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在甲状腺结节分类中增强诊断精度：一种自动化超声图像分析的深度学习方法
Willis（CW）的圆圈是一种关键的脑结构，可支持附带血流以维持脑灌注并补偿最终的闭塞。CW内高风险血管的曲折性增加已被视为脑血管疾病进展的标志物，尤其是在颈内动脉（ICA）等结构中。这部分是由于年龄相关的斑块沉积或动脉僵硬。从磁共振（MR）飞行时间（TOF）图像分割的血管的可靠曲折度测量值需要精确的曲率估计，但存在的方法在噪音或稀疏分段数据中遇到困难。我们引入了一种开放源，端到端管道，该管道使用单位速条拟合进行准确的曲率估计，并为ICA提供基于稳健的曲率曲折度指标，并结合了样条拟合质量的指标。我们使用理论数据对此进行测试，并将此方法应用于来自22名参与者的TOF数据。我们表明，即使在噪音限制的高度限制下，我们的指标也能够捕获曲折的曲折，并遭受不同类型的异常动脉卷积。我们发现，我们的ICA曲折度与年龄和超声测量的颈动脉内膜培养基厚度相关。这最终具有重要的翻译意义，能够可靠地产生曲折的曲折和估计脑血管疾病。我们在GitHub存储库中提供开源代码。©
粮农组织/世卫组织/世界流感大流行专家委员会对近期动物和人类中发生的甲型流感病毒（H5）事件的最新联合公共卫生评估
一致性、呼吸窘迫和流产。8,9,10 研究表明，商业牛奶巴氏灭菌可灭活病毒，使其可供人类安全食用。11,12,13 牛之间的传播途径和方式、病毒脱落的持续时间以及传染期正在研究中，虽然我们的理解有所进步，但这仍然不太清楚。美国各州之间的传播与牛的移动有关，可能通过饲料和粪便处理设备，或在农场工作或参观的人的衣服或鞋子。10 已经发表了关于哺乳奶牛和非哺乳小母牛的实验研究，并为受体分布、病毒复制动力学和感染途径提供了一些见解。研究表明，α2,3唾液酸受体（禽病毒型）在奶牛乳腺组织中含量丰富，这与生牛奶中高病毒载量的观察结果一致，并且在奶牛的呼吸道中也检测到了这种受体。 14,15 然而，一项研究针对奶牛乳腺和呼吸道对甲型流感病毒 (IAV) 的受体结合特异性，结果表明奶牛上呼吸道缺乏 IAV 受体。16 同一项研究表明，奶牛乳腺中大量存在循环 H5 病毒的禽型受体，而缺乏人类型受体。乳腺组织中缺乏人类型受体，这与之前仅依赖植物源凝集素识别受体的研究结果相矛盾。15 对小牛、小母牛和哺乳奶牛进行的实验性接种表明，甲型 H5N1 病毒在乳腺中感染和复制的可能性大于在呼吸道中。在小牛中，鼻腔内接种 A(H5N1) B3.13 基因型病毒导致鼻腔复制不良和病毒脱落，观察到的临床症状较轻，没有报告传播给哨兵小牛。而在哺乳奶牛中，乳房内接种高剂量的 A(H5N1) 病毒（B3.13 或代表性欧洲野生鸟类分离株）导致严重的乳腺感染和坏死性乳腺炎，产奶量急剧下降，没有鼻腔复制或全身感染。17, 18 2024 年 10 月 29 日，美国农业部国家兽医服务实验室确认在俄勒冈州一个后院农场的猪中检测到 A(H5N1) 病毒，10 月 25 日，家禽中也确认存在 A(H5N1) 病毒。该养殖场饲养着多种家禽和牲畜（包括五头猪、绵羊和山羊），它们密切接触，共用水源、住房和设备。尽管猪没有表现出任何临床症状，但它们被安乐死以进行进一步诊断分析。19 五头猪中有两头经聚合酶链反应 (PCR) 检测呈 A(H5N1) 病毒阳性。部分基因组测序表明，A(H5N1) 属于 D1.2 基因型，与同一农场中受感染的家禽相似，而不是 B3.13 基因型。20 俄勒冈州两头猪中检测到 H5N1 病毒并不意外，因为农场中受感染的家禽和猪密切接触，可能导致家禽与猪的传播事件。尽管如此，猪中禽流感的检测值得关注，因为它们可以充当禽流感和人流感病毒基因重组的“混合容器”，可能产生具有大流行潜力的新毒株。A(H5N1) 病毒适应猪的机制以及猪之间有效和持续传播的可能性尚待了解。在猪身上进行的几项 A(H5N1) 进化枝 2.3.4.4b 病毒实验感染研究表明，与禽类来源的 A(H5N1) 病毒株相比，哺乳动物来源的 A(H5N1) 病毒株表现出更高的复制、致病性和传播能力。21,22 尽管如此，禽类来源的
