抽象可解释的人工智能(XAI)在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链(SC)平台的出现改变了SC相互作用的性质,导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统(DSS)的文献进行彻底分析,并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明(SHAP)技术使用Python机器学习(ML)过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准,以识别XAI和DSS的组成部分,从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力,在线数据集的利用,所检查的变量数量,学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究,强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。
冠心病(CHD)是一种对人类健康和生命构成重大威胁的心血管疾病,对世界造成了巨大的经济负担。然而,与常规的危险因素相比,抑郁症成为冠心病的新型和独立的危险因素。这种情况会影响冠心病的发作和进展,并提高已经受CHD影响的人的不良心血管预后事件的风险。结果,抑郁症引起了全球关注的越来越多。尽管人们的意识越来越不断提高,但抑郁症促进冠心病发展的特定机制仍不清楚。Existing research suggests that depression primarily in fl uences the in fl ammatory response, Hypothalamic- pituitary-adrenocortical axis (HPA) and Autonomic Nervous System (ANS) dysfunction, platelet activation, endothelial dysfunction, lipid metabolism disorders, and genetics, all of which play pivotal roles in CHD development.此外,抗抑郁病患者抗抑郁治疗的有效性和安全性及其对冠心病患者预后的潜在影响已成为有争议的受试者。有必要进行进一步的调查,以解决这些尚未解决的问题。
摘要:本文讨论了一种针对脑肿瘤的医学图像分割改进模型,该模型是一种基于U-Net架构的深度学习算法。在传统U-Net基础上,引入GSConv模块和ECA注意力机制,提升模型在医学图像分割任务中的表现。通过这些改进,新的U-Net模型能够更高效地提取和利用多尺度特征,同时灵活地聚焦重要通道,从而显著提高分割效果。在实验过程中,对改进的U-Net模型进行了系统的训练和评估。通过观察训练集和测试集的loss曲线,我们发现两者的loss值在第8个epoch之后迅速下降到最低点,随后逐渐收敛并趋于稳定。这表明我们的模型具有良好的学习能力和泛化能力。此外,通过监测平均交集比(mIoU)的变化,我们可以看到在第35个epoch之后,mIoU逐渐趋近于0.8并且保持稳定,这进一步验证了模型的有效性。与传统U-Net相比,基于GSConv模块和ECA注意机制的改进版本在分割效果上表现出明显的优势,特别是在脑肿瘤图像边缘的处理上,改进模型能够提供更为准确的分割结果,这一成果不仅提高了医学图像分析的准确率,也为临床诊断提供了更可靠的技术支持。综上所述,本文提出的基于GSConv模块和ECA注意机制的改进U-Net模型为脑肿瘤医学图像分割提供了一种新的解决方案,其优越的性能有助于提高疾病的检测和治疗效果,在相关领域具有重要的意义。未来希望进一步挖掘该方法在其他类型医学图像处理中的应用潜力,推动医学影像事业的发展。
植物病原体对农作物生产造成严重破坏,对农业和自然生态系统构成威胁。深入了解植物-病原体相互作用对于制定创新的农作物疾病控制和环境保护策略至关重要(Bulasag 等人)。尽管数十年来一直致力于研究植物免疫的复杂性,但理解不同宿主和微生物之间复杂的跨界相互作用仍然具有挑战性。这本 Frontiers 电子书“植物病原体相互作用中的植物防御机制”提供了 19 篇文章,涵盖了植物与病原体之间各种机制的研究。本摘要旨在为在一系列植物-病原体相互作用中控制植物免疫的复杂机制提供新的视角和新见解。
