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World File Search System异常的
通过无监督的机器进行异常检测...
抽象的异常是一个实例或向量，与数据集中的其余observaɵ子不类似。此类异常的同性恋不仅是一项具有挑战性的任务，而且是一个高度相关的终结事件。已经开发了几种算法来应对异常中的两个主要问题：detecɵng异常的比较标准，以及将通常或预期向量与异常分开的阈值。异常检测是无监督收入的一个实例，因为没有外部标签或类别分配给研究的数据。实际上，异常探测算法旨在将标签分配给分析的数据，并且该标签是向量所属的类，这可以是预期的或通常的实例或常规类别类别的类别。
对脂质和降脂目标与自身免疫性甲状腺疾病的因果关系的新见解：孟德尔随机化研究
自身免疫性甲状腺疾病（AITD）是最常见的自身免疫性疾病之一[1]，包括Graves病（GD）和自身免疫性甲状腺炎（AT）。AITD已被列为甲状腺功能异常的主要原因，而后者进一步导致脂质代谢紊乱。[2，3]有趣的是，最近的一些研究表明，脂毒性与甲状腺功能减退症的风险增加相关。[4，5]此外，Graves眼病（GO）是GD最严重的并发症之一，已被证明与血脂异常有关[6]。降脂药物是治疗血脂异常的主要手段，许多研究证明了它们除了具有降脂作用外，还具有抗炎和抗氧化作用。[7，8]基于血脂异常与AITD相互作用的临床相关性，脂质和降脂药物与AITD之间的关联值得进一步探讨。
使用少量学习
大电池组的使用寿命只能受到一个或两个异常细胞的影响，其衰老率更快。然而，由于异常率低和不可察觉的初始性能偏差，生命周期异常的早期识别是具有挑战性的。这项工作提出了一种基于几次学习的电池的终身异常检测方法，仅使用第一个周期衰老数据。该方法用最大的已知数据集进行了验证，该方法可以识别所有异常电池，错误警报率仅为3.8％。 还发现，任何能力和基于阻力的方法都可以轻易地无法筛选出很大一部分的异常电池，这应该给予足够的关注。 这项工作突出了通过“大数据”分析诊断终身异常的机会，而无需进行其他实验性效果或电池传感器，从而导致电池寿命延长，成本增长和改善的环境友好性。用最大的已知数据集进行了验证，该方法可以识别所有异常电池，错误警报率仅为3.8％。还发现，任何能力和基于阻力的方法都可以轻易地无法筛选出很大一部分的异常电池，这应该给予足够的关注。这项工作突出了通过“大数据”分析诊断终身异常的机会，而无需进行其他实验性效果或电池传感器，从而导致电池寿命延长，成本增长和改善的环境友好性。
气候变化评估的新热应力指数
通过降水加热诱导海洋上的正均匀PPE异常，从而导致能量下降到扰动动能（PKE）和大规模的异常气旋。对于NAT 1，三极降水异常会导致三极PPE异常。发生异常的能量转化，在PPE异常梯度很大的情况下，由热风关系得出的能量平衡来解释。PKE在15 8和50 8 N（25 8和75 8 N）左右增加（减少），在亚热带和亚极区域形成异常的反气旋和旋风，分别是北大西洋振荡（NAO）。NAT 2和AMO 2的反向保持。作为海洋模式的阶段交替，依次诱导Nau 2，Nao 2，Nau 1和Nao 1。在多年循环中，累积的能量过程与延迟效应有关，而NAU和NAO之间的方差解释差异归因于反馈机制。
cai1001c人工智能（AI）思维.pdf
g。确定哪种测量最适合于怀孕的每个阶段。h。描述了头三个月出现的颅骨异常。i。区分正常的肠道出血和腹壁缺陷。j。讨论头三个月的囊性杂化瘤的超声检查结果。k。将出血性叶黄素囊肿与其他骨盆肿块区分开来。l。描述肌瘤和收缩之间的差异。m。描述异位妊娠中的临床和超声检查结果。n。识别异位妊娠的常见位置o。列出其他类型的异常妊娠，包括堕胎，自发流产，不完全流产，威胁性堕胎，完全流产和枯萎的卵子。p。描述摩尔妊娠中的超声检查结果。q。清点和描述诊断检查，超声外观，鉴别诊断以及头三年异常的并发症。r。确定正常和异常头三个月发现的超声检查。s。确定正常和异常的颈部半透明测量。t。确定正常和异常的蛋黄囊测量值。u。讨论非侵入性产前测试和母体血清细胞无DNA分析。v。识别和定义结构繁殖的近三个月（Acrania，Ancephaly，Ancelphaly，Cystic Hygroma，腹侧壁缺陷，Dandy Walker畸形）w。在头三个月的超声检查中确定胎儿正常的超声显影外观。
