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深共熔溶剂用于检测和提取神经递质：生物医学应用的新兴范例
摘要：神经递质 (NT) 是人类大脑正常运作所必需的化学信使，在人体生理系统中具有特定的浓度。其浓度的任何波动都可能导致多种神经元疾病和障碍。因此，对快速有效的诊断以调节和管理人类大脑疾病或状况的需求正在迅速增加。NT 可以从天然产物中提取。研究人员已经开发出新的协议来提高传感器的传感能力和环保性。深共晶溶剂 (DES) 已成为可持续化学中广受欢迎的“绿色溶剂”。DES 提供了更大的电位窗口范围，有助于增强传感器的电催化性能，并且具有更高的惰性，有助于电极的腐蚀保护，最终为系统提供更好的灵敏度和耐用性。此外，DES 可在工作电极上轻松电沉积不同的材料，这是电催化传感器的主要先决条件。本文首次详细描述了 DES 作为绿色溶剂在检测和提取 NT 中的应用。我们涵盖了截至 2022 年 12 月有关 NT 提取和监测的在线文章。最后，我们总结了该主题并展望了该领域的未来。
用随机尿液 ACR 检测 2 型糖尿病患者糖尿病肾病的发生率及其相关危险因素
摘要 目的：利用随机尿液 ACR 比值确定 2 型糖尿病患者的糖尿病肾病发病率并确定其相关危险因素。 研究设计：描述性横断面研究。 研究地点和持续时间：本研究于 2023 年 2 月 1 日至 2023 年 7 月 31 日在巴基斯坦白沙瓦穆罕默德教学医院 (MTH) 医学部进行。 方法：共调查了 150 名 2 型糖尿病患者。样本量是使用 WHO 样本量计算器计算的，使用一项参考研究，2 型糖尿病患者糖尿病肾病的患病率为 10.8%；置信区间 = 95%，误差幅度为 5%。 结果：标准差 ± 5.146，平均年龄为 49 岁。有 87 名（58%）女性和 63 名（42%）男性。对 150 名受试者的随机尿液 ACR 进行了分析。其中，47 名（31%）患有微量白蛋白尿（少于 300 mg/m），28 名患者（19%）患有大量白蛋白尿（超过 300 mg/m），而 6 名（4%）患有终末期肾病，GFR < 30 ml/m -1.73 m2。对 150 名受试者进行了一项研究以确定糖尿病肾病的状况。其中，81 名（54%）患有糖尿病肾病，69 名（46%）没有。结论：使用随机尿液 ACR 比率，我们的研究表明 46% 的 2 型糖尿病患者患有糖尿病肾病。糖尿病病程 5-10 年的患者的发病率为 24%，糖尿病病程 11-15 年的患者发病率为 26%。糖尿病病程16至20年的患者发病率为50%。总之，糖尿病病程越长，患糖尿病肾病的风险就越大。
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Andrade，S。G。Caracterizaçãodecepas de trypanosoma cruzi cruzi Iseladas norecôncavoBaiano。 Revista de Patologia热带。 卷。 3，p。 65-121。 1974。 Andrade，S.G。; Magalhães，J.B。锥虫菌株的生物植物和扎伊米亚：与临床数据和实验病理学的相关性。 Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical。 卷。 30，p。 27-35。 1997。 Andrade，V。; Brodskyn，c。 Andrade，S.G。 同工酶模式与克鲁氏锥虫菌株的生物bahaviour之间的相关性。 皇家热带医学和卫生学会的交易。 卷。 76，p。 796-799。 1983。 Avila，I。I.等。 通过分析PCR的分析 - 放大微圆的可变区域序列，对来自南部和中部América的Cruzi菌群的精神分裂质分析。 分子和生化寄生虫学。 卷。 42，p.175 - 188。 1990。 Britto，C。等。 一种简单的方案，用于血液样本中存在于血样中的锥虫动力学DNA的物理裂解，以及在聚合酶链反应（PCR）中使用的ITSM-基于慢性Chagas疾病的诊断。 memóriasdo Instituto Oswaldo Cruz。 。 v。88，p。 171-172.1993。 Britto，C等。 聚合酶链链反应检测人类血液样本中锥虫的锥虫瘤作为诊断和治疗评估的工具。 寄生虫学。 卷。 110，p。 241-247.1995。 ______。 等。 卷。 卷。Andrade，S。G。Caracterizaçãodecepas de trypanosoma cruzi cruzi Iseladas norecôncavoBaiano。Revista de Patologia热带。卷。3，p。 65-121。1974。Andrade，S.G。; Magalhães，J.B。锥虫菌株的生物植物和扎伊米亚：与临床数据和实验病理学的相关性。 Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical。 卷。 30，p。 27-35。 1997。 Andrade，V。; Brodskyn，c。 Andrade，S.G。 