执行合同以开发和演示2b/3类和4/5类中型电池电动卡车
摘要：碳水化合物的先进清洁卡车和先进的清洁舰队法规要求从2024年开始过渡到中型和重型车辆向零排放（ZE）技术。需要开发，演示和部署更快的充电速度和增加中型卡车的可用性。这些动作是通过以下方式执行合同：1）Voltu Motor，Inc。要开发，演示和部署10福特F350级2B和3级电池电动卡车，金额不超过$ 600,000，其中包括清洁富尔斯计划基金（31）的300,000美元，而从移动源造成降低基金中的$ 300,000（23）（23）; 2）Enevate Corporation为中型4和5电池电动汽车的快速充电电池组开发和测试，金额不超过500,000美元，其中包括基金（31）的25万美元和25万美元的基金（23）； 3）Evolectric，Inc。集成了电池组，并演示了Enevate Corporation在4级和5级中型电池电动卡车内开发的快速充电系统，金额不超过$ 500,000，其中包括基金（31）的250,000美元和250,000美元的基金（23）。
基于联邦学习的 EfficientNet 在脑肿瘤分类中的应用
摘要：在医学诊断领域实施机器学习算法的趋势是必要且有意义的。然而，数据隐私已成为应用中的一大问题。本文使用联邦学习（FL）架构来处理隐私问题，并找到提高模型性能的方法。该研究结合 FedAvg FL 算法和 CNN 模型 EfficientNet 在脑肿瘤分类（MRI）数据集上训练模型。在实施算法之前，该研究对数据进行了一些预处理。然后，该研究使用 EfficientNet 进一步处理和识别图像，并使用 FedAvg 对客户端训练的模型进行加权平均。此外，该研究探索了优化器和损失函数，选择了更适合此任务的 AdamW 和交叉熵损失。最后，该研究深入了参数调整工作，绘制了一些曲线和表格来可视化结果。经过参数调整后，本文发现测试准确率高达 81.218%，所有客户端的平均训练准确率高达近 99%。另外，本文还讨论了不同CNN模型的实现条件，分析了它们在医学诊断领域的优缺点，为网络模型和算法的结合提供了一些思路。
贝类中的微型聚合物和沿海地区的鱼
背景和目标：印度尼西亚南苏拉威西的Jeneponto Regency的沿海地区受到微塑性污染的严重影响，这对海洋生物（如贝类和鱼类）构成了威胁。这项研究的目的是鉴定存在微塑料聚合物的存在，包括乙烯基氯化物，聚乙二醇，聚氯二氯甲基乙二醇，聚丁乙烯二甲酸酯，聚（异生丁基），异生酯基乙酸甲酸酯，乙酸纤维素硫酸酯和聚硫酸酯，以及鱼类属硫乙烯，和柔化壳壳酸酯，粘依乙烯基酸酯，粘硫乙烯基乙烯基乙烯基酸酯，和乙烯基硅酸盐酸胺壳酸酯，乙烯酸酯乙烯基酸酯，乙烯酸乙烯基酸酯，乙烯基酸磷脂酸酯，乙烯酸酯和硫乙烯基。印度尼西亚的詹蓬托区。方法：直接从Jeneponto Regency沿海水域的12个地点收集了60种贝类和鱼类样品。进行样品制备，包括酶消化和机械破坏，以将鱼类和贝类的有机组织分离为小颗粒。光学显微镜（以100倍和400倍的放大倍数为单位）用于观察形态，并使用改良的Neubeuer改进的计数室来观察每个样品体积的颗粒数。傅立叶转换红外光谱法用于确定聚合物的类型。发现：羽毛蛤clum含有最高数量的微塑料，总计58个项目范围从0.027到4.587毫米。羽毛蛤中微塑料的总丰度范围为0.25至2.14克。kurisi鱼包含22个物品，尺寸为0.085至2.127毫米，总丰度在0.01至0.08件范围内。乙烯基氯化物是微塑料聚合物的主要类型，占所有微塑料聚合物的42％。在鱼类和蛤中鉴定的聚合物的类型包括乙烯基氯，聚乙二醇，聚氯二氯乙二醇，聚丁烯二苯二甲酸酯，聚（异丁基甲基丙烯酸酯），乙酸酯纤维素丁酸丁酯，丁酸丁酯，聚丁二烯，聚二烯丙烯和聚乙烯基和聚氯乙烯。结论：这项研究成功地鉴定出了Jeneponto沿海地区的贝类和鱼类中发现的八种类型的微型聚合物。最常见的是氯化乙烯。这些发现表明，海洋生物和人类暴露于微塑料中，这可能是有害的，但是需要进一步的研究以了解相关的环境健康影响和风险的全部程度。
