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人工智能和机器学习的应用...
摘要：在人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅速发展之后，面部识别技术已成为生物识别领域内的重要研究重点。本文研究了AI和ML算法的最新进步，以提高面部识别的准确性和速度。首先，对面部识别技术的发展进行了全面审查。它可以追溯从传统方法到深度学习技术的应用，同时还总结了现有技术的优点和局限性。随后，本文中使用的关键技术在细致的情况下详细阐述了这些卷积神经网络（CNN），深度学习功能提取，转移学习，以及面部识别中的注意机制。在处理复杂的场景，不同的照明条件和遮挡情况时，这些显着增强了模型的处理能力。此外，本文对隐私保护和道德问题进行了探索，它提出了旨在在不损害身份绩效的情况下增强数据保护和隐私安全的策略。最后，这项研究的主要发现被封装，并概述了未来的研究方向。这项研究不仅为开发面部识别技术提供了理论的基础和实践指导，而且为促进AI技术在社会生活中的广泛应用铺平了道路。这些包括进一步优化算法以减少计算资源的消耗，开发更有效的数据增强技术以增强模型概括，并探索更广泛的应用程序场景，例如智能安全，个性化服务和可访问性辅助系统。
研究人员发展高度健壮，可重构和机械色纤维素光子水凝胶
受到天然面包结构的启发，研究人员一直在开发用于耐撞击生物塑料，陶瓷装甲和仿生合金复合材料的高级材料。尽管在改善材料的可塑性方面取得了进展，但大多数现有材料仍然由单尺度脆性单元组成。缺乏分层主动界面和自主响应功能限制了其延展性和整体功能。
挑战和机遇，建模动态肿瘤矩阵
我们需要新颖的策略来针对癌症的复杂性，尤其是转移性疾病的复杂性。作为这种复杂性的一个例子，某些组织是转移的特别好客的环境，而其他组织则不含肥沃的微环境来支持癌细胞生长。持续的证据表明，组织的细胞外基质（ECM）是支持癌细胞生长在原发性和次要组织部位的必要因素之一。对癌症转移的研究主要集中在二维组织培养聚苯乙烯板上各种细胞因子和生长因子环境中肿瘤细胞的分子适应。内部成像已经改变了我们实时观察肿瘤细胞侵袭，侵入，渗出和生长的能力。由于支持肿瘤微环境中所有细胞的间质ECM在典型插入成像的可能窗口之外随时间尺度变化，因此生物工具不断开发简单和复杂的体外控制环境，以研究肿瘤（和其他）与该矩阵的细胞相互作用。从这个角度来看，我们专注于负责维护肿瘤器官的病理稳态，与癌症相关的成纤维细胞（CAF）及其自我产生的ECM。后者以及肿瘤和其他细胞分泌的因素，构成“肿瘤生成症”。我们分享了建模该动态CAF/ECM单元，可用工具和技术的挑战和机会，以及如何重塑肿瘤母体（例如，通过ECM蛋白酶）。我们认为，越来越多的有关肿瘤生成体动力学的信息可能会导致该领域成为基因组外科医学的替代策略。
机翼干预模式（WIPS）和机器学习，用于分类的某些医学兴趣
属于伊蚊属的毒性昆虫是病毒和丝状病原体的载体。Ades bopotus是一个越来越重要的向量，因为它在全球范围内的迅速扩展。在全球气候变化和人畜共患疾病的出现的背景下，需要使用现场应用的识别工具来加强对具有医疗兴趣的节肢动物的昆虫学调查的努力。大规模的蚊子对蚊子的主动调查需要熟练的技术人员和/或昂贵的技术设备，这使大量命名物种更加困惑。在这项研究中，我们通过利用机翼干涉模式显示的特定物种标记来开发出一种伊蚊物种的自动分类系统。保留494个24 Aedes spp的显微照片的数据库。记录了十多张图片的人经历了一种深入的学习方法，以训练卷积神经网络并测试其在属，亚属和物种分类学水平上对样本进行分类的准确性。我们在属水平上记录了95％的准确性，在三个测试的亚属中，两种（ochlerotatus and stegomyia）的准确性> 85％。最后，将8个精确地分类为10个Aedes sp。经历了总体准确性> 70％的培训过程。总的来说，这些结果证明了这种方法对艾德斯物种识别的潜力，并将代表未来实施大规模昆虫学调查的工具。
o r i g i n a l r e s a r c h的开发和机器学习模型的验证，以预测较差的动脉瘤S
