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的创新方法，以准确评估基于杀害的疗法对抗文化遗产纪念碑的生物临时性的有效性
1-维维戈大学，生物学教师，实验科学爱德华州，B块，工厂2，实验室39（GEA Group），E -36310，西班牙Vigo，西班牙2 -CIBIO，INBIO实验室，InbioVairão葡萄牙4-加利福尼亚州伯克利分校的环境科学，政策和管理系，美国加利福尼亚州94720，5-加利福尼亚大学伯克利分校脊椎动物动物学博物馆，美国66720- 1100意大利VITERBO，8-保加利亚科学学院生物多样性与生态系统研究所圭尔夫大学，圭尔夫大学，安大略省，N1G，N1G，N1G，N1G，N1G，N1G 1，加拿大11-生物多样性和进化生物学系，国家天然科学博物馆（MNCN -CSIC），C/JoséGutiérrezAbascal，2，28006006 MADRID，SPAIN *cottreting，电子邮件：guillermo.velo@uvigo.es; inigomsolano@mnnn.csic.es orcid ID：velo-antón：0000-0002-9483-5695;钱伯斯：0000-0002-7369-0108; Poyarkov Jr。：0000-0002-7576-2283; Canestrelli：0000-0001-9351-4972; Bisconti：0000-0002-0600-7436; Naumov：0000-0003-2146-208X; Benéitez：0000-0003-3797-4805; Borisenko：0000-0002-3061-3057; Martínez-Solano：0000-0002-2260-226X
使用深度学习从整个脉冲活动中稳健而准确地解码手部运动
稳健性和解码准确性仍然是皮层内脑机接口 (BMI) 系统临床转化的主要挑战。在这项工作中，我们展示了一种信号/解码器协同设计方法（在设计开发过程中利用输入信号和解码算法之间的协同作用）可用于实现稳健且准确的 BMI 解码性能。具体而言，通过应用此过程，我们提出将整个脉冲活动 (ESA) 用作输入信号，将基于准循环神经网络 (QRNN) 的深度学习用作解码算法。我们评估了 ESA 驱动的 QRNN 解码器从非人类灵长类动物初级运动皮层区域长期记录的神经信号解码手部运动学的性能。我们提出的方法在长期记录会话中始终比之前报告的任何其他方法都具有更高的解码性能。即使从原始信号中去除脉冲，其高解码性能也能维持。总体结果显示出极高的解码精度和长期稳健性，这是非常可取的，因为它是 BMI 中尚未解决的挑战。
优化的机器学习模型，以准确检测念珠菌属。在革兰氏染色的显微镜图像中
摘要：图像解释对于临床微生物诊断至关重要。革兰氏阴性幻灯片的手动阅读是时间耗尽和复杂的。基于机器学习（ML）模型的人工视觉系统的使用可以加快感兴趣的微生物的检测，从而确保丢弃无关的图像，并考虑与诊断相关的图像。这种自动诊断过程大大减轻了微生物学家及其主观性的负担。可以通过鉴定酵母样细胞或指示念珠菌属的丝状结构来自动化晶体染色样品的形态学研究。已经实施了几种多类机器学习模型（XGBoost，人工神经网络和K-Nearest邻居），从图像中采取了相关的形态特征。使用目标函数对酵母和菌丝的特定检测，使用创新的元启发式算法优化了数据集维度。最佳优化模型的精度为0.821，精度宏为0.827，召回宏为0.790，F1宏的宏为0.806。
基于人工智能的自动化主动准备实时系统，用于准确预测 COVID-19 感染——性能评估
COVID-19 是一种传染病，已感染全球超过 5 亿人。由于病毒的迅速传播，各国面临着应对感染增长的挑战。特别是，医疗保健组织在有效配置医务人员、设备、病床和隔离中心方面面临困难。机器和深度学习模型已用于预测感染，但模型的选择对于数据分析师来说具有挑战性。本文提出了一种自动化的人工智能主动准备实时系统，该系统根据感染演变的时间分布选择学习模型。所提出的系统集成了一种确定合适学习模型的新方法，无需人工干预即可产生准确的预测算法。对我们提出的方法和最先进的方法进行了数值实验和比较分析。结果表明，与最先进的方法相比，所提出的系统预测感染的平均绝对百分比误差 (MAPE) 平均降低了 72.1%，均方根误差 (RMSE) 平均降低了 65.2%。
低空无人机成像准确量化了从阿拉斯加到加利福尼亚的鳗草消耗性疾病
病原体在世界各地自然和人类主导的生态系统中发挥着重要作用（Lopez-Calderon 等人，2016 年）。从植物和珊瑚到两栖动物和哺乳动物的标志性物种正因病原生物而日益减少（Harvell 等人，2002 年）。由于气候变化、物种分布的变化以及这些因素之间的相互作用，疾病爆发的频率不断增加（Burge 等人，2014 年）。然而，在了解从植物到人类的所有种群中疾病的生态学和影响方面，一个主要的挑战是开发一个强大的系统来量化感染的流行率和严重程度及其影响（Glidden 等人，2022 年）。疫情往往直到疫情已经严重时才被发现，从而妨碍了缓解措施。然而，为发现疫情和传播规模而必须进行的监测强度往往超出了可用资源（Burge 等人，2016 年）。因此，表征空间范围的能力