同工酶模式与克鲁氏锥虫菌株的生物bahaviour之间的相关性。 皇家热带医学和卫生学会的交易。 卷。 76，p。 796-799。 1983。 Avila，I。I.等。 通过分析PCR的分析 - 放大微圆的可变区域序列，对来自南部和中部América的Cruzi菌群的精神分裂质分析。 分子和生化寄生虫学。 卷。 42，p.175 - 188。 1990。 Britto，C。等。 一种简单的方案，用于血液样本中存在于血样中的锥虫动力学DNA的物理裂解，以及在聚合酶链反应（PCR）中使用的ITSM-基于慢性Chagas疾病的诊断。 memóriasdo Instituto Oswaldo Cruz。 。 v。88，p。 171-172.1993。 Britto，C等。 聚合酶链链反应检测人类血液样本中锥虫的锥虫瘤作为诊断和治疗评估的工具。 寄生虫学。 卷。 110，p。 241-247.1995。 ______。 等。 卷。 卷。Andrade，S.G。; Magalhães，J.B。锥虫菌株的生物植物和扎伊米亚：与临床数据和实验病理学的相关性。Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical。卷。30，p。 27-35。1997。Andrade，V。; Brodskyn，c。 Andrade，S.G。 同工酶模式与克鲁氏锥虫菌株的生物bahaviour之间的相关性。 皇家热带医学和卫生学会的交易。 卷。 76，p。 796-799。 1983。 Avila，I。I.等。 通过分析PCR的分析 - 放大微圆的可变区域序列，对来自南部和中部América的Cruzi菌群的精神分裂质分析。 分子和生化寄生虫学。 卷。 42，p.175 - 188。 1990。 Britto，C。等。 一种简单的方案，用于血液样本中存在于血样中的锥虫动力学DNA的物理裂解，以及在聚合酶链反应（PCR）中使用的ITSM-基于慢性Chagas疾病的诊断。 memóriasdo Instituto Oswaldo Cruz。 。 v。88，p。 171-172.1993。 Britto，C等。 聚合酶链链反应检测人类血液样本中锥虫的锥虫瘤作为诊断和治疗评估的工具。 寄生虫学。 卷。 110，p。 241-247.1995。 ______。 等。 卷。 卷。Andrade，V。; Brodskyn，c。 Andrade，S.G。同工酶模式与克鲁氏锥虫菌株的生物bahaviour之间的相关性。皇家热带医学和卫生学会的交易。卷。76，p。 796-799。1983。Avila，I。I.等。通过分析PCR的分析 - 放大微圆的可变区域序列，对来自南部和中部América的Cruzi菌群的精神分裂质分析。分子和生化寄生虫学。卷。42，p.175 - 188。1990。Britto，C。等。一种简单的方案，用于血液样本中存在于血样中的锥虫动力学DNA的物理裂解，以及在聚合酶链反应（PCR）中使用的ITSM-基于慢性Chagas疾病的诊断。memóriasdo Instituto Oswaldo Cruz。。v。88，p。 171-172.1993。 Britto，C等。 聚合酶链链反应检测人类血液样本中锥虫的锥虫瘤作为诊断和治疗评估的工具。 寄生虫学。 卷。 110，p。 241-247.1995。 ______。 等。 卷。 卷。v。88，p。 171-172.1993。Britto，C等。聚合酶链链反应检测人类血液样本中锥虫的锥虫瘤作为诊断和治疗评估的工具。寄生虫学。卷。110，p。 241-247.1995。 ______。 等。 卷。 卷。110，p。 241-247.1995。______。等。卷。卷。聚合酶链反应检测：对慢性chagas病的诊断的新见解。memóriasdo Instituto Oswaldo Cruz。94，p。 305-306.1999。______。等。o。被Xenodiongensis和聚合酶链反应MemóriosDo Instituto Oswaldo Cruz揭示的经过治疗的chagasic患者的寄生虫持久性。v。96，2001。p。 1-4。 Clark，C。G.核糖增生：原生动物分类法的分子方法。 in：Lee，J.J。 ＆Soldo，A.T。 （ed。 ）：原子学方面的协议。 Allen Press。 1992。 Clark，C.G。 ; Martin，D.S。 ; Diamond，L.S。 ruboprinting揭示的Anuran锥虫之间的系统发育关系。 真核微生物学杂志。 42，p。 92-96。 1999。 Lana，M。; Tafuri，W。L.锥虫Cruzi adoençade Chagas。 in：Neves，D。P。; Melo，A。L。； Genaro，A。＆Linardi，P。M（编辑。 ）：人类寄生虫； ed。 雅典。 2002。v。96，2001。p。 1-4。Clark，C。G.核糖增生：原生动物分类法的分子方法。in：Lee，J.J。 ＆Soldo，A.T。（ed。）：原子学方面的协议。Allen Press。 1992。 Clark，C.G。 ; Martin，D.S。 ; Diamond，L.S。 ruboprinting揭示的Anuran锥虫之间的系统发育关系。 真核微生物学杂志。 42，p。 92-96。 1999。 Lana，M。; Tafuri，W。L.锥虫Cruzi adoençade Chagas。 in：Neves，D。P。; Melo，A。L。； Genaro，A。＆Linardi，P。M（编辑。 ）：人类寄生虫； ed。 雅典。 2002。Allen Press。1992。Clark，C.G。 ; Martin，D.S。 ; Diamond，L.S。 ruboprinting揭示的Anuran锥虫之间的系统发育关系。 真核微生物学杂志。 42，p。 92-96。 1999。 Lana，M。; Tafuri，W。L.锥虫Cruzi adoençade Chagas。 in：Neves，D。P。; Melo，A。L。； Genaro，A。＆Linardi，P。M（编辑。 ）：人类寄生虫； ed。 雅典。 2002。Clark，C.G。; Martin，D.S。; Diamond，L.S。ruboprinting揭示的Anuran锥虫之间的系统发育关系。真核微生物学杂志。42，p。 92-96。 1999。 Lana，M。; Tafuri，W。L.锥虫Cruzi adoençade Chagas。 in：Neves，D。P。; Melo，A。L。； Genaro，A。＆Linardi，P。M（编辑。 ）：人类寄生虫； ed。 雅典。 2002。42，p。 92-96。1999。Lana，M。; Tafuri，W。L.锥虫Cruzi adoençade Chagas。 in：Neves，D。P。; Melo，A。L。； Genaro，A。＆Linardi，P。M（编辑。 ）：人类寄生虫； ed。 雅典。 2002。Lana，M。; Tafuri，W。L.锥虫Cruzi adoençade Chagas。in：Neves，D。P。; Melo，A。L。； Genaro，A。＆Linardi，P。M（编辑。）：人类寄生虫； ed。雅典。2002。
在计算中检测编程窃的检测...
332013，Choi和Al。 2013，Kim和Al。 2013，Tian和Al。 2013，2013，Ajmal and Al。 2014，宝贝和al。 2014年，Cycuss和Al。 2014年，Lazarus和Banias 2014，Liu and Al。 2014，Pohuba和Al。 2014年，张和Al。 2014，2015，2015，JHI和AL。 2015，2015，Sharma和Al。 2015，SOH和AL。 2015，Tian和Al。 2015，Wang和Al。 2015，明和AL。 2016，Strilețchi和其他。 2016，Agrawal和Sharma 2017，Jain and Al。 2017，2017，Carnalim 2017，Luo和Al。 2017，Mirza和Al。 2017，Mišić和Al。 2017，Schneider和Al。 2017 2017，2017，Carnalim 2018，Roopam and Singh 2018]。2013，Choi和Al。2013，Kim和Al。 2013，Tian和Al。 2013，2013，Ajmal and Al。 2014，宝贝和al。 2014年，Cycuss和Al。 2014年，Lazarus和Banias 2014，Liu and Al。 2014，Pohuba和Al。 2014年，张和Al。 2014，2015，2015，JHI和AL。 2015，2015，Sharma和Al。 2015，SOH和AL。 2015，Tian和Al。 2015，Wang和Al。 2015，明和AL。 2016，Strilețchi和其他。 2016，Agrawal和Sharma 2017，Jain and Al。 2017，2017，Carnalim 2017，Luo和Al。 2017，Mirza和Al。 2017，Mišić和Al。 2017，Schneider和Al。 2017 2017，2017，Carnalim 2018，Roopam and Singh 2018]。2013，Kim和Al。2013，Tian和Al。 2013，2013，Ajmal and Al。 2014，宝贝和al。 2014年，Cycuss和Al。 2014年，Lazarus和Banias 2014，Liu and Al。 2014，Pohuba和Al。 2014年，张和Al。 2014，2015，2015，JHI和AL。 2015，2015，Sharma和Al。 2015，SOH和AL。 2015，Tian和Al。 2015，Wang和Al。 2015，明和AL。 2016，Strilețchi和其他。 2016，Agrawal和Sharma 2017，Jain and Al。 2017，2017，Carnalim 2017，Luo和Al。 2017，Mirza和Al。 2017，Mišić和Al。 2017，Schneider和Al。 2017 2017，2017，Carnalim 2018，Roopam and Singh 2018]。