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人工智能驱动的网络事件管理的整体视图
摘要 — 我们讨论了大型语言模型 (LLM) 在事件管理中可能带来的改进，以及它们如何彻底改变操作员当前进行事件管理的方式。尽管取得了令人鼓舞的成果，但该领域的初步工作仅触及了我们可以使用 LLM 实现的目标的表面。我们提出了一个构建事件管理 AI 助手的整体框架，并讨论了实现该框架所需的几种未来研究途径。我们通过彻底分析社区在设计此类助手时应该考虑的基本要求来支持我们的设计。我们的工作基于与大型公共云提供商的运营商的讨论以及他们在事件管理方面的先前经验以及尝试通过各种形式的自动化来改善事件管理体验的尝试。
口服微生物组：斑块生物膜的新视图
36宿主调制的重点是改变人体对细菌挑战的反应方式，而不仅仅是减少牙菌体生物膜的细菌挑战。尽管这些方法增强了我们在某种程度上管理牙周疾病的能力，但它们仍然未能提供统一的成功。将斑块视为一种多数生物膜，其中包括对健康必不可少的共生或有益物种，以及其他具有病理学潜力的物种（Pathobionts），这可能是为什么这些旧方法不那么成功的原因。例如，如果所有微生物（包括共生物质）完全被抗生素完全消除，则可能会严重影响先天免疫系统，这种免疫系统可能不再能够控制疾病的进展以及对其他必要的生理功能产生负面影响。在生物膜中发现的这些共生微生物的关键作用的新知识中，很明显，保持共生的维持必须是斑块控制的目标，而不是对所有物种的全部破坏。这是一个主要的范式转向较旧的信念，其中所有斑块都被认为是不好的，而治疗方法的目标是消除所有斑块微生物。我们不能再容忍提议消除或杀死所有微生物的99％的治疗方法。
多视图对比度学习超图神经网络，用于药物 - 疾病 - 疾病酶协会预测
确定药物，微生物和疾病之间的潜在关联对于探索发病机理和改善精确医学具有重要意义。有很多用于成对关联预测的计算方法，例如药物微生物和微生物 - 疾病酶关联，但很少有方法集中在高阶三质量药物 - 微生物 - 疾病（DMD）关联上。由HyperGraph神经网络（HGNN）的进步驱动，我们希望它们能够完全限制高级相互作用模式，这是由DMD关联和重新确定声音预测性能提出的Hy-Pergraph背后的。但是，由于体外筛查的高成本，已确认的DMD关联不足，该筛选形成了稀疏的DMD超图，因此具有次级通用能力。为了减轻限制，我们提出了一个dmd关联预测，提出了一个名为MCHNN的经验化学习。我们在DMD HyperGraph上设计了一种新颖的多视图对比学习（CL）作为辅助任务，该任务指导HGNN学习更多的判别性代表并增强通用能力。extentiment实验表明，MCHNN在DMD关联预先字典中实现了令人满意的性能，更重要的是，在稀疏的DMD Hypergraph上设计了我们设计的多视图CL的效率。
摩尔以外的视图-A*Star Research
n 2023年初，半导体行业先驱戈登·摩尔（Gordon Moore）去世，享年94岁。摩尔进入了一个在花生大小的晶体管上运行的集成电路；七十年后，他的同事们将与纳米级的同行揭露芯片。Moore预测，该行业会定期将晶体管数量增加一倍，使计算更强大而紧凑。但是，即使研究人员提出了“摩尔定律”的挑战，有些人也超越了晶体管缩放，以提高计算机芯片的潜力。在我们的封面故事“摩尔之外的观点（第10页）”中，一场*星级研究深入了*Star's Microelectronics（IME）的“超过摩尔”技术的研究里程碑。从高级芯片包装到硅光子学，该功能评论综述了关键的发展和合作伙伴关系，这些发展和合作伙伴关系继续为数据渴望的年龄塑造创新的解决方案。当芯片处理数字数据时，他们依靠其他系统来翻译周围世界的信息。在我们的第一个功能中，‘建筑微小
使用北昆士兰州的透视图
摘要目的：这项研究旨在评估使用电视护理模型，评估管理免疫检查点抑制剂（ICI）和监测免疫相关的不良事件（IRAE）的安全性。设计：比较两个患者组的回顾性队列研究。设置：由Townsville（THHS）和Cairns Hospital Health Services（CHHS）运营的北昆士兰州电视网络（NQTN），汤斯维尔癌症中心（TCC）充当对照组设置。参与者：2015年1月至2019年4月之间通过NQTN接受ICI治疗的患者。在同一时间段内在TCC接受ICI的患者进行比较。主要结果指标：高级伊拉斯和与IRAE相关的死亡率。结果：52名患者通过NQTN通过Teleoncology模型收到了822个ICIS周期。在同一时期内，有142名患者在TCC处总共1521个周期。在
