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正常粘膜中的DNA-甲基化变异性
结果：在558个独特基因座的健康个体中，近端结肠内有AP的个体的正常剖腹组织表现出失调的DNA甲基化COM。利用这些与腺瘤相关的差异性可变和甲基化的CPG（ADVMC），我们的分类器在Swepic数据集（接收器操作器操作特征曲线下[ROCAUC]¼0.63-0.81）之间识别了健康和AP-ADJACECT的组织（接收器工作特征曲线下的交叉验证区域），包括年龄在年龄范围内。在3个外部组中验证了这种歧视能力，与癌症的组织有区别（ROC AUC¼0.82-0.88）。值得注意的是，ADVMC失调与息肉多重性相关。超过50％的ADVMC与年龄显着相关。这些ADVMC富含基因组的活性区域（P <.001），相关基因在AP-ADJACACENT组织中表现出改变。
放射肿瘤学中的人工智能
放射治疗是癌症治疗的重要支柱，约 50% 的患者 1 需要接受治疗。然而，据估计，由于基础设施、技术和人力资源（包括治疗设施、机器和规划系统以及训练有素的工作人员）7 匮乏等障碍，目前数百万患者无法获得这种重要的治疗方式 2-6。此外，由于技术进步，放射治疗在过去几十年中变得越来越复杂，几乎完全依赖于人机交互，包括软件和硬件。尽管技术进步，但大部分放射治疗工作流程仍然需要由多元化的医疗保健专业人员团队（包括放射肿瘤学家、医学物理学家、医学剂量师和放射治疗师）耗时手动输入。这些人机交互的日益复杂，加上癌症发病率的不断上升，导致全球放射肿瘤学劳动力短缺，治疗质量的差异性不断增加
有效地对扩散模型的私人微调
摘要分散模型（DMS）的最新发展使得能够产生惊人的高质量合成样品。最近的工作表明，差异模型产生的合成样本已在公共数据上进行了预培训，并在私人数据上完全构成了差异性隐私，可以培训下游的分类器，同时实现良好的隐私公用事业 - 公用事业贸易。然而，就记忆使用和计算而言，具有DP-SGD的如此大的分解模型完全需要资源。在这项工作中，我们使用具有不同隐私性的低维适应性（LODA）进行了划分模型的参数 - 有效的微调（PEFT）。我们使用MNIST和CIFAR-10数据集评估了所提出的方法，并证明这种有效的功能还可以为训练下游分类器培训有用的合成样品，并保证了隐私保护数据。我们的源代码将在GitHub上提供。
使用深度胶囊网络和潜在动态条件随机场进行脑肿瘤分割
摘要：由于脑肿瘤差异性很大，自动分割仍然是一项艰巨的任务。我们提出了一种通过整合深度胶囊网络 (CapsNet) 和潜在动态条件随机场 (LDCRF) 来自动分割脑肿瘤的方法。该方法包括三个主要过程来分割脑肿瘤——预处理、分割和后处理。在预处理中，N4ITK 过程涉及在归一化强度之前校正每个 MRI 图像的偏置场。之后，在分割过程中使用图像块来训练 CapsNet。然后，在确定 CapsNet 参数后，我们使用轴向视图中的图像切片来学习 LDCRF-CapsNet。最后，我们使用一种简单的阈值方法来校正某些像素的标签，并从分割结果中删除小的 3D 连通区域。在 BRATS 2015 和 BRATS 2021 数据集上，我们训练并评估了我们的方法，发现它表现优异，可以在类似条件下与最先进的方法相媲美。
机器学习与人工智能的进步
