XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System根尖
人工智能在临床实践中的作用
机器能够学习的方法称为深度学习（DL），其中包括人工神经网络（ANN）和复杂的神经网络（CNN）。以下流动（图2和3）解释了人工智能中涉及的每个组件的作用。机器学习（ML）方法可以分为三种类型的学习，可以监督，无监督和加强。第一种类型用于分类或预测任务，而第二种类型的有助于实现数据隐藏模式。增强学习根据以前的学习版本最大化奖励。深度学习（DL）利用CNN可以自动从输入数据中提取相关信息，从而消除了对手动特征识别和提取的需求。dl在医学疾病诊断和个性化治疗建议中表现出了希望。例如，在正畸中，已经出现了基于AI的多模块化诊断系统，例如Diagnocat Ltd.，该系统使用CNN进行精确的牙科诊断。DL模型通过检测CBCT图像中的根尖细胞病变来帮助龋齿检测和牙髓受累，这可能有助于临床工作。2
口服微生物群和代谢物 衰老的造血干细胞生态位：迷你评论
审查旨在研究口服微生物群及其影响因素的多样性，以及口服微生物群与口腔健康的关联以及营养不良和口腔障碍的可能影响。口腔具有重大的微生物负担，与人体内部的其他器官相比，这尤其值得注意。在通常的情况下，微生物群以平衡状态存在；但是，当这种平衡受到干扰时，会出现多种并发症。牙齿是口腔中普遍的问题，主要是由细菌的定植和活性引起的，尤其是链球菌的活性。此外，这种环境还含有与牙龈，根尖和牙周疾病以及口腔癌发作有关的其他致病细菌。已采用各种策略来预防，控制和治疗这些疾病。最近，利用菌群（如益生菌，微生物群移植和替代口腔病原体）的技术吸引了眼睛。这项广泛的检查旨在提供口腔菌群及其代谢产物有关口腔健康和疾病的代谢，以及微生物群的弹性以及用于预防，控制和治疗该特定领域疾病的技术。
镍基超导体中电荷序的实验研究进展 - 物理学报
图1。ndnio 2中的电荷顺序[24]：（a）从钙钛矿Ndnio 3（灰色）到Infinite-Layer ndnio 2（红色）的还原途径的示意图，具有各种中间状态（蓝色）； （b） - （d）样品J的茎结果，可以在面板（d）中区分根尖氧空位，从而导致Q//≈（1/3，0）在傅立叶变换图像（b）中的超晶格峰； （e）在Q //≈（1/3，0）围绕Ni L 3边缘处的弹性RXS测量，实体和虚线分别是具有σ和π偏振入射X射线的数据； （f）在ND M 5边的RXS测量； （g），（h）带有样品C和D的固定波形的RXS信号的能量依赖性，阴影区域表示标称电荷顺序贡献。黑色和红色箭头突出显示了Ni 3D-RE 5D杂交峰和Ni L 3主共振，样品C的中间状态比样品D较大，从而导致超晶格峰更强。
来自慢性顶脓肿的细菌鉴定及其灵敏度
在慢性顶脓肿的根管中可以发现的抽象细菌由一些链球菌和葡萄球菌组成。可以通过释放羟基离子来消除它们。研究目标是从葡萄球菌中识别物种。和链球菌属。在诊断出慢性顶脓肿的根管中，并研究了它们在糊和凝胶制备中对氢氧化钙的敏感性。这项研究的方法是真正的实验。样品是用慢性顶脓肿从根管中取出的。链球菌属。。用快速葡萄球菌加鉴定。用糊和凝胶中用氢氧化钙测试所有样品，以测量抑制区的直径。六种葡萄球菌属。确定的是凝血酶阴性葡萄球菌（CONS）的成员，一种链球菌属的一种。确定的是Viridans链球菌的成员。糊剂和凝胶制备中的氢氧化钙会产生抗菌作用，其抑制区直径在链球菌spp上。和葡萄球菌SPP。链球菌属。和葡萄球菌属。从慢性根尖脓肿的根管中发现的具有高度敏感性，并且在糊和凝胶制备中对氢氧化钙具有相似的敏感性。具有高度敏感性，并且在糊和凝胶制备中对氢氧化钙具有相似的敏感性。
改变了母体免疫激活的非人类灵长类动物的背外侧前额叶前额叶皮层的改变
怀孕期间感染病毒或细菌感染的女性患有神经发育或精神疾病的儿童的风险增加。母体免疫反应可能介导了母体感染的作用，因为临床前动物模型已经证实，母体免疫激活（MIA）会导致后代大脑和行为发展的持久变化。本研究试图确定头三个月期间的MIA暴露于背外侧前额叶皮层（DLPFC）（DLPFC）中的神经元形态和从MIA暴露和对照的男性rheSus Monkey（Macaca Mulatta）获得的脑组织中的脑组织。相对于对照组，在DLPFC上和上层中，Div> MIA暴露的后代显示了在DLPFC上和上层中锥体细胞中的神经元树突分支增加，在第一和第二学期暴露于孕产妇感染的后代之间没有显着差异。此外，与对照相对于对照的MIA阳离子后代，DLPFC额叶层中根尖树突的直径显着降低，而与三个月暴露不利。相比之下，暴露于MIA的后代的海马神经元形态的改变并不明显。这些发现表明母体免疫
控制G2相位持续时间CDC25B可调节新皮层中从直接到间接神经发生的转换 替代性大脑连通性强调了交互式生物运动处理中与年龄相关的差异 伏隔核中的多巴胺能信号传导调节不可避免的应力期间的应力培养策略 语言结构和含义将神经振荡组织为特定于内容的层次结构 单维的人脑信号，用于两个... 跨模式相位重置和诱发响应提供了互补的机制，以实现视觉语音在听觉皮层中的影响 脑损伤后皮质中神经元活性的快速和生物绝见 帕金森主义改变了基底神经节皮质网络的β爆发动态 持续性皮质振荡对听觉有节奏刺激的频率选择性 自发网络耦合可以实现有效的任务性能，而无需本地任务引起的激活 重点介绍了开源网络工具的时代
