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World File Search System陷阱
开发用于预测心血管疾病的机器学习模型的陷阱：挑战和解决方案
近年来，人工智能（AI）的爆炸性发展已被广泛应用于医疗保健领域。作为一种典型的AI技术，机器学习模型已经通过利用大量医疗数据进行培训和优化，在预测心血管疾病方面具有很大的潜力，预计这对降低心血管疾病的发病率和死亡率起着至关重要的作用。尽管该领域已成为研究热点，但研究人员仍需要密切关注许多陷阱。这些陷阱可能会影响研究模型的预测性能，可信度，可靠性和可重复性，最终降低了研究的价值并影响临床应用的前景。因此，在实施研究之前，识别和避免这些陷阱是一项至关重要的任务。但是，目前缺乏有关此主题的全面摘要。This viewpoint aims to analyze the existing problems in terms of data quality, data set characteristics, model design, and statistical methods, as well as clinical implications, and provide possible solutions to these problems, such as gathering objective data, improving training, repeating measurements, increasing sample size, preventing overfitting using statistical methods, using specific AI algorithms to address targeted issues, standardizing outcomes and evaluation criteria, and enhancing fairness and可复制性，目的是向研究人员，算法开发人员，政策制定者和临床从业人员提供参考和帮助。
欧洲的中型技术陷阱
共同的以投入性为导向的创新量和一个国家或经济领域的未来竞争力是总研发支出。在2000年，里斯本战略的3％目标是，到2010年，将花费3％的国内生产总值（GDP）来提高欧盟的竞争力。在欧盟，私营和公共部门的研发支出中为2021年的GDP的2.2％，而在美国，相对于经济实力，它是3.5％，高于50％。绝对是美国的R＆D支出（2021年的7,330亿欧元）是欧盟（322亿欧元）的两倍以上，随着时间的推移，差距扩大（图1）。意大利和西班牙在研发上的投资相对较少，在1990年代末，GDP的1％不到1％。 到2021年，两国设法将其研发支出增加到了GDP的近1.5％。 法国与2021年的欧盟平均水平一致，占GDP的2.2％。 与其他欧盟国家相比，德国德国的总（私人和公共）研发支出约为GDP的3.1％，其位置相对较好。 但是，它仍然不符合德国政府目前的2025年高科技战略的目标，该战略旨在将私营和公共部门的总研发支出增加到当年的GDP的3.5％。意大利和西班牙在研发上的投资相对较少，在1990年代末，GDP的1％不到1％。到2021年，两国设法将其研发支出增加到了GDP的近1.5％。法国与2021年的欧盟平均水平一致，占GDP的2.2％。德国的总（私人和公共）研发支出约为GDP的3.1％，其位置相对较好。但是，它仍然不符合德国政府目前的2025年高科技战略的目标，该战略旨在将私营和公共部门的总研发支出增加到当年的GDP的3.5％。
用于识别中性粒细胞胞外陷阱形成 (NETosis) 新型抑制剂的高通量筛选平台
NETosis 是一种特殊的细胞死亡机制，通过形成中性粒细胞胞外陷阱 (NET) 实现。1 NET 可导致多种疾病的发病，包括类风湿性关节炎和 COVID-19。1,2 开发直接靶向 NET 或抑制上游激活和信号传导事件的抑制剂提供了一种有吸引力的治疗方法。1-3 该领域正在进行的商业活动包括同类首创抗组蛋白治疗药物 CIT-013 (Citryll) 的 1 期试验，以及 DDP-1 抑制剂 Brensocatib (Insmed Inc.)，正在进行非囊性纤维化支气管扩张的 3 期试验。新型 NETosis 抑制剂的开发将依赖于强大的高通量筛选试验来推进药物发现。为此，开发了使用原代人中性粒细胞和分化 HL-60 (dHL60) 细胞的 NETosis 筛选试验。
中性粒细胞外陷阱：一种新兴的治疗靶标，用于改善传染病预后
中性粒细胞具有多种病原体清除机制的多样性，其中之一是中性粒细胞外陷阱（NETS）的形成。网络是组蛋白的复合物和涂有蛋白水解酶的DNA的复合物，这些酶被细胞外释放到捕集病原体并有助于清除率，这是一种称为Netosis的过程。血管内肠病可能会促进巨大的炎症反应，该反应已显示出许多传染病的发病率和死亡率，包括疟疾，登革热，流感，细菌败血症和严重的急性急性呼吸道综合征Coronavirus 2感染。在这篇综述中，我们试图（1）总结对网的当前理解，（2）讨论净形成有助于发病率和死亡率的传染病，以及（3）探索潜在的辅助治疗剂，这些治疗可能被认为是未来研究，以治疗由净病理生理学驱动的严重感染。这包括专门针对净抑制和美国食品和药物管理的药物，批准了可能被重新定义为净抑制剂的药物。
塑造 2024 年的趋势和陷阱
