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利用深度学习模型基于基因组和表观基因组特征来识别增强子和超级增强剂
抽象的超级增强剂是转录因子和染色质调节剂密集地占据的活性超增强剂的类别，可控制疾病相关基因的表达和细胞身份。最近的研究表明，各种因素和超级增强剂，尤其是在各种癌症中形成复杂结构。然而，我们目前对超级增强剂的了解，例如其基因组位置，与其他超级增强剂区域的因素，功能和区别的相互作用仍然有限。这项研究旨在采用深度学习技术来基于基因组和表观基因组特征来检测和区分超级增强剂和增强剂，并将结果的准确性与本研究中的其他机器学习方法进行比较，除了评估算法外，我们还培训了一组基因组和表观基因组和表观学算法 - DNA序列中的超级增强剂。我们以更高的精度和精度成功地预测了序列中超级增强剂的存在。
EEG SINYALLERINIPEMEKIEMEKIEMAKINEÖğenimininImininKullanıldığıKonular
糖尿病是一种终身疾病，对各种器官（例如长期器官损伤，功能障碍以及最终的器官失败）具有不良影响。糖尿病必须在医生的监督下进行治疗。糖尿病被称为当今许多人可以看到的疾病，并且由于生活条件而变得广泛。如果患有糖尿病患者在早期没有接受任何治疗，则患者的身体会因严重的并发症而反应。除了诊断糖尿病的医学方法外，该疾病还可以通过人工智能方法检测到。这项研究旨在在引起糖尿病的许多变量中建立最具影响力的变量，并设计一种模型，该模型将预测糖尿病，以帮助医生使用选定的机器学习方法分析该疾病。在这项研究中，将决策树，决策树包装，随机森林和额外的树算法用于拟议的模型，并使用99.2％的额外树算法获得了最高的精度值。
与植物作斗争的环境友好的做法...
引言打击植物疾病对于植物生产至关重要，但应伴随着实施环保实践（EFP）来保护人类健康和生态系统。农业中的EFP是指最大程度地减少生态影响并促进可持续性的所有策略（Rebouh等人。2023），而生物防治则反映了包括寄生虫，病原体和自然捕食者在内的生物体的平衡，以控制害虫种群和疾病（Thilagam等，2023）。Duart等。 （2023）报告说，在农业实践中过度使用合成化学物质将对环境和健康问题产生负面影响。 Librizzi等。 （2022）讨论了，包括使用天然产物和微生物在内的替代策略可以是控制植物疾病的有前途的解决方案，而没有化学农药的残留作用。 另一方面，Olufolaji和Ajayi（2021）报道说，有机管理实践表明，除了为农业实践提供具有成本效益，无毒和环保的方法外，还表明了植物疾病的成功管理。 kekalo（2022）报告说，使用生物杀菌剂和化学使用的减少在保护诸如ROT ROT之类的疾病中起着重要作用，鼓励使用可持续和生态声音的方法用于农业中。 有机管理技术，自然化合物和微生物多样性Duart等。（2023）报告说，在农业实践中过度使用合成化学物质将对环境和健康问题产生负面影响。Librizzi等。（2022）讨论了，包括使用天然产物和微生物在内的替代策略可以是控制植物疾病的有前途的解决方案，而没有化学农药的残留作用。另一方面，Olufolaji和Ajayi（2021）报道说，有机管理实践表明，除了为农业实践提供具有成本效益，无毒和环保的方法外，还表明了植物疾病的成功管理。kekalo（2022）报告说，使用生物杀菌剂和化学使用的减少在保护诸如ROT ROT之类的疾病中起着重要作用，鼓励使用可持续和生态声音的方法用于农业中。有机管理技术，自然化合物和微生物多样性
RCOG患者和公共参与机制和临床质量
- COVID产妇平等项目（CMEP）：一个于2021/22进行的项目，研究在Covid -19期间大流行期间对产假的变化以及如何影响现有不平等现象。除了更传统的定量数据分析方法外，该项目还直接从妇女那里收集了见解，这些妇女有目的地从各种背景中招募，这些背景是在大流行之前或期间在英国出生的，并成立了“妇女参考组”项目。该组为项目提供了连续的输入。- 国家产妇和围产期审计（NMPA）：国家产妇和围产期审计（NMPA）是对英格兰，苏格兰和威尔士NHS产妇服务的大规模定量审计。作为该审计的治理结构的一部分，妇女和家庭参与小组由8位外行代表组成，这些代表是根据她们的新近度和生活经验的多样性来招募和任命的。他们提供了战略意见，有助于解释审计结果的解释，并支持在可访问且用户中传播调查结果 -
使用局部二值模式 (LBP) 特征提取进行玉米叶病分类
