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机器学习算法引入了诱发潜力，作为扩展的残疾状态量表预后的替代生物标志物
机器学习（ML）见证了医疗领域内的显着意义，这主要是由于与健康相关数据的可用性增加以及ML算法的逐步增强。因此，可以利用ML来制定有助于疾病诊断，预测疾病进展，量身定制治疗以满足个人患者需求并提高医疗保健系统的运营效率的预测模型。及时检测疾病有助于有效的症状管理，并保证提供适当的治疗方法。在多发性硬化症（MS）中，诱发电位（EPS）与扩大的残疾状态量表（EDSS）有很强的相关性，这表明其潜力是残疾进展的可靠预测指标。本研究的目的是应用人工智能（AI）技术来识别与残疾指数（EDSS）评估的MS进展相关的预测因素。必须阐明EP在MS预后中的作用。我们对从125个记录组成的医学数据库获得的经验数据进行了分析。我们的主要目标是构建能够通过应用高级知识挖掘算法来预测EDSS索引的专家AI系统。我们开发了智能系统，可以预测使用ML算法，特别是决策树和神经网络的MS的进展。中，获得的精度分别为88.9％，92.9％和88.2％，可与获得88.2％，96.0％和85.0％精度的MRI相当。可以将EPS确定为MS的预测指标，其功效类似于MRI发现。对于验证EPS是必要的，该EPS明显低于MRI，并且比MRI更便宜，并且更简单，与成像或生化方法同样有效，可作为MS的生物标志物发挥作用。
上皮竞争确定基因治疗的潜力抑制法科尼贫血的口腔癌风险
fanconi贫血（FA）是一种可遗传的综合征，其特征是DNA损伤修复缺陷，频繁畸形以及骨髓衰竭，白血病，粘膜头和颈部鳞状细胞癌（HNSCC）的风险显着升高。造血干细胞基因疗法可以预防骨髓衰竭和降低白血病风险，但降低HNSCC风险的粘膜基因疗法仍未受过测试。主要的知识差距包括对基因校正的细胞谱系如何通过口服上皮传播的方式不完整的理解，哪些递送参数对于确保有效的基因校正至关重要。为了回答这些问题，我们扩展了一个基于代理的口服上皮模型，包括将基因校正原位传递到FA细胞以及具有和没有基因校正的细胞谱系之间的竞争动力学。我们发现，只有具有实质性增殖优势的基因校正谱系（抵抗基础层的替代概率）才能扩散在临床上相关的时间表上，并且这些时间≥0。1个谱系最初在校正后几代人的损失风险很高。将基因校正传递到许多细胞中，可以最大程度地减少损失的风险，而在组织内部的许多不同位置的传递可最大化扩散率。为了确定粘膜基因治疗对防止克隆膨胀突变的影响，我们比较了有或没有基因校正的模拟组织切片中TP53突变的预期负担。我们发现，当FA细胞具有升高的基因组不稳定性或TP53依赖性增生优势时，基因校正可以大大减少促肿瘤突变的积累。该模型说明了计算框架确定治疗成功的关键决定因素，以实现实验优化并支持新颖和有效的基因治疗应用。
“银经济”显示出有希望的潜力 - 中国每日
海南自由贸易港口将于今年开始独立的海关操作，并进一步升级其优惠税收政策。针对贸易端口量身定制的税收制度正在形成。贸易港口通过引入直接购买和拾取和信用保证的接送方法来增强其免税服务。现在可以直接从免税商店购买和收集这些方法的产品。访问者可以在海南逗留期间使用这些产品，这是从前期政策的变化中，在离开该岛时只有可以拾取的商品。
FAPI RLT在肿瘤学中的治疗潜力
1。侯赛因国王癌症中心（KHCC）核医学系，安曼，11941，约旦。2。核医学和诊断成像科，人类健康部，核科学与应用系，国际原子能局，奥地利维也纳。3。大韩民国首尔国立大学医学院核医学系。4。大韩民国首尔国立大学研究生院生物医学科学系。5。大韩民国首尔大学首尔大学癌症研究所。6。大韩民国首尔国立大学医院核医学系。7。大阪大学医学院放射学系，大阪565-0871，日本。 8。 大阪大学辐射科学研究所，日本565-0871。 9。 分子成像和治疗部，奥斯汀健康，澳大利亚海德堡3084。 10。 墨尔本大学医学系，1853年澳大利亚墨尔本。 11。 Olivia Newton-John癌症研究所和La Trobe University，澳大利亚海德堡3084。 12。 医学院约旦大学，安曼11942，约旦。大阪大学医学院放射学系，大阪565-0871，日本。8。大阪大学辐射科学研究所，日本565-0871。 