XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System2018a
基于移动智能手机的数字瞳孔测量曲线在创伤性脑损伤诊断中的应用
的严重 TBI 患者未得到充分分诊并被送往非创伤医院（Capone-Neto 和 Rizoli，2009 年；Carrick 等人，2021 年）。这种分诊不足模式导致美国 TBI 患者的超额死亡率为 25%（Chesnut 等人，1993 年；Capone-Neto 和 Rizoli，2009 年；Chen 等人，2011 年；Cheng 等人，2017 年；Carrick 等人，2021 年）。在世界 85% 的人口居住的中低收入国家，超额死亡率可能更高，严重 TBI 后的死亡率会翻倍（Couret 等人，2016 年；Alali 等人，2018 年；Dagain 等人，2018 年；Dewan 等人，2018a 年）。在现场进行初步创伤调查本质上非常复杂，特别是在涉及头部和颈部受伤的病例中（Alali 等人，2018 年）。一种完善的 TBI 生物标志物是瞳孔对光反射 (PLR)。瞳孔对闪光的反射性收缩直接反映了中枢神经系统的功能状态 (Dewan 等人，2018b；GBD，2019；Gurney 等人，2020)。PLR 可指示颅内压升高，这是 TBI 的更严重后果 (Haas 等人，2010)，并且即使在脑震荡 (Hall and Chilcott，2018) 和轻度 TBI (Helmick 等人，2015) 中也显示出异常。 PLR 是 TBI 最重要的早期指标之一（Hernández-Sierra 等人，2021 年），最简单、最常见的 PLR 评估方法是传统的笔电检查（也称为手动瞳孔测量法），其中使用手持光源引起瞳孔收缩。然后，检查者用肉眼确定 PLR 的程度和性质。虽然这种方法简单且经济实惠，但缺乏观察者间的信度（GBD，2019 年）。数字瞳孔测量法目前是评估 PLR 的黄金标准（Larson 和 Behrends，2015 年）；然而，这种机器价格昂贵，需要专门的培训才能使用。为了解决当前临床瞳孔测量技术的缺点，我们开发了一款名为 PupilScreen 的移动应用程序（Mariakakis 等人，2017 年；图 1）。 PupilScreen 是一款机器学习驱动的应用程序，依赖于计算机视觉神经网络算法，旨在在智能手机平台上进行瞳孔测量，以提供一种比手动瞳孔测量更准确、更可靠的 PLR 评估方法，同时比数字瞳孔测量更容易使用。虽然之前发表的一项研究证明了该应用程序在评估 PLR 方面的准确性（Mariakakis 等人，2017 年），但将这些结果呈现给检查者进行解释的最佳方法仍不清楚。本研究的目的是确定从业者是否可以通过查看 PupilScreen 生成的 PLR 曲线来评估 PLR 是否正常，并将这种评估方法与更传统的笔电方法的评分者间信度进行比较。确实存在通过智能手机检测 PLR 的替代方法（Meeker 等人，2005 年；McAnany 等人，2018 年；Master 等人，2020 年），但 PupilScreen 目前在双目测量 PLR 的方法方面是独一无二的。
亚马逊生物群中的高粱青贮饲料的营养价值和发酵性
Abbot，E。B. （2020）。 他们与巴西的翅膀相关。 ，99，105106。 （2013）。 巴西气候分类。 Zeitschrift，22（6），711 - 728。 （2022）。 方法9 - 雏菊II孵化器中的酸性确定。 技术。 ADF方法，9，3。 AOAC。 （1990）。 化学化学办公室。 合作。 法律。 化学。 Argenta，F。M.，Brondani，I。L.，Filho，D。C. A.，Restore，J.，Segabinazzi，L.，Cattelam，J。，来自Paula，P.C。教学，O。 （2014）。 新手骨骼带有Silgem Silagmous Silhagine（高粱双色[L.] Mount）B。Semin：Systems Agrarias，35（2），951 - 962。 Behling，A.，Reiz，R。H. P. D.，L。D. S.，监狱。 不同用途的sor silge的营养价值。 环境和农业，41（3），288 - 299。 伯纳德（T. F.），丹尼尔（Daniel） （2018）。Abbot，E。B.（2020）。他们与巴西的翅膀相关。，99，105106。 （2013）。 巴西气候分类。 Zeitschrift，22（6），711 - 728。 （2022）。 方法9 - 雏菊II孵化器中的酸性确定。 技术。 ADF方法，9，3。 AOAC。 （1990）。 化学化学办公室。 合作。 法律。 化学。 Argenta，F。M.，Brondani，I。L.，Filho，D。C. A.，Restore，J.，Segabinazzi，L.，Cattelam，J。，来自Paula，P.C。教学，O。 （2014）。 新手骨骼带有Silgem Silagmous Silhagine（高粱双色[L.] Mount）B。Semin：Systems Agrarias，35（2），951 - 962。 Behling，A.，Reiz，R。H. P. D.，L。D. S.，监狱。 不同用途的sor silge的营养价值。 环境和农业，41（3），288 - 299。 伯纳德（T. F.），丹尼尔（Daniel） （2018）。，99，105106。 （2013）。巴西气候分类。Zeitschrift，22（6），711 - 728。（2022）。方法9 - 雏菊II孵化器中的酸性确定。技术。ADF方法，9，3。AOAC。 （1990）。 化学化学办公室。 合作。 法律。 化学。 Argenta，F。M.，Brondani，I。L.，Filho，D。C. A.