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AI驱动的慢性肾脏病预测
4 md.devendran@gmail.com摘要：慢性肾脏病（CKD）是一个重大的全球健康问题，通常导致肾脏衰竭，需要昂贵的医疗治疗，例如透析或移植。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。 该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。 通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。 本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。 使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。 这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。 该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。
数据驱动的多样性和包容性战略路线图
• 建立信任，让员工了解数据披露的重要性以及企业如何使用这些数据推动变革。 • 通过自我身份识别收集受保护特征的数据 • 进行趋势分析并持续衡量内部设定的 KPI，以跟踪不同级别细分市场代表性下降的位置及其原因（招聘、晋升、离职率） • 使用多个数据流和数据叠加来加深对员工的了解。
朝着负责任的教育生成AI的负责发展：一种评估驱动的方法
7月 *的Irina *，‡，，赫尔曼（Herman），丹尼尔·卡森伯（DanielKasenber§ Wei-Jen KO 3，Andrera Huber 1，Bretht Wastshire 1，Gall Elidan，Rabin 2，Roni Robinin 2，Robiviit Engelberg 2，Lydan Hackmon 2，Ravil 2，Rachel棕色1，绿色Chiir§，1，Grand Studina Grand We-Xin Dog 3，Marchal 1，Racsite Van Deman 4，儿童区，Abbhipolo 3，Striopolous 3，Annihe Hale 5，Wais Matatas 2，Ben Gomes 3特征1
细浓度：通过扩散模型进行细粒度及时驱动的3D人姿势估计
3D人姿势估计（3D HPE）任务使用2D图像或视频来预测3D空间中的人类关节坐标。尽管最新的基于深度学习的方法取得了进步，但它们主要忽略了可访问的文本和自然可行的人类知识的能力，而错过了有价值的隐性监督，以指导3D HPE任务。此外，以前的努力经常从整个人体的角度研究这项任务，从而忽略了隐藏在不同身体部位的细粒度指导。为此，我们基于3D HPE的扩散模型（名为FinePose）提出了一个新的细粒及时驱动的DeNoiser。它由三个核心块组成，增强了扩散模型的反向过程：（1）通过耦合辅助辅助文本和可学习的提示以模拟隐式指南的耦合知识，并通过耦合的辅助辅助文本和自然可行的零件知识，可以通过耦合的辅助辅助文本和自然可行的零件知识来构建精细的部分零件感知的提示。（2）Fine-
机器学习驱动的糖蛋白质组学分析标识了新型糖尿病相关的糖基化生物标志物
糖基化在包括糖尿病在内的蛋白质功能和疾病进展中起着至关重要的作用。这项研究进行了全面的糖蛋白分析，比较了健康的志愿者（HV）和DM样品，并鉴定出19,374肽和2,113种蛋白质，其中11104种是糖基化的。总共将287种不同的聚糖映射到3,722个糖基化的肽，揭示了HV和DM样品之间糖基化模式的显着差异。统计分析确定了29个显着改变糖基化位点，在DM中上调了23个，在DM中下调了6个。值得注意的是，在DM中，在Prosaposin的位置215处的Glycan HexNAC（2）Hex（2）FUC（1）在DM中显着上调，标志着其首次报道的与糖尿病的关联。机器学习模型，尤其是支持向量机（SVM）和广义线性模型（GLM），在基于糖基化特征（Glycans，糖基化蛋白质和糖基化位点）区分HV和DM样品时，可以在区分HV和DM样品时获得高分类精度（〜92％：96％）。这些发现表明，改变的糖基化模式可能是糖尿病相关病理生理和治疗靶向的潜在生物标志物。
从检测到消除：基于铁的纳米材料驱动肿瘤成像和晚期疗法
基于铁的纳米材料（INM），由于其特殊的磁性，出色的生物相容性和功能，已在肿瘤诊断和治疗中已发展为强大的工具。我们在此处概述了诸如氧化铁纳米颗粒，元素掺杂纳米复合材料和铁基有机框架（MOFS）等INM如何显示多功能性，以改善肿瘤成像和治疗。在成像方面，INM提高了磁共振成像（MRI）和光声成像（PAI）等技术的灵敏度和准确性，并支持多模式成像平台的开发。关于治疗，INM在高级策略中起着关键作用，例如免疫疗法，磁性高温和协同组合疗法，这些疗法有效地克服了肿瘤诱导的耐药性并降低全身毒性。INM与人工智能（AI）和放射线学的整合进一步扩展了其精确肿瘤识别，治疗优化和扩增治疗监测的能力。INM现在将材料科学与先进的计算和临床创新联系起来，以实现下一代癌症诊断和治疗学。
实验设置以探索电池电动汽车的驱动器
1简介汽车行业已成为电动驱动器和电力产品的主要市场。准确的交流电流（AC）和直流电流（DC）电动机在电源转换器供电的广泛的功率和速度上，基于隔热栅极双极晶体管，具有复杂的监控和管理系统已成为现代车辆的固有部分[1]。在这种情况下，探索和测试平台的电池驾驶电动汽车（BEV）完全由电动机推动，如今已引起人们的极大关注。他们允许学习并优化车辆性能，减少真实机器的测试次数并提供安全性。许多研究机构和越来越多的工程学校在其实验室中引入了测试工作台[2]。严重的参考文献描述了在不同的
依赖于踝关节肌肉的任务依赖性募集以及机械需求之间的肌肉驱动驱动于肌肉收缩的代谢成本
引用Lai，Adrian K M，Dick，Taylor J M，Biewener，Andrew A和Wakeling，JamesM。皇家学会界面杂志18，第1期。174（2021）：20200765。
文本驱动的3D一致场景发电
文本驱动的3D场景生成技术近年来取得了迅速的进步。他们的成功主要是为了使用现有的生成模型进行迭代执行图像翘曲和介入以生成3D场景。但是，这些方法在很大程度上依赖于现有模型的外部，从而导致几何和外观中的错误积累，从而阻止模型在各种情况下使用（例如，户外和虚幻的SCE-Narios）。为了解决此限制，我们通常通过查询和聚集全局3D信息来完善新生成的本地视图，然后逐步生成3D场景。具体而言，我们采用基于三平面特征的NERF作为3D场景的统一表示，以限制全局3D的一致性，并提出一个生成的改进网络，通过从2D差异模型以及当前场景的全球3D信息中利用自然图像来综合具有更高质量的新内容。我们的广泛实验表明，与以前的方法相比，我们的方法支持各种各样的场景产生和任意相机传播，并具有提高的视觉质量和3D一致性。