XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System训练的
放射科医生训练的 AI 模型，用于识别不理想的胸部
五种用于识别导致 CXR 不理想情况的不同原因的 AI 模型具有很高的灵敏度、特异性和准确性，可用于识别未包括的解剖结构、不当暴露、大量患者旋转、低肺容量以及遮挡肺部或纵隔可见性的上覆解剖结构造成的不理想情况。所有 5 种 AI 模型的性能在不同患者年龄组、性别和放射线投影中保持一致。使用来自我们内部多机构联盟的 CXR 数据，我们能够从端到端训练五个 AI 模型。这一过程包括数据识别、报告整理、参考数据标记标准，以便在 3278 个 CXR 子集上进行模型训练和测试，整个过程在不到 8 周的时间内没有任何数据科学家或工程师的帮助。同时，我们能够将训练数据集限制在三个站点，并在其余两个站点的 CXR 上建立“本地”通用性。
在正常救护车轮班工作期间嵌入临床模拟训练的模型
本文档是已出版作品的可接受手稿版本，该作品最终形式出现在《国际医护实践》版权所有 © MA Healthcare 中，经过出版商的同行评审和技术编辑。要访问最终编辑版本，请访问 http://www.internationaljpp.com/cgi- bin/go.pl/library/article.cgi?uid=100396;article=IPP_3_3_61_63
设计生成预训练的变压器中的增量知识富集
本文提出了一种针对GPT-Neo量身定制的逐步知识丰富的新方法，解决了在不进行全面培训的情况下使用最新信息进行更新的大型语言模型（LLMS）的挑战。我们引入了一种动态链接机制，该机制可以实时整合不同的数据源，从而增强了模型的准确性，及时性和相关性。通过严格的评估，我们的方法证明了几个指标的模型性能的显着改善。该研究为AI中最紧迫的问题之一贡献了可扩展且有效的解决方案，这可能会彻底改变LLM的维护和适用性。发现强调了创建更自适应，响应和可持续的生成模型的可行性，为该领域的未来进步开辟了新的途径。
NLRP3炎症中的作用在受过训练的免疫中
炎性症是胞质多蛋白质复合物，在先天免疫系统中起着重要作用，诱导细胞因子术和凋亡。训练有素的免疫力是由于反复的炎症刺激改变了炎症反应并增加对感染或疾病的抵抗力，因此通过表观遗传重编程来诱导先天免疫细胞的记忆。虽然指定核苷酸结合寡聚结构域（NOD），富含亮氨酸的重复（LRR）和NLR家族吡啶结构域，其中含有3（NLRP3）炎症，对各种炎症刺激反应，并与受过训练的免疫相关联，但精确的关系仍然不明显。本文旨在从最近的研究中介绍有关通过细胞免疫代谢和表观遗传重编程在受过训练的免疫中的作用的最新研究数据。它还提出了一种通过炎症和训练的免疫力的补充调节来针对炎症性疾病的新治疗策略。
受过训练的免疫力是自身炎症和自身免疫性疾病的新来者病理生理学
腹腔内念珠菌病（IAC）是侵入性念珠菌病（IC）的主要类型，占IC的34-59％（Leroy等，2009; Aguilar et al。，2015），死亡率高的患者的死亡率高25至60％（Delaloye和Calandrae和Calandrae，Calandrae，calandrae，2014年）。高死亡率可能与IAC早期诊断的难度有关（Pemán等，2017）。早期诊断可能会导致较早的抗真菌治疗和治疗结果改善（Lagunes等，2017； Yan等，2020）。然而，重症患者仍然缺乏适当的IAC早期诊断工具。传统的微生物文化技术既耗时且具有低灵敏度（Nguyen等，2012; Clancy和Nguyen，2013;Fortún等，2014; Clancy and Nguyen，2018）。与微生物培养物相比，非文化的技术（NCBT）可以被认为是近年来IAC早期诊断的有价值的工具。但是，大多数关于NCBT的研究都集中在血液感染（念珠菌血症）上。同时，在IAC中靶向念珠菌DNA的NCBT靶向念珠菌DNA的临床实用性非常有限。现有的经验主要来自IC中血液样本中的念珠菌聚合酶链反应（PCR）（Avni等，2011; Nguyen等，2012; Clancy和Nguyen，2018）。