XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System深色
与深色小胶质细胞相关的综合应力反应促进了小胶质细胞脂肪形成，并有助于神经变性RNA3DB：用于训练和基准的RNA结构预测的深度学习模型sparta：...
肠道微生物群的组成是各种疾病中的已知因素，事实证明是疾病状态自动分类的强大基础。需要在功能规模上更好地理解这个社区，因为这将增强这些APARACHES的生物解释性。在本文中，我们开发了一种计算管道，用于将肠道菌群的功能注释与自动分类过程相结合，并促进对其结果的下流解释。该过程作为输入分类组成数据（例如操作分类单元表（OTU）或Amplicon序列变体（ASV）丰度），并通过询问Uniprot数据库来将每个组合链接到其功能注释。肠道微生物群的功能性是由此基础构建的。二个pro纤维，微生物和功能性，用于训练随机的森林分类器，以辨别不健康的控制样品。然后根据可变的重要性进行自动选择，并且可以迭代该方法，直到分类性能降低为止。此过程表明，与微生物pro纤维相比，微生物群体转化为功能性纤维可比性，尽管表现略有下相比。通过重复，它还输出了一个强大的判别变量子集。这些选择比通过最先进的方法获得的选择更可靠，并且通过手动书目研究验证了其内容。还分析了选定的OTU和功能注释之间的互连，并揭示了重要的注释来自非选择OTU的累积影响。
卫生技术简报2023年12月
deucravacitib正在临床发育中，用于治疗活性银屑病关节炎（PSA）。PSA是一种长期的残疾状况，导致僵硬，发炎或疼痛的关节（尤其是手脚的小关节）。症状的严重程度往往会波动。特征性症状包括一个或多个脚趾或手指肿胀，也许有指甲受损，并且可以通过运动缓解关节疼痛。PSA是当免疫系统攻击人体自身细胞（称为炎症反应或自身免疫反应）时引起的。大多数PSA病例涉及皮肤和关节的炎症，红色或深色片状皮肤斑块。psa是一种渐进的关节炎形式，如果未能成功治疗，可能会导致骨骼损伤。对眼睛，胃，肺，肾脏或肝脏的损害很少见，但可能是永久的。PSA是一种多种疾病，其中现有治疗对每个人都不起作用。
大数据警务中的不同影响
数据驱动的决策系统正在接管。社会上没有机构似乎不受自动决策产生的热情，包括警察，包括，尤其是警察。警察部门越来越多地部署数据挖掘技术来预测，预防和调查犯罪。，但是所有数据挖掘系统都有对弱势社区的不利影响，预测性警务也没有什么不同。通过参考商业和社会数据来确定个人的威胁水平可以不适当地将深色皮肤与更高的威胁水平联系起来，或者更加怀疑犯了特定犯罪。基于历史数据的犯罪制图可能会导致更多因有色人种所占的社区的滋扰犯罪而造成更多逮捕。这些效果是技术本身的工件，即使是使用它的警察部门的真诚也可能发生。同时，预测性警务是作为一种“中性”方法出售，以抵消无意识的偏见，而当它不简单地
探索植物来源的外泌体样纳米层作为人类健康的功能性食品成分：评论
摘要：植物衍生的外泌体样纳米植物（PELNS）是由植物细胞分泌的双层膜封闭的纳米层，用作各种物质的载体，例如蛋白质，RNA和代谢物。越来越多的证据表明，PELN在跨膜信号，养分运输，凋亡和肠道菌群组成的调节中起着至关重要的作用。这使其成为植物调节人类生理和发病机理的有希望的“深色营养”。对PELN形成，摄取和功能机制的全面了解可以为植物营养和功能性能提供新的见解，从而促进基于植物性食品和药物的精确发展。本文提供了PELN提取和表征以及吸收和输送过程的摘要。此外，它重点介绍了PELN功能的最新发现和潜在的生理机制，同时探索未来的研究方向。
探索人工智能在 COVID-19 期间在皮肤科实践中的实用性
人工智能中的种族偏见危害 计算机医学中常见的种族差异偏见限制了人工智能的发展。多年来，大多数皮肤病学研究，尤其是皮肤癌研究，都是针对肤色较白的人群进行的。这种偏见是以牺牲深色皮肤患者为代价的，他们的皮肤状况和症状表现不同，9 并直接反映在可用于开发人工智能算法的可用数据集中。由于这些数据不足以完成任务，人工智能可能会误诊有色人种的皮肤癌或完全错过现有病症。10 因此，随着人工智能在皮肤病学中的兴起，有色人种中报告的皮肤癌死亡率较高可能会持续存在。11 需要使用更具代表性的图像皮肤病变数据库来为人工智能算法创建具有多样性代表性和适用性的数据集。12
