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大数据和人工智能应用于血液和...
人工智能（AI）意味着数据分析的转折点，从而可以预测具有先验水平的未见结果。在多发性硬化症（MS）中，中枢神经系统的慢性炎症性局部线条具有复杂的发病机理和潜在的毁灭性后果，基于AI的模型已显示出令人鼓舞的初步结果，尤其是在使用神经影像作为模型输入或预测变量时使用神经影像学。根据文献，基于AI的方法在血清/血液和CSF生物标志物中的应用较少，尽管它具有很大的潜力。在这篇综述中，我们旨在调查和总结MS中适用于人体流体生物标志物的AI方法的最新进展，从而强调了最具代表性研究的关键特征，同时说明了它们的局限性和未来方向。
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![[SIREN]博士和博士后应用-Pearl Lab](/simg/3/31df78e8f3233e104d974b438d76177ba9c4a376.webp)
[SIREN]博士和博士后应用-Pearl Lab
关于警笛声，通过开发一种用于机器人体现的智能的整体方法来解决机器人学习中的关键挑战。我们的新方法需要通过共同表示和建模来研究机器人和环境的双向相互作用。该项目专注于通过结构化表示和强大的动态建模来理解机器人及其环境之间的相互作用。最终目标是通过实现感知，推理和行动的平衡整合，使机器人能够在动态，非结构化的人类状态中有效运行。链接到赠款公告：https：//pearl-lab.com/2024/09/06/erc-starting-grant-for-our-rab/
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对下一代心脏阀应用的人体组织工程矩阵的多尺度分析
欧洲国家的目标是在本世纪中叶之前实现净零CO 2排放。因此，欧洲能源系统，尤其是电力系统必须发生重大变化。脱碳需要越来越多的迁移率和加热部门的电气化，这使电保留在通往净零CO 2排放的路径上的核心作用。但是，要满足排放靶标，电力供应必须起源于低排放的产生来源。根据Tyndp 2018的情况，预计欧洲的电力供应将主要来自可再生能源转换器，从而引入了能源系统的新挑战。由于可再生能源的季节性，包括瑞士在内的大多数欧洲国家都将面临电力系统供应的季节性失衡。根据缺乏电力的国家的国家能源战略，应涵盖其邻国进口供应的短缺。这项研究评估了不同平衡区域和高度可再生能源系统之间的并发赤字和剩余情况。因此，根据已出版的场景，通过分析瑞士及其邻国奥地利，德国，法国和意大利的案件来确定可能的不可行的能量平衡。结果表明，瑞士及其邻国尤其是在冬季，存在同时存在的赤字情况。因此，该分析的结果挑战了当前的能源策略，并旨在达到瑞士和欧洲的净零CO 2排放。