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从伦理、法律和社会角度看脑类器官和类器官智能
人类大脑类器官，又称大脑类器官或早期的“迷你大脑”，是重现人类大脑发育各个方面的 3D 细胞模型。它们在促进我们对神经发育和神经系统疾病的理解方面显示出巨大的希望。然而，前所未有的体外模拟人类大脑发育和功能的能力也带来了复杂的伦理、法律和社会挑战。类器官智能 (OI) 描述了将此类类器官与人工智能相结合以建立基本记忆和学习形式的持续运动。本文讨论了有关大脑类器官和 OI 的科学地位和前景、意识的概念化和心脑关系、伦理和法律层面的关键问题，包括道德地位、人与动物嵌合体、知情同意和治理问题，例如监督和监管。需要一个平衡的框架来允许重要的研究，同时解决公众的看法和道德问题。科学家、伦理学家、政策制定者和公众之间的跨学科视角和积极参与可以为类器官技术提供负责任的转化途径。可能需要一个深思熟虑、积极主动的治理框架来确保这一有前途的领域在道德上负责任的进展。
从伦理、法律和社会角度看脑类器官和类器官智能
人类大脑类器官，又称大脑类器官或早期的“微型大脑”，是重现人类大脑发育各个方面的 3D 细胞模型。它们在促进我们对神经发育和神经系统疾病的理解方面显示出巨大的潜力。然而，前所未有的体外模拟人类大脑发育和功能的能力也带来了复杂的伦理、法律和社会挑战。类器官智能 (OI) 描述了将此类类器官与人工智能相结合以建立基本记忆和学习形式的持续运动。本文讨论了有关大脑类器官和 OI 的科学地位和前景、意识的概念化和心脑关系、伦理和法律层面的关键问题，包括道德地位、人与动物嵌合体、知情同意以及监管等治理问题。需要一个平衡的框架来允许重要的研究，同时解决公众的看法和道德问题。科学家、伦理学家、政策制定者和公众之间的跨学科观点和积极参与可以为类器官技术提供负责任的转化途径。可能需要一个深思熟虑、积极主动的治理框架来确保这一有前景的领域取得合乎道德的负责任的进展。
使用轻梯度提升机和类别增强模型的混合合奏学习方法，用于基于生活方式的II型糖尿病预测
解决分类和预测挑战，树木集成模型已获得了重要的重要性。促进集合技术是用于预测II型糖尿病的综合技术。光梯度提升机（LightGBM）是一种以其叶片生长策略，减少损失和增强的训练精度而闻名的算法。但是，LightGBM容易过度拟合。相比之下，Catboost使用了称为决策表的平衡基础预测值，该预测值可以减轻过度适应风险，并明显提高测试时间效率。catboost的算法结构抵消了梯度增强偏见，并结合了过度拟合的检测器以尽早停止训练。本研究的重点是开发一种混合模型，该模型结合了LightGBM和Catboost，以最大程度地减少过度拟合并通过降低方差改善效果。为了找到与基础学习者一起使用的最佳超级仪表，使用了贝叶斯超级参数操作方法。通过微调正则化参数阀，混合模型有效地降低了方差（过拟合）。针对LightGBM，Catboost，Xgboost，Deciest Crey，Random Forest，Adaboost和GBM算法的比较评估表明，混合模型具有最佳的F1得分（99.37％），召回率（99.25％）和准确性（99.37％）。因此，拟议中的框架对医疗保健行业的早期糖尿病有望有望，并显示出与糖尿病共享相似性的其他数据集的潜在适用性。
引用Wang Y，Li R，Fu F，Huang R，Li D和Liao C（2023），与胎儿心室间隔缺陷有关的产前遗传诊断：评估人员 基于可持续性指标的生物燃料分析 具有可控重复速率的高峰值脉冲的产生Q-S-Switched激光器具有AOM/ SNSE 2 div> 对中国数字贸易发展和影响因素的评估 使用临床前效率和身体表面积的转化预测肿瘤学上近似临床有效剂量：回顾性分析 种子相关分析基于大型静止状态数据集中的ADHD诊断的大脑区域激活 约旦一家转诊医院的先天性心脏病的发病率和类型：第三中心的回顾性研究 引用Sukkar D，Kanso A，Laval-Gilly P和Falla-Angel J（2023）在收费途径上发生冲突：农药与Zymosan之间的竞争动作A O
