XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据解释
工程 - nextgen-ai.pdf
作为生成的AI（“ Gen-ai”）进入了主流，地缘政治和商业实践发生了变化。COVID-19破坏了全球供应链，与进口伙伴的紧张局势增加，而军事冲突引入了新的不确定性。 作为公司考虑诸如“重新申请”或“近乎交往/朋友培训”制作（Yellen 2023）之类的主张，我们认识到其他障碍：次优的资源分配，劳动力市场的波动和趋势，以及较旧的，地理上不匹配的劳动力和高度集中的技术市场，促进反竞争性商业实践的高度集中。 随着美国扩大国内生产能力（例如，半导体和电动汽车），Gen-AI可以帮助我们克服这些挑战。 为了调查Gen-AI在设计和制造业中的当前和潜在实用性，我们采访了行业专家，包括工程师，制造商，技术高管和企业家。 他们已经确定了部署Gen-AI的许多机会：1）在扩展生产时降低昂贵的后期设计变化的发生率； 2）向设计师和工程师提供信息，包括通过识别合适的设计空间和材料配方，并通过合并消费者的偏好； 3）改进测试数据解释以实现快速验证和资格； 4）使工人访问和使用数据的使用民主化，以实现实时见解和过程调整； 5）授权较少技能的工人提高生产力并进行更多的专家工作。COVID-19破坏了全球供应链，与进口伙伴的紧张局势增加，而军事冲突引入了新的不确定性。作为公司考虑诸如“重新申请”或“近乎交往/朋友培训”制作（Yellen 2023）之类的主张，我们认识到其他障碍：次优的资源分配，劳动力市场的波动和趋势，以及较旧的，地理上不匹配的劳动力和高度集中的技术市场，促进反竞争性商业实践的高度集中。随着美国扩大国内生产能力（例如，半导体和电动汽车），Gen-AI可以帮助我们克服这些挑战。为了调查Gen-AI在设计和制造业中的当前和潜在实用性，我们采访了行业专家，包括工程师，制造商，技术高管和企业家。他们已经确定了部署Gen-AI的许多机会：1）在扩展生产时降低昂贵的后期设计变化的发生率； 2）向设计师和工程师提供信息，包括通过识别合适的设计空间和材料配方，并通过合并消费者的偏好； 3）改进测试数据解释以实现快速验证和资格； 4）使工人访问和使用数据的使用民主化，以实现实时见解和过程调整； 5）授权较少技能的工人提高生产力并进行更多的专家工作。
ANSI/ASB 标准 175，第一版 2024 年
一旦发现控制失败或污染事件，本标准应与实验室的记录质量保证计划结合使用，进行全面的记录根本原因分析，以确定事件的可能程序或科学解释，并根据需要采取适当的纠正措施。实验室还应使用记录的数据解释、比较和报告协议，并根据其他可用的法医 DNA 检测标准（例如，FBI DNA 检测实验室质量保证标准、ANSI/ASB 标准 018、020、040 和 139；参见参考书目）制定适当的随附验证和协议验证研究，并保护决策者免受无关信息的干扰，以避免产生偏见；这对于评估 DNA 图谱的质量至关重要，以确定是否可以解释和比较事件的根本原因。本文件并不支持在没有彻底评估可能的原因、评估相关 DNA 测试结果的科学完整性以及事件对所获得数据的影响的相关前提下报告与失败的控制和/或污染事件相关的数据，也不支持消除使用重要的和实验室或学科所需的 DNA 测试控制。
区域地球化学调查数据解读
区域地球化学数据通常来自政府和行业地球化学调查，这些调查覆盖了不同空间分辨率的区域。由于这些调查数据的介质、尺寸分数以及消化方法和分析仪器的混合不均匀，因此很难收集和整合。这些收集的数据集通常包含数千个观测值，其中元素多达 50 种或更多。尽管收集这些数据是一项挑战，但由此产生的综合数据集提供了发现与基础地质、蚀变和矿化相关的各种地球化学过程的机会。数据分析和统计方法与地理信息系统的结合使用为在这些大型数据集中识别过程和发现模式提供了有效的环境，但应该记住，由于矿化区域面积较小，因此在区域地球化学数据集中通常代表性不足。评估数据关联、结构和模式的现代方法归类为“数据挖掘”。数据挖掘包括应用多元数据分析和统计技术，结合地理信息系统，可以极大地帮助数据解释和随后的模型构建。当需要关联度量时，地球化学数据需要特殊处理。需要对数比率
