XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系列
低剂量的大麻提取物改善帕金森氏病患者的非运动症状：病例系列
肠道微生物群是一种通过门静脉与肝脏紧密相关的复杂微生物生态系统，已成为肝脏健康和疾病的关键调节剂。许多研究强调了其在肝病的发作和进展中的作用，包括酒精性肝病，代谢功能障碍相关的脂肪分裂性肝病（MASLD），代谢功能障碍 - 相关的脂肪性肝炎（MASH），肝脏肿瘤，肝脏肿瘤，cirrhosis，cirrhosis，cirrhosis和Hepatocatocomama carccomoma（Hepatocolbilor carccoccoma）（HCC）（HCC）。本综述提供了目前对肠道菌群对HCC进展影响的影响的目前洞察，尤其是其对HCC肿瘤微环境（TME）内免疫细胞的影响。此外，我们探索了肠道菌群靶向的干预措施，例如抗生素，益生菌，益生元和粪便菌群移植（FMT），以调节HCC中免疫疗法的免疫反应并改善免疫疗法的结果。通过综合最近的研究的见解，该评论旨在强调基于微生物群的策略，以增强免疫疗法结果，从而推进HCC治疗中的个性化方法。
英国人与经济 - 选举战场系列
神奇的摇钱树：过去几年，疫情和能源支持支出高企，这让公众更有可能认为，政府可以在需要或想要时找到资金——超过一半（51%）的人表示，过去几年的情况表明，只要政府愿意，它总能找到资金，相比之下，只有三分之一多一点（35%）的人表示，过去几年的情况表明，政府能负担的支出是有限的。忠诚国民党（红墙选民）是第二大认为政府可以在需要或想要时找到资金的人。
简单专利系列的官方新闻
在微藻培养过程中采用干预措施（Aurantiochytrium sp）（57）摘要：本发明与微藻培养过程（Aurantiochytrium sp）的干预有关，以优化占优化的鳞状生产。通过微藻（Aurantiochytrium sp）的激活和培养阶段进行干预。干预培养过程根据每单位干生物量重量的最大索具水平水平显示质量标准。在激活阶段，纯微藻培养（Aurantiochytrium sp）在含有营养的琼脂培养基上激活：葡萄糖2.0％，酵母提取物0.5％，礁盐0.7％，介质琼脂1.5％，1.5％，在25°C下进行24小时，然后继续耕种阶段。常规培养阶段使用含有1.5％葡萄糖，酵母提取物为0.5％，礁盐0.72％的培养基，在250毫升的ERLEMEYER中填充，振动器的体积为100ml，速度为220 rpm，持续24-48小时。文化前阶段使用含有3％葡萄糖，1％提取物，0.72％礁盐的培养基，在250毫升的ERLEMEYER中填充，振动器的体积为100ml，速度为220 rpm，持续24-48小时。最后阶段是主要文化中生物量的生产。成人接种物被移至2000毫升Erlenmeyer烧瓶，其中包含1000毫升营养的培养基，营养8％，酵母提取物为18％，礁盐为0.72％，在220 rpm的摇动过程中，摇动过程为100-120小时。通过将生物量与上清液分开，以收获过程结束。
空客 A350 系列事实与数据 2024 年 1 月 清洁
● 灵活、高价值的系列飞机由两架互补的飞机 A350-900 和 A350-1000 组成，具有高度的通用性（95% 的通用部件号）和相同的型号等级。 ● A350-900 是一个单一且最佳的平台，从短程到超长程运营，它都具有无与伦比的运营灵活性和效率。 ● A350-900 超长程 (ULR) 是 A350 系列的最新型号。A350-900ULR 能够不间断飞行 9,700 海里（18,000 公里），是当今服役的任何商用客机中航程最长的。 ● A350F 为载重量高达 111 吨的大型货机市场带来了最新一代的效率和选择。它是唯一能够满足最新 ICAO 要求的货机（具体 A350F 事实与数据）。
研讨会系列，Flier-Leila Wehbe
摘要：由于它们具有出色的学习有用表示的能力，在大型在线数据集中预先培训的神经网络最近已成为神经科学家的首选工具。相反，通过利用大规模的神经影像实验，我们表明我们可以采用随机初始化的神经网络，并训练它们直接预测fMRI记录，从而实现可以通过其他任务来操纵，解释和重新实现其他任务的功能性脑模型的构建。我们提出了一种自下而上的方法，该方法使用了观察大量自然图像的多个主题中收集的数据，我们使用它来发现高级视觉皮层中的语义选择性强大模式。我们还使用模型的预测来指导可以推动感兴趣大脑区域的新颖，分布图像的产生，并通过进一步的fMRI实验来验证对这些图像的响应。此外，我们证明了我们的脑信息模型可以提高不同的AI任务的性能，这表明用于预测不同大脑领域的表示形式具有特定的功能。这种方法建立在大脑和世界的综合模型上，这可能导致新型的脑部计算机接口。
研讨会系列，Flier-faisal Mahmood
摘要：数字病理学和人工智能的进步已经提出了建立客观诊断，预后和治疗性反应和抵抗预测模型的潜力。在本次演讲中，我们将讨论我们的工作：（1）与癌症诊断和亚型中的示例进行弱监督的整个幻灯片分类的数据有效方法（Nature BME，2021），确定了未知主要癌症的起源（自然，2021年）（2021年）和Allognaft Repptional repotition（Nature Medical，202222）（2022）（2） （癌细胞，2022; IEEE TMI，2020; ICCV，2021; CVPR，2024; ICML，2024）。（3）建立病理学单形和多模式基础模型，与语言和基因组学对比（自然医学，2024a，自然医学2024b，CVPR 2024）。（4）为病理学开发通用的多模式生成型副驾驶和聊天机器人（自然，2024年）。（5）3D计算病理学（Cell，2024）（6）计算病理学算法中的偏见和公平性（Nature Medicine，2024; Nature BME 2023）（7）诊断病理学和生物医学研究的代理AI工作流程。