使用重叠的主题图像透过火星粉尘。 M. N. Sturdivant 1和J. E. Moersch 1，1田纳西大学，诺克斯维尔大学，系
动机：火星表面的大部分都被灰尘贴面所覆盖[1]。高反照率表面通常被解释为厚度2米的灰尘（2-40 µm）颗粒覆盖，而深色特征通常被认为具有较低的灰尘盖，但主要由沉积物组成，而不是基岩[2,3]。这些解释在热发射光谱仪（TES）仪器分辨率上，这意味着基岩跨度很少3 km，没有某些沉积物盖。在感兴趣的区域内发生的侧向异质性已显示导致热惯性的昼夜变化[4]。 此外，明显热惯性的季节变化可能是由于更深的渗透深度和垂直异质性（例如灰尘覆盖）引起的[5]。在感兴趣的区域内发生的侧向异质性已显示导致热惯性的昼夜变化[4]。此外，明显热惯性的季节变化可能是由于更深的渗透深度和垂直异质性（例如灰尘覆盖）引起的[5]。
通过识别关键质量决定因素
图2。脑类器官的形态评估将车架直径鉴定为类器官质量的分类器。a。示意图说明了评估和确定与专家评估一致的形态学参数的策略。b。条形图描述了形态特征与专家质量评估的相关性分析结果。红色正方形突出显示了五个参数超过p值<10 -5的严格阈值。c。Venn图描绘了由专家（绿色和粉红色，“好，“坏”）评估的类器官的重叠，或以公正的方式聚类，分为两组，使用五个高度相关的参数（使用五个高度相关的参数）（轻绿色和深色 - 斑点，'cluster 1'和'cluster 1'和'cluster 2'）。正（PPV）和K均值聚类的负预测值（NPV）在图中描述。d。条形图说明YouDen指数显示五个
KS3 设计与技术纺织品手册
洗涤前，应将衣物分成................类。务必不要........................机器无法正确洗涤衣物。洗涤前，应始终阅读衣服上的................................说明，以便了解应在什么温度下洗涤。将衣物分开洗涤时，应查看................ 切勿将..........与..........或有色衣物一起洗涤 - 除非您希望它们一起洗涤！ 通常，所有白色衣物都可以洗........................，相同类型或..........................的所有颜色的衣物可以一起洗涤。应始终将深色和浅色衣物分开洗涤 如果衣物上有很多手工完成的细节，则需要手洗。通常，可以使用机器中较低的“手洗”或羊毛设置来洗涤手工完成的衣物........................（以保护装饰）。有些衣物会说明可以在 60 ⁰ 下洗涤，但更..............................................在较低的温度下洗涤。请记住：“如果不脏，请在.............下洗涤”。
装箱单要求
所有参加训练的 ARNG、USAR 和现役陆军学生都必须携带以下物品：TA-50/OCIE：- 防水服装包 - 水袋系统 (Camelbak)- 雨天裤子 - 雨天派克大衣 - 钢头安全靴（安全靴必须符合 ANSI Z41-1991 标准）- 护目镜（透明和深色）- Kevlar/MICH/ACH 头盔 - 突击包 - 全皮手套 - 听力保护 - 工作服（必须携带两件）冬季 - 10 月 1 日至 4 月 1 日（除上述物品外还需携带）- 合成帽子：微绒 - 寒冷天气上衣 - 寒冷天气裤子 - 寒冷天气内裤 - 寒冷天气汗衫 - 带内衬的寒冷天气皮手套外壳。注意：如果您没有携带所有皮革工作手套和安全鞋/靴，您将需要在开始课程之前购买。
分割任何模型（SAM）到分段超声图像的能力
超声（US）图像的自动分割可以帮助筛查，诊断和评估预后。但是，由于以下困难，准确的美国细分是一个挑战。首先，美国图像通常患有低信噪比（SNR）（1）和不均匀强度分布（2）。第二，由于美国探针与身体表面之间的接触不足或存在干扰扫描的组织界面的解剖结构，阴影是常见的发生（3）。这些阴影区域具有低强度或深色像素，通常是解剖区域和病变不可或缺的（4）。如图1所示，在美国图像中经常观察到阴影伪像和模棱两可的病变边界，对准确的美国分割提出了重大挑战。最近，已经提出了元AI的任何模型（SAM）（5），作为自然图像分割的可促进基础模型，并最少。SAM是一种深度学习模型（基于变压器），已接受大量图像和面具的培训 - 超过1