Envr E-210可持续性量化研究
课程描述：了解复杂的生态和环境系统的动态以及设计促进其可持续性的政策是一个巨大的挑战，需要精通分析和测量。从业者和决策者都必须能够评估科学研究，认识到研究设计数据解释中的基本陷阱以及上下文相关性。计算建模工具允许对复杂的环境和生态系统进行更动态和准确的预测，尽管模拟输出仅与输入数据的质量一样有效。分析测量场景的完整性至关重要；哪些遗漏和局限性可能会偏向结果，以及人类行为相互作用如何导致场景建模与定量预测有所不同？为了学习这些技能，参加本课程的学生进行了实践练习，以说明一系列测量和建模技术，包括对生态和环境数据以及系统动态建模的统计分析。基于这些方法，技能发展还包括科学写作，批评基本研究文献，谈判环境资源权利以及以非技术语言进行准确传达环境科学。课程活动植根于环境和可持续性科学的核心问题 - 气候变化，人群动态，濒危物种的人口生存能力分析，
慢性肾脏疾病中的细胞外囊泡
药物基因组学（PGX）是精密药物的重要组成部分，它有望根据个人的遗传信息量身定制的治疗方法。探索研究中的计划，这些计划有助于将PGX测试整合到临床环境中，确定潜在的障碍和挑战以及计划未来的方向，对于任何人群中的PGX实施都很重要。卡塔尔是中东的典范案例研究，与多样化的移民人口，先进的医疗保健系统，国家基因组计划以及有关PGX和Precision医学的几项教育计划相比，本地人口很少。本文试图在全球背景下概述卡塔尔中PGX研究和实施的现状，强调正在进行的计划和教育工作。将PGX纳入大学课程和医疗保健提供者培训，以及精确的医学会议，展示了卡塔尔致力于推进这一领域的承诺。然而，挑战仍然存在，包括对人群特定实施策略的要求，复杂的遗传数据解释，缺乏标准化和有限的意识。审查提出了持续研究投资中未来方向的政策制定，为PGX实施，道德考虑，技术进步和全球合作的可行性进行临床试验，以克服这些障碍。
精确医学：可以在医疗保健中应用的类型和方法
精密医学是一种使用患者的遗传特征来指导预防疾病，诊断和治疗的决策的新医学方法。它的目标是针对每个患者的特定特征量身定制医疗和治疗计划，而不是使用替代方法。通过将当前的医学知识与基因组发现相结合，精确医学旨在最大化治疗治疗的功效并最大程度地减少潜在的副作用。这些重要组成部分包括基因组学，用于描述患者与健康和药物基因组学的基因相互作用，以显示遗传变体如何影响药物反应。有了从基因组和生物标志物信息中获得的见解，医疗保健提供者可以开发有针对性的疗法，还可以专注于预防疾病和早期发现。精确医学提供了有希望的结果和优势，例如成本效益，精确诊断，新颖的治疗和预防疾病。尽管有希望，但仍存在挑战，例如数据隐私和安全性，道德考虑，数据解释以及对大规模合作的需求。技术，研究和医疗保健基础设施的进步继续推动该领域向前发展并取得了长足的进步。关键字：精密医学，OMICS，大数据，预防医学，表观遗传学，药物安全，PPM，人工智能，DA。
基于多尺度模糊熵的基于EEG复杂度的算法：检测阿尔茨海默氏病