重新排列，副本编号变体和序列变化（Newman，1985）。在2％的冠心病病例中，可以鉴定出非遗传原因，而20％ - 30％的冠心病病例可以追溯到遗传原因（Cowan and Ware，2015年）。Qiao等。 报道说，VSD是一种与遗传原因最常相关的CHD，而36.8％的VSD与遗传因素有关（Qiao等，2021）。 尽管大多数VSD都是可修复的，并且患者可以在优化的手术和医疗条件下实现良好的长期预后，但对于某些患有患有相关遗传异常的VSD的患者，预后不令人满意（van Nisselrooij et al。，2020; Mone等，2021）。 因此，遗传异常的产前定义在VSD的诊断中非常重要，因为它可以提供更准确，更适当的遗传咨询，这可能会影响父母在持续/终止怀孕，产前监测和围产期护理方面的决策。 胎儿结构异常是侵入性产前基因检测的指标（Fu等，2022）。 具有结构异常的胎儿具有较高的非整倍性，染色体重排和序列变化的发生率（Fu等，2018）。 常规的核型分析是一种鉴定染色体重排的有效技术，诊断率在5.4％至15.5％之间（Hanna等，1996； Beke等，2005）。 但是，G带核型分析的分辨率很低，并且耗时且艰辛。 CMA具有很高的分辨率，并且时间很短。Qiao等。报道说，VSD是一种与遗传原因最常相关的CHD，而36.8％的VSD与遗传因素有关（Qiao等，2021）。尽管大多数VSD都是可修复的，并且患者可以在优化的手术和医疗条件下实现良好的长期预后，但对于某些患有患有相关遗传异常的VSD的患者，预后不令人满意（van Nisselrooij et al。，2020; Mone等，2021）。因此，遗传异常的产前定义在VSD的诊断中非常重要，因为它可以提供更准确，更适当的遗传咨询，这可能会影响父母在持续/终止怀孕，产前监测和围产期护理方面的决策。胎儿结构异常是侵入性产前基因检测的指标（Fu等，2022）。具有结构异常的胎儿具有较高的非整倍性，染色体重排和序列变化的发生率（Fu等，2018）。常规的核型分析是一种鉴定染色体重排的有效技术，诊断率在5.4％至15.5％之间（Hanna等，1996； Beke等，2005）。但是，G带核型分析的分辨率很低，并且耗时且艰辛。CMA具有很高的分辨率，并且时间很短。在基于阵列的分子细胞遗传学技术（例如CMA）发展后，小基因组缺失和重复的检测率增加了10％，无法通过标准结构畸形胎儿核型分析来检测（Hillman等，2013; Liao等，2014; Liao等，2014）。在患有产后和产前CHD的患者中，它可以识别非整倍性，染色体重排和拷贝数变化（CNV）。在7％ - 36％的冠心病患者中检测到致病性CNV（Fu等，2018； Wang等，2018）。对于大多数结构异常的胎儿，在基因检测之前尚不清楚异常的根本原因。作为下一代测序（NGS）的显着进步，外显子组测序（ES）是评估产后患者的有效工具。这种检测技术用于产前诊断（Best等，2018）。In addition to improving diagnostic rates, using ES for assessing a large sample size can analyze single nucleotide variations (SNVs)/ insertions and deletions (indels) in the gene coding regions and help in the identi fi cation of novel pathogenic genes or novel variants in well-known genes in VSD patients ( Sifrim et al., 2016 ; Jin et al., 2017 ; Fu et al., 2018; Lord et al。，2019年;三项广泛的研究表明，ES可以为异常超声发现，正常核型和阴性CMA结果提供诊断率提高8.5％ - 11.6％（Lord等，2019; Petrovski et al。，2019; Fu等，202222）。最近对产前CHD的研究表明，ES的诊断率为20％（6/30）（Westphal等，2019）。In the present research, we used CMA and ES to assess the detection ef fi ciency of fetuses with VSD at the chromosomal (aneuploidy), sub-chromosomal (microdeletion/ microduplication), and single gene (point variants) levels and evaluated perinatal prognosis to facilitate more accurate genetic counseling in clinical practice.