摘要 玉米是一种在印度尼西亚等发展中国家广泛种植的植物。为了提高玉米产量，研究人员一直在对玉米植物疾病分类的当前技术进行创新。三种疾病侵袭玉米叶片，即灰斑病、枯萎病和灯心草病。我们使用的数据量为 3500 个数据，其中包括 500 个灰斑病、1000 个枯萎病、1000 个灯心草病和 1000 片健康叶片。本研究旨在开发一种人工智能模型。我们开发的人工智能模型使用 LBP 特征提取结合 k-NN 作为分类器。除了使用 k-NN 方法外，我们还使用了几种分类方法（如朴素贝叶斯和 Adaboost）进行测试。我们的测试结果是，与朴素贝叶斯和 Adaboost 方法相比，k-NN 方法具有最高值。使用 k=5 的 k-NN 的性能结果为 81.1%、AUC 值为 94.1%、F1-Score 为 80.9%、准确率为 81.8%、召回率为 81.1%。
相关假进展 - Thieme Connect
摘要 假性进展是指癌症治疗后在影像学上观察到的肿瘤负荷最初明显增加，随后对相同治疗的反应延迟，从而给人一种疾病进展的假象。区分假性进展和真性进展至关重要，以防止患者因提前退出而失去正在进行的癌症治疗的好处。这也会影响他们参加临床试验的招募。假性进展虽然并不常见，但在各种类型的癌症治疗后都观察到了；然而，由于免疫疗法在治疗各种恶性肿瘤方面的出现，这种现象最近获得了发展势头。除了免疫疗法外，假性进展主要出现在少数患者中，包括脑肿瘤和转移瘤的放射治疗后、各种肿瘤的分子靶向治疗后以及转移性骨病变的化疗后。本文回顾了各种癌症治疗中假性进展的成像现有数据，重点介绍了在成像上怀疑或识别假性进展的方法。
使用实时fMRI
记忆是指我们一生中获取，存储，检索和重组经验和知识的能力。以这种方式，记忆实际上是所有行为和认知功能的基础。尽管已使用实时功能磁共振成像（RTFMRI）来研究许多功能，例如感知，注意力和情感，但RTFMRI的使用却少得多，用于直接研究记忆的神经机制。在本章中，我们回顾了有关人脑如何支持记忆的现有文献。我们专注于在长期记忆中（也称为情节记忆）中编码，巩固和检索个人体验的系统。除了相关方法外，我们还考虑了介入的研究，这些研究已通过实验操纵大脑以与记忆行为建立因果关系。最后，我们讨论了如何使用RTFMRI来监测，扰动和实例化与记忆相关的大脑状态，从而涵盖了这一淡淡的研究中最近的RTFMRI研究以及未来研究的潜在思想。我们得出的结论是，RTFMRI有望为人类记忆提供独特的理论见解。
神经形态人工智能系统
基于冯·诺依曼架构和经典神经网络的现代人工智能 (AI) 系统与哺乳动物的大脑相比具有许多基本局限性。在本文中，我们将讨论这些局限性及其缓解方法。接下来，我们将概述目前可用的神经形态 AI 项目，这些项目通过将一些大脑特征引入计算系统的功能和组织来克服这些局限性（TrueNorth、Loihi、Tianjic、SpiNNaker、BrainScaleS、NeuronFlow、DYNAP、Akida、Mythic）。此外，我们还介绍了根据神经形态 AI 系统所使用的大脑特征对其进行分类的原则：联结主义、并行性、异步性、信息传输的脉冲性质、设备上学习、本地学习、稀疏性、模拟和内存计算。除了回顾基于现有硅微电子技术的神经形态设备所使用的新架构方法外，我们还讨论了使用新忆阻器元件基座的前景。我们还给出了在神经形态应用中使用忆阻器的最新进展示例。
关于人工智能的联合声明
2 可信赖人工智能的政策和投资建议，请参阅此处的链接。3 相关的欧盟立法框架包括，在保护基本权利方面，种族平等指令（指令 2000/43/EC）、就业和职业平等待遇指令（指令 2000/78/EC）、男女就业平等待遇指令（指令 2006/54/EC）和商品和服务获取指令（指令 2004/113/EC）等立法；以及个人数据保护和隐私方面的立法，特别是通用数据保护条例（2016/679/EC）和电子隐私指令（指令 2002/58/EC）。此外，值得注意的是，适用于保险的现有欧盟横向和部门立法也规定了支持信任、安全、责任、问责和平等的要素，除了前面提到的立法外，还包括《零售和保险投资产品组合 (PRIIP) 条例》（欧盟条例第 1286/2014 号）、《保险分销指令》（欧盟指令 2016/97/EU）、《保险分销指令》
![arXiv:2007.01544v2 [cs.AI] 2021 年 9 月 20 日](/simg/5\54b080d69663555a0d382eb9d34ff207684afe01.png)
arXiv:2007.01544v2 [cs.AI] 2021 年 9 月 20 日
强化学习代理的长期目标是能够在复杂的现实场景中执行任务。使用外部信息是将代理扩展到更复杂问题的一种方式。然而，使用外部信息的不同方法之间普遍缺乏协作或互操作性。在这项工作中，在回顾受外部影响的方法的同时，我们提出了一个辅助强化学习的概念框架和分类法，旨在通过对学习过程中使用外部信息的各种方法进行分类和比较来促进协作。所提出的分类法详细说明了外部信息源与学习者代理之间的关系，强调了信息分解、结构、保留的过程，以及如何使用它来影响代理学习。除了回顾最先进的方法外，我们还确定了当前使用外部信息的强化学习流，以改进代理的性能和决策过程。这些包括启发式强化学习、交互式强化学习、从演示中学习、