碳水化合物，维生素D，锌消耗和体育活动与2型糖尿病的空腹血糖水平的关系
抽象背景：与COVID-19相关的并发疾病之一是糖尿病（DM）。DM患者必须遵循饮食计划，并进行体育锻炼，以减少疾病并发症并增强COVID-19-19大流行期间的免疫力。这项研究旨在确定碳水化合物，维生素D，锌消耗和体育锻炼与2型糖尿病（T2DM）患者的空腹血糖水平的关系，在Covid-19-19-19-大流行期间。方法：在Bantul Health Center，Bambanglipuro Health Center和Pajangan Health Center的三个健康中心进行了横断面研究。慢性疾病管理计划（Prolanis）的成员是T2DM的反应者。半定量食品频率问卷（SQ-FFQ）和简短的国际体育锻炼问卷（SF-IPAQ）已完成，以衡量体育活动的程度以找出饮食习惯。空腹血糖和葡萄糖氧化酶 - 过氧化物酶氨基吡啶血液样本（神-PAP）。结果：碳水化合物和体育活动的消耗均与禁食血糖水平有关（p <0.05）。T2DM维生素D消耗习惯低的患者的空腹血糖水平异常的风险高1.3倍（OR = 1.292）。碳水化合物消耗，维生素D，锌和体育锻炼的贡献多达16.2％，以影响空腹血糖水平异常的发生。结论：与维生素D消耗习惯低的T2DM患者一样，注意到空腹血糖水平异常的风险更高。因此，在COVID-19大流行期间，T2DM患者的维生素D消耗需要健康计划问题。
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.
人工智能检测眼部视乳头水肿...
结果 来自 6779 名患者的训练和验证数据集包括 14,341 张照片：9156 张正常视盘、2148 张有视乳头水肿的视盘和 3037 张有其他异常的视盘。分类为正常的百分比在各个部位从 9.8% 到 100% 不等；分类为有视乳头水肿的百分比在各个部位从 0 到 59.5% 不等。在验证集中，系统以 AUC 为 0.99（95% 置信区间 [CI]，0.98 至 0.99）区分有视乳头水肿的视盘与正常视盘以及有非视乳头水肿异常的视盘，以 AUC 为 0.99（95% CI，0.99 至 0.99）区分正常视盘与异常视盘。在 1505 张照片的外部测试数据集中，该系统对视乳头水肿检测的 AUC 为 0.96（95% CI，0.95 至 0.97），灵敏度为 96.4%（95% CI，93.9 至 98.3），特异性为 84.7%（95% CI，82.3 至 87.1）。
人工智能通过眼底照片检测视乳头水肿
结果 来自 6779 名患者的训练和验证数据集包括 14,341 张照片：9156 张正常视盘、2148 张有视乳头水肿的视盘和 3037 张有其他异常的视盘。分类为正常的百分比在各个部位从 9.8% 到 100% 不等；分类为有视乳头水肿的百分比在各个部位从 0 到 59.5% 不等。在验证集中，系统以 AUC 为 0.99（95% 置信区间 [CI]，0.98 至 0.99）区分有视乳头水肿的视盘与正常视盘以及有非视乳头水肿异常的视盘，以 AUC 为 0.99（95% CI，0.99 至 0.99）区分正常视盘与异常视盘。在 1505 张照片的外部测试数据集中，该系统对视乳头水肿检测的 AUC 为 0.96（95% CI，0.95 至 0.97），灵敏度为 96.4%（95% CI，93.9 至 98.3），特异性为 84.7%（95% CI，82.3 至 87.1）。