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转化肿瘤学 - 印第安纳大学印第安纳波利斯分校 ScholarWorks
a 顺天堂大学医学院临床检验医学系，日本东京文京区本乡 2-1-1，邮编 113-8421 b 顺天堂大学医学院基因组与再生医学中心，日本东京 c 国立遗传研究所信息生物学中心，日本静冈 d 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心分子血液学和治疗科白血病系，美国德克萨斯州休斯顿 Holcombe Boulevard 1515 号 448 单元，邮编 77030 e 日本神奈川县理化学研究所生命科学技术中心预防医学和诊断创新计划 f 顺天堂大学医学院血液学系，日本东京 g 日本大学药学院分子靶向治疗实验室，日本千叶 h 庆应义塾大学药学院化疗科，日本东京 i 印第安纳大学医学院医学系医学，美国印第安纳州马里恩 j 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心白血病生物学研究科白血病系，美国德克萨斯州休斯顿 k Kabushiki Kaisya Dnaform，日本横滨 l 顺天堂大学医学院下一代血液学实验室医学系，日本东京
在住院的老年患者心力衰竭
1日本坎莫川KAMEDA医疗中心康复系； 2日本东京邦基 - 库（Bunkyo-ku）2-1-1 Hongo的后登多登大学医学院心血管生物学与医学系，日本； 3日本东京国民大学数字健康和远程医疗研发系； 4日本冈山冈山冈山心脏研究所心脏病学系； 5日本东京Nishiarai心脏中心医院心脏病学系； 6日本冈马冈山冈山冈山卫生研究院康复系； 7日本萨加米哈拉大学基塔萨托大学盟军健康科学学院康复系； 8护理部，日本冈山冈山冈山研究所； 9日本萨加米哈拉基塔萨托大学医学院心血管医学系；日本横滨市横滨大学医学中心心脏病学分公司10； 11日本大阪国家大脑和心血管中心心血管医学系； 12日本科比市科比市医疗中心综合医院康复系； 13日本西塔玛吉奇医科大学Saitama医学中心心血管医学系； 14日本东京国民大学医学研究生院心血管呼吸睡眠医学； 15日本Isehara托卡大学医学院心脏病学系； 16日本西塔玛锡塔玛公民医疗中心心血管医学系1日本坎莫川KAMEDA医疗中心康复系； 2日本东京邦基 - 库（Bunkyo-ku）2-1-1 Hongo的后登多登大学医学院心血管生物学与医学系，日本； 3日本东京国民大学数字健康和远程医疗研发系； 4日本冈山冈山冈山心脏研究所心脏病学系； 5日本东京Nishiarai心脏中心医院心脏病学系； 6日本冈马冈山冈山冈山卫生研究院康复系； 7日本萨加米哈拉大学基塔萨托大学盟军健康科学学院康复系； 8护理部，日本冈山冈山冈山研究所； 9日本萨加米哈拉基塔萨托大学医学院心血管医学系；日本横滨市横滨大学医学中心心脏病学分公司10； 11日本大阪国家大脑和心血管中心心血管医学系； 12日本科比市科比市医疗中心综合医院康复系； 13日本西塔玛吉奇医科大学Saitama医学中心心血管医学系； 14日本东京国民大学医学研究生院心血管呼吸睡眠医学； 15日本Isehara托卡大学医学院心脏病学系； 16日本西塔玛锡塔玛公民医疗中心心血管医学系
第十九届环太平洋国际人工智能会议（PRICAI 2022）
重要日期（暂定） 环太平洋国际人工智能会议 (PRICAI) 是两年一度的国际盛会，主要关注人工智能理论、技术及其在对环太平洋国家具有社会和经济重要性的领域的应用。以往，会议曾在名古屋（1990 年）、首尔（1992 年）、北京（1994 年）、凯恩斯（1996 年）、新加坡（1998 年）、墨尔本（2000 年）、东京（2002 年）、奥克兰（2004 年）、桂林（2006 年）、河内（2008 年）、大邱（2010 年）、古晋（2012 年）、黄金海岸（2014 年）、普吉岛（2016 年）、南京（2018 年）、斐济（2019 年）、横滨（2020 年，线上）和河内（2021 年，线上）举行。第 19 届 PRICAI (2022) 将在中国上海以线下和线上相结合的方式举办。会议委员会诚邀提交人工智能各个方面大量、原创和未发表研究的技术论文。PRICAI-2022 旨在将人工智能和相关社区的研究人员、从业者、教育工作者和用户聚集在一起，进行深入的智力交流、研究合作和专业发展。会议关注的领域包括但不限于：