背景：血管内治疗（EVT）被建议作为治疗颅内动脉瘤的优越方式。然而，患有EVT的动脉瘤性蛛网膜下腔出血（ASAH）患者的功能结果较差仍然存在。因此，迫切需要研究风险因素并在此类患者的亚型中开发关键的决策模型。方法：我们从正在进行的注册表队列研究Prosah-MPC中提取了目标变量，该研究是在中国多个中心进行的。我们将这些患者随机分配给培训和验证队列，比为7：3。单变量和多元逻辑回归以找到潜在因素，然后开发了具有优化变量的九个机器学习模型和堆栈集合模型。通过多个指标评估了这些模型的性能，包括接收器操作特征曲线（AUC-ROC）下的区域。我们进一步使用Shapley添加说明（SHAP）方法，基于最佳模型的特征可视化分布。结果：总共招募了226名经历EVT的较差ASAH的合格患者，而89（39.4％）的12个月结果较差。年龄（调整或[AOR]，1.08; 95％CI：1.03–1.13; P = 0.002），蛛网膜下腔出血体积（AOR，1.02; 95％CI：1.00-1.05; P = 0.033; P = 0.033; P = 0.033），神经外神经社会级联盟，Wornurosurgical Societies等级（wfns）（W ffns）（w ffns）（w ffns）（w ffns）（2.03）（aor c）（2.03）; 1.05–3.93; p = 0.035）和狩猎级别（AOR，2.36; 95％CI：1.13–4.93; p = 0.022）被确定为不良结果的独立风险因素。NCT05738083。然后，开发的预测模型表明，LightGBM算法在验证队列中的AUC-ROC值为0.842，而Shap结果表明年龄是影响功能结果的最重要的风险因素。结论：LightGBM模型在促进患有不良后果风险的贫困级ASAH患者的风险分层方面具有巨大的潜力，从而增强了临床决策过程。试用注册：Prosah-MPC。2022年11月16日注册 - 回顾性注册，https：// clinical trials.gov/study/nct05738083。关键词：颅内动脉瘤，蛛网膜下腔出血，血管内手术，机器学习，预后
主题AI和机器人基金-Natixis投资经理
最近的一些表现可能较低或更高。作为资本价值和收益随时间变化（尤其是由于货币波动），股票的回购价格可能更高或低于其初始价格。所指示的绩效基于股票类别的NAV（净资产价值），并且是适用于基金的所有费用的净值，但不考虑出售佣金，税收或付款代理费用，并假定股息是重新投资的。考虑此类费用或佣金将降低回报。根据费用和入场费之间的差异，其他股份类的绩效将更高或更低。In the periods where certain share classes are not subscribed or not yet created (inactive share classes), performance is calculated based on the actual performance of an active share class of the fund whose characteristics are considered by the management company as being closest to the inactive share class concerned, after adjusting it for the differences between the total expense ratios (TER), and converting any net asset value of the active share class in the currency in which the inactive share class is listed.不活动共享类给出的性能是提供信息的计算结果。请阅读本文档末尾注释中给出的重要信息。（1）在做出任何最终投资决定之前，请参考基金的招股说明书和孩子。
揭示肿瘤中的生物标志物和机制 -
癌症是一种由基因突变，表观遗传变化以及与免疫微环境不断发展的相互作用驱动的多方面疾病（1）。肿瘤细胞通常会发展出逃避免疫检测并促进免疫抑制的机制（2）。尽管最近在癌症免疫疗法方面取得了突破，但可以预测治疗结果并提供更多靶向治疗的新型生物标志物和机制的鉴定仍然是一个显着的挑战（3）。肿瘤免疫联系封装了肿瘤细胞与各种免疫细胞之间的相互作用，包括T细胞，巨噬细胞，树突状细胞和天然杀伤细胞（4）。这些相互作用对于确定免疫系统识别和消除肿瘤细胞的能力至关重要。这个复杂的生态系统提供了治疗机会和挑战。
个性化试验伦理和机构审查委员会意见书
任何与人类受试者相关的临床活动的伦理和监管通常基于其临床实践或研究的分类。著名的生物伦理学家批评了用于划分这些类别的传统区分，称其适得其反且过时，并主张应谨慎且适当地将学习与临床实践相结合。个性化试验代表了一种兼具两种类别特征的临床活动，这使得伦理和监管要求变得不那么明确。当个性化试验的主要目的是协助开展个性化患者护理，并强调保护临床决策免受常规临床实践中固有偏见的影响时，应该如何监管此类活动？在本文中，我们将探讨个性化试验的伦理基础，并提出满足监管要求的各种方法。我们建议，个性化试验参与者和机构审查委员会 (IRB) 小组不应对所有个性化试验的实施施加标准研究法规，而应考虑参与个性化试验是否会导致与常规治疗相比，参与者的风险有任何可预见的增量增加。这种方法可以减少监管障碍，从而促进个性化试验的更广泛应用。