摘要：国家内部地区战略（SNAI）是一项公共政策，旨在应对内部地区的扩大，根据提供基本服务的中心的距离定义。这样的政策的成功对于解决了Covid-19大流行的新计划挑战至关重要。从这个意义上讲，有必要通过提供方便的决策支持工具，了解市政当局之间的权力平衡以及定义适当的干预措施来充分支持其实施。SNAI已用于项目选择的指标网格可以满足此需求。但是，网格在市政级别支持公共政策的申请需要审查其某些功能，例如指标的大量数量以及在市政量表上定义其中的一些功能。基于这些前提，本文旨在通过对当前的SNAI电网进行批判性分析来支持内部领域的政策，旨在提高其有效性。它依赖于合并定性数据解释和统计分析的混合方法。借助这种方法，可以通过将其复杂性和信息级别不受影响，从而定义一个简约的网格。SO固定的指标集可以代表一个有价值的参考工具，以从SNAI的角度查明行动的优先级或选择进一步的领土范围，即使它仍然带来了一些要面对的关键问题。
人工智能在心血管图像中的应用：超声心动图
人工智能（AI）是电子设备通过算法而不会受到人类干扰来做出决策和解决问题的能力。机器学习和深度学习是作为大多数AI功能的基础的技术。您的工作可以使超声心动图更有效，从而减少了观察者和较短的考试。通过算法，心脏图像的采集变得更加容易，更快，准确，从而降低了跨间和内在的变异性并帮助复杂的数据解释。除了获得图像的获取和解释外，AI还应用了报告和报告的开发，并且技术已用于监测患者的演变。自动测量资源，包括确定左心室射血分数，心脏室，壁厚和多普勒测量结果已在临床环境中得到验证。阀门分割评估，在微创结构心脏干预和导管中很重要，是另一个扩展的区域。超声心动图中AI的未来在于对临床和图像数据的自动分析，以最佳诊断各种心脏病，以及预防治疗结果和个人风险。AI实施限制是质量差或偏见的数据，供应商之间的非均匀标准以及不同算法之间在各种设备中工作的需要。
傅里叶变换红外光谱在微生物细胞生物学和环境微生物学中的应用：进展、挑战和未来前景
微生物在塑造生态系统和生物地球化学循环中发挥着关键作用。它们错综复杂的相互作用涉及复杂的生化过程。傅里叶变换红外 (FT-IR) 光谱是一种监测这些相互作用的强大工具，可揭示微生物的组成和对环境的反应。本综述探讨了 FT-IR 光谱在微生物学领域的多种应用，重点介绍了其在微生物细胞生物学和环境微生物学中的具体用途。它强调了微生物鉴定、过程监测、细胞壁分析、生物膜检查、应激反应评估和环境相互作用研究等关键应用，展示了 FT-IR 在增进我们对微生物系统的理解方面的关键作用。此外，我们还解决了包括样本复杂性、数据解释细微差别以及与互补技术集成的需求等挑战。FT-IR 在环境微生物学中的未来前景包括广泛的变革性应用和进步。这些包括开发全面且标准化的 FT-IR 库以精确识别微生物、集成先进的分析技术、采用高通量和单细胞分析、使用便携式 FT-IR 系统进行实时环境监测以及将 FT-IR 数据纳入生态模型以预测微生物对环境变化的反应。这些创新途径有望大大提高我们对微生物及其在各种生态系统中的复杂相互作用的理解。
思维空白是一种独特的心理状态，与持续的思维过程中大脑整体正连接的反复出现有关
a 比利时列日大学 GIGA-Consciousness 认知生理学实验室 b 比利时布鲁塞尔 FNRS 科学研究基金会 c 比利时列日大学认知心理学和神经科学研究中心 d 比利时列日大学 GIGA-回旋加速器体内成像研究中心 e 德国于利希研究中心神经科学与医学、大脑和行为研究所 (INM-7) f 德国杜塞尔多夫海因里希海涅大学医学院系统神经科学研究所 g 希腊塞萨洛尼基约克大学欧洲校区城市学院心理学系 h 瑞士洛桑联邦理工学院生物工程研究所 i 瑞士日内瓦大学放射学和医学信息学系 * 通讯作者：Athena Demertzi，博士。电子邮件：a.demertzi@uliege.be 作者贡献：S.Mo 和 AD 进行了研究并撰写了手稿。S.Mo 进行了数据分析。FR、MAK 和 DVV 监督了方法。PAB、KG 和 S.Mo 协助进行了文献综述和数据解释。LVC 和 S.Ma 获得了经验抽样数据集。AD 监督了分析、解释和手稿撰写。所有作者都审阅了手稿。利益冲突声明：作者声明没有利益冲突。