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dexter：通过扩散模型学习和控制性能表达
摘要：在追求使用人工智力的发展表达音乐性能模型时，本文介绍了Dexter，Dexter是一种利用扩散概率模型来实现西方古典钢琴表演的新方法。性能渲染任务中面临的主要挑战是随着时间的推移表达时机和动态的连续和顺序建模，这对于捕捉表征现场音乐表演的不断发展的细微差别至关重要。在这种方法中，性能参数在连续的表达空间中表示，并且训练了扩散模型，以预测这些连续参数，同时以乐谱为条件。此外，Dexter还可以通过共同以分数和感知性表征来指导，以感知有意义的特征引导的解释（表达性变化）。因此，我们发现我们的模型对于学习表达性能，产生感知转向的表演以及转移性能样式很有用。我们通过定量和定性分析来评估模型，重点介绍有关诸如异步和发音等维度的特定绩效指标，以及通过将产生的性能与不同人类解释进行比较的听力测试。结果表明，Dexter能够捕获表达性pa-Rameters的随时间变化的相关性，并且与主观评估的评分中的现有渲染模型进行了很好的比较。通过预测不同转向性能的感知特征的代理模型，通过委托模型来验证dexter的感知功能的生成和传递能力。
使用脑器官技术研究母体阿片类药物使用障碍和产前阿片类药物的神经生物学
在过去的二十年中，孕妇的阿片类药物使用障碍（OUD）已成为全球主要的公共卫生问题。OUD仍将其视为使用阿片类药物的有问题模式。由于这种疾病的复发性质，怀孕的母亲长期暴露于外源性阿片类药物，导致神经和神经精神上的不良后果。附带胎儿暴露于阿片类药物还会导致严重的神经发育和神经认知后遗症。目前，关于OUD和产前阿片类药物暴露（POE）的神经生物学后果（POE）的许多已知性来自人类动物模型，产后或后死后研究的临床前研究。然而，大脑发育中的物种特异性差异，受试者/健康/背景的变化以及样本收集或存储的差异使这些探索产生的发现的解释变得复杂。人类胎儿脑组织的道德或后勤上的难以及性也限制了对产前药物作用的直接检查。为了避免这些混杂因素，最近的组已开始采用诱导的多能干细胞（IPSC）衍生的脑器官技术，该技术可访问细胞和分子脑发育，结构和体外功能的关键方面。在这篇综述中，我们努力封装脑器官培养的进步，这使科学家能够对Oud和Poe的神经基础和效果进行建模和剖析。我们不仅希望强调脑器官在研究这些情况下的效用，还希望强调进一步的技术和概念进步的机会。尽管将脑器官应用于这一关键研究领域仍处于其新生阶段，但通过这种模式了解Oud和Poe的神经生物学将为改善孕产妇和胎儿结果提供关键见解。
与TAB2相关综合征
心脏异常的心脏问题在大多数但不是全部，人们与TAB2相关综合征报告的人报告。他们可以出生时出现或在以后的生活中发展。某些人需要手术。心脏最常见的变化是二尖瓣缺陷。这是二尖瓣无法正确关闭的时候。其他心脏瓣膜也可能受到心脏腔室之间心脏的内部“壁”的影响（这些被称为心房和/或心室间隔缺陷）。身体主动脉的狭窄（主动脉的缩减）也被确定为主动脉部分（胸动脉瘤）的弱化。大约三分之一的患有TAB2相关综合征的人在生活中发展出心肌病；这意味着心肌削弱，导致心力衰竭。通常这是一种扩张的心肌病，心脏变宽，心腔室的壁thin。到目前为止，大约三分之一的患有TAB2缺失的儿童（2022年）的肌肉张力较弱（肌肉张力低下），但患有TAB2基因变异的儿童较少被诊断出患有低胞菌。结缔组织中的结缔组织异常异常包括异常弯曲的关节（超运动），疝气，扁平脚（PES Planus），沉没的胸骨（pectus excavatum）和其他骨骼异常和/或皮肤异常。眼睛和视力有些儿童和成年人患有TAB2相关综合征的上眼睑下垂（Ptosis），有些则具有广泛的眼睛（高血压）或略微倾斜的眼睛。已诊断出导电性，感知性和混合听力损失。报告了与TAB2相关综合征的人中约有三分之一的耳朵和听力损失。一些孩子的耳朵可能低。面部特征有些孩子具有一些共享的面部特征，例如宽阔的额头，宽/短的脖子或牙齿拥挤。上面提到了可能的眼睛和耳朵特征。
《负责任地发展人工智能蒙特利尔宣言》
