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未检测到的单基因心血管疾病的识别
值为 n。*15 人被诊断为肥厚型心肌病，1 人被诊断为扩张型心肌病，1 人被诊断为限制型心肌病。† 11 人被诊断为扩张型心肌病，6 人被诊断为非缺血性心肌病。‡ 仅限男性半合子。
李法美尼症候群筛检 - 成人
1 全身和脑部 MRI 检查每年进行一次，间隔六个月。乳房 MRI 检查（造影剂和非造影剂）应与脑部 MRI 检查同时进行（但由于造影剂剂量不同，应在不同日期进行）。 2 第一次脑部 MRI 检查应使用钆帕西诺进行造影剂和非造影剂检查；如果正常，则应随后进行非造影剂脑部 MRI 检查。如果患者有恶性肿瘤病史，则所有脑部 MRI 检查都应进行造影剂和非造影剂检查。 3 对于患侧有 PDAC 家族史的患者[1 名一级亲属 (FDR) 或 1 名二级亲属 (SDR)]，请参阅胰腺癌筛查算法临床效果部 V4 经医务人员执行委员会于 2024 年 12 月 17 日批准
用机器学习模型从眼睛，手掌和指甲检测到贫血
4 Vice Dean，CS和IT Ahram Canadian University A BSTRACT的文献评论提供了对使用高级机器学习（ML）模型检测贫血的非侵入性方法的全面检查，重点是分析手，手掌和指甲的图像。贫血是一个普遍的全球健康问题，特别会影响儿童和孕妇等脆弱的群体。传统的诊断方法虽然准确，但通常是侵入性的，并且在资源有限的设置中易于访问，从而需要替代方法。通过综合当前的研究，本综述探讨了各种ML技术，包括卷积神经网络（CNN）和集合学习方法，评估其基于图像分析诊断贫血的准确性和可靠性。这项研究的一个独特方面是使用智能手机技术捕获图像，从而使诊断过程更容易访问，用户友好且具有成本效益。这些发现强调了非侵入性ML检测贫血的方法，尤其是在服务不足的人群中，但也揭示了当前研究中的显着差距。其中包括需要更大，更多样化的数据集和改进的算法，这些算法可以增强诊断精度并适应现实世界中的条件。虽然现有模型从传统的机器学习到更高级的神经网络，但已显示出可观的改进，但对于有效的实时测试和应用，进一步开发是必要的。1。诱导性贫血不是疾病。相反，这是疾病状态的症状。通过利用图像处理和ML的进步，本综述突出了这些技术提供及时的医疗干预措施的潜力，从而改善了受贫血影响全世界的数百万的健康状况。k eywords贫血，非侵入性方法，机器学习，图像分析，卷积神经网络，智能手机技术，预测分析，医疗保健可及性，功能提取，深度学习。这是一个全球公共卫生问题，发生在个人，尤其是五岁以下的儿童和发展中国家的孕妇。世界上近一半的人口经历贫血以及大量的演讲；母亲是贫血的受害者之一。在弱势群体中，贫血在其实验阶段的鉴定可以防止贫血恶化到更严重的疾病。为了解决贫血，可以使用有效且生产力的方法，该方法允许进行独立和快速的贫血测试确实是一个有价值的工具。筛查和预测贫血的基本方法确实很重要，因为贫血与贫困的身心健康状况有关。已证实，育龄妇女的贫血是
在大气窗口的室温下在室温下检测到超敏感的杂项
安吉拉·瓦萨内利（Angela Vasanelli），《上级师范大学的物理学转移》，PSL大学，CNRS，索邦大学，巴黎大学Livia的Mohammadreza Saemian CNRS，索邦大学，法国法国巴黎大学，法国， yakko.todorov@phys.ens.com（Y。（M. Saemian）。（Ballow的L.）。0003-0334-1815（D。D. Gacemi）。（E。Rodriguez）。Olivier Lopez和BenoitDarquié，激光物理激光器，CNRS， darquié） l.h.li@leeds.ac.uk（L。li），（L. Li）。https://orcid.org/0000-0002-1987-4846（A.G。Davies）。 https://orcid.org/0000-0001-6912-0535（E. Linfield）https://orcid.org/0000-0002-1987-4846（A.G。Davies）。https://orcid.org/0000-0001-6912-0535（E. Linfield）
重新检查核融合在可再生能源中的作用...