在发育过程中，通过产生中间基底祖细胞的产生，直接或间接地从根尖祖细胞的时间调节序列中产生皮质神经元。这些主要祖细胞类型之间的平衡对于生产适当的神经元数量和类型至关重要，因此，破译控制这种平衡的细胞和分子提示很重要。在这里，我们解决了细胞周期调节剂Cdc25b磷酸酶在此过程中的作用。我们表明，在性别的性爱祖细胞中删除Cdc25b的发展小鼠新皮层，导致TBR1 1神经元的产生的短暂增加，而TBR2 1基础祖细胞的牺牲。这种表型与细胞周期的G 2相的延长相关，总细胞周期长度不受影响。在子宫电气和皮质切片培养物中，我们证明了TBR2 1基础祖细胞产生的缺陷需要与CDK1相互作用，这是因为Cdc25b突变体中G 2相延长。一起，这项研究确定了在皮质发育的早期阶段，在直接与间接神经发生中Cdc25b和G 2相长的新作用。
控制G 2相持续时间CDC25B调节新皮层的直接转到间接神经发生的转换
在发育过程中，通过产生中间基底祖细胞的产生，直接或间接地从根尖祖细胞的时间调节序列中产生皮质神经元。这些主要祖细胞类型之间的平衡对于生产适当的神经元数量和类型至关重要，因此，破译控制这种平衡的细胞和分子提示很重要。在这里，我们解决了细胞周期调节剂Cdc25b磷酸酶在此过程中的作用。我们表明，在性别的性爱祖细胞中删除Cdc25b的发展小鼠新皮层，导致TBR1 1神经元的产生的短暂增加，而TBR2 1基础祖细胞的牺牲。这种表型与细胞周期的G 2相的延长相关，总细胞周期长度不受影响。在子宫电气和皮质切片培养物中，我们证明了TBR2 1基础祖细胞产生的缺陷需要与CDK1相互作用，这是因为Cdc25b突变体中G 2相延长。一起，这项研究确定了在皮质发育的早期阶段，在直接与间接神经发生中Cdc25b和G 2相长的新作用。
人工智能在临床实践中的作用
机器学习的方法被称为深度学习 (DL)，包括人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN)。以下流程图（图 2 和图 3）解释了人工智能中每个组件的作用。机器学习 (ML) 方法可分为三种学习类型：监督学习、无监督学习和强化学习。第一种类型用于分类或预测任务，而第二种类型则有助于识别数据中隐藏的模式。强化学习基于先前的学习版本来最大化奖励。深度学习 (DL) 利用算法，利用 CNN 自动从输入数据中提取相关信息，从而无需手动识别和提取特征。DL 在医学疾病诊断和个性化治疗建议方面已显示出良好的前景。例如，在正畸领域，基于人工智能的多模块诊断系统已经出现，例如 Diagnocat Ltd.，它使用 CNN 进行精确的牙科诊断。深度学习模型可通过检测 CBCT 图像中的根尖病变来帮助检测龋齿和牙髓病，从而有助于临床工作流程。2
TiO2 在次氯酸中的纳米分散
摘要：传统上牙科中使用的抗菌剂的持续和不当使用导致了多重耐药 (MDR) 菌株的出现以及微生物的突变。这一问题导致了多种纳米粒子的开发，以对抗耐药性病原体。二氧化钛 (TiO 2 ) 纳米粒子由于其化学稳定性、无毒且前体廉价而成为有吸引力的抗菌剂。因此，我们探索了 TiO 2 基纳米分散体，通过使用众所周知的抗菌剂（例如次氯酸 (HOCl)）来制备它们，以增强抗菌效果。在本研究中，合成并表征了溶胶-凝胶基 TiO 2 NPs-HOCl 纳米分散体。通过培养不同浓度的纳米分散体，使用变形链球菌、金黄色葡萄球菌、粪肠球菌和白色念珠菌菌株通过微量稀释测定来评估抗菌效果。为了评估细胞毒性作用，接种了根尖乳头干细胞 (SCAP)，并使用 MTT 测定法进行评估。纳米分散体表现出增强的抗菌作用，几乎没有细胞毒性。基于 HOCl 的纳米分散体表现出更大的抗菌作用和高稳定性。因此，它可以用作治疗各种牙科病原体的有前途的抗菌剂。关键词：TiO 2 纳米粒子、HOCl、抗菌作用、细胞毒性作用、SCAP。
Stozharova L. P. 牙科人工智能
结果及其讨论。通常来说，牙科治疗的失败是由于患者检查策略不正确或诊断研究解释不正确造成的。人工智能程序 Diagnocat 被设计为牙医的助手。它能够按照给定的步骤逐层扫描和分析患者的 CT 扫描，“切割”每个区域，并用选定的颜色标记病理。这有助于直观地了解病理的程度并激励患者进行治疗。该程序以可视化的方式突出显示问题、继发龋齿的存在、根尖周变化、牙周骨组织的状况，能够检测牙髓内吸收，还将引起医生对肿瘤的注意。由于存在多种选择，每位专家都可以针对自己的情况要求提供X 射线报告。根管治疗报告可以从研究牙齿根系特征的角度解释 CT 结果，反映根管的数量和形状以及根管填充的质量。种植牙报告和第三磨牙报告显示了所分析区域的数据，包括从感兴趣区域到重要解剖结构的距离、牙槽嵴的宽度和高度以及颌骨的皮质板。