人类历史上首次有可能创建能够执行复杂任务的自主系统，而此前这些任务被认为是自然智能的唯一领域。即处理大量信息、进行计算和预测、学习和适应不断变化的情况以及识别和分类物体。由于这些任务的非物质性质，以及它们与人类智能的相似性，我们将这些广泛的系统统称为人工智能。人工智能是科学技术进步的一部分，可以通过改善生活条件和健康、促进公正、创造财富、增强公共安全以及减少人类活动对环境和气候的影响来产生巨大的社会效益。智能机器不仅仅能比人类更好地进行计算。此外，我们能够与生物互动、交流并关心生物。
虚拟活检：只是 AI 软件还是医疗程序？
虚拟活检这一术语正受到越来越多的关注。自 2015 年以来，搜索引擎 PubMed 中引用该概念的出版物数量翻了一番，并在 2021 年达到了迄今为止的最高水平。这就提出了一个问题：虚拟活检的独特特征是什么，以及它如何与计算机辅助医学的其他进步区分开来。对于乐观主义者来说，这可能是迈向侵入性更小、更加个性化的医学时代的下一步，它将利用功能成像和人工智能 (AI) 的最新进展来生成患者管理决策。对于怀疑论者来说，这个术语可能听起来空洞，就像医学领域围绕人工智能的炒作中的又一个营销短语。最终，虚拟和活检的并置不仅意味着可以为医生的工具箱添加另一种工具，还意味着希望将活检（疾病诊断中的关键程序）从物理转变为虚拟，同时仍然提供至少在传统物理活检水平上的诊断和预后信息，作为参考标准。我们评估了这一愿望的现状，并得出结论，尽管仍然存在障碍，但虚拟活检有望取代物理活检，成为诊断和治疗某些疾病的核心步骤。它的起源是希腊语中的 bios（表示生命）和 opsis（表示视觉），这表明活检使与生物存在相关的信息可供洞察。传统上，这是通过病理学家在显微镜下直接目视检查侵入性检索的组织标本来实现的。然而，虚拟活检这一术语（类似于更常见的液体活检）表明，重要的不是标本的类型或直接的视觉可感知性，而是可以从活检过程中获得的生物学见解的实用性和准确性。有趣的是，术语“虚拟”作为描述模拟的东西，在这里可能被认为是一个误称，因为作为虚拟活检输入的放射图像以与组织学幻灯片相同的方式反映了物理现实。我们规定，虚拟活检作为一种活检程序的有效性，而不是一种软件，取决于它所能提供的医学相关信息的质量和完整性，甚至超过不完善的物理活检参考标准。
使用人工智能 (AI) 从操作声音中检测异常
最近，我们越来越多地听到人工智能这个词。因为人工智能的研究已经进行了很多年，但并不总是取得成功，但随着近年来深度学习的出现，终于有可能使这成为现实。人工智能研究，即利用机器执行人类智力活动的实践，几乎与计算机的出现同时开始，并且自 1956 年达特茅斯会议以来一直在认真开展。最初人们认为这可以借助计算机的强大计算能力来实现，但是并没有成功。此外，人们还研究是否可以通过对一切进行编程来实现智能，但所得到的结果还远远称不上智能。这个时代的技术仍在今天的智能扬声器和 Pepper 机器人中使用，但在与它们短暂交谈之后，人们很快就会厌倦它们，并且在很多情况下停止使用它们。基于这些经验的反思，通过模拟控制人类智力的大脑的功能来实现人工智能的想法诞生，并提出了神经网络和模糊概念。我当时也参与了这些领域的研究，虽然也取得了一些成果，但很多成果很难称得上是突破性的。深度学习就是在这样的历史背景下诞生的。这本质上是一个多层神经网络，研究发现，与当时使用的三到五层的神经网络相比，多层可以显著提高性能。多层化之所以困难，主要原因是当时计算机的计算能力较差，无法在实际的计算时间内完成多层神经网络所需要的大量计算。多层神经网络中的计算涉及大量的乘法和加法运算，但大多数运算都是独立的，没有顺序依赖性，从而可以实现并行运算。因此，利用近年来个人计算机中搭载的具有大量计算单元的GPU，以实用的计算时间和成本进行计算是高效的，这也是深度学习在许多应用领域得到应用的原因之一。另外，由于优化深度学习的机器学习部分是类似旅行商问题的优化问题，因此也可以使用量子计算机。因此，基于深度学习的人工智能现在可以以实际的计算时间和成本实现，并且正在用于各种应用领域。人工智能的应用开始出现在广泛的领域，包括超越人类大师的围棋和将棋程序、自动驾驶汽车、图像识别、语音识别、翻译以及文本、音乐和绘画的创作。这使得机器能够在很多领域做出智能决策，这在过去并不是完全可能的。
告诉我期望什么：指令如何影响转介患者的慢性肌筋膜疼痛的疼痛反应