在状态分类中实施机器学习模型
摘要：糖尿病是一个重大的全球健康问题，早期发现和对该疾病状态的分类对于有效的管理非常重要。在这种情况下，本研究的目的是在糖尿病状态分类中使用K-Nearthent邻居（KNN）算法实施机器学习模型。为了促进用户简单的交互和更好的理解，基于简化的Web应用程序是作为接口开发的。相关数据集糖尿病用于训练和测试已实施的KNN模型。研究方法包括收集和预处理数据的阶段，参数选择，模型培训以及模型的绩效评估。结果表明，通过简化应用程序实施的KNN模型能够以良好的准确性对糖尿病的状态进行分类。用户可以根据输入的数据轻松访问和使用此应用程序来获取糖尿病状态的预测。这项研究有可能通过机器学习方法和Web技术来提高公共可访问性和对糖尿病状况的理解。此外，这项研究的结果可能是疾病检测和整体健康监测领域进一步发展的基础。
肠球菌属。在鱼类中：分析三城市的样品中的存在和抗性，波兰
对食源性病原体中抗生素耐药性的日益关注需要对各种食品中其患病率和相关风险进行综合评估。本研究旨在评估肠球菌属的发生。在三位一体地区的各个销售点购买的鱼类样品中。产品的选择（n = 74）是基于它们的可用性，包括在波罗的海地区捕获的鱼类和从越南，中国，挪威和欧盟（EU）国家进口的产品。进行细菌分离，将样品接种到选择性肉汤中，并根据浊度评估肠球菌的生长。阳性培养物通过溴氯丙酚紫色汤的颜色变化得到证实，并在Slanetz-Bartley琼脂上分离出来。细菌都存在于所有测试的样品中，无论原材料处理程度如下：冷冻（F） - 55％ - 新鲜/原始/原始/原始（FS） - 70.6％ - 70.6％，解冻（DF） - 30％ - 烟熏（s） - 50％ - 50％，包装方法，包装方法，修饰的氛围（MAP）包装（MAP） - UP SBUR -SBUL BUL BULE，单位，单位 - 75％ - （75％） - （75％） - （） - （75％） - （） - （75％） - （） - （） - （75％） - （） 76.9％，总频率为58.1％。细菌的数量从未检测到的细菌数量到4.28-LOG CFU/g，融化鱼的平均值最低，被填充的鱼的平均值最低。对从样品分离的24种菌株进行的测试表明它们对四环素的敏感性各异。 还观察到了测试菌株的多药耐药性的。 基于起源，处理程度或包装的肠球菌计数，进行的统计分析在统计上没有显示出统计学上的差异（p <0.05）。表明它们对四环素的敏感性各异。。基于起源，处理程度或包装的肠球菌计数，进行的统计分析在统计上没有显示出统计学上的差异（p <0.05）。此外，观察到菌株敏感性的差异。检测到的抗性病例，尤其是对四环素，需要仔细的监测和行动，以限制与食品中抗性细菌菌株相关的健康风险。
LEC 17：量子自旋霍尔绝缘子，Kene-Mele模型 讲座1：超导性的历史介绍 LEC 14：Dirac Hamiltonian，Hofstadter Butterfly 讲座15- prf 的CPA安全加密 讲座39-光电探测器的一般特征 清洁和可再生能源生产的技术 讲座45 EEG信号的基本面 演讲2关于超导性的简短课程 讲座 - 3个电子配对，BCS理论的基础 Kane-Mele模型如此，在最后一类中 讲座31-随机Oracle模型 - 第I部分 讲座15-图像增强 AI营销教授Zillur Rahman教授... 功能基因组学