人乳头瘤病毒(HPV)感染通常会导致宫颈癌,相关的皮肤癌和许多其他肿瘤。 HPV主要负责逃避与HPV相关的癌症中的免疫肿瘤监测。 Toll像受体(TLR)是特定的模式识别分子。 当身体面临免疫危险时,它会导致先天和直接适应性免疫。 TLR在启动抗病毒免疫反应中起重要作用。 HPV可以影响TLR的表达水平并干扰与TLR相关的信号通路,从而导致持续的病毒感染甚至致癌。 本文介绍了HPV病毒和与HPV相关的癌症。 我们讨论了TLR的当前理解,其表达和信号传导及其在HPV感染中的作用。 我们还提供了基于TLR激动剂的HPV相关疾病的免疫疗法方法的详细介绍。 这将提供对支持HPV与TLR激动剂相关疾病治疗方法的方法的见解人乳头瘤病毒(HPV)感染通常会导致宫颈癌,相关的皮肤癌和许多其他肿瘤。HPV主要负责逃避与HPV相关的癌症中的免疫肿瘤监测。Toll像受体(TLR)是特定的模式识别分子。当身体面临免疫危险时,它会导致先天和直接适应性免疫。TLR在启动抗病毒免疫反应中起重要作用。HPV可以影响TLR的表达水平并干扰与TLR相关的信号通路,从而导致持续的病毒感染甚至致癌。本文介绍了HPV病毒和与HPV相关的癌症。我们讨论了TLR的当前理解,其表达和信号传导及其在HPV感染中的作用。我们还提供了基于TLR激动剂的HPV相关疾病的免疫疗法方法的详细介绍。这将提供对支持HPV与TLR激动剂相关疾病治疗方法的方法的见解
观察:总体而言,迄今为止的研究有限,并且主要集中在细菌上,这可能是因为 16s rRNA 测序简单且具有成本效益,尽管其分辨率较低且无法确定功能能力/改变。然而,这忽略了所有其他微生物群,包括真菌、病毒和噬菌体,它们正在成为人类微生物组的关键成员。许多研究是在临床前模型和/或世界较发达地区的小型人体研究中进行的。观察到的关系很有希望,但目前还不能被认为是可靠或可推广的。具体来说,因果关系目前无法确定。对阿尔茨海默病的研究较多,其次是帕金森病,对 MS 的研究则很少。尽管如此,MS 的数据仍然令人鼓舞。
乳腺癌仍然是全球女性癌症相关死亡的主要原因,凸显了对新治疗策略的需求。滋养层细胞表面抗原 2 (Trop-2) 是一种 I 型跨膜糖蛋白,在包括所有乳腺癌亚型在内的各种实体瘤中高度表达,已成为癌症治疗的一个有希望的靶点。本综述重点介绍用于治疗乳腺癌的 Trop-2 靶向抗体-药物偶联物 (ADC) 的最新进展。我们全面分析了 ADC 的结构和作用机制,以及 Trop-2 在乳腺癌进展和预后中的作用。几种 Trop-2 靶向 ADC,如 Sacituzumab Govitecan (SG) 和 Datopotamab Deruxtecan (Dato-DXd),在三阴性乳腺癌 (TNBC) 和激素受体阳性/HER2 阴性 (HR+/HER2-) 乳腺癌的临床试验中均表现出显着的抗肿瘤活性。我们系统地回顾了这些 ADC 正在进行的临床研究,重点介绍了它们的疗效和安全性。此外,我们还探索了将 Trop-2 靶向 ADC 与其他治疗方式(包括免疫疗法、靶向疗法和小分子抑制剂)相结合的潜力。值得注意的是,Trop-2 靶向 ADC 已显示出通过多种信号通路重新编程肿瘤微环境的前景,有可能增强抗肿瘤免疫力。本综述旨在为创新乳腺癌疗法的开发提供新的见解和研究方向,为改善乳腺癌患者的治疗结果和生活质量提供潜在的解决方案。
众所周知,农业和森林生态系统充当陆地生态系统中的重要碳。了解面对气候变化时生态系统碳周期的基本过程和机制对于量化陆地生态系统的碳汇至关重要。生态系统碳循环不能与水和氮循环分开,因此不能在农业和森林生态系统中对气候变化的碳水氮过程的反应和适应性进行进一步研究。该研究主题发表了10篇论文,以获得对农业和森林生态系统中碳 - 水氮相互作用的基本机制和过程的新见解,以响应气候变化。垃圾分解是一个关键的生物地球化学过程,它对森林和草原生态系统中的碳和氮循环深刻影响。气候因素可以显着影响垃圾分解速率,碳固换以及CO 2和N 2 O.CO 2和N 2 O.的温室气体的排放。对37个发表研究的351个样本进行了全面的元分析,以探讨太阳辐射和降水对垃圾分解和CO 2发射的互动效应。他们发现太阳辐射显着增加了垃圾分解,这取决于降水状态。同时,Li等人。通过对青海藏高原上的长期操纵变暖实验,研究了变暖和开垦对N 2 O发射的影响。他们的结果表明,通过增强土壤硝化和相关的
该文档计划于20124年8月14日在联邦公报上发布,并在https://federalregister.gov/d/2024-17956上在线提供,以及https://govinfo.gov
