XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System和机
跨机构过渡期间的药物对帐：对挑战和机遇的定量分析
1 D.布拉德利·麦克威利亚姆斯生物医学信息学学院，德克萨斯大学健康科学中心（UTHEALTH），休斯敦，德克萨斯州休斯敦2内科医学，休斯敦大学德克萨斯大学健康科学中心（UTHealth）John P.和Kathrine G. McGovern医学院，德克萨斯州休斯顿，德克萨斯州，美国4 4 4 4 4，休斯敦大学卫生科学中心（UTHealth）公共卫生学院，休斯敦，休斯敦，休斯敦，德克萨斯州休斯顿大学，德克萨斯州，德克萨斯州，州5美国德克萨斯州休斯顿公共卫生学院
钓鱼捕获：评估具有进化和机器学习的基因模型
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
使用数据清理和机器学习技术预测乳腺癌和糖尿病的精确度
摘要——在科技发达的时代，机器学习技术与医疗保健的融合已在预测和预防各种健康状况方面展现出巨大的潜力。本项目致力于开发一套智能健康预测系统，利用机器学习算法预测三大关键健康问题：糖尿病和乳腺癌。其主要目标是利用预测分析的力量，协助医疗专业人员进行早期诊断和干预，从而改善患者的预后。该项目采用基于 Python 的机器学习框架，并利用 scikit-learn、TensorFlow 和 Keras 等常用库。对于乳腺癌预测，该项目将使用一个数据集，该数据集包含来自乳腺组织各种医学输入的特征。我们将运用机器学习模型来分析这些输入，并预测恶性肿瘤的存在。本智能健康预测系统旨在提供准确及时的预测，使医疗专业人员能够优先考虑高危人群进行进一步的诊断评估。机器学习与健康预测的融合不仅有助于实现主动医疗保健，也有助于构建更加个性化和高效的患者护理模式。乳腺癌和糖尿病的发病率不断上升，促使人们需要高效准确的预测模型来辅助早期诊断和治疗。机器学习 (ML) 技术提供了一种通过分析大型数据集来预测这些疾病的有前景的方法。然而，这些模型中使用的数据质量显著
3D打印碳基复合树脂和机械性能
基于树脂增值税光聚合的3D打印系统，例如立体光刻（SLA）和数字光投影（DLP）技术变得更加易于使用。这些3D打印技术在不同行业中具有数量应用。本研究旨在通过将基于碳的材料（即石墨烯和碳纳米管）添加到液体聚合物中来增强3D打印物体的机械性能。在此工作中进行了根据DLP方法进行调整的液晶显示器（LCD）3D打印技术。它使用LCD屏幕和紫外线LED背光来固化逐层中的液体树脂。将碳纳米管和石墨烯组合成液体树脂，以增强机械性能。与初始树脂相比，该碳材料量变为0.05、0.1和0.2％w/w。使用ASTM D638型标准模型对3D打印样品进行了拉伸测试。20秒暴露时间的0.1％W/W石墨烯混合树脂试样显示，弹性模量从7.31±1.02 MPa增加到9.38±0.37 MPa，最大加速度强度为9.38±0.37 MPa和3.87±1.13 MPa至5.28±0.73 MPa。
使用生物信息学和机器学习鉴定子宫中重要的诊断基因
摘要背景：子宫子宫内膜癌（UCEC）被称为世界第六大癌症。生物信息学和深度学习的进步提供了筛查大规模基因组数据并发现指示疾病状态的潜在生物标志物的两种工具。这项研究旨在研究使用生物信息学和机器学习算法鉴定子宫诊断和预后的重要基因。方法：分析UECE患者的RNA表达谱，使用深度学习技术鉴定差异表达的基因（DEG）。预后生物标志物。此外，彻底检查了分子途径，蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络，DEG的共表达模式及其与临床数据的关联。最终，通过基于深度学习的分析来确定诊断标记。