使用随机森林回归的数据驱动方法准确评估电动汽车电池的健康状态
摘要 - 需要准确评估电动汽车 (EV) 电池的健康状态 (SoH)，以管理其性能、安全性和使用寿命。本研究旨在提出一种使用随机森林回归 (RFR) 模型的数据驱动方法来准确预测 SoH。该方法基于历史电池性能数据来训练 RFR 模型，该模型对于捕获输入特征和 SoH 指标之间的复杂非线性关系特别有用。基于模型的方法需要电化学模型，而数据驱动的方法通常依赖于广泛的实验室测试，而我们的方法展示了一种计算高效、灵活且准确的方法，该方法适用于多种电池类型和用例。它使用电压、电流、温度和充电/放电速率等关键特征作为预测因子，从而可以全面检查当前和以前的电池行为。该模型已根据各种基准数据集进行了评估，并显示出高水平的准确性和稳健性。
基于KAN的混合深神经网络，用于准确鉴定转录因子结合位点
其他声明：利益冲突：RJB是Dian-Tu的董事和Dian和Dian-Tu-001试验的首席研究员。Unrelated to this study, for the DIAN-TU, he receives research support from the NIA, Eli Lilly and Company, F. Hoffman-La Roche, Ltd., Eisai, Alzheimer's Association, GHR Foundation, Anonymous Organization, DIAN-TU Pharma Consortium (Active Members: Biogen, Eisai, Eli Lilly and Company, Janssen, F. Hoffmann-La Roche, Ltd./genentech）。JH是Parabon Nanolabs，Roche，Prothena和Alzpath的付费顾问/顾问。 gyrh报告没有与这项工作直接相关的竞争利益。 他已经获得了CIHR，NIA/NIH的赠款或合同，是Biogen，Cassava和Lilly支持的临床试验研究人员，已参加了Biogen，Roche和Novonordisk支持的专家咨询委员会，并且是C5R（现任C5R联合会（Canadian of Canadian of Canadian of Canadian of Canadian of Canadian of Canadian of Canadical Cognical Cognitial Cognition Cognition Cognition Cognition Cognition Cognition Cognition Cognition Cognitions Conseys））。 EMM从NIA获得赠款； Eisai Hoffmann-La Roche Eli Lilly的机构资助。 他是Alector的DSMB成员（直接付款）；伊利礼来科学顾问委员会成员（直接支付给我）为阿尔茨海默氏症的阿尔扎明。 他是Sage Therapeutics，Eli Lilly，Sanofi，Astrazeneca，Hoffmann La-Roche的顾问/顾问。 CC已获得GSK和EISAI的研究支持。 该研究的资助者在数据的收集，分析或解释中没有作用；在报告的写作中；或决定提交论文出版。 CC是循环基因组学顾问委员会的成员，并在这些公司中拥有股票。JH是Parabon Nanolabs，Roche，Prothena和Alzpath的付费顾问/顾问。gyrh报告没有与这项工作直接相关的竞争利益。他已经获得了CIHR，NIA/NIH的赠款或合同，是Biogen，Cassava和Lilly支持的临床试验研究人员，已参加了Biogen，Roche和Novonordisk支持的专家咨询委员会，并且是C5R（现任C5R联合会（Canadian of Canadian of Canadian of Canadian of Canadian of Canadian of Canadian of Canadical Cognical Cognitial Cognition Cognition Cognition Cognition Cognition Cognition Cognition Cognition Cognitions Conseys））。EMM从NIA获得赠款； Eisai Hoffmann-La Roche Eli Lilly的机构资助。他是Alector的DSMB成员（直接付款）；伊利礼来科学顾问委员会成员（直接支付给我）为阿尔茨海默氏症的阿尔扎明。他是Sage Therapeutics，Eli Lilly，Sanofi，Astrazeneca，Hoffmann La-Roche的顾问/顾问。 CC已获得GSK和EISAI的研究支持。 该研究的资助者在数据的收集，分析或解释中没有作用；在报告的写作中；或决定提交论文出版。 CC是循环基因组学顾问委员会的成员，并在这些公司中拥有股票。他是Sage Therapeutics，Eli Lilly，Sanofi，Astrazeneca，Hoffmann La-Roche的顾问/顾问。