类型1和类型2糖尿病
糖尿病代表一组生理功能障碍，其特征是直接由胰岛素抵抗引起的高血糖症（在2型糖尿病 - T2DM）中，胰岛素分泌/生产不足或过度葡萄糖的葡萄糖分泌物不足（在1型糖尿病分泌物中）1型糖尿病是一种长期进行性自身免疫性疾病，影响发达国家约1％的人群[2]。通过遗传和环境因素的相互作用诱导和促进这种不良免疫反应[3]。相反，在2型糖尿病中，胰岛素抵抗以及降低的胰岛素输出似乎是高血糖症的主要原因（影响了大约8.5％的成年人口）[2]。尽管糖尿病的病因可能因T1DM而异，但在疾病进展过程中可能会出现共同特征。在T2DM（胰岛素抵抗）的情况下，胰腺β细胞衰竭长期可能发生，而在T1DM中（胰腺β细胞死亡/胰岛素的表达）胰岛素耐药性可能会随着条件进展而引起[4]。因此，与两种类型的糖尿病相似，尤其是在长远的情况下，胰岛素抵抗和β-细胞功能障碍/死亡可能存在，从而损害了多种组织，细胞功能和代谢。高血糖，血脂异常和低度炎症（由脂肪细胞膨胀[5]释放出的循环中的细胞因子或脂肪因子[5]，也被肠道菌群失调[6]组成，也被认为是T2DM的风险均为肥胖的人，这是肥胖者的风险。这些条件导致β细胞应激和胰岛素抵抗（通过多种过程，这些过程主要包括不受控制的活性氧和氮种（ROS/RNS）和细胞因子依赖性信号）[7]。胰岛素抵抗在T1DM患者中也很突出，涉及肝，肌肉和脂肪组织[8]。 体重增加是由外源胰岛素的给药引起的，以及采用久坐的生活方式（尤其与对运动引起的低血糖[9]的恐惧相关[9]）和高热量饮食[10，11]，导致个人的身体组成的变化，与那些在脂肪中的人相似，类似于那些含有脂肪的人，并且与那些观察到的人相似。胰岛素抵抗和心血管疾病的风险增加[12，13]。 TDM1患者的代谢综合征的存在导致表型称为“双糖尿病” [14]。 患有T1DM和T2DM的个体具有多种心脏代谢并发症，例如内皮功能障碍[15]，肾小球效果/肾脏功能[16]，低度插入[17]，氧化应激[17]，血液凝结[18]，mitochoctrial dyy condiaction [18]抗性[22]，代谢障碍性[23]和肠道菌群营养不良[24]。 对这些疾病的治疗和葡萄糖平衡的治疗可能需要药理[25]，手术（肥胖胰岛素抵抗在T1DM患者中也很突出，涉及肝，肌肉和脂肪组织[8]。体重增加是由外源胰岛素的给药引起的，以及采用久坐的生活方式（尤其与对运动引起的低血糖[9]的恐惧相关[9]）和高热量饮食[10，11]，导致个人的身体组成的变化，与那些在脂肪中的人相似，类似于那些含有脂肪的人，并且与那些观察到的人相似。胰岛素抵抗和心血管疾病的风险增加[12，13]。TDM1患者的代谢综合征的存在导致表型称为“双糖尿病” [14]。患有T1DM和T2DM的个体具有多种心脏代谢并发症，例如内皮功能障碍[15]，肾小球效果/肾脏功能[16]，低度插入[17]，氧化应激[17]，血液凝结[18]，mitochoctrial dyy condiaction [18]抗性[22]，代谢障碍性[23]和肠道菌群营养不良[24]。对这些疾病的治疗和葡萄糖平衡的治疗可能需要药理[25]，手术（肥胖
约旦一家转诊医院的先天性心脏病的发病率和类型：第三中心的回顾性研究
背景：先天性心脏病（CHD）是最常见的先天缺陷，并且是全球发病率和死亡率显着的。对约旦中冠心病的流行病学或确定冠心病的方式相对较少。方法：对在第三级转诊医院进行的所有超声心动图异常的新生儿进行了回顾性病历审查。全部包括新生儿的超声心动图由同一儿科心脏病专家酌情决定。描述性统计数据用于描述CHD发病率，鉴定的CHD类型和识别机理。结果：先天性心脏病的发病率为每1000例活产17.8。如果包括早产儿中的专利动脉导管，则升至每1,000人24.6。最常见的识别异常是PDA，心房间隔缺陷，持续性肺动脉高压，间隔肥大和心室间隔缺陷。由于其他合并症或危险因素，对大多数儿童进行了考试中的杂音或作为筛查的一部分进行评估。少于1％的儿童患有产前诊断。在19009年大流行期间，持续性肺动脉高压率高于之前（p <0.001）。结论：约旦的CHD发病率很高。增加产前和围产期筛查的CHD可能允许更早的检测。
ISON倡议和类似项目的可能方向。