2013，Tian和Al。2013，2013，Ajmal and Al。2014，宝贝和al。2014年，Cycuss和Al。 2014年，Lazarus和Banias 2014，Liu and Al。 2014，Pohuba和Al。 2014年，张和Al。 2014，2015，2015，JHI和AL。 2015，2015，Sharma和Al。 2015，SOH和AL。 2015，Tian和Al。 2015，Wang和Al。 2015，明和AL。 2016，Strilețchi和其他。 2016，Agrawal和Sharma 2017，Jain and Al。 2017，2017，Carnalim 2017，Luo和Al。 2017，Mirza和Al。 2017，Mišić和Al。 2017，Schneider和Al。 2017 2017，2017，Carnalim 2018，Roopam and Singh 2018]。2014年，Cycuss和Al。2014年，Lazarus和Banias 2014，Liu and Al。 2014，Pohuba和Al。 2014年，张和Al。 2014，2015，2015，JHI和AL。 2015，2015，Sharma和Al。 2015，SOH和AL。 2015，Tian和Al。 2015，Wang和Al。 2015，明和AL。 2016，Strilețchi和其他。 2016，Agrawal和Sharma 2017，Jain and Al。 2017，2017，Carnalim 2017，Luo和Al。 2017，Mirza和Al。 2017，Mišić和Al。 2017，Schneider和Al。 2017 2017，2017，Carnalim 2018，Roopam and Singh 2018]。2014年，Lazarus和Banias 2014，Liu and Al。2014，Pohuba和Al。 2014年，张和Al。 2014，2015，2015，JHI和AL。 2015，2015，Sharma和Al。 2015，SOH和AL。 2015，Tian和Al。 2015，Wang和Al。 2015，明和AL。 2016，Strilețchi和其他。 2016，Agrawal和Sharma 2017，Jain and Al。 2017，2017，Carnalim 2017，Luo和Al。 2017，Mirza和Al。 2017，Mišić和Al。 2017，Schneider和Al。 2017 2017，2017，Carnalim 2018，Roopam and Singh 2018]。2014，Pohuba和Al。2014年，张和Al。 2014，2015，2015，JHI和AL。 2015，2015，Sharma和Al。 2015，SOH和AL。 2015，Tian和Al。 2015，Wang和Al。 2015，明和AL。 2016，Strilețchi和其他。 2016，Agrawal和Sharma 2017，Jain and Al。 2017，2017，Carnalim 2017，Luo和Al。 2017，Mirza和Al。 2017，Mišić和Al。 2017，Schneider和Al。 2017 2017，2017，Carnalim 2018，Roopam and Singh 2018]。2014年，张和Al。2014，2015，2015，JHI和AL。2015，2015，Sharma和Al。 2015，SOH和AL。 2015，Tian和Al。 2015，Wang和Al。 2015，明和AL。 2016，Strilețchi和其他。 2016，Agrawal和Sharma 2017，Jain and Al。 2017，2017，Carnalim 2017，Luo和Al。 2017，Mirza和Al。 2017，Mišić和Al。 2017，Schneider和Al。 2017 2017，2017，Carnalim 2018，Roopam and Singh 2018]。2015，2015，Sharma和Al。2015，SOH和AL。 2015，Tian和Al。 2015，Wang和Al。 2015，明和AL。 2016，Strilețchi和其他。 2016，Agrawal和Sharma 2017，Jain and Al。 2017，2017，Carnalim 2017，Luo和Al。 2017，Mirza和Al。 2017，Mišić和Al。 2017，Schneider和Al。 2017 2017，2017，Carnalim 2018，Roopam and Singh 2018]。2015，SOH和AL。2015，Tian和Al。 2015，Wang和Al。 2015，明和AL。 2016，Strilețchi和其他。 2016，Agrawal和Sharma 2017，Jain and Al。 2017，2017，Carnalim 2017，Luo和Al。 2017，Mirza和Al。 2017，Mišić和Al。 2017，Schneider和Al。 