必须与... 一起遵守会议
会议是一个成功的系列的第八个，涵盖了所有类别的自我修复材料，该材料收集了来自世界各地的研究人员，在新兴的自我治疗领域中。广泛的行业受到了航空航天，汽车，运输，微电子，建筑，土木工程和建筑，电子，医学的影响和代表。以前的版本在横滨（日本，2019年），弗里德里希舍（Friedrichshafen）（德国，2017年），达勒姆（2017），（美国，2015年）），绅士（比利时，2013年），芝加哥（2011年，2011年），芝加哥（美国，2009年），noordwijk aan zee（Noordwijk aan Zee（Noordwijk aan Zee）（Noordwijk aan Zee（Noordwijk aan Zee） n ele de b elie（b elgium - icshm主席）m aria c ruz a lonso（s痛苦）a bir a l a l a l a l a l a a a abbaa（u nited k ing tom）w olfgang b inder（g ermany） ntonio m attia g ande（i taly） Ishiwaki（j apan）lva per（i srael）m a a r oig（s痛苦） z waag（n en en etherlands）k im v an t ittelboom（b elgium）
西拉科技有限公司
公司/行业背景 SYLA Technologies 是一家总部位于日本的房地产科技公司，其业务模式是通过使用先进技术来增强房地产和金融行业。该公司成立于 2010 年，致力于开发、建造、销售、租赁和管理房地产，主要是投资公寓，目标市场位于东京 23 个区和横滨和川崎中心地区的热门地区，这些地区历来营业额频繁、入住率持续高企，租金不断上涨。其 SYFORME 品牌的公寓通常距离火车站只有 10 分钟的步行路程，这提升了其吸引力。该投资组合已多元化，包括办公楼、商业建筑，以及最近的新兴业务，包括太阳能发电厂和数据中心。截至 2023 年 12 月 31 日，该公司的投资组合包括 13 栋建筑和 267 栋房屋，共管理超过 3,300 间客房。我们认为，随着日本逐渐摆脱新冠疫情，日本房地产市场对租赁住房的需求有望继续增长。尽管新冠疫情导致更多人搬离东京——该国主要的办公和住宅收入市场——但该市场此后已经复苏。我们注意到，东京人口最近创下了 1400 多万的历史新高
CDS 新闻通讯
以下是日本横滨 WCCI 2024 期间发生的一系列事件。这些例子表明，WCCI 社区中的一些活跃研究人员可能没有意识到问题的严重性和紧迫性。7 月 1 日，在公众眼中，Robert Cozma 禁止 NVidea 的 Simon See 回答我关于人工智能“大跃进”错误的提问。7 月 1 日，Kenji Doya 提出了类似“让不当行为继续进行而不进行纠正”的建议，因为这些出版物没有被引用。但他仍然不知道我指控 AlphaFold 以及几乎所有已发布的谷歌深度学习产品都存在同样的后选择不当行为。7 月 1 日，Asim Roy 对我说“我们需要谈谈”，但他没有留下来谈谈。昨晚在宴会上我进行了长时间的辩论。他似乎暗示，对少数网络进行后选择并隐藏整个种群的性能信息是“优胜劣汰”。他似乎并不认同人类进化需要把所有30亿人口都考虑进去，至少要像人类感知那样大量样本。7月3日，金耀初在一次主题演讲后没有让我提问。后来他似乎承认，AI领域很多人只报告他们喜欢的数据。7月3日，Kalanmoy Deb说他只是想用遗传算法找到解决方案，却不知道他所谓的解决方案根本没有经过测试。7月1日，我看到Springer Table上展示的所有书籍似乎都存在Post-Selection misconduct。我们是否在AI领域经历了一场充斥着虚假数据的“大跃进”？为什么？欢迎所有有兴趣的人讨论这个重要问题。
