XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System新领域
个性化医学的新领域
在增强患者护理的目标的驱动下，治疗学领域正在迅速发展。最近的人工智能（AI）及其创新的治疗应用标志着核医学的重要一步，导致精确肿瘤学的范式发生了重大范式转移。例如，AI辅助肿瘤表征，包括自动图像解释，肿瘤分割，特征鉴定和高风险病变的预测，改善诊断过程，提供精确而详细的评估。通过针对个人独特的临床概况量身定制的全面评估，AI算法有望增强患者风险分类，从而使患者需求与最合适的治疗计划的一致性保持一致。通过发现对人眼的看不见的潜在因素，例如肿瘤放射敏感性或分子谱的内在变化，AI软件有可能革新响应异质性的预测。为了准确有效的剂量计算，AI技术通过提供定制的幻影和简化复杂的数学算法，使个性化的剂量学可行，可在繁忙的临床环境中访问，从而提供了重要的优势。AI工具有可能利用预测和减轻与治疗相关的不良事件，从而可以提早干预。此外，可以利用生成的AI找到用于开发新型放射性药物并促进药物发现的新目标。仍然有很多值得探索和理解的。然而，尽管对AI在治疗学中的作用具有巨大的潜力和显着的兴趣，但这些技术并不缺乏局限性和挑战。在这项研究中，我们研究了AI在治疗学中的当前应用，并试图拓宽未来研究和创新的视野。
IBD的组合疗法的新领域
患者：研究纳入标准包括：18-65岁；筛查前3个月确认溃疡性结肠炎的诊断；基线蛋黄酱得分为6-12，其中包括内窥镜检查≥2；没有先前用抗TNF，抗Interleukin（IL）12/23或抗IL23药物治疗；以及不足或无法忍受“常规疗法”或皮质类固醇依赖性的反应不足。使用了多个排除十分之一，包括怀孕；仅溃疡性直肠炎；共同切除的历史；或可能在12周内导致结肠切除术的严重疾病。研究入学率要求为免疫调节剂（6-MP，硫唑嘌呤，甲氨蝶呤），直肠皮质类固醇，直肠5-氨基酸酸（ASA）化合物，总肠胃外或肠内营养和抗生素用于治疗胰岛结构（UC）（UC）（UC）（UC）（UC）（UC）（UC）（UC）（UC）（UC）（UC）。接受JAK抑制剂，环孢菌素或6-硫代氨酸治疗的患者必须有4周的冲洗期。不允许使用伴随的免疫剂。用吠陀珠单抗治疗的患者必须有18周的冲洗期。对于每天<20mg的5-ASA，Budesonide和泼尼松等效物，剂量必须在入学前至少稳定2周。bo管理部门以维护掩蔽。的结果：主要结果是在第12周的临床反应，定义为基线梅奥分数下降30％，包括最小降低≥3点，直肠出血得分≥1点或直肠出血得分降低或直肠出血评分为0或1。干预：将患者分配到3个干预臂中的1例：（a）组合治疗：Guselkumab 200mg IV在第0、4和8周，随后每8周100mg SC，直到第32周 + GOLIMEMAB 200mg SC在第0周，然后在第2、6和10周时GolimumAb 100mg SC； （b）Guselkumab单疗法：Guselkumab 200mg IV在第0、4和8周，随后每8周，直到第32周100mg SC；或，（c）Golimumab单一疗法：第0周的Golimumab 200mg SC，然后在第2周和每4周进行100mg，直到第34周。主要的次要结果是在第12周的临床缓解，定义为梅奥评分≤2，没有单个子评分> 1。包括第12周和第38周的其他次要终点包括：7天和60天无抗固醇的临床缓解；症状缓解：粪便频率
探索内窥镜检查的新领域
亮点： 最先进的讲座 针对胃肠道研究员的实践研讨会（EUS 和 ERCP） 现场内窥镜检查：介入性 EUS 和 ERCP EUS 引导下的胆道引流 经口内镜肌切开术 (POEM) Stretta 手术 (GERD) 结直肠息肉的高级成像 上消化道运动研讨会 GIA（内窥镜护理）研讨会
机器学习在故障分析新领域的应用
晶体管技术的不断扩展和下一代封装技术的快速发展给当前的故障分析技术带来了有趣的挑战。在物理故障分析 (PFA) 之前和期间定位和可视化缺陷的能力对于成功的根本原因分析至关重要。故障分析 (FA) 通常遵循一套工作流程来有效隔离故障并确定根本原因。近年来，机器学习方法已应用于 FA 工作流程的故障隔离和非破坏性成像步骤，以帮助辅助缺陷检测，因为在更密集、更复杂的半导体封装中，缺陷变得更加细微且更难以区分 [2]。根据技术的不同，会应用不同的机器学习方法。本文概述了机器学习在半导体 FA 工作流程中的最新应用。涉及的领域包括使用基于机器学习的方法通过对合格产品和不合格产品进行图像比较来实现基于计算机视觉（CV）的缺陷检测[8]，使用独立成分分析（ICA）分析声学显微镜数据的无监督和监督学习技术[11, 12]，以及基于深度学习的高分辨率重建技术3D X射线成像[13, 14]。
现代军事卫星通信网络的新领域