9。 分子成像和治疗部，奥斯汀健康，澳大利亚海德堡3084。 10。 墨尔本大学医学系，1853年澳大利亚墨尔本。 11。 Olivia Newton-John癌症研究所和La Trobe University，澳大利亚海德堡3084。 12。 医学院约旦大学，安曼11942，约旦。大阪大学辐射科学研究所，日本565-0871。9。分子成像和治疗部，奥斯汀健康，澳大利亚海德堡3084。10。墨尔本大学医学系，1853年澳大利亚墨尔本。11。Olivia Newton-John癌症研究所和La Trobe University，澳大利亚海德堡3084。 12。 医学院约旦大学，安曼11942，约旦。Olivia Newton-John癌症研究所和La Trobe University，澳大利亚海德堡3084。12。医学院约旦大学，安曼11942，约旦。
杂种潜力和咖啡阿拉伯咖啡的能力
在咖啡阿拉伯咖啡中使用杂种活力或杂种。培养逐渐在全球范围内广泛探索，因为研究已经发展为理解这种现象以及营养繁殖技术或男性疾病，从而使其可行。此外，采用这项技术的咖啡生产商不断增加。因此，我们研究了杂种的存在和幅度，并估算了父母在双方杂交中的结合能力。该实验是在2019年安装的，使用带有三个复制的随机块设计，其实验图由六种植物组成。实验处理由90种杂种和34条父母线组成，其中根据前三个收获的累积结果评估了每公顷加工咖啡的谷物产量。在124种处理之间观察到了显着差异，最佳杂种的平均累积生产率值超过了四个最常用的商业品种中的杂种，每公顷超过74袋咖啡。平均收益率平均杂种为64.2％，从-26.1到184.4不等。一般组合能力（GCA）和特定组合能力（SCA）具有统计学意义，表现最佳的线被确定为潜在的父母是“Acauãnovo”，“ IAC 125 RN”，“ MGS Liberdade”，“ MGS Liberdade”，“Catiguámg2”，以及“ Sarchimor MG 88440”。有希望用于商业剥削的混合动力车相对于最佳商业标准品种的生产优势，具有30％的生产优势，从而增强了这项技术对阿拉比卡菌的耕种未来的潜力。
智能充电的尚未开发的潜力：电动汽车所有者如何节省资金并减少排放而无需行为改变Yash Gupta*。
智能充电的尚未开发的潜力：电动汽车所有者如何省钱并减少排放，而无需行为改变Yash Gupta *2，William Vreeland队，Andrew Peterman面，Coley Girouard面，Brian Wang〜Rivian Automotive，Palo Automotive，Palo Automotive，Palo Alto，Palo Alto，CA，USA，USA *Yashgupta@rivianc.com Yashgupta@rivian.com; yashg2607@gmail.com摘要运输部门是美国排放的最大贡献者，也是全球第二大的贡献者。电动汽车（EV）预计到2035年将占全球汽车销售的一半，成为减少排放并增强电网灵活性的关键解决方案。在未来十年中，建筑物，制造业和运输的电气化有望大大增加电力需求。没有有效管理的电动汽车充电，电动汽车可能会使能电网基础设施限制并增加电力成本。利用Rivian Automotive的De-Sisedified 2023 EV远程信息处理数据，这项研究发现，在客户插入车辆后，有72％的家庭充电开始，无论使用效用时间（TOU）关税或托管收费计划。在样本中不到26％的收费会话中，电动汽车所有者积极安排收费时间，以对齐或参与公用事业关税或计划。与大多数驾驶员一起在最佳充电期间同时插入但没有积极充电，该研究发现了一个机会，可以通过明智的充电习惯而没有进行重大的行为修改或用户偏好而牺牲的智能充电习惯来降低单个EV所有者的成本和碳排放。引言电气运输在对抗气候变化和减少全球对化石燃料的依赖方面起着至关重要的作用[1,2]。通过优化现有插件和插入窗口中的房屋充电时间表，该研究表明，电动汽车所有者平均每年可以节省140美元，并减少将电动汽车充电的相关碳排放量减少多达28％。美国环境保护局估计，运输部门占美国二氧化碳排放量的28％[3]和全球16.2％[4]。国际能源局（IEA）报告说，2023年售出的近五分之一是电动，并且预计全球汽车销售中的一半将根据当前的气候政策到2035年发电[5]。从内燃机（ICE）车辆过渡有可能避免2千吨的温室气体排放，并到2035年每天将石油需求减少超过1000万桶[5]。广泛采用的电动汽车既提出了美国能源电网的机遇和挑战。电动汽车电力需求有可能到2035年美国达到美国总电力需求的14％，高于今天[5]。虽然电动汽车可以降低电力成本，但支持可再生能源