引用：Tsuno T，Fujimiya T，Kawaguchi T等。使用阿片类镇痛药治疗晚期
摘要简介阿片类镇痛药对于治疗癌症疼痛至关重要。但是，由于担心成瘾和依赖性，患者有时不愿使用它们。阿片类药物给药后快速缓解疼痛可能有助于克服阿片类镇痛药的心理障碍。本研究旨在确定晚期复发性癌症患者的心理抗药性与强烈的阿片类镇痛药的耐药性和缓解速度之间的关系。方法和分析这种持续的，多中心的观察性研究招募了20岁或20岁以上的患者，患有远处转移或晚期复发性癌症，首次接受强烈的阿片类镇痛药，以治疗癌症疼痛。所有的住院和门诊都从五家日本医院招募。我们正在研究这些患者在治疗开始时的心理障碍与缓解疼痛的关系之间的关系。主要结果是日本版本的基线障碍问卷-II得分。次要结果是心理障碍与强烈的阿片类镇痛药的使用与随着时间的推移疼痛的变化之间的关系。要求参与者在治疗的第一周每天填写电子患者报告的结果。样本量是根据使用强大的阿片类镇痛药的研究开始前一年确定的，符合资格标准，并有望同意参加该研究。试用注册号UMIN000042443。伦理和传播该协议得到了2020年8月24日在横滨城市大学的伦理委员会（批准ID ID B200600091）批准。该协议已由四个参与研究站点的机构审查委员会进行了审查。结果将在经过同行评审的期刊上发布，并将在相关会议上介绍。
FLCY-66-24(A).pdf - 横须贺空军基地空缺公告 - Navy.mil
记录邮件清单文件的件数和重量。记录和报告误送邮件或准备不当的邮件。准备和处理邮件运输文件、其他相关文件、表格和报告。出色的工作条件（如果有）点击以下链接了解有关 NAVSUP 横滨舰队邮件中心的更多信息：https://www.dvidshub.net/video/730676/fleet-mail-center-yokohama-holiday-poem 7. 资格/身体要求 * 必须具备符合第 1 项中所示的语言能力水平 (LPL) 的英语能力。 a. 一年的一般工作经验，或完成 2 年制大专/2 年制技校或任何领域的 4 年制学位。 b. 了解（或能够获取）邮政法规和说明。 c. 能够通过阅读手写地址进行邮件分拣工作。 d. 男性除了长时间站立和弯腰外，还能够间歇性地举起 70 磅（32 公斤）的重物，或女性除了长时间站立和弯腰外，还能够间歇性地举起 66 磅（30 公斤）的重物。 e. 能够以母语水平说、读、写日语。 f. 能够通过应用各种邮政法规、说明和程序为客户提供全方位的邮政服务。 * 残疾申请人可能会被录取，具体取决于残疾程度和类型。 * 由于日本劳动标准法禁止间歇性举起 66 磅（30 公斤）至 70 磅（32 公斤）的重物，因此女性应聘者将免除举起要求对于18岁以上的女性工人，每天可以举起30公斤及以上，并且连续举起20公斤及以上。
日本大学通过 DNA 分析揭示史前时期海豚种群发生变化
本次研究分析的最古老的样本是从东京湾野岛贝冢（横滨市金泽区）出土的一只太平洋斑纹海豚，可追溯到大约 8,000 年前。研究发现，如果保存得当，即使在横滨这样炎热潮湿的环境中，DNA分子仍可以保留在这些古老的样本中。 在北海道东部的钏路地区，我们调查了两处遗址：东钏路贝冢（钏路市贝冢），其年代为绳文时代早期至中期；以及币舞遗址（钏路市币舞町），其年代为绳文时代晚期至后绳文时代。样本的年龄表明，东钏路贝丘的海豚捕鱼活动大约在 4,200 年前结束，之后经过 1,000 多年的间隔，直到大约 3,000 年前币舞遗址的海豚捕鱼活动才恢复（图 3）。此外，特别是在太平洋斑纹海豚中，东钏路贝冢和币舞遗址出土的个体之间几乎没有共同的线粒体单倍型，这表明从这两个遗址出土的太平洋斑纹海豚属于遗传上不同的群体。已知距今4200年前，全球范围内发生过一次突然变冷干燥事件（4200年前事件）。例如，气候变化被认为是古埃及王国灭亡和美索不达米亚阿卡德帝国覆灭的原因之一。据报道，在日本列岛，这种突然的降温导致了当时最大的定居点之一的三内丸山遗址（青森市）的废弃，并导致了礼文岛的植被大规模变化。本研究提出的海豚种群更替和钏路地区海豚捕捞的暂停也可能与此有关
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法