摘要该研究的目的是分析疼痛的影响，没有疼痛对生理学（肌电图（EMG）和知性计）的影响以及认知（数值评级量表（NRS））对疼痛的反应。痛苦的预期和没有痛苦期望的情况。通过在2组样本中用载体触诊kasseter进行疼痛的诱导：30例健康参与者（对照组）和30例患者（颞下颌疾病（TMD）组）慢性肌膜疼痛，并在s术中转诊为慢性肌部疼痛（肌肉表中的肌肉肌肉诊断标准（临时次生肌次数诊断）（DC/TMDMD））。使用混合设计，所有参与者在同一会议中都暴露于疼痛，没有疼痛状况，但是演讲的顺序是在参与者之间平衡的，以控制其可能的影响。相对于两组的无疼痛预期条件，在疼痛期望中观察到了明显较大的瞳孔直径。与对照组相比，TMD组的EMG活性和焦虑，躯体化，灾难性和中心敏化的分数较大。在NRS中，TMD组的得分也明显高于对照组。 与无疼痛预期条件相比，TMD组在预期条件下的NRS得分相似，而对照组的疼痛期望得分较高，而不是疼痛预期。 疼痛预期调节对照中的疼痛认知疼痛评估和瞳孔直径。在NRS中，TMD组的得分也明显高于对照组。与无疼痛预期条件相比，TMD组在预期条件下的NRS得分相似，而对照组的疼痛期望得分较高，而不是疼痛预期。疼痛预期调节对照中的疼痛认知疼痛评估和瞳孔直径。与对照组相比，TMD组的认知疼痛评估发生了变化，尤其是在无疼痛期望状况下，这可能是由于观察到的灾难性水平所指出的那样，这可能是由于过去经历的疼痛重新评估所致。与对照组相比，TMD组在TMD组中发现EMG活性明显更高的EMG活性并不影响EMG。
具有高能量和功率密度的可拉伸和可生物降解电池
电子产品。 [1–3] 然而，电子设备数量的迅速增加引发了严重的环境问题，因为通过填埋不当处理科技废物、使用有毒物质以及大量的碳足迹对自然构成了巨大威胁。 [4] 由于回收利用往往不切实际且成本高昂，如果能够缩小与传统电子产品的性能差距，新兴的可降解电子产品将提供一种可持续的解决方案。 [5] 对于可拉伸系统，这对所用材料的机械性能提出了严格的要求。包括传感器在内的保形电子皮肤完全是柔软的，但为了达到高度的不可感知性，需要可拉伸的设备。 拉伸性使其对使用过程中的表面和变形的适应性更高。 [6] 此类设备的可生物降解版本需要开发与其保形性和可降解性相匹配的电源。 [7] 据报道，完全可降解超级电容器能够为手表供电，且具有高面积电容，但它们的低能量密度和负载下工作电压线性下降使得它们不适合耗电的电子应用。 [8，9] 另一方面，可拉伸电池提供稳定的工作电压和更长运行时间所需的高能量密度。 到目前为止，这些设备主要利用不可降解和有毒材料的优势。 [10–12] 虽然完全可降解软电池在功率输出方面有所改进，但它们还无法与不可降解设计相媲美，而且它们的可拉伸实现仍处于起步阶段。 [13–15] 刚性可降解电源通常利用镁、铁或钼等金属的高理论能量密度，但实现相同的可拉伸版本仍然是一个挑战。 [16,17] 此类金属通常几乎不表现出超出一定程度的不可逆延展性的固有拉伸性。这可以通过各种后处理方法（例如薄膜屈曲、刚性岛设计）来解决，但是，这些方法需要简单易行，并且不能过度损害性能。[18] 预拉伸基板上的电极膜屈曲虽然提供了可逆拉伸性，但迄今为止仅报道了不可降解电极材料，如聚二甲基硅氧烷-碳纳米管复合材料或金属化聚对苯二甲酸乙二醇酯 (PET) 箔。[19,20] 此类
量子音频隐写系统
互联网作为全球分布式各方之间数据传输手段的依赖性日益增强，因此确保这些数据的安全成为一种必不可少的方式。为了实现这一目标，有两种方法，第一种方法依赖于以某种难以理解的方式对数据进行编码。这种方法被称为密码学。第二种方法依赖于将数据隐藏在隐藏介质中，这种隐藏介质看起来不引人注意，并且不会影响隐藏的质量，这种方法被称为隐写术。在音频隐写术中，托管介质将是音频文件，而需要隐藏的秘密数据可以采用任何形式的数据。由于人类音频系统与人类视觉系统相比具有高度敏感性，这使得在音频文件中隐藏数据变得具有挑战性。传统隐写术的缺点是，如果知道所使用的方法，它可以很容易地检测或恢复嵌入的数据。量子计算依赖于量子特性，这些特性具有强大的功能，可以执行超快速的数据处理。此外，它还能够解决使用传统计算机无法解决的问题，例如破解 RSA 算法。量子隐写术被认为是一项正在开发的重要新兴技术，它可以以新的方式提供数据保护。因此，在本文中，我们介绍并描述了一种基于量子计算机制的音频隐写术的新方法。在这个提出的量子音频隐写术系统 (QASS) 中，自适应最低有效量子比特 (ALSQ) 被用作设计算法，该算法考虑了经典最低有效位 (LSB) 的新版本。该算法在嵌入和提取阶段都使用量子比特，其中它修改了主机量子音频信号中选定的最低有效量子比特的状态，依赖于秘密量子音频信号的状态。主机和秘密音频都必须通过使用代表量子态的一种形式的光子偏振转换为量子态。所使用的方法确保了主机量子音频和其隐写版本之间的高度不可感知性，如本文所述，这在所有不同的隐写术系统中都很重要。这个新环境可以检测到通道上任何未经授权的访问以修改数据。