2017 2017，2017，Carnalim 2018，Roopam and Singh 2018]。2015，Tian和Al。2015，Wang和Al。 2015，明和AL。 2016，Strilețchi和其他。 2016，Agrawal和Sharma 2017，Jain and Al。 2017，2017，Carnalim 2017，Luo和Al。 2017，Mirza和Al。 2017，Mišić和Al。 2017，Schneider和Al。 2017 2017，2017，Carnalim 2018，Roopam and Singh 2018]。2015，Wang和Al。2015，明和AL。 2016，Strilețchi和其他。 2016，Agrawal和Sharma 2017，Jain and Al。 2017，2017，Carnalim 2017，Luo和Al。 2017，Mirza和Al。 2017，Mišić和Al。 2017，Schneider和Al。 2017 2017，2017，Carnalim 2018，Roopam and Singh 2018]。2015，明和AL。2016，Strilețchi和其他。2016，Agrawal和Sharma 2017，Jain and Al。2017，2017，Carnalim 2017，Luo和Al。 2017，Mirza和Al。 2017，Mišić和Al。 2017，Schneider和Al。 2017 2017，2017，Carnalim 2018，Roopam and Singh 2018]。2017，2017，Carnalim 2017，Luo和Al。2017，Mirza和Al。 2017，Mišić和Al。 2017，Schneider和Al。 2017 2017，2017，Carnalim 2018，Roopam and Singh 2018]。2017，Mirza和Al。2017，Mišić和Al。 2017，Schneider和Al。 2017 2017，2017，Carnalim 2018，Roopam and Singh 2018]。2017，Mišić和Al。2017，Schneider和Al。 2017 2017，2017，Carnalim 2018，Roopam and Singh 2018]。2017，Schneider和Al。2017，2017，Carnalim 2018，Roopam and Singh 2018]。
使用深度多尺度上下文聚合网络的残余噪声检测变形脸部攻击
随着人脸识别系统 (FRS) 的部署，人们开始担心这些系统容易受到各种攻击，包括变形攻击。变形人脸攻击涉及两张不同的人脸图像，以便通过变形过程获得一个与两个贡献数据主体足够相似的最终攻击图像。可以通过视觉（由人类专家）和商业 FRS 成功验证所获得的变形图像与两个主体的相似性。除非此类攻击能够被检测到并减轻，否则人脸变形攻击会对电子护照签发流程和边境管制等应用构成严重的安全风险。在这项工作中，我们提出了一种新方法，使用新设计的去噪框架来可靠地检测变形人脸攻击。为此，我们设计并引入了一种新的深度多尺度上下文聚合网络 (MS-CAN) 来获取去噪图像，然后将其用于确定图像是否变形。在三个不同的变形人脸图像数据集上进行了广泛的实验。还使用 ISO-IEC 30107-3 评估指标对所提出方法的变形攻击检测 (MAD) 性能进行了基准测试，并与 14 种不同的最新技术进行了比较。根据获得的定量结果，所提出的方法在所有三个数据集以及跨数据集实验中都表现出最佳性能。
黑板 - 前进的自主目标检测和映射：开发用于单眼深度感应和动态tar
摘要 - 该研究旨在实施能够自主检测绵羊目标并在2D占用图上代表它们的系统，其最终目标是促进在UXV平台上自主牧羊。本文详细介绍了Blackboard System的开发，Blackboard System是一种用于自动目标检测和映射的软件解决方案。使用Python和C编程语言，Blackboard系统将单眼深度感测与自主目标检测，以产生全面的深度和目标图。这些地图是合并的，以产生从高架相机的角度捕获的操作区域的详细的2D鸟视图。黑板系统的独特功能是其模块化框架，它允许无缝更新或更换其深度传感和目标检测模块。
文本到图像生成模型中的开放式偏差检测
文本到图像生成模型正变得越来越流行，公众可以访问。由于这些模型看到大规模的部署，因此有必要深入研究其安全性和公平性，以免消散和永久存在任何形式的偏见。然而，存在的工作重点是检测封闭的偏见集，定义了先验的偏见，将研究限制为众所周知的概念。在本文中，我们解决了出现OpenBias的文本到图像生成模型中开放式偏见检测的挑战，该模型是一条新管道，该管道可识别和量化双质量的严重性，而无需访问任何预编译的集合。OpenBias有三个阶段。在第一阶段，我们利用大型语言模型（LLM）提出偏见，给定一组字幕。其次，目标生成模型使用相同的字幕绘制图像。最后，一个视觉问题回答模型认识到了先前提出的偏见的存在和范围。我们研究了稳定扩散1.5、2和XL强调新偏见的稳定扩散，从未研究过。通过定量实验，我们证明了OpenBias与当前的封闭式偏见检测方法和人类判断一致。
移动机器人障碍物检测和避免NAV ...