一种基于学习的深度学习方法，用于带有超声心动图中七个标准视图的小儿先天性心脏病检测
临床数据汇总和计算资源的演变的抽象背景，基于人工智能的方法已成为促进临床诊断的可能性。对于先天性心脏病（CHD）检测，最近基于深度学习的方法倾向于以很少的观点甚至单一的视图来实现分类。由于CHD的复杂性，深度学习模型的输入图像应涵盖心脏的尽可能多的解剖结构，以增强算法的准确性和鲁棒性。在本文中，我们首先提出了一种基于七种冠心病分类视图的深度学习方法，然后用临床数据对其进行验证，其结果表明了我们方法的竞争力。方法总共选择了1411名儿童医院医院医学院的儿童，并获得了超声心动图视频。然后，从每个视频中选择了七个标准视图，这些视图用作深度学习模型的输入，以在训练，验证和测试后获得最终结果。导致测试集，当输入合理类型的图像类型时，曲线下的面积（AUC）值可能达到0.91，精度可能达到92.3％。在实验过程中，剪切转化被用作干扰我们方法的感染抗性。只要输入适当的数据，即使应用人工干扰，上述实验结果也不会显然波动。结论这些结果表明，基于七个标准超声心动图视图的深度学习模型可以有效地检测儿童中的冠心病，并且这种方法在实际应用中具有相当大的价值。
基于结构正规化的歧视性多视图无监督特征选择
多视图无监督的特征选择（MUFS）最近引起了相当大的关注，可以从原始的多视图数据中选择紧凑的代表性特征子集。尽管有希望的初步性能，但大多数以前的MUFS方法都无法探讨多视图数据的歧视能力。此外，他们通常使用光谱分析来维持几何结构，这将不可避免地增加参数选择的难度。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的MUFS方法，称为基于结构正规化的歧视性多视图无监督特征选择（SDFS）。具体来说，我们从不同视图中计算样本空间的相似性矩阵，并自动加权每个视图特定图表以学习共识相似性图，其中这两种类型的图形可以相互促进。此外，我们将学习的潜在表示为群集指标，并在没有引入其他参数的情况下采用图形正则化来维护数据的几何结构。此外，开发了具有理论收敛属性的简单而有效的迭代更新算法。在几个基准数据集上进行的广泛实验验证了该设计的模型是否优于几种最新的MUFS模型。©2023 Elsevier B.V.保留所有权利。
播放计划：眼睛视图系列报告
播放计划：眼睛视图系列报告贡献者的清单：海伦·克拉克（Helen Clark）的首席作者菲尔·皇家RPA负责人丽莎·罗伯拉德·韦伯（Lisa Robillard Webb商业（UCFB）Karen Cooke UCEN曼彻斯特教授Fraser Brown Leeds贝克特贝克特教授Helen Woolley大学Sheffield Neil Coleman Opal（户外比赛和学习）Michael Follett Opal（户外比赛和学习） WRAGG Leeds Beckett University SOPHIA O'NEILL Play Therapy UK JANINE COATES Loughborough University DR ALEXANDRA LONG Leeds Beckett University NICKY EVERETT Leeds Beckett University EMMA BOOTH Leeds Beckett University PROF LAUREN ANDRES University College London TAMSIN BREWIS Children's Alliance CATHY BAKER PTUK (Play Therapy UK) LOIS BUNN PTUK (Play Therapy UK) DR KRISTY HOWELLS坎特伯雷基督城大学Emma Bayou Minindfulness
视图 - 雷丁镇，CT
地图注释：此地图以24“ x 36”布局为1：20,000的地图比例制备。报告副本已减少到11“ x 17”。请参阅图形刻度。使用可用的州GIS数据描绘了开放空间，学校和州森林/公园，这些数据可能在某些地区过时。基本地图：ESRI阴影浮雕
瑞典的陈述，议程项目4，一般视图交换
在与国家和国际利益相关者进行了阐述之后，土耳其太空杂志准备了国家太空计划（2022-2030）。土耳其太空杂志准备了国家太空计划（2022-2030）。