 586-8913 飞行员及家属准备中心 777-4681 美国红十字会 877-272-7337 地区辩护律师 777-2940 艺术与手工艺 777-2649 汽车爱好商店 777-3476 保龄球中心 777-6565 BX 理发店 773-4602 BX 主商店 773-1207 BX 快递服务站（主站） 801-774-3600 BX 快递服务站（西门） 774-9072 BX 商店（主站） 773-4417 C-F 职业顾问（军事） 777-9573 伤亡援助 775-5487 土木工程师客户服务 777-1856 教堂 777-2106 牧师（下班后） 777-3007 儿童发展中心（东部） 777-6321 儿童发展中心（西部） 777-6223 文职人员薪酬 777-1851 文职人员 775-3329 计算机协助服务台 586-8324
犹他州希尔空军基地电话快速参考指南 除非另有说明，否则以下列表的商业区号为 801-XXX-XXXX。DSN 为 586-XXXX、775-XXXX 和 777-XXXX。本目录由组织和个人提供的列表汇编而成，其准确性取决于所提供信息。更新信息可发送至第 75 空军基地联队公共事务部，75abw.pa@us.af.mil。请勿在不安全的电话上讨论机密信息。官方国防部电话始终处于通信安全监控之下。国防部电话仅用于传输官方政府信息，并始终受到通信安全监控。A-B 空军援助协会 777-4681 航空客运站 777-3088 飞行员领导学校 586-8913 飞行员及家属准备中心 777-4681 美国红十字会 877-272-7337 地区辩护律师 777-2940 艺术与手工艺 777-2649 汽车爱好商店 777-3476 保龄球中心 777-6565 BX 理发店 773-4602 BX 主商店 773-1207 BX 快递服务站（主站） 801-774-3600 BX 快递服务站（西门） 774-9072 BX 商店（主站） 773-4417 C-F 职业顾问（军事） 777-9573 伤亡援助775-5487 土木工程师客户服务 777-1856 教堂 777-2106 牧师（下班后） 777-3007 儿童发展中心（东部） 777-6321 儿童发展中心（西部） 777-6223 文职人员薪酬 777-1851 文职人员 775-3329 计算机援助服务台 586-8324 小卖部 385-430-8420 牙科中队接待处 777-7011 家庭暴力受害者维权危机热线 385-209-1811 教育办公室（军事） 777-2710 教育和培训（文职） 777-9154 员工援助计划 866-580-9078 平等机会办公室 777-4856远征训练 777-3670 家庭营 775-3250 第一学期飞行员中心 (FTAC) 586-1878 健身中心 777-2762 部队支援中队 777-4134 框架商店 586-0567 反欺诈、浪费和滥用热线 777-5361 G-L 高尔夫球场俱乐部会所 777-3272 Hill 航空博物馆 777-6818 Hill 指挥所 777-3007 Hillcrest 餐饮设施 777-3428 住房管理办公室 777-1840 住房私有化办公室 (BHMH) 784-5600
DRB® 推出 AI 增强型车牌识别系统，实现最准确、最高效的洗车操作 俄亥俄州阿克伦 – 2024 年 10 月 16 日 – Vontier 公司 (NYSE: VNT) 旗下的领先洗车和车辆护理技术提供商 DRB 很高兴地宣布推出其 AI 增强型车牌识别 (AI-LPR) 系统，这是对其已经先进的 LPR 技术的重大升级。AI-LPR 有望在洗车的运营效率、准确性和客户满意度方面树立新标准。
DRB 是 Vontier (NYSE: VNT) 旗下子公司，Vontier 是一家全球性工业技术公司，致力于将生产力、自动化和多能源技术结合起来，以满足快速发展、更加互联的移动生态系统的需求。凭借领先的市场地位、数十年的领域专业知识和无与伦比的产品组合广度，Vontier 改变了世界的移动方式——为我们的客户和地球提供智能、安全和可持续的解决方案。Vontier 拥有持续改进和创新的文化，这种文化建立在 Vontier 业务系统的基础上，并受到全球同事的欢迎。有关 Vontier 的更多信息，请访问公司网站 www.vontier.com。
评估数字病理学和人工智能对病理实验室诊断准确性和工作流程效率的影响。
作为病理实验室的一部分，数字病理学和人工智能解决方案和服务被认为是新的变革，因为它们提高了诊断和工作技术。数字病理学意味着通过对整个载玻片进行成像来数字化载玻片，并制作可重复使用的数字文件，这些文件可以轻松共享以进行远程咨询或综合数据管理 [1]。这种方法不仅可以更轻松地向患者和公众提供信息，还可以促进复杂诊断设备的开发和合作 [2]。机器学习方法，包括人工智能或 AI 和深度学习，都在诊断过程中得到更频繁的使用。这些技术旨在识别数字病理图像中的特定模式，并支持随后以更高的准确度确定疾病的分类 [3]。AI 也适用于病理学，
我们的参考号：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 先生/女士尊敬的人士， 有关金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您有关金融服务业生成人工智能（GenA.I.）的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“全民银行金融科技化”计划的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，其中人工智能是重点领域。本文深入分析了金融业目前采用 GenA.I. 的状况，强调了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就支持负责任创新的治理结构和部署方法提出了建议。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何彻底测试 GenA.I.，例如通过新的 GenA.I. Sandb
我们的参考。：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 尊敬的先生/女士， 关于金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您关于金融服务业生成人工智能 (GenA.I.)的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力。及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“所有银行都采用金融科技”倡议的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，人工智能是重点关注领域。本文深入分析了 GenA.I. 在金融领域采用的现状，重点介绍了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就治理结构和部署方法提出了建议，以支持负责任的创新。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何对 GenA.I.进行全面测试，例如通过新的 GenA.I.沙盒 1 ，并负责任地集成到授权机构的运营、服务产品和风险管理系统中。如果您对本文有任何疑问，请通过 All-banks- go-fintech@hkma.gov.hk 与我们联系。此致， Carmen Chu 执行董事（银行监管） 附件
人工智能对审计流程和准确性的影响：未来展望 Feny Fidyah 1*、Susanti Usman 2、Afrila Eki Pradita 3、Dyah Mieta Setyawati 4
1 印度尼西亚德波克古纳达玛大学，fenyfidyah@staff.gunadarma.ac.id 2 印度尼西亚德波克古纳达玛大学，susanti_usman@staff.gunadarma.ac.id 3 印度尼西亚德波克古纳达玛大学，afrila_pradita@staff.gunadarma.ac.id 4 印度尼西亚德波克古纳达玛大学，dyah_meita@staff.gunadarma.ac.id * 通讯作者：fenyfidyah@staff.gunadarma.ac.id 摘要：人工智能 (AI) 正在彻底改变审计流程，有望显著提高准确性、效率和风险管理。本文献综述探讨了人工智能对审计实践的变革性影响，并概述了未来前景。机器学习、自然语言处理和机器人过程自动化等人工智能技术正在集成到审计系统中，从而实现实时数据分析、异常检测和预测洞察。这些进步不仅增强了传统的审计方法，而且还引入了能够以前所未有的速度和精度处理大量数据的新方法。本文综合了当前的研究和行业趋势，强调了人工智能在应对审计挑战中的作用，包括欺诈检测、合规监控和审计质量提高。此外，它还研究了人工智能的采用对审计师的影响，强调了提高数据分析和人工智能技术技能的必要性。展望未来，本文讨论了潜在的未来发展，如人工智能驱动的持续审计、区块链集成和人工智能增强审计中的道德考虑。关键词：人工智能、审计流程、准确性、机器学习、未来展望介绍