摘要 - 智能机器人技术在维护，维修和大修（MRO）机库操作方面具有重要意义，其中移动机器人可以在其中导航复杂而动态的环境，以进行飞机视觉检查。飞机机库通常忙碌而变化，形状和尺寸各不相同，呈现出严格的障碍物和条件，可能导致潜在的碰撞和安全危害。这使得障碍物检测和避免对安全有效的机器人导航任务至关重要。常规方法已在计算问题上应用，而基于学习的方法的检测准确性受到限制。本文提出了一个基于视觉的导航模型，该模型将预训练的Yolov5对象检测模型集成到机器人操作系统（ROS）导航堆栈中，以优化复杂环境中的障碍物检测和避免。该实验在ROS-Gazebo模拟和Turtlebot3 Waffle-Pi机器人平台中进行了验证和评估。结果表明，机器人可以越来越多地检测并避免障碍物，而无需碰撞，同时通过不同的检查点导航到目标位置。关键字 - 自主导航，对象检测，避免障碍物，移动机器人，深度学习
扩大食源性病原体检测范围
1。食品标准机构，进一步的Kinder产品在2022年5月9日爆发沙门氏菌后召回。https：//www.food.gov.uk/news-alerts/news/news/efore-kinder-products-products-products-recalled-following-following-an- and an-爆发 - 爆发2。ESHA研究，安全价格：了解食物回忆的真实成本，2023年2月24日。https：//esha.com/blog/true-cost-cost-cost-ost-of-a-food-- remebood--回忆/＃：〜：text = as％20A％20A％20 result％2c％20％20％20％20％20％，尽管％2C％20do 20do 20do 20do tode dive < Bartlett A，Padfield D，Lear L等。 全面的细菌病原体感染了人类。 微生物学168。DOI：10.1099/MIC.0.001269（2022）4。 Demirev PA，Ho Y-P，Ryzhov V，Fenselau C.（1999）通过质谱和蛋白质数据库搜索鉴定微生物。 肛门。 化学。 71，2732–2738。 5。 CuénodA，Aerni M，Bagutti C.等。 ESGMD研究小组，常规诊断中MALDI-TOF质谱的质量：来自国际外部质量评估的结果，包括Bartlett A，Padfield D，Lear L等。全面的细菌病原体感染了人类。微生物学168。DOI：10.1099/MIC.0.001269（2022）4。Demirev PA，Ho Y-P，Ryzhov V，Fenselau C.（1999）通过质谱和蛋白质数据库搜索鉴定微生物。肛门。化学。71，2732–2738。5。CuénodA，Aerni M，Bagutti C.等。 ESGMD研究小组，常规诊断中MALDI-TOF质谱的质量：来自国际外部质量评估的结果，包括CuénodA，Aerni M，Bagutti C.等。ESGMD研究小组，常规诊断中MALDI-TOF质谱的质量：来自国际外部质量评估的结果，包括
AI进步：探索Github副驾驶，使用LSTM的假新闻检测以及AI对运输的影响
摘要：人工智能（AI）严重影响了各个部门，突破了技术和重新定义过程的界限。本文研究了AI进步的三个关键领域：用于软件开发的GitHub Copilot，长期记忆（LSTM）网络检测假新闻以及AI对运输的更大影响。Github副副词是AI-Power Edsing Assistant，正在彻底改变开发人员编写代码的方式。LSTM，一种复发性神经网络（RNN）的形式，提供了一种有效的解决方案来检测错误信息。最后，AI通过自动驾驶车辆和交通管理对运输的贡献，展示了AI如何重塑运输领域的基础设施，安全性和效率。本文旨在全面了解这些技术的工作方式及其社会影响。