俄罗斯科学院应用数学研究所（Keldysh Institute）的ISON（国际科学光学网络）计划的核心组成部分是一个光学小型伸缩式望远镜的网络，目前是全球范围内的15个地点，并在全球范围内拥有了15个地点，并在国内居住，并在国务家中进行了教育，并在国务家中进行了良好的研究。关于科学和技术合作。这种方法已被证明有效地有效地开发了广泛的地理分布式望远镜网络，从而可以覆盖整个地理保护区域，从而在小型研究项目的可能性中进行了相对较小的投资。除了收集有关地球轨道中人为空间对象的数据并与合作伙伴组织分享的数据，其中之一是，Ison可能会吸引在该领域具有不同专业知识的机构，以达到各种相互利益合作的方式。
二级预防糖尿病1型口服骨化三醇和类似物，precal研究
摘要：对1型糖尿病（T1D，发病率1：300）的筛查，其年龄为2和6岁，虽然敏感，但缺乏预防策略。Cholecalciferol 2000 IU每天自出生以来，T1D在1年时降低了80％。T1D相关的T1AB在12个儿童中与口服骨化三醇在0.6年内被否定。为了进一步研究骨化三醇及其钙化类似物（Paricalcitol）的二级预防，我们启动了一项前瞻性介入的非随机临床试验，PERSAL研究（ISRCTN17354692）。总共包括50名高风险儿童：44个T1AB阳性，而T1D HLA基因型的6个具有易感性。九个T1AB+患者的葡萄糖耐量受损（IGT）可变，四个患有T1D前（3 t1ab+，1 HLA+），九个具有T1AB+ New-Ontet T1D T1D，不需要诊断时需要胰岛素。T1AB，甲状腺/抗transglutaminase abs，葡萄糖/钙代谢之前是先前确定的，在钙三醇，0.05 mcg/kg/day或副核酸1-4 mcg×1-4 mcg×1-3次/天/天/天/天p.o上。在胆固醇的杂质上。Available data on 42 (7 dropouts , 1 follow-up < 3 months) patients included: all 26 without pre-T1D/T1D followed for 3.06 ( 0.5–10 ) years negativized T1Ab (15 +IAA, 3 IA2, 4 ICA, 2 +GAD, 1 +IAA/+GAD, 1 +ICA/+GAD) within 0.57 (0.32–1.3) years or did not develop to T1D (5 +HLA，随访3（1-4）年）。在四个前T1D病例中，一个否定的T1AB（随访1年），一个 +HLA没有发展为T1D（随访3。3年），两名 +T1AB患者在6个月/3年内发展为T1D。九个T1D病例中有3例立即发展为明显的疾病，其中6例完全缓解了1年（1个月至2年）。五个 +T1AB患者在恢复治疗后再次复发和负面分析。四个（年龄<3年）否定性抗TPO/TG和两个抗Transglutaminase-iga。八个出现了轻度的高钙/高钙血症，并以剂量滴定/停药解决。使用骨化三醇和副醇对T1D进行二次预防，如果在血清转化后尽快开始，似乎可能是可能且相当安全的。
计算机人工智能：历史和类型
在接下来的几十年里，人工智能研究进展迅速，取得了许多重要突破，包括专家系统、自然语言处理算法和机器学习技术的开发。然而，人工智能的发展并非一帆风顺，也曾遭遇过几次挫折，包括 20 世纪 70 年代和 80 年代所谓的“人工智能寒冬”，当时由于缺乏切实成果，人工智能研究的资金减少。人工智能大致分为两类：狭义或弱人工智能和通用或强人工智能。这种类型的人工智能旨在执行一项或一组特定任务，例如识别图像中的人脸或翻译语言。这些系统在大型数据集上进行训练，并使用算法来识别模式并做出预测。它们不具备一般智能，无法执行其专业领域之外的任务。
使用和类型的储能系统（ESS）
储能系统（ESS）一直是发电机系统的重要组成部分。在传统的发动机备用发生器系统中，ESS是现场燃料存储，通常是柴油或天然气。如果公用电网脱机，备用发电机的运行时间将仅限于现场可用的燃料量。ess具有双重作用，因为将更多可再生能源系统应用于主要功率应用，尤其是具有网格绑定系统的功率应用。不仅是为了确保可再生能源可以在公用事业中停电期间提供动力，而且还可以在能源低或不可用时提供备份存储的能源。此信息表讨论了应用程序中具有高可再生能源组件的Prime和Standby Power Systems的ESS。主要是风能和太阳能系统，可与实用程序同步提供电力。