数字共享@贝克尔 - 华盛顿大学
血浆磷酸化TAU 217（P-TAU217）目前是可靠检测阿尔茨海默氏病病理学的最有前途的生物标志物。已经开发了各种P-TAU217测定法，但它们的相对性能是明确的。我们使用淀粉样蛋白β（aβ） - PET，tau-pet和认知的横截面和纵向测量的关键血浆P-TAU217测试作为结果，并根据CSF生物标志物测试进行了基准测试。来自998个个体的样本[平均（范围）68.5（20.0–92.5）年，女性为53％的女性]，分析了包括认知性不受影响和认知受损的个体在内的瑞典生物发电机-2 CO HORT。等离子体P-TAU217，并通过免疫测定法（P-TAU217 WASHU）以及PAU217 LILLY，P-TAU217 LILLY，P-TAU217 JANSSESEN和P-TAZSEN和P-TAZ217 AAL217 ALZ217 ALZ21。CSF生物标记包括Lilly的P-TAU217，美国食品和药物管理局批准的P-TAU181/Aβ42Elecsys和P-Tau181 Elecsys。所有等离子体P-TAU217测试均表现出很高的检测异常Aβ-PET [曲线下的面积（AUC）范围：0.91-0.96]和TAU-PET（AUC范围：0.94–0.97）。浆质量p-TAU217 WASHU的性能最高，AUC明显高于所有免疫测定（p diff <0.007）。用于检测β -PET状态，％p -tau217 WASHU的精度为0.93（Immu noAssays：0.83-0.88），灵敏度为0.91（免疫测定：0.84-0.87），特异性为0.94（ImmunoAses）（ImmunoAses：0.85-5-0.89）。主要结果在来自圣路易斯华盛顿大学的外部队列中复制（n = 219）。在免疫测定中，P-TAU217 Lilly和Plasma P-TAU217 AlzPath具有比血浆P-TAU217 JANSSEN高的AUC（p-peT pet）状态（P diff <0.006），P-TAU217 Lilly Opperperment oppergence Plasma p-tau217 alz fiff = 0.0 alz in 0.0 alz ppath p = 0.0 diff = ppet。血浆％p-TAU217 WASHU与所有PET负荷结果表现出更强的关联；基线Aβ -pet负载（R 2：0.72；免疫测定：0.47-0.58; P Diff <0.001），基线Tau -Pet载荷（R 2：0.51;免疫测定：0.38-0.45：0.38–0.45; P Diff <0.001），longialaAβ -Pet载荷（R 2：0.0.0.53; r 2：0.53; r 2：0.53; r 2：0.53; p; r 2：r 2：r 2：0.53; p; 0.001）和纵向tau-pet载荷（r 2：0.50;免疫测定：0.35–0.43; p diff <0.014）。在免疫测定中，比血浆P-TAU217 JANSSEN（P DIFF <0.020）和Tau-Pet负载比血浆P-TAU217更与β-Pet负载更相关，而Plasma P-TAU217 JANSSEN和PLASMA P-TAU217 ALZ PATH（Allz Pather）（All p diff <0.010）。质量％p-TAU217也比所有免疫测定法（r 2：％p-tau217 WASHU：0.33;免疫测定：0.27–0.30; p diff <0.024）更与基线认知（迷你精神状态检查）更加密切。最后，p-tau217 nulisa在两个队列的子集中表现出与其他免疫测定相似的性能。