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图像过滤以使用机器学习算法提高玉米流苏检测精度
摘要：基于无人机（UAV）的图像已被广泛用于收集时间序列的农艺数据，然后将其纳入植物育种计划中，以增强作物的改善。在本研究中，通过利用航空摄影数据集进行有效的分析，从玉米多样性面板中进行了233种不同的近交系的现场试验，我们开发了机器学习方法，以在地图水平上获得自动化的流苏数。我们既采用了基于对象的逐项计数（CBD）方法，也采用了基于密度的划分（CBR）方法。使用一种图像分割方法，该方法删除了与植物流苏无关的大多数像素，结果表明，基于对象（CBD）检测的准确性有了显着提高，并且在探测器训练有滤过90的图像上，在0.7033上达到0.7033的交叉验证预测准确性（R 2）峰值。使用未经过滤的图像时，CBR方法的准确性最高，平均绝对误差（MAE）为7.99。但是，当使用引导时，在90的阈值中过滤的图像显示出比未经过滤的图像（8.90）更好的MAE（8.65）。这些方法将允许对开花相关性状进行准确的估计，并有助于做出繁殖决定以改善作物。
通过同时二秒，分辨出静脉和脑的原位测量的分室室内药物转运的高精度
图1（a）基于电化学适体的（EAB）传感器包含一个目标识别的适体，该适体已被特定于电极与电极特定连接，并用甲基蓝色氧化还原报告剂进行了修饰。结合诱导的适体折叠会改变从报告基因的电子传递速率，当使用方波伏安法对传感器进行询问时，（b）易于测量的信号。（c，d）在这里，我们采用了颅内EAB传感器来直接在清醒的，自由移动的大鼠的侧心室中测量抗生素万古霉素的浓度。（e）药物静脉注射后，脑室室内万古霉素水平表现出双相上升和下降，非常适合简单的两室模型。不幸的是，两个在数学上等效的“解决方案”（参数集）非常适合数据（表1）。（f）但是，这两种解决方案预测了完全不同的等离子体药物时间课程。虽然仅使用在大脑中收集的数据进行区分，但使用EAB传感器同时收集脑内和内部测量的相对容易性为此提供了解决方案。
通过启用FDA清除的IVD肿瘤分析精度测试在您当地社区环境中
精度肿瘤学有望通过肿瘤独特的分子特征来通过靶向疗法彻底改变癌症治疗。但是，意识到这一愿景需要全面的基因组测试能力。著名的大学研究中心试图巩固基因组碎片测试并实施全面的分析，以使患者与靶向疗法和临床试验相匹配。通过与LabCorp合作并实施PGDX Elio组织在体外诊断（IVD）分析中作为内部替代解决方案，该研究中心加快了他们的精度肿瘤学工作，并为整个癌症中心的利益相关者提供了新价值。
基因组和精度医学中的种族不平等
我们知道基因组学和精确医学方面的新领域具有彻底改变医疗保健的能力，因此，加速基因组医学对于NHS医疗保健的未来至关重要。但是，这些进步可能会留下那些已经遭受种族健康不平等的社区。数据集缺乏多样性，不仅是基因组学和生物医学研究，而且在医疗保健研究中都有据可查的挑战。历史上，大多数人类基因组研究都是对欧洲血统人群进行的。这种代表性不足限制了研究结果的普遍性，以及在非欧洲血统人士的临床护理中使用基因组学的可行性，因此加剧了健康不平等。
4P医学：预防，预测，精度和参与及其在临床发展中的影响
将患者报告的结果（PRO）整合到医学研究中，引起了人们的关注，体现了跨四个不同方面塑造个性化医疗保健的潜力：预测性，预防性，个性化和参与性医学，称为“ 4P药物” - 在过去15年中的开发概念和细化。1预防疾病，预测谁可能处于危险或应对治疗，创建个性化治疗策略并诱使患者参与的能力呈现了重要的见解。尽管这些数据通常由临床医生解释，但核心，患者的观点融入了总体治疗计划中，从而允许对患者成为活跃参与者的个体患者进行量身定制的治疗计划。应用这种4P方法的原则会通知研究人员，付款人和患者，直接影响研究代理人临床开发计划的范围和细节。
通过部门间协作对精度医学进行恢复术后疼痛管理，以增强恢复：narra
本叙事评论探讨了在手术后增强恢复（ERA）框架内术后疼痛管理的关键方面。它强调了有效和安全的疼痛管理的重要性，强调了其对患者福祉，手术结果和住院的影响。围手术期疼痛的不足增加了持续的术后疼痛的风险，强调需要挑战手术后预期疼痛的观念。术后疼痛管理的目标范围超出了单纯的缓解，包括舒适的睡眠，无痛的休息和在初次康复期间从疼痛中解放出来。疼痛管理不足会导致并发症，例如术后出血升高和血栓形成风险增加。审查会研究各种镇痛方法，它们的并发症和安全措施。时代计划，重点是减少并发症和医疗费用，强调了明智的术后疼痛管理和主动康复的重要性。审查讨论了与阿片类药物，硬膜外镇痛和辅助镇痛药等镇痛方法相关的并发症。围手术期管理团队内的合作对于有效的术后缓解疼痛至关重要。部门间协作对于评估外科手术程序，镇痛方法和危机管理策略至关重要。审查是通过将精度医学整合到术后疼痛管理中的结论，强调了遗传信息在评估疼痛敏感性方面的潜力。它强调了部门间协作和信息收集对于成功实施为每个设施的围手术期管理系统量身定制的精确医学的重要性。此外，还讨论了人工智能（AI）对术前风险评估和创新监测技术的影响，为术后疼痛管理中的精密医学促进铺平了道路。
HKU工程团队通过MRI引导的多级机器人定位器增强了立体定向神经外科精度
礼貌：C.L。张，J.D.L。HO，V。Vardhanabhuti，H.C。 Chang，K.W。 kwok，“术中MRI引导的干预措施的无线多层跟踪标记的设计和制造”，IEEE/ASME Mechatronics上的IEEE/ASME交易，2020年。HO，V。Vardhanabhuti，H.C。 Chang，K.W。kwok，“术中MRI引导的干预措施的无线多层跟踪标记的设计和制造”，IEEE/ASME Mechatronics上的IEEE/ASME交易，2020年。
通过跨相关方法实现当前量子硬件上的真正化学精度
摘要：量子计算正在成为一种新的计算范式，有可能改变包括量子化学在内的多个研究领域。然而，当前的硬件限制（包括有限的相干时间、门不保真度和连通性）阻碍了大多数量子算法的实现，需要更具抗噪声能力的解决方案。我们提出了一种基于跨相关 (TC) 方法的显式相关 Ansatz，以直接针对这些主要障碍。这种方法无需任何近似，将波函数中的相关性直接转移到哈密顿量中，从而减少了使用嘈杂的量子设备获得准确结果所需的资源。我们表明，TC 方法允许更浅的电路并改善了向完整基组极限的收敛，在化学精度范围内提供能量以使用更小的基组进行实验，从而减少量子比特。我们通过使用两个和四个量子比特分别计算氢二聚体和氢化锂的键长、解离能和振动频率，接近实验结果，从而展示了我们的方法。为了展示我们方法的当前和近期潜力，我们进行了硬件实验，结果证实 TC 方法为在当今的量子硬件上进行精确的量子化学计算铺平了道路。