结果：根据我们的发现，MEX3B，CTRP2（C1QTNF2）和AASS是UCEC的新生物标志物。评估指标证明了深度学习模型的功效（DNN）功效，最小平均平方误差（MSE）为5.1096067E-5，而根平方误差（RMSE）为0.007，表示准确的预测。0.99的R平方值强调了该模型解释数据中差异的很大一部分的能力。因此，该模型在曲线（AUC）下达到了一个完美的区域，表示特殊的歧视能力，精度率为97％。因此，确定新的UCEC生物标志物有望有效护理，改善预后和早期诊断。结论：GDCA数据库和深度学习算法确定了3个重要基因-MEX3B，CTRP2（C1QTNF2）和AASS，是UCEC的潜在诊断生物标志物。关键词：子宫语料库子宫内膜癌，深度学习，生物标志物，生物信息学分析，UCEC利益冲突：无宣布的资金：这项研究得到了Shahid Beheshti医学科学大学的资助和支持。*这项工作已根据CC BY-NC-SA 4.0许可发布。版权所有©伊朗医学科学大学引用本文的引用：Valizadeh Laktarashi H，Rahimi M，Rahimi M，Abrishamifar K，Mahmoudabadi A，Nazari E.使用生物学信息和机器学习对子宫中重要的诊断基因的鉴定。Med J Islam Repub伊朗。2025（1月6日）; 39：4。 https://doi.org/10.47176/mjiri.39.4
怀孕和糖尿病性酮症酸中毒：胎儿危险和机会窗户
摘要◥目的：Lynch综合征（LS）是一种遗传病，终身患有大肠癌和子宫内膜癌的风险。运动是一种非药物干预措施，可降低癌症风险，尽管尚未对其对LS患者的影响进行前瞻性研究。在这里，我们评估了12个月的有氧运动循环干预对LS载体免疫系统生物学的影响。患者和方法：为了解决这个问题，我们将21例LS招募到非随机，顺序干预分配，临床试验中，以评估一个为期12个月的锻炼计划的效果，该计划每周3次循环课程45分钟，而通常以一次性锻炼咨询课程作为控制。我们分析了使用代谢组学的运动对心脏呼吸系统的影响，循环和结直肠组织生物标志物的影响，
在EFL/ESL教室中平衡人和机器
AI是指可以使用可以分析数据，个性化学习经验并自动化常规任务的智能系统。在EFL/ESL教室中，正在利用AI驱动的工具来促进发音实践，语法校正，词汇量和实时反馈。这些创新使教育工作者能够分配更多的时间来细微的教学任务，例如培养批判性思维和文化理解。尽管有这些进步，但人类教师的角色仍然是核心，因为它们带来了不可替代的元素，例如情绪智力，适应性和文化敏感性。
以人为本的AI和机器人技术
在小尺度的限制中h→0（更精确，但雄辩的定义较少由（12）提供）。该工具的第一个成功是，它允许丢弃通过FBM在小尺度下对完全发育的湍流速度建模的可能性；实际上，此过程具有线性缩放函数，这不是湍流数据的情况，请参见[32]和Ref。其中。关于对缩放函数提供的信息的理解的关键步骤是由于U. Frisch和G. Parisi在1985年引入的关键思想而获得的[60]：他们将缩放函数的严格凹入性解释为表明所分析函数的点型规律性所赋予的不同值的存在。让我们更加精确：局部界限函数f：r→r的指数定义如下。
与橡胶纳米纤维交织的复合层压板的阻尼和机械行为
Povolo M.，MacCaferri E.，Cocchi D.，Brugo T.M.，Mazzocchetti L.，Giorgini L.等。（2021）。与橡胶纳米纤维交织的复合层压板的阻尼和机械行为。复合结构，272，1-8 [10.1016/j.compsctuct.2021.114228]。
下肢外周动脉疾病患者2型糖尿病管理的挑战和机会：量身定制的诊断和治疗审查。
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。