XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System学中
评估小儿医学中的AI推理模型
人工智能（AI）越来越多地在现代医学中起着至关重要的作用，尤其是在临床决策支持中。本研究比较了两个OpenAI推理模型O3-Mini和O3-Mini-High的性能，以回答从MEDQA-USMLE数据集中得出的900个小儿临床问题。评估的重点是确定其在小儿诊断和治疗决策中的有效性的准确性，响应时间和一致性。结果表明，与O3-Mini相比，O3-Mini-High的精度更高（90.55％比88.3％）和更快的响应时间（64.63秒对71.63秒）。卡方检验证实了这些差异在统计上是显着的（x²= 328.9675，p <0。00001））。错误分析表明，O3-Mini-High纠正了O3-Mini的错误，反之亦然，但两种模型都共享了61个常见错误，这表明训练数据或模型体系结构中的固有局限性。此外，还考虑了模型之间的可访问性差异。虽然在先前的研究中对DeepSeek-R1进行了评估，但提供了不受限制的免费访问，Openai的O3模型具有消息限制，可能会影响其在资源受限环境中的适用性。未来的改进应旨在减少共享错误，在保持效率的同时优化O3-Mini的准确性，并提高O3-Mini-High以提高性能。实施一种利用这两种模型优势的合奏方法可以提供更强大的AI驱动临床决策支持系统，尤其是在时间敏感的儿科场景中，例如紧急护理和新生儿重症监护病房。
分子动力学中采样过渡路径的生成方法
分子动力学旨在模拟原子的物理运动，以便采样Boltzmann – Gibbs的概率度量和相关的轨迹，并使用Monte Carlo估计值来计算宏观特性[1，17]。执行这些数值模拟时的主要困难之一是标准化：该系统倾向于将其捕获在相空间的某些区域，通常在目标概率度量的局部最大值附近。在这种情况下，从一个亚稳态到另一个状态的过渡在复杂的系统中特别感兴趣，因为它们表征例如结晶或酶促反应。与分子时间尺度相比，这些反应长期尺度发生，因此对逼真的罕见事件的模拟在计算上很难。
人工智能在皮肤病学中的作用
人工智能（AI）正在迅速塑造皮肤病学领域，尤其是在皮肤癌的检测和管理中，包括黑色素瘤，基础细胞癌（BCC）和鳞状细胞癌（SCC）。在全球诊断出超过2至300万例新的皮肤癌病例以上，很重要的是要检测到提高生存率的初始病例，尤其是在黑色素瘤中，在晚期诊断中诊断疾病的诊断大大降低了。传统的临床方法，例如视觉检查和活检，临床变异性和延迟面临挑战，因此很难检测到初始阶段。通过AI等技术，尤其是在使用神经网络（CNN）时，该景观正在通过提高临床准确性和更早的，更可靠的恶性病变鉴定来改变。AI算法在巨型数据集中受过培训，可以分析皮肤镜图像，以检测可以回想起人类医生并提高皮肤癌诊断的敏感性和特异性的微图案。此外，AI经营的移动应用程序正在扩大对皮肤癌的筛查的访问，尤其是在未签名的地区，使患者可以上传图像以进行初步分析和及时的风险评估。超出了诊断，以通过分析AI个体治疗计划中的遗传学，组织病理学和医学数据来预测治疗反应，改善患者的结果，尤其是黑色素瘤。但是，AI在皮肤病学中的整合并非没有挑战。尽管面临这些挑战，AI具有改变皮肤癌的变革能力。数据是多种培训数据集所需的主要问题，以确保许多AI模型（许多AI模型的“ Black-Box”）的“黑箱”性质。doi：https：//doi.org/10.22034/mnba.2024.490534.1104©作者2024。由Birkar发表的引言A RT人工智能（AI）已经变革
sqisignhd：密码学中的新维度
摘要。我们介绍了Sqisignhd，这是一种灵感来自SQISIGN的新的Quantum Digital Signature Sneps。sqisignhd利用了对SIDH攻击的最新态度突破，这允许有效地表示任意程度的同基因作为较高尺寸同等基因的组成部分。sqisignhd克服了sqisign的主要缺点。首先，它可以很好地扩展到高安全级别，因为Sqisignhd的公共参数很容易生成：基础字段的特征仅是表2 f 3 f'-1。第二，签名过程更简单，更有效。我们在28毫秒内采用C运行中实施的签名程序，与Sqisign相比，这是一个显着改善。第三，该方案更容易分析，从而降低了更具吸引力的安全性。最后，签名大小比（已经有纪录的）SQISIGN更紧凑，签名的签名小至109个字节，对于后Quantum NIST-1的安全性水平。这些优点可能是以验证为代价的，验证现在需要在维度4中计算一个同等基因，该任务的优化成本仍然不确定，因为这是很少关注的重点。我们对验证的实验性SAGEMATH实施在600毫秒左右运行，表明优化和低级实施后，维度4 iSEGEN的潜在Craplaphic ofgraphic兴趣。
doc在植物分子生物学中的位置在neuchâtel中，...