探索QEEGNET的交叉潜力
脑电图（EEG）广泛用于神经科学和临床研究中，用于分析大脑活性。虽然诸如EEG-NET之类的深度学习模型在解码EEG信号方面已经取得了成功，但它们经常在数据复杂性，受试者间的可变性和噪声鲁棒性方面挣扎。Quantum机器学习（QML）的最新进步通过利用量子计算的独特属性来增强脑电图分析的新机会。在这项研究中，我们扩展了先前提出的量子eegnet（QEEGNET），这是一种将量子层融合到EEGNET中的混合神经网络，以研究其在多个EEG数据集中的泛化能力。我们的评估涵盖了各种各样的认知和运动任务数据集，在不同的学习情况下评估了Qeegnet的表现。实验结果表明，尽管QEEGNET的表现具有竞争性能并在某些数据集中保持稳健性，但其对传统深度学习方法的改进仍然不一致。这些发现表明，混合量子古典体系结构需要进行更优化，以充分利用脑电图处理中的量子优势。尽管有这些局限性，但我们的研究为QML在脑电图研究中的适用性提供了新的见解，并强调了未来进步必须解决的挑战。
女孩中的芳香酶抑制剂：肛门酸酶合并到具有早期或早熟青春期的女孩中的LHRH模拟左旋林蛋白，并且生长潜力受损
普通的英语摘要背景和研究目的：垂体是大脑中的豌豆大小结构，除其他外，它是一种称为生长激素的化学物质。生长激素缺乏症发生在这种腺体产生足够的生长激素时。这种缺陷可以在任何年龄发展。在儿童中，与同龄儿童看起来比同龄人更年轻的孩子相比，这会导致增长缓慢。用芳香酶抑制剂的治疗已被证明在增加男孩的成人身高（PAH）方面已经成功，但是在女孩中，对于患有McCune-Albright综合征（一种遗传疾病）的女孩，它仅显示出成功。黄体激素激素是垂体中产生的另一种激素。它刺激了包括雌激素在内的性激素的产生。雌激素促进骨骼骨骼的成熟，从而导致生长缓慢。使用称为Leuprorelin的药物阻止黄体素激素的产生减慢骨骼成熟，因此可能增加了可供生长的时间。我们想研究与单独的（较早的早期）或早期青春期的女孩，与单独的（少于平常的）生长潜力相比，与lyuprorelin leuprorelelin相比，阿拉斯特罗（一种芳香酶抑制剂）与余质蛋白结合长达2年（或直到11岁）是一种安全有效的治疗方法。
mwcapital和caixabank探索数据计算的潜力，朝着可持续消耗模型
巴塞罗那，2025年3月3日。- 移动世界首都巴塞罗那（Mwcapital）和Caixabank在MWC25的公民中促进数据计算和人工智能的潜力。通过教育和互动的体验，两个实体使用户能够对其个人碳足迹进行大致计算，并了解他们可以在日常生活中应用的变化，以实现更环保的生活方式。
从心力衰竭专家的角度来看，不确定潜力的克隆造血。锡金Stroeks，S.L.V.M。; Waring，O.J。；亨克
摘要：不确定电势的克隆造血（芯片）是由年龄相关的DNA突变引起的常见骨髓异常，这会导致促炎性免疫细胞。这些免疫细胞加剧了动脉粥样硬化心血管疾病，并可能诱导或加速心力衰竭。所涉及的机制是复杂的，但指向促炎性巨噬细胞的核心作用以及在动脉粥样硬化斑块中或直接在心肌中的炎性巨噬细胞和炎症体依赖性免疫反应（IL-1 [interleukin-1]和IL-6 [interleukin-6]）。心脏内炎症可能会降低心脏功能并诱导心脏纤维化，即使没有动脉粥样硬化心血管疾病。基于原因（缺血性与非缺血性分数）和射血分数（减少射血分数与保留的弹性分数），涉及的基因以及心力衰竭患者的病理生理和后果可能有所不同。有证据表明，芯片与缺血性和非缺血性心力衰竭中的心血管死亡率有关，射血分数降低，并参与心力衰竭的发展，并保留了射血分数。芯片和相应的燃料途径提供了高度有效的治疗靶标。对心力衰竭的患者进行的随机对照试验，在这种试验中，随时可用的抗炎疗法用于干预克隆造血，可能为新的心力衰竭治疗区域铺平道路。已经注册了目标芯片的第一个临床试验。