然而，在念珠菌比例较低的人群中，尤其是对于没有候选血症的IAC，使用血液样本的念珠菌PCR表现仍然存在争议（León等，2016；Fortún等，2020）。Corrales等。在161个PF样品中。（2015）探索了念珠菌PCR在腹膜炎患者的PF中的实用性。本研究比较了PCR DNA低密度微阵列系统（Clart STIS B）的准确性与用于检测念珠菌spp的BACTEC FX自动培养方法。PCR分析和培养方法之间的总体一致性很好，这证明了念珠菌PCR在PF中的潜在临床实用性用于诊断IAC。但是，这项研究并未比较PF中念珠菌PCR与IAC当前诊断标准之间的一致性。
将预训练的 ViT 与 TCNet 融合以实现增强型 EEG 回归
摘要。脑电图 (EEG) 分析任务对于脑机接口 (BCI) 的发展至关重要。然而，要达到开发稳健、有用的 BCI 的目标，很大程度上取决于 BCI 理解神经动态的速度和准确性。为了实现这一目标，本文详细介绍了预训练视觉变换器 (ViT) 与时间卷积网络 (TCNet) 的集成，以提高 EEG 回归的精度。这种方法的核心在于利用 ViT 的顺序数据处理优势以及 TCNet 的卓越特征提取能力，显着提高 EEG 分析的准确性。此外，我们分析了如何构建最佳补丁以供注意力机制分析的重要性，以平衡速度和准确性。我们的结果表明，回归准确度显著提高，EEGEyeNet 的绝对位置任务的均方根误差 (RMSE) 从 55.4 降至 51.8，优于现有的最先进模型。在不牺牲性能的情况下，我们将该模型的速度提高了一个数量级（最高可提高 4.32 倍）。这一突破不仅为 EEG 回归分析树立了新的标杆，还为未来将 Transformer 架构与针对不同 EEG 数据集的专门特征提取方法相结合的研究开辟了新途径。
使用 X-Plane 进行 VTOL-UAV 飞行员训练的 HIL 飞行模拟器
摘要：随着垂直起降无人机 (VTOL UAV) 的日益普及，出现了一个新问题：飞行员培训。大多数传统的飞行员训练模拟器都是为全尺寸飞机设计的，而大多数无人机模拟器仅专注于概念测试和设计验证。X-Plane 飞行模拟器进行了扩展，包括复杂的风动力学、地面效应和准确的实时天气等新功能。商用 HIL 飞行控制器与 VTOL 垂直起降飞机无人机模型相结合，以提供逼真的飞行控制。在模拟中测试了一个真实的飞行案例场景，以显示包含精确的风模型的重要性。结果是一个完整的模拟环境，已成功部署用于 FuVeX 制造的 Marvin 飞机的飞行员训练。
如何清洁制服：ACU 和靴子 中士时间训练的简单大纲
1.要清洗 ACU，请取下所有补丁并关闭所有钩环扣件。将制服翻过来。2.使用不含漂白剂、增白剂、增白剂或柔顺剂的温和洗涤剂，在冷水中进行免烫机洗。3.彻底冲洗，但不要拧干或扭曲衣服。4.悬挂晾干（避免阳光直射以防止褪色）或使用低温至中温机器烘干。5.请勿干洗、上浆、使用氯漂白剂或对 ACU 进行商业压制。
Generrna：从头RNA设计的生成预训练的语言模型
RNA的设计在开发RNA疫苗，核酸疗法和创新的生物技术工具中起着至关重要的作用。然而，现有技术在各种任务中都缺乏多功能性，并且经常遭受自动生成的不足。受到蛋白质和分子设计领域的大型语言模型（LLM）的显着成功的启发，我们提出了Generrna，这是RNA生成的第一个大规模的预训练模型，旨在进一步自动化RNA设计。我们的方法消除了对二级结构或其他先验知识的需求，并且能够以稳定的二级结构从头产生RNA，同时确保其与现有序列的独特性。这扩大了我们对RNA空间的探索，从而丰富了我们对RNA结构和功能的理解。此外，对于特定子任务的较小，更专业的数据集，Genernna可以微调。这种灵活性和多功能性使得具有所需特定功能或属性的RNA。在微调代内，我们成功地生成了对靶蛋白的高亲和力的新型RNA序列。genernna可以在以下存储库中免费获得：https：//github.com/pfnet-research/generrna