由Joop Vermeer教授领导的植物分子和细胞生物学的实验室正在招募一名大多数。该位置可从2025年5月开始。这个由SNSF资助的职位持续了2年，可以选择额外的一年。VermeerLab研究了使用横向根形成作为模型的细胞间通信如何适应新器官的发出。最近，我们已经建立了胸膜大黄蜂作为一种新模型，以研究横向根发育过程中的空间适应反应。该项目旨在解解在侧根形成过程中内胚层去分化的基础机制。与博士生一起，您将使用CRE-Lox介导的细胞标记，多光子显微镜，SCRNASEQ（与Bert de Rybel教授，PSB，Ghent，Ghent）和CRISPR-CAS9介导的基因组工程。目标是更好地了解具有更复杂根系的物种中根分支的网络。我们使用并开发遗传和分子工具来操纵信号传导是特定的细胞层，即在多个尺度，转录组学，蛋白质组学，组织学和植物生理学上的高分辨率和实现现象，以了解多种植物物种中根分支的调节。要求： - 植物分子/细胞生物学的博士学位（或即将获得的） - 至少1个作者出版物（包括Biorxiv） - 愿意申请资金的意愿 - 熟练英语（口头和书面） - 对大师级学生的兴趣 - 对大师级学生的兴趣 - 以下几个或以下几个领域的经验：
数学教学中的计算思维与蒸汽教育的整合：系统评价和荟萃分析
摘要 - 在2000年代初期，计算思维（CT）已成为一项基本技能，将数学教学与Steam教育相结合被视为提高CT能力的有效策略。在过去的几十年中，对这种教育策略的研究大大增加了。这项研究评估了基于蒸汽的数学教学对学生CT技能的影响，并研究了有助于其CT开发的主要因素。进行了荟萃分析综述，其中包括Scopus中列出的43项经验研究，并在2017年至2023年之间发表。这些研究包括来自7,807名学生的数据，并产生了80个效果大小估计来进行分析。通过使用CMA V.4软件应用Q Cochrane和Z测试，结果表明对学生的CT技能产生了重大的积极影响。此外，发现诸如干预持续时间，ICT利用和数学内容的类型等变量显着影响CT结果，而教育水平和学习设置等因素则没有。对数学教育的影响进行了深入探讨。
动物营养动物科学中的MSCAGRIC（02255108）
一般的学术法规和学生规则规则一般学术法规（G法规）和一般学生规则适用于该大学的所有教职员工和注册学生，以及所有接受比勒陀利亚大学占有一席之地的潜在学生。在注册计划时，学生承担了确保他们熟悉适用于其注册的一般学术法规，以及相关年鉴中规定的特定于计划的特定教师和特定于计划的法规和信息。关于这些法规的无知将不会被视为任何违法行为的借口，也不会被视为上述任何法规的例外。G法规每年更新，可以在此信息发布后修改。
基于弱缩放指数和对神经科学中MEG录音的应用多型分析
背景：多环芳烃（PAHS）具有环境和公共卫生的关注，并导致皮肤不良属性，例如过早的皮肤老化和色素疾病。但是，关于慢性城市PAH污染物在皮肤微生物群中的潜在作用的信息很少。鉴于皮肤微生物群在健康和不良的皮肤表型以及PAH和皮肤特性之间的关系中具有作用，我们假设PAH的暴露可能与皮肤微生物群的变化有关。在这项研究中，来自中国两个城市的200多个中国人的皮肤菌群具有不同的PAH曝光水平，其特征是细菌和真菌扩增子和shot弹枪宏基因组学测序。结果：皮肤遗址和城市是改变微生物群落及其组装过程的强大参数。降低细菌 - 真菌微生物网络结构完整性和稳定性与皮肤条件（痤疮和头皮屑）有关。多变量分析揭示了丙酸杆菌和马拉西亚的丰富性与宿主特性和污染物暴露水平之间的关联。香农多样性的增加与剂量依赖性的PAH的暴露水平相关。shot弹枪元基因组学分析样品（n = 32）的PAH的个体的样本（n = 32）进一步强调了量化的PAH和减少皮肤分子的丰富性与口腔细菌的增加之间的关联。功能分析确定了PAH的水平与代谢和其他途径的微生物基因之间的关联，具有潜在的重要性在宿主 - 微生物相互作用以及芳香族化合物的降解中。结论：这项研究的结果证明了与PAH的长期暴露水平相关的皮肤微生物群的组成和功能能力的变化。这项研究的发现将有助于制定利用微生物群保护皮肤免受污染物的策略。