CC已获得GSK和EISAI的研究支持。该研究的资助者在数据的收集，分析或解释中没有作用；在报告的写作中；或决定提交论文出版。CC是循环基因组学顾问委员会的成员，并在这些公司中拥有股票。DP是Glaxosmithkline（GSK）的员工，并在GSK中持有库存。CX得到国家老化研究所（NIA）授予R01 AG067505和R01 AG053550的支持。所有其他作者都没有披露。JCM是弗里德曼（Friedman）杰出的神经病学教授，骑士ADRC副主任； Dian副主任和Dian的创始首席研究员。他由NIH赠款＃P30 AG066444资助； P01AG003991; P01AG026276;和U19 AG024904。他和他的家人都没有在任何药品或生物技术公司拥有股票或拥有股权（在共同基金或其他外部指示帐户之外）。TLSB拥有研究人员从NIH，阿尔茨海默氏症协会，Barnes-Jewish医院基金会和Avid Radiopharmaceuticals发起了研究资金。Benzinger博士参加了由Avid Radiopharmaceuticals，Eli Lilly and Company，Biogen，Eisai，Eisai，Jaansen和F. Hoffmann-La Roche Ltd的临床试验参与临床试验。AER报告没有竞争利益。他从美国国家老化研究所（R01AG053267，U19AG032438）收到了这项工作的研究支持。他从AMED获得了这项工作的研究支持（JP23DK0207066和JP23DK0207049）。GSD报告与这项工作直接相关的竞争利益。他的研究得到NIH的支持（K23AG064029，U01AG057195，U01NS120901，U19AG032438）。他是Parabon Nanolabs Inc的顾问，并担任动态（EBSCO）的主题编辑（痴呆症）。他是抗NMDAR脑炎临床试验的参与PI，该试验获得了Amgen Pharmaceuticals的支持，也是ARIALYS Therapeutics的顾问。他已经为Peerveriew Media，Inc和Consighating Education Inc.开发了教育材料。他拥有ANI Pharmaceuticals中的股票。DAR博士的机构已获得Eli Lilly的支持，以开发和参与教育事件，以促进
对立方，PC-SAFT和GERG2008状态方程的评估，用于准确计算氢混合混合物的热物理特性
氢（H 2）是一种干净的燃料和能量过渡到绿色可再生能源的关键促进器，到2050年才能实现零排放的方法。地下H 2存储（UHS）是一种重要的方法，为低碳经济提供了一种永久解决方案，以满足全球能源需求。但是，UHS是一个复杂的程序，在该过程中，由于与垫子气和储层液混合，可以影响H 2污染，孔尺度散射和大规模存储容量可能会受到H 2污染的影响。文献缺乏对现有热力学模型的全面研究，以计算H 2蓝色混合物的准确传输特性对于有效设计各种H 2存储过程所必需的必不可少的混合物。这项工作基于国家（EOSS），彭 - 鲁滨逊（PR）和Soave Redlich-kwong（SRK）（SRK）及其对波士顿 - 马西亚斯（PR-BM）和Schwartzentruber-Renon（SRK）的修改以及其在可靠性方面的可靠性，并预测热液的属性，并涵盖了Hyphersical propertial hyphers， C 2 H 6，C 3 H 8，H 2 S，H 2 O，CO 2，CO，CO和N 2除了基于Helmholtz-Energy的EOSS（即PC-SAFT和GERG2008）。基准模型反对涉及较大压力（0.01至101 MPa），温度（92 K至367 K）和摩尔级分（0.001至0.90）h 2的蒸气 - 液平衡（VLE）的实验数据。这项工作的新颖性在于基准和优化上述EOSS的参数，以研究VLE信封，密度和其他关键运输特性，例如热容量和Joule -joule -joule -thomson h 2混合物的Thomson系数。结果突出了依赖温度的二进制相互作用参数对嗜热物理特性的计算的显着影响。SR-RK EOS在立方EOSS中与均方根误差和绝对平均偏差之间的VLE数据表现出最高的一致性。PC-SAFT VLE模型显示出与SR-RK相当的结果。敏感性分析强调了杂质对在H 2存储过程中更改H 2蓝色流的热物理行为的高影响。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
女性脉络膜血症载体：准确诊断中基因检测和成像的重要性
抽象的脉络膜血症（CHM）是一种罕见的脉络膜化症，在100,000分之50,000至1中的发生率为100,000至1，标志着视网膜和脉络膜的进行性萎缩。绒毛膜血症是由CHM基因突变引起的，CHM基因编码了涉及囊泡运输的RAB伴随蛋白-1（REP-1）。通常被误诊为色素性视网膜炎（RP），将它们区分开是至关重要的。我们提出了一个最初误诊为RP的脉络膜血症病例，强调了基因检测和眼底自动荧光成像的重要性。准确的诊断对于适当的遗传咨询和及时参加新兴基因疗法至关重要。这种情况强调了多模式成像在指导绒毛膜血症的诊断过程中的作用。关键字：唱曲菌血症；色素性视网膜炎；基因疗法