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智能纳米复合水凝胶作为下一代治疗和诊断解决方案
摘要：刺激反应性的纳米复合凝胶将水凝胶的独特特性与纳米颗粒的特性结合在一起，从而避免了单个组件的次优结果，并创建了用于治疗和诊断应用的多功能，多功能平台。这些杂种材料经过精心设计，以应对各种内部和外部刺激，例如温度，pH，光，磁场和酶活性，从而可以精确控制药物释放，组织再生和生物效率。他们对环境提示的反应能力允许个性化的医学方法，提供对治疗干预措施和实时诊断能力的动态控制。本评论探讨了刺激响应性杂交凝胶的合成和应用的最新进展，包括药物输送，组织工程和诊断。总体而言，这些平台具有显着的临床潜力，预计未来的研究将导致独特的解决方案来满足未满足的医疗需求。
随机凸优化中适应性的价格
现代机器学习中的随机优化方法通常需要仔细地调整算法参数，以大量的时间，计算和专业知识。这种现实导致人们对开发自适应（或无参数）算法的持续兴趣，这些算法需要最小或不需要调整[1、2、4-8、10-10-15、17-20]。但是，这些适应性方法通常比非自适应对应物的次级次数范围更差。存在“尽可能自适应”，还是有改进的空间？换句话说，是否有基本价格要支付（按照收敛速度），因为不知道问题参数吗？为了回答这些问题，我们从算法游戏理论中的“无政府状态价格” [16]中汲取了灵感，并介绍了“适应性价格”（POA）。大致说明，由于问题参数的不确定性，POA衡量了次优的乘法增加。我们显示了以下非平滑随机凸优化的POA下限：
t独立研究人员b解决医疗保健
传统的医疗保健系统具有Grapp和次优结果。However, the em towards value-based treatment, empowerin healthcare equipment and devices now i providing a rich resource for ML-driven p contemporary healthcare, emphasizing its p study presents a robust predictive model various parameters, leveraging extensive algorithms, including Logistic Regression Boost (accuracy: 0.78125), and PyTorch (a accuracies underscore the effectiveness of t patient outcomes.超出了ML的技术ASPE，可用于各种医疗保健利益相关者。我们的发现说明了实质性的潜在系统。在医疗机构生态系统中采用ML，以支持复杂的医疗需求的可持续性。本文SIG实验阶段，展示了ACH解决了以前提供的研究医疗创新知识的局限性。
刺激激动剂的介孔锰 - 硅质纳米颗粒用于疫苗应用
环状二核苷酸（CDNS）是干扰素基因（STING）途径激动剂的一种刺激剂，已显示出令人鼓舞的结果，可引起针对癌症和病毒感染的免疫反应。然而，常规CDN的次优型药物样特性，包括其短体内半衰期和细胞渗透性差，会损害其治疗功效。在这项研究中，我们开发了一种锰 - 硅纳米平台（MNO X @HMSN），从而通过与Mn 2+协同作用来增强CDN的佐剂效应，以供癌症和SARS-COV-2疫苗接种。MNO X @HMSN具有大室子孔与CDN和肽/蛋白质抗原有效共同载体。mno X @HMSN（CDA）放大了刺激途径的激活，并增强了I型干扰素和其他促炎细胞因子的产生
增强大脑中的深度学习模型的解释性...
如前所述，谎言被用来为拟议改进之前和之后的模型预测提供解释。没有细化，解释显示出次优的肿瘤节覆盖率，平均仅为32.41％。在引入改进机制后，使用了三种不同的技术（Canny，Laplace，Otsu的阈值）用于生产脑面膜。为了确定生成有意义解释的最佳段数，我们探索了使用精制的石灰图像解释器选择最佳的1、3和5段的影响。检查肿瘤细分市场的覆盖范围，我们发现依靠单个细分市场的平均覆盖率为27.63％，非常类似于挑选最佳3个细分市场而没有我们的细化的表现。选择最佳的3个细分市场时，观察到了实质性的改进，平均增加到50.28％。采用5个部分的肿瘤覆盖率为63.84％。
大型农作物的语言模型产量预测
准确的农作物产量预测对于农业计划和粮食安全至关重要。传统方法通常难以整合多种数据集，从而导致次优预测。本文介绍了一种新颖的方法，该方法杠杆模型（LLMS）（特定于GPT-4）结合了迅速的工程，以提高预测精度。我们的方法进行了特定的特定提示，以指导LLM从天气塑料，土壤特性，历史收益率和恢复感应的数据中综合数据。我们进行了广泛的实验，将我们的方法与传统机器学习模型和思想链（COT）方法进行了比较。结果表明，我们的方法在上下文的准确性，解释质量和场景适应性方面显着优于这些基准。这项研究强调了LLM在推进农业分析方面的潜力，并为该领域的未来研究奠定了基础。
分散经济体中的最佳货币和财政政策
各个部门之间的商业周期波动并非完全同步。正如新冠疫情有力地证明的那样（Guerrieri 等人，2022 年；Baqaee 和 Farhi，2022 年），各个部门可能会受到不同的冲击，或者它们具有决定其响应能力的独特特征，即使对相同冲击也是如此。1 这些特征对稳定政策提出了挑战。如果生产率冲击在所有部门之间完全相关且以相同的方式传播，则零通胀政策通过缩小产出缺口达到最佳效果；即所谓的“神圣的巧合”。但是，当这些条件不满足时，货币政策就太迟钝了。然后，央行必须瞄准第二好的通胀指数，该指数给予冲击表现为产出偏离有效水平较大偏差的部门更高的权重。这一政策缩小了总产出缺口，但容忍次优的通胀波动和部门产出水平。
HIN脂质管理项目 - 健康创新网络
1。关注UCLP优先级1患者组：CVD不在他汀类药物上•讨论不开处方他汀类药物的原因（例如，不遵守，停止了几个月，检查记录？他汀类药物重复处方一段时间未收集）•他汀类药物犹豫 - 请参阅SWL指南共享决策表•使用SNOMED代码和/或根据患者重新启动HI的文档决策原因•增强行为干预和生活方式2。机会主义UCLP优先级2患者组：CVD次优汀剂量3。第3组CVD患者在最大剂量病史上，但非HDL> 2.5mmol/L（nice建议至少减少40％）通常只需要重复血液4。鉴定患者处于最大风险，并通过包括Hist和Ezetimibe在内的适当疗法来优化他们的治疗；确定多发性且您可以在一次咨询中进行多种干预
估计增强学习中的运动勘探
r einformention学习（RL）是一种计算理论，讲述了确定最大化收集奖励的最佳行为（Bhui等，2021； Sutton＆Barto，2018； Williams，1992）。rl是游戏中的成功策略（Silver等，2018; Tesauro，Gerald，1994），并有望成为理解神经加工的理论框架，尤其是在多巴胺神经元中（Hollerman＆Schultz，1998; Kim等，2020），但请参见（Jeong et al。，2022年）。尽管RL的早期概念受到动物行为的启发（Sutton＆Barto，1981），但将RL应用于自然行为仍然具有挑战性。主要是，行为往往是最佳的，违反了最佳行动政策（Akaishi等，2014，p。201; Akrami等，2018; Samuelson，William＆Zeckhauser，Richard，Richard，Richard，Richard，1988）。行为次优的行为本身不会伪造RL理论；这是高估的探索量仍然令人困惑。