在生命科学中共享敏感数据：集中和联合方法的概述
玛丽亚·鲁贾诺（Maria A. Rujano），格罗宁根大学医学科学博士学位，在埃克林（Ecrin）担任项目经理，为欧盟医疗保健数据研究倡议做出了贡献。凭借细胞和神经发育生物学的专业知识，她曾在著名的研究中心工作，包括Curie Institute和Institute Pasteur。化学博士学位Jan-Willem Boiten是Lygaturation的高级计划经理。 拥有超过20年的跨生命科学合作经验，他正在协调荷兰和欧洲一级的大规模生物医学数据基础设施计划。 克里斯蒂安·奥曼（Christian Ohmann）拥有数学博士学位，医学临时检查和“理论手术”领域的关联。 他是德国海因里希海因大学杜塞尔多夫医学院临床试验中心（KKS）的负责人（1999- 2014年），目前与ECRIN有关临床试验数据共享和ECRIN网络委员会的咨询。 ECRIN的高级数据经理Steve Canham具有18年的临床试验数据系统和管理方面的专业知识。 以前，他领导伦敦癌症研究所的IT团队（2002-11）。 Sergio Contrino是ECRIN数据项目的负责人。 是培训的电子工程师，曾在剑桥大学，遗传学系和欧洲生物信息学研究所（EBI）担任高级软件开发人员。 Romain David，海洋学和数据挖掘博士学位，是Erinha的研究人员和数据管家。 他是研究数据联盟（RDA）的共同主席（例如，化学博士学位Jan-Willem Boiten是Lygaturation的高级计划经理。拥有超过20年的跨生命科学合作经验，他正在协调荷兰和欧洲一级的大规模生物医学数据基础设施计划。克里斯蒂安·奥曼（Christian Ohmann）拥有数学博士学位，医学临时检查和“理论手术”领域的关联。他是德国海因里希海因大学杜塞尔多夫医学院临床试验中心（KKS）的负责人（1999- 2014年），目前与ECRIN有关临床试验数据共享和ECRIN网络委员会的咨询。ECRIN的高级数据经理Steve Canham具有18年的临床试验数据系统和管理方面的专业知识。以前，他领导伦敦癌症研究所的IT团队（2002-11）。Sergio Contrino是ECRIN数据项目的负责人。是培训的电子工程师，曾在剑桥大学，遗传学系和欧洲生物信息学研究所（EBI）担任高级软件开发人员。Romain David，海洋学和数据挖掘博士学位，是Erinha的研究人员和数据管家。他是研究数据联盟（RDA）的共同主席（例如，拥有20年的环境信息系统专业知识，他专门研究数据挖掘，图形方法和合适的数据管理。敏感数据）。Jonathan Ewbank于2021年加入Erinha担任总干事，在担任Marseille-Luminy免疫学中心（法国）25年后。Claudia Filippone是一名病毒学家，在Erinha担任高级科学计划经理。她的研究经验着重于欧洲和非洲的病毒出现和人畜共患病。Erinha的欧洲项目经理Claire Connellan专注于传染病爆发研究（Isidore）项目的综合服务，旨在增强大流行的准备。拥有项目管理和政策制定方面的专业知识，她拥有伦敦国王学院的国际和平与安全硕士学位。Ilse Custers是一名药物化学家（VU阿姆斯特丹）和卫生经济学家（庞贝·法布拉大学）。她目前正在担任Lygature的项目经理，管理项目建立基础架构的健康和基因组数据共享。Rick Van Nuland博士是专注于卫生研究基础设施的Lygature计划经理，并在UTRECHT大学医学中心和斯坦福大学接受了分子癌生物学家的培训。 