“金融科技正在改变中东的金融业，特别是在移动支付、汇款和小额信贷领域，这有助于提高金融包容性并推动经济增长。数字支付解决方案在该地区迅速发展，中东正处于批准虚拟资产、去中心化金融和中央银行数字货币的阶段。中小企业和商家也在使用数字平台来改进业务流程和获取资金。中东正在迅速采用数字技术，智能手机普及率很高，因此电子商务、金融科技和云计算解决方案的采用也日益增多。数字化转型将推动各行各业的创新和生产力。” - Ayman A. Khaleq、William L. Nash III、Alishia K. Sullivan、Ksenia Andreeva、Sara K. Aranjo
在两个经济陷阱之间：中国是否在2021年达到顶峰？
Keun Lee是首尔国立大学经济系的杰出教授。 他是2014年尚佩特（Schumpeter）奖项的奖项，他的《经济追捕》（Cambridge University Press，2013年）和欧洲进化政治协会2019年KAPP奖的专着。 他是研究政策的编辑，工业和公司变革的副编辑，也是自2016年以来的全球未来理事会成员。。 他曾担任国际尚佩特学会（2016-18）的主席，并担任联合国发展政策委员会的成员（2014-18）。 他获得了博士学位。加州大学伯克利分校的经济学专业。 他被引用最多的文章之一是“韩国的技术追赶”，该文章发表在研究政策上，该研究政策中有1,500篇引文。 他的H-Index是48，有130篇论文，其中有10篇引用。 他出版了中国的技术跨越和经济追赶（牛津大学出版社，2021年）和《经济追赶艺术：障碍，弯路和跨越》（剑桥大学出版社，2019年）。Keun Lee是首尔国立大学经济系的杰出教授。他是2014年尚佩特（Schumpeter）奖项的奖项，他的《经济追捕》（Cambridge University Press，2013年）和欧洲进化政治协会2019年KAPP奖的专着。他是研究政策的编辑，工业和公司变革的副编辑，也是自2016年以来的全球未来理事会成员。他曾担任国际尚佩特学会（2016-18）的主席，并担任联合国发展政策委员会的成员（2014-18）。 他获得了博士学位。加州大学伯克利分校的经济学专业。 他被引用最多的文章之一是“韩国的技术追赶”，该文章发表在研究政策上，该研究政策中有1,500篇引文。 他的H-Index是48，有130篇论文，其中有10篇引用。 他出版了中国的技术跨越和经济追赶（牛津大学出版社，2021年）和《经济追赶艺术：障碍，弯路和跨越》（剑桥大学出版社，2019年）。他曾担任国际尚佩特学会（2016-18）的主席，并担任联合国发展政策委员会的成员（2014-18）。他获得了博士学位。加州大学伯克利分校的经济学专业。他被引用最多的文章之一是“韩国的技术追赶”，该文章发表在研究政策上，该研究政策中有1,500篇引文。他的H-Index是48，有130篇论文，其中有10篇引用。他出版了中国的技术跨越和经济追赶（牛津大学出版社，2021年）和《经济追赶艺术：障碍，弯路和跨越》（剑桥大学出版社，2019年）。
脑靶向纳米药物：陷阱与前景
摘要：脑部疾病是全球日益老龄化的人口中最严重的问题，预计未来患有神经系统疾病的患者数量将会增加。尽管向大脑输送药物的方法已经取得了显著的进步，但这些方法都无法为治疗脑部疾病提供令人满意的结果。这仍然是一个挑战，因为大脑具有独特的解剖学和生理学，包括严格的调控和物质通过血脑屏障的有限途径。纳米粒子被认为是一种理想的药物输送系统，可以输送到难以到达的器官，如大脑。新药和基于纳米材料的新型脑部治疗方法的发展为科学家开发大脑特异性输送系统提供了各种机会，可以改善阿尔茨海默病、帕金森病、中风和脑瘤等脑部疾病患者的治疗效果。在这篇综述中，我们讨论了值得注意的文献，这些文献研究了用于治疗神经系统疾病的脑靶向纳米药物的最新发展。关键词：脑输送、血脑屏障、靶向输送、纳米粒子、神经退行性疾病、中风、癌症
逃避旧思维陷阱的唯一方法是发展新思维
暗示性的雕刻的缘石将客户引导到庞贝的妓院，总是在家庭语音助手那里收集您的对话，以服务于您的目标广告。但是，要提高销售量，他们首先需要引起我们的注意。，正是这种引起关注的竞争意味着我们可以消费的更大，通常是免费的内容。通过广告收入使有效的新闻，广播和电视都成为可能。广播权利和品牌促进了从业余体育到职业时代的逐步升级 - 让您最喜欢的运动员可以跳过日常工作，宁愿每天在健身房度过12个小时，让您在场上呆80分钟。广告也是我们数字乌托邦的无声顾客。他们为我们无法没有的“免费”平台付费 - Google Maps，Instagram，Facebook，
在YouTube上审计娱乐陷阱：建议算法如何使用户脱离新闻
自定义个人信息提要的摘要建议算法引起了人们对加剧公民新闻暴露不平等的担忧。应对这些问题，我们对YouTube进行了一项审计研究，以分析对策展新闻与其他内容主题的算法影响。我们检查了2019年审核的170万次YouTube视频建议，并开发了包括网络分析和马尔可夫链在内的新颖分析方法。结果表明，建议算法可能会通过两种影响途径将用户从新闻内容重定向：（1）“局部过滤器泡泡”，其中娱乐内容具有更高的可能性，即以自我增强方式推荐而不是新闻内容； （2）“算法重定向”，其中在新闻视频之后推荐娱乐视频的可能性远高于相反的情况。总的来说，YouTube推荐算法的推荐娱乐视频的可能性高于新闻。这些发现意味着在数字平台上提出的算法建议中，除了放大用户的偏好之外，还存在。