融合能量通常被视为满足世界能源需求的长期解决方案。但是，即使解决了关键的研究挑战，工程师和材料科学仍然对融合发电厂的特征构成显着限制。同时，到2050年，全球能源网络必须过渡到低碳源，以防止气候变化的最严重影响。我们回顾了影响Fusion未来轨迹的三个因素：（1）可再生能源价格的偏低下降，（2）可再生能源的可再生能源及其对未来能源网格的含义，以及（3）中级核废物作为融合产品的最新主张。在我们的前提下的情况下，我们发现，尽管仍然有明确的动机来开发融合发电厂，但这种动机可能会削弱，因为它们可用。我们还得出结论，大多数当前的融合反应堆设计没有考虑到这些因素，并且为了提高市场渗透率，Fusion Research应该考虑放松的核废料设计标准，原材料可用性限制和脉冲操作的负载跟踪设计。
01 - PSC 032 针对 PSC 检查对船舶采取的行动
自本通函发布之日起生效：2014年5月23日 对悬挂圣文森特和格林纳丁斯国旗的船舶在巴黎谅解备忘录区域内的滞留情况的分析显示，自2005年以来，情况有所改善。这符合本局改善船舶安全和执行国际公约的政策。然而，最近几个月船舶维护方面出现了一定的松懈。港口国管理局开展了集中检查活动。已采用更严格的标准来评估和针对个别船舶和管理公司。根据港口国监督委员会的检查结果对船舶表现和公司概况进行了评估。本通函旨在为管理公司和船舶官员提供一种工具，旨在使他们的船舶做好接受港口国监督检查的准备，并避免最终被扣留和采取行政措施。已开发以下工具： • 记录 PSC 最常见的缺陷； • 抵达港口前填写的抵达前检查表；以及 • 每月自我核实检查表。本主管机关提请管理公司、主管和船舶官员注意以下抵达前检查表和自我核实检查表的“使用说明”。管理公司可以使用其自己的认可组织（本主管机关认可）绘制的类似检查表。抵达前检查表的“使用说明”。船上人员应在抵达港口前填写《抵达前检查表》。此外，船上人员应立即纠正任何不令人满意的项目
在边缘的Caveline检测到自主水下洞穴探索和映射
摘要 - 本文探讨了在边缘平台上部署基于Ma-Chine学习（ML）基于基于的对象检测和分割模型的问题，以实现用于自动水下汽车（AUV）的实时Caveline检测，用于水洞探索和映射。我们专门研究了三个ML模型，即U-NET，Vision Transformer（VIT）和YOLOV8，该模型部署在三个边缘平台上：Raspberry PI-4，Intel Neural Compute Stick 2（NCS2）和Nvidia Jetson Nano。实验结果揭示了模型准确性，处理速度和能耗之间的明确权衡。最准确的模型已显示为U-NET，其与联合（IOU）值相比为85.53 f1分数和85.38的交集。同时，分别在高功率和低功率模式下运行的Jetson Nano上的Yolov8模型实现了最高的推理速度和最低的能耗。论文中提供的全面定量分析和比较结果突出了重要的细微差别，这些细微差别可以指导水下机器人上的caveline检测系统的部署，以确保在水下洞穴探索和映射任务期间安全可靠的AUV导航。
检测到细胞外囊泡的新兴作用...... - ARPI
作者：T Neri · 2022 年 · 被引用 8 次 — 支气管肺泡灌洗液 (BALF) 中的巨噬细胞被认为是肺 EV 的主要来源，而 EV 可调节正常的气道生物学，包括体内平衡和先天防御 [49，...
在偏远的海洋中检测到空气中的微塑料颗粒...
海洋微塑料颗粒的人为污染日益令人担忧，因为它们既是有毒化合物的来源，又可以传播病原体和其他污染物。以前在陆地和沿海地区观察到了空气中的微塑料颗粒，但在遥远的海洋中却没有。在这里，我们在 2016 年 5 月至 6 月的塔拉太平洋探险期间收集了北大西洋（包括遥远的海洋大气）的环境气溶胶样本，并使用微拉曼光谱对其进行了化学表征。我们检测到了一系列空气中的微塑料，包括聚苯乙烯、聚乙烯、聚丙烯和聚硅氧烷化合物。在海水中也发现了聚乙烯和聚丙烯，表明当地产生了空气中的微塑料颗粒。终端速度估计和后向轨迹分析支持这一结论。由于技术原因，我们仅分析了大于 5 µ m 的颗粒，这些颗粒位于典型海洋大气尺寸分布的上端，这表明我们的分析低估了遥远海洋大气中空气中微塑料颗粒的存在。