，Restore，J.，Segabinazzi，L.，Cattelam，J。，来自Paula，P.C。教学，O。 （2014）。 新手骨骼带有Silgem Silagmous Silhagine（高粱双色[L.] Mount）B。Semin：Systems Agrarias，35（2），951 - 962。 Behling，A.，Reiz，R。H. P. D.，L。D. S.，监狱。 不同用途的sor silge的营养价值。 环境和农业，41（3），288 - 299。 伯纳德（T. F.），丹尼尔（Daniel） （2018）。AOAC。（1990）。化学化学办公室。合作。法律。化学。Argenta，F。M.，Brondani，I。L.，Filho，D。C. A.，Restore，J.，Segabinazzi，L.，Cattelam，J。，来自Paula，P.C。教学，O。（2014）。新手骨骼带有Silgem Silagmous Silhagine（高粱双色[L.] Mount）B。Semin：Systems Agrarias，35（2），951 - 962。 Behling，A.，Reiz，R。H. P. D.，L。D. S.，监狱。不同用途的sor silge的营养价值。环境和农业，41（3），288 - 299。伯纳德（T. F.），丹尼尔（Daniel）（2018）。青贮饲料评论：在寒冷地区制造的青贮饲料的独特挑战。乳业科学杂志，101，4001 - 4019。https：//doi.org/10.3168/jds.2017-13703 Borreani，G.，Tabacco，E.青贮饲料评论：影响干物质和青贮饲料质量损失的因素。乳业科学杂志，101，3952 - 3979。https：// doi.org/10.3168/jds.2017-13837 Braga，A。，＆Laurini，M。（2024）。巴西生物群落气候变化影响的空间异质性。科学报告，14（1），16414。https：//doi.org/10.1038/S41598-024-024-67244-X Chaney，A.L。，＆Marbach，E。P.（1962）。修饰试剂，用于确定尿素和氨的确定试剂。临床化学，8，130 - 132。https：// doi.org/10.1093/clinchem/8.2.130 Costa，R。F.，Pires，Pires，D。A. D. A.A. S.和Rigueira，J。P. S.（2016）。 高粱基因型的农艺特征和青贮饲料的营养价值。 Acta Scientiarum。 动物科学，38，127 - 133。https：//doi.org/10.4025/ actascianimsci.v38i2.29567A. S.和Rigueira，J。P. S.（2016）。高粱基因型的农艺特征和青贮饲料的营养价值。Acta Scientiarum。动物科学，38，127 - 133。https：//doi.org/10.4025/ actascianimsci.v38i2.29567
差异私有随机凸的速度更快...
保留培训数据的隐私已成为一个重要的考虑因素，现在对于机器学习算法来说是一项艰巨的任务。要解决隐私问题，依从于密码学的差异隐私（DP）（Dwork等，2006）是一个强大的数学保存计划。它允许进行丰富的统计和机器学习分析，现在正成为私人数据分析的事实上的符号。保证差异隐私的方法已被广泛研究，最近在行业中采用（Tang等，2017； Ding等，2017）。作为机器学习和差异隐私社区中最重要的问题之一，在过去的十年中，DP模型中的经验风险最小化问题（即DP-erm）在（Chaudhuri等人，2011年）开始，已经在过去的十年中进行了很好的研究，例如（Bassily等，2014; Bassily等，2014; Wang et ant; Jin，2016年，Kifer等人，2017年，Wang等人，2018a，2019b；dp-dp-erm，其人口（或预期）版本，即私人的固定式凸优化（DP-SCO），近年来从（Bassily等，2014）开始受到很多关注。特定于（Bassily等，2019）首先提供了DP-SCO的最佳速率，具有（ϵ，δ）-DP的一般凸损耗函数，这与DP-MERM中最佳速率不同。后来（Feldman等，2020）通过提供一般性定位技术，将此问题扩展到强烈凸出和（或）非平滑案例。此外，如果损耗函数平滑，它们的方法具有线性时间复杂性。对于非平滑损失函数，（Kulkarni等，2021）最近提出了一种仅需要亚限级梯度复杂性的新方法。虽然已经有大量有关DP-SCO的研究，但问题仍然远远不够知名度。一个关键的观察结果是，所有以前的作品仅着眼于损失函数是一般凸或强凸的情况。但是，还有许多问题甚至比强凸功能强，或者落在凸功能和强烈凸功能之间。在非私人对应物中，各种研究试图通过对损失函数施加其他假设来获得更快的速度。并且已经表明，实现比一般凸损失函数速率快的速率确实可以（Yang等，2018; Koren and Levy，2015; van Erven等，2015），或者甚至可以达到与强凸的强劲速率相同的速率，即使函数也不强劲，karimi et al al an al al an al al and act al and act al and act an al al an al an al an al al an al al an al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al a al al a al al act 201 v exe et a al and lie et as act 2010 8。 Al。，2017）。以此为动机，我们的问题是，对于具有特殊类别的人口风险功能的DP-SCO问题，是否有可能比一般凸的最佳人口和（或