我们看到了以非零搅拌数为特征的Haldane模型或Chern绝缘子，并且绝缘子的特征是破碎的时间逆向对称性。系统中没有时间逆转对称性，这是我们提到的第二个邻居复杂跳跃所引起的，这是Haldane的这张照片，后来在2004年至2005年左右，这是Charlie Kane和Mele，他们已经知道，他们已经知道，可以恢复时代不变性，并且可以恢复其他胰岛素，这将是一个跨媒介，这是可以恢复时代的不变性。实际上，他们意识到的是非常深刻的，如果我们在系统中包括自由度的自由度，而不是我们一直在谈论的伪旋转器，那么我们到目前为止一直在谈论的伪旋转器，那么有可能恢复丢失的时间逆转对称性。当然，系统不会有Chern号，也不会称为Chern绝缘子，但它将是另一种绝缘体，它被称为量子旋转厅绝缘子，这就是我们所看到的。So, Kane and Mele they proposed this model which is known as the Kane Mele model and these are the papers that you see that which were published in 2005 in the physical review letters by both Kane and Milley the one of them is called as the quantum spin Hall effect in graphene which they realized that because along with the spin orbit coupling term there is the Hamiltonian respects all symmetries of that of graphene.因此，它很可能会在石墨烯中存在，然后他们在同年写了另一篇论文，或者比下一篇论文提前了，该论文说的是Z2拓扑顺序和量子旋转厅效应。
基因组流行病学揭示了 mpox 在人类中出现的时间和起源
Ayotunde E. Sijuwola 1 , Muhammad I. Ahmed 1 , Oludayo O. Ope-ewe 1 , Olusola Akinola Ogunsanya 1 , Alhaji Olono 1 , Philomena Eromon 1 , Christopher H Tomkins-Tinch 5 , James Oduno 8 Osendio Awuneu 7 , Ehiakhamen 8, Chimaobi Chukwu 8, Kabiru Suleiman 8, Afolabi Akinpelu 8, Adama Ahmad 8, Khadijah Isa Imam 8, Richard Ojedele 8, Victor Dripenaye 8, Kenneth Ikeata 8, Dondej 8, Sophjumocyba Adelakun , Loique Landry Messanga Essengue 9 , Moïse Henri Moumbeket Yifomnjou 9 , Mark Zeller 2 , Karthik Gangavarapu 2 , Áine O'Toole 3 , Daniel J Park 5 , Gerald Oboowa 10 , Sofonias Fode Kefle 10 ,Tessema 1 , Anise Happi 1 , Philippe Lemey 12 , Marc A Suchard 6,13,14 , Kristian G. Andersen 2,15 , Pardis Sabeti 5,16 , Andrew Rambaut 3 , Richard Njoum 9 , Chikwe Ihekweazu 8 Jideyo 8 Idriss