XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System广泛
广泛的肌无力 - vyvgart hytrulo
Vyvgart和Vyvgart Hytrulo可能会引起严重的副作用，包括感染。Vyvgart和Vyvgart Hytrulo可能会增加感染的风险。efgartigimod alfa-fcab治疗的患者最常见的感染是尿路和呼吸道感染。感染的体征或症状可能包括发烧，发冷，频繁和/或疼痛的排尿，咳嗽，疼痛和阻塞鼻腔/鼻窦，喘息，喘息，呼吸急促，疲劳，喉咙痛，咽喉痛，过量的痰，鼻痛，鼻痛，背痛，背痛和/或胸痛。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
使用人工智能进行广泛的数据库管理
印度浦那。摘要：本文探讨了人工智能 (AI) 在广泛的数据库管理系统 (DBMS) 中的集成，以增强数据处理、检索和决策。随着数据量继续呈指数级增长，传统的数据库管理技术难以保持效率和准确性。我们提出了一个框架，利用人工智能技术，如机器学习和自然语言处理 - 自动对数据进行分类，优化查询性能，并增强数据完整性。我们的方法允许通过实施人工智能驱动的算法从用户交互和模式中进行自适应学习。允许实时调整和预测分析。案例研究表明数据可访问性、用户体验和运营效率有显着改善。研究结果表明，人工智能增强型 DBMS 不仅简化了数据管理任务，而且还使组织能够从其数据资产中获得更深入的见解，最终推动明智的决策并促进创新。提出了未来的研究方向，以进一步探索人工智能在数据库管理中的可扩展性和安全性影响。关键词：- 人工智能 (AI)、数据库管理系统 (DBMS)、机器学习、深度学习、自然语言处理 (NLP)、实时数据处理、数据安全、自适应学习、数据库优化、数据库管理自动化。
Mota N. 心流的神经认知特征：不费力、更精确、更广泛的大脑回路。J Neo Res Pedia Care 2024, 6(1): 180051。
目的：本研究旨在了解神经认知文献在多大程度上支持和改进了 Csikszentmihalyi [1] 的心流体验特征，即依赖于注意力和执行功能的过程 [2]。方法：PRISMA 系统评价纳入了心流相关的观察性研究，这些研究提出了神经心理学、神经生理学和/或生物统计学测量，涉及注意力和执行功能：解决问题、反应监测和决策。结果：神经科学文献表明，心流体验：a) 激活不费力的认知资源，视觉聚焦、分散和持续注意力的精确度提高，有证据表明其受到社会因素的调节；b) 在未经验证的测量中，是更高解决问题技能的指标；c) 在反应监测（N-back）和冒险（赌博）任务期间激活广泛而差异化的大脑活动，提供符合我们对任务意义的差异化理解的神经学指标，任务意义是一种情绪和认知更新过程，通过相应的大脑回路，涉及基底神经节、颞叶、岛叶和前额叶区域； d) 在审查的观察性研究中，尚未与决策相关。结论：这项工作凸显了该领域缺乏跨学科性。实施神经认知策略似乎是实现和优化令人满意的时刻的潜在心理资源。广泛的社区心理教育或培训将扩大日常生活和工作承诺。
克罗恩病缓解期儿童发病后早期出现广泛性脑部改变——一项初步研究
克罗恩病 (CD) 是一种胃肠道粘膜的透壁性炎症性疾病，可能影响整个胃肠道，是一种通常在幼儿时期发病的慢性衰弱性疾病。多达 25% 的病例在儿童早期发病，且病程更为严重（Jabandziev 等人，2020a；Kelsen 和 Baldassano，2008；Sỳkora 等人，2018；Van Limbergen 等人，2008）。大约三分之一的 CD 患者会出现肠外表现 (EIM)，主要影响关节、皮肤、口腔、眼睛和凝血系统（Rankin 等人，1979；Repiso 等人，2006），这些表现要么与肠道表现同时发展，要么先于肠道表现出现。也有报道称 CD 还涉及中枢神经系统 (CNS) (Morís, 2014)，伴有神经和精神现象。尽管显然需要及时诊断和管理以防止发病的主要因素 (Wills et al., 2006)，并且多达三分之一的 CD 患者 (Elsehety and Bertorini, 1997) 存在神经精神并发症，但直接调查 CSN 对 CD 的影响的研究并不多。
智力中广泛概括的途径
该立场论文通过提高培训数据超出培训数据的能力来探讨人工智能的进步，这是对抽象和推理语料库（ARC）任务的关键要求。受到历史算法挑战（例如邦加德问题）的启发，ARC任务需要模式进行综合和逻辑推理，从而将AI推向了更具灵活性，类似人类的智能。我们调查了Dreamcoder，一种神经符号系统，以及大型语言模式在ARC中的作用。我们强调了对人类试验和合成数据增强的启发的需求，并提出了使用数学启发的神经体系结构进行逻辑推理的管道。这项工作强调了ARC如何指导AI研究，弥合了机器学习与数学发现之间的差距。