图2：随着机器学习和深度学习的出现以及其在医疗保健应用中的越来越普及的情况，与非癫痫发作的脑电图的间歇区域使主要对a）进行分类a）无用的癫痫发作和b）不同类型的癫痫发作，但在Ictal时期内完成了与SpikeS高频EEG信号相关的，这使得分类很简单。癫痫发作中有许多可用的作品。研究人员使用不同的预加工技术来提高准确性。在文献中，不同的数学模型用作预处理技术，例如经验模式分解（EMD），集合EMD，基于差异性的频率分布，基于高阶统计参数调整，基于离散小波的特征提取（DWT），复合多验分散熵等。[2-8]。对于不断增长的正确诊断需求，开发了各种算法[9]。用于段明智的癫痫发作分类传输功能方法
消费者营销的隐私监管的预期和意外后果：营销科学研究所报告
在一个时代，公司正在创新并使用比以往任何时候都多的数据来营销目的，人们认为需要加强监管以保护消费者的隐私。我们根据学术营销文献提供了一种观点，该文献评估了现有和未决的政府法规和公司隐私政策的各种收益和成本。我们提出两个关键点。首先，监管机构可能希望避免从基于数据的营销和个性化会自动有害的立场开始。第二，法规和政策可能会带来无意的后果。在需求方面，隐私法规和政策可能会加剧已经被边缘化的消费者细分市场的数字排除。此外，消费者在共享和不共享特定数据中是否受益于他们是否受益。在供应方面，法规和政策可能会使企业家和小型企业的竞争力不成比例。技术平台提出了差异性隐私解决方案，以减轻其中一些危害，但同样，以一种可能不利于小公司和企业家的方式。
深入加固学习的邀请
培训深层神经网络以最大程度地提高目标，已成为过去十年来成功机器学习的标准配方。如果目标目标是可区分的，则可以通过有监督的学习对这些网络进行操作。但是，许多有趣的问题并非如此。共同的目标，例如联合（IOU）的交集以及双语评估研究（BLEU）分数或奖励，无法通过有监督的学习来优化。一个常见的解决方法是定义可区分的替代损失，从而导致相对于实际目标的次优解决方案。强化学习（RL）已成为一种有前途的替代方法，用于优化深度神经网络，以最大程度地提高非差异性目标。示例包括通过人类反馈，代码生成，对象检测或控制问题对齐大语言模型。这使得RL技术与较大的机器学习受众相关。然而，由于大量方法以及通常高度理论上的表现，该主题是在很密集的时间。该专着采用了一种与经典RL教科书不同的替代方法。而不是专注于表格
循环RNA：参与认知和认知疾病调节的新参与者
圆形RNA（CIRCRNA）是一种共价封闭的内源性单链RNA，被认为是基因异常剪接的副产物，而没有任何生物学功能。最近，随着高通量测序和生物信息学的发展，已经确定了成千上万的CircrNA及其差异性生物学功能。除了确定ciRCRNA在肿瘤进展，诊断和治疗中的巨大进展外，积累的证据表明，ciRCRNA富含大脑，尤其是在突触中，并随着生物体的发展或衰老而动态变化。由于突触在高阶认知功能中的特定作用，Circrnas不仅可能在正常的生理条件下参与认知功能，而且在其表达或位置异常调节后会导致与认知相关的疾病。因此，在这篇综述中，我们总结了研究circrna在认知功能中的作用的研究进步，以及它们参与其发生，发育，预后和治疗认知相关疾病，包括自闭症，抑郁症和阿尔茨海默氏症的救助。
数字病理学进展综合回顾
数字病理学已成为一个革命性的领域，它通过整合先进的成像技术、计算工具和人工智能 (AI) 改变了传统的诊断实践。采用数字载玻片取代传统玻璃载玻片可以实现高分辨率成像，方便远程会诊、第二意见和远程病理学。病理实验室的数字化提高了工作流程效率，并允许大规模数据存储、检索和分析，为开发强大的诊断算法铺平了道路。数字病理学最具变革性的方面之一是它与人工智能和机器学习 (ML) 的协同作用。这些技术使重复过程实现了自动化，包括患病特征检测、生物标志物量化和组织分割。这降低了观察者之间的差异性并提高了诊断准确性。人工智能驱动的算法在复杂病例中特别有用，可以帮助病理学家检测出可能通过人工检查遗漏的细微模式。