Michaela Th。 Mayrhofer是培训的社会科学家。 她的博士学位研究了生物库治理的模式。 她的研究重点在于GDPR的合规性，人工智能道德规范以及建立和促进生物医学研究中的ELSI最佳实践。 自2019年以来，她一直领导BBMRI-ERIC的ELSI服务与研究部门。Rick Van Nuland博士是专注于卫生研究基础设施的Lygature计划经理，并在UTRECHT大学医学中心和斯坦福大学接受了分子癌生物学家的培训。Michaela Th。 Mayrhofer是培训的社会科学家。 她的博士学位研究了生物库治理的模式。 她的研究重点在于GDPR的合规性，人工智能道德规范以及建立和促进生物医学研究中的ELSI最佳实践。 自2019年以来，她一直领导BBMRI-ERIC的ELSI服务与研究部门。Michaela Th。Mayrhofer是培训的社会科学家。她的博士学位研究了生物库治理的模式。她的研究重点在于GDPR的合规性，人工智能道德规范以及建立和促进生物医学研究中的ELSI最佳实践。自2019年以来，她一直领导BBMRI-ERIC的ELSI服务与研究部门。Petr Holub是Masaryk大学计算机科学副教授。自2015年以来，他已成为BBMri-Eric的首席IT官。他具有科学的背景（2001年计算量子化学专业的MSC）和计算机科学（2005年的博士学位，专门研究计算机网络，自组织和多媒体处理）。evaGarcíaálvarez在BBMRI-ERIC担任IT科学家和项目经理。她从圣地亚哥大学（De Santiago de Costela）获得了分子医学博士学位，在那里她研究了癌症中体细胞病毒整合的基因组景观。Emmanuel Bacry毕业于écoleNormaleSupérieure（ENS），并拥有数学博士学位。他目前是巴黎 - 杜普大学的CNRS研究主任，也是法国健康数据中心的科学总监。他领导了Ecole Polytechnique的大数据与数据科学计划超过4年（2016-19）。收到：2024年2月6日。修订：2024年4月19日©作者2024。牛津大学出版社出版。这是根据Creative Commons Attribution许可条款（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一篇开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。
生物学和医学中的人工智能，以及放射保护研究：耶路撒冷的观点
虽然AI广泛用于生物医学研究和医学实践，但其使用被限制为少数特定的实用领域，例如放射线学。研究人员和从业人员的研讨会的参与者（耶路撒冷，2月14日至15日，2023年2月14日至15日），旨在通过探索AI的进步，挑战和观点来建立整体景象，并为AI II应用程序提供新的文件。演示展示了大语言模型（LLM）在产生分子结构，预测蛋白质 - 配体相互作用以及促进AI发展的民主化方面的潜力。医疗决策中的道德问题也得到了解决。在生物学应用中，多词和临床数据的AI整合阐明了低剂量电离辐射的健康相关效果。贝叶斯潜在建模识别未观察到的变量之间的统计关联。医学应用突出了用于非侵入性诊断的液体活检方法，常规实验室测试以鉴定被忽视的疾病以及AI在口腔和颌面成像中的作用。可解释的AI和多样化的图像处理工具改进了诊断，而文本分类在博客文章中检测到了厌食症的行为。研讨会促进了知识共享，讨论，并强调了在放射保护研究中进一步发展AI的需求，以支持新兴的公共卫生问题。组织者计划继续作为年度活动继续该计划，促进协作并解决AI应用程序中的问题和观点，重点是低剂量辐射保护研究。参与辐射保护研究的研究人员和相关公共政策领域的专家被邀请在下一个研讨会上探索AI在低剂量辐射研究中的实用性。