气候变化难民：为更广泛，更好的管理努力努力
根据2021年气候变化（IPCC）的政府间小组，全球变暖的增加加速了冰川融化的速度，从而导致人们大规模的迁移。联合国难民高级专员（难民署）报告说，由于气候或地理条件，约有2150万人迁移到更体面的地方。这类人通常被称为气候难民，当申请国际难民身份时，由于无法满足国际难民公约概述的既定标准而被拒绝。不幸的是，与气候难民相关的现象尚未通过法律文书仔细审查。该过程也因多边和国际社会的法律建议而恶化。因此，这项研究提出气候变化难民不是国际难民。需要特定和专业的机构来解决与这类移民相关的问题，因为全球问题的幅度。
生物扰动仍会增加时间平均 长期稳定的及时式纠正 - HHC诱导的精神病：一系列由广泛可用的半合成大麻素触发的精神病病例 费米自由电子激光的种子激光系统 语言能力调节L2拼字学学习机制：公开命名中与事件相关的大脑电位的证据 关于大语模型调节的比较观点 堪萨斯州的抗咪唑疗法的施加乳肌（高粱双色L。）种群
1个地球科学研究所，斯洛伐克科学学院，84005布拉迪斯拉瓦，斯洛伐克2号，伊利诺伊州芝加哥大学芝加哥大学地球物理科学系，伊利诺伊州60637，美国3号，美国内布拉斯加州大学医学中心，内布拉斯加州奥马哈州内布拉斯加州大学68198-438-3375，USYASIGHITIAS BIOSTATISTION，U.S.A. 3. U.S.A.佐治亚州萨凡纳，佐治亚州佐治亚州31411，美国5地球和可持续性学院，亚利桑那北部大学，弗拉格斯塔夫，亚利桑那州弗拉格斯塔夫，亚利桑那州86011 86011，美国6古生物学系，国家自然历史博物馆，史密森尼学会国家博物馆，华盛顿州华盛顿特区，20013年，美国俄亥俄州科学院，俄亥俄州7号，新星，新北，43.55。液压实验室，美国陆军工程师研发中心。Vicksburg，密西西比州39180-6199，美国9号海洋生物学实验室，洛杉矶县县卫生区，加利福尼亚州卡森，加利福尼亚州90745，U.S.A.Vicksburg，密西西比州39180-6199，美国9号海洋生物学实验室，洛杉矶县县卫生区，加利福尼亚州卡森，加利福尼亚州90745，U.S.A.
考虑广泛实施血液...
1。Hansson O.神经退行性疾病的生物标志物。nat Med。2021; 27：954-963。 doi：10.1038/s41591-021-01382-x 2。Villemagne VL，Burnham S，Bourgeat P等。淀粉样蛋白β沉积，神经退行性变化和零星阿尔茨海默氏病的认知下降：一项前瞻性队列研究。柳叶刀神经。2013; 12：357-367。 doi：10.1016/s1474-4422（13）70044-9 3。 2023阿尔茨海默氏病的事实和数字。 阿尔茨海默氏症痴呆症。 2023; 19：1598-1695。 doi：10.1002/alz.13016 4。 Drabo EF，Barthold D，Joyce G，Ferido P，Chang Chui H，Zissimopoulos J.种族多样的医疗保险受益人对痴呆症诊断和专业护理的纵向分析。 阿尔茨海默氏症痴呆症。 2019; 15：1402-1411。 doi：10.1016/j.jalz.2019.07.005 5。 paczynski MM，Day GS。 临床实践中的阿尔茨海默氏病生物标志物：基于血液的诊断革命。 J Prim Care Commu-2013; 12：357-367。 doi：10.1016/s1474-4422（13）70044-9 3。2023阿尔茨海默氏病的事实和数字。阿尔茨海默氏症痴呆症。2023; 19：1598-1695。 doi：10.1002/alz.13016 4。Drabo EF，Barthold D，Joyce G，Ferido P，Chang Chui H，Zissimopoulos J.种族多样的医疗保险受益人对痴呆症诊断和专业护理的纵向分析。阿尔茨海默氏症痴呆症。2019; 15：1402-1411。 doi：10.1016/j.jalz.2019.07.005 5。 paczynski MM，Day GS。 临床实践中的阿尔茨海默氏病生物标志物：基于血液的诊断革命。 J Prim Care Commu-2019; 15：1402-1411。 doi：10.1016/j.jalz.2019.07.005 5。paczynski MM，Day GS。临床实践中的阿尔茨海默氏病生物标志物：基于血液的诊断革命。J Prim Care Commu-