新地面系统现在正从静态网络迅速发展到动态网络。随着卫星逐渐由软件定义，新地面系统也随之适应。这意味着地面段将从传统的专用设备和器具转向与电信世界类似的虚拟化基础设施。通过虚拟化卫星通信地面段基础设施，网络运营商可以轻松、自动和动态地向其最终用户分配和交付资源。通过在整个网络架构中实施地面对应方使用的 3GPP 和 MEF 标准，将实现标准化和互操作性。一旦定义了统一的架构，就可以通过整个政府或军事网络的服务编排来简化服务和资源。
虚拟现实和语言模型，学习的新领域
拟议的研究介绍了创新的虚拟现实（VR）和大型语言模型（LLM）体系结构，以增强各种教育环境的学习过程，从学校到工业环境。利用LLM的功能和检索功能发电（RAG），建筑围绕着沉浸式VR应用。该应用程序使所有背景的学生都可以通过提出问题并以文本格式和VR中的视觉提示来与他们的环境进行交互式互动，从而促进了动态的学习体验。llms带有抹布作为这种体系结构的骨干，从而促进了将私人或域特异性数据集成到学习过程中。通过通过数据连接器无缝连接各种数据源，RAG克服了不同的和孤立的信息存储库的挑战，包括API，PDFS，SQL数据库等。RAG Solutions提供的数据索引通过将摄入的数据构造成优化的LLMs消费的格式，进一步简化了此过程。进行了一项经验研究，以评估该VR和LLM架构的有效性。二十名参与者分为实验组和对照组，以评估其学习过程的影响。实验组利用了沉浸式VR应用程序，该应用程序允许与教育环境进行互动互动，而对照组则遵循传统的学习方法。这项研究揭示了实验组的学习成果的显着改善，证明了将VR和LLMS整合到增强学习环境中的理解和参与方面的潜力。本研究提出了一种创新的方法，该方法利用了LLMS与沉浸式VR技术之间的协同作用，为变革性学习经验开辟了途径，超越了传统的界限，并在各种教育景观中获得了学习者。
了解与年龄有关的疾病的新领域
geroscience是衰老与疾病交集的迅速学科，旨在揭示衰老过程与年龄相关疾病的发病机理之间的复杂关系。本文探讨了Geroscience在重塑我们对病理学的理解方面所扮演的关键作用，并特别关注与年龄有关的疾病。这些疾病，涵盖心血管和脑血管疾病，恶性肿瘤以及神经退行性疾病，显着促进了老年人的发病率和死亡率。我们深入研究了衰老的基本细胞和分子机制，包括线粒体功能障碍和细胞衰老，并阐明了它们对各种年龄相关疾病的发病机理的深远影响。重点是评估病理领域内衰老和生物年龄的关键生物标志物的重要性。我们还仔细检查了细胞衰老与癌症生物学之间的相互作用，这是重点的中心领域，强调了其在当代病理学研究中的重要意义。此外，我们阐明了针对基本衰老过程的抗衰老干预措施的整合，例如鼻溶剂，靶向线粒体靶向的治疗方法以及在病理研究领域中影响表观遗传调节的干预措施。总而言之，将Geroscience概念的整合到病理学研究中，预示着我们对疾病发病机理的理解并有望在预防疾病和治疗方面的突破。
新领域：探索金融领域的人工智能
关于德勤 德勤是指德勤有限公司（一家英国私人担保有限公司，简称“DTTL”）、其成员所网络及其相关实体中的一个或多个。DTTL 及其每个成员所都是法律上独立的实体。DTTL（也称为“德勤全球”）不向客户提供服务。在美国，德勤是指 DTTL 的一个或多个美国成员所、其在美国使用“德勤”名称运营的相关实体及其各自的附属公司。根据公共会计规则和规定，某些服务可能无法提供给鉴证客户。请访问 www.deloitte.com/about 了解有关我们全球成员所网络的更多信息。
种子业务是...的一个有前途的新领域
从根本上讲，人们消费食物是为了补充碳水化合物、脂肪、蛋白质、维生素、矿物质等必需营养素，从而维持生命。一般来说，随着收入的增加，数量需求也随之增加，一旦满足了数量需求，质量需求就会随之增加。数量需求反映了消费者想要品尝到许多美味食物的愿望，这往往会增加对动物蛋白质、调味料、色素和调味料的需求。而质量需求则包括对更健康、更安全、更可靠的食品的需求，以及对可持续发展社会的贡献，例如生产时对环境影响较小、考虑到动物福利的食品。近年来，新兴国家开始出现质量需求，而发达国家仍然保持数量需求，这表明全球消费者对食品的需求正在多样化。
预防脑转移瘤：新领域
摘要：本综述讨论了预防最常见的实体肿瘤类型（即肺癌、乳腺癌和黑色素瘤）的脑转移这一主题。在每种肿瘤类型中，脑转移的风险与疾病状态和分子亚型有关（即 EGFR 突变型非小细胞肺癌、HER2 阳性和三阴性乳腺癌、BRAF 和 NRAF 突变型黑色素瘤）。预防性颅脑照射是小细胞肺癌患者的标准治疗方法，这些患者对化疗有反应，但代价是晚期神经认知能力下降。最近，临床试验证明，几种能够靶向驱动肿瘤生长的分子改变的分子药物可有效预防脑部二次复发。EGFR 突变或 ALK 重排的非小细胞肺癌抑制剂、用于 HER2 阳性乳腺癌的 Tucatinib 和曲妥珠单抗-德鲁替康以及用于黑色素瘤的 BRAF 抑制剂就是这种情况。强调对有脑转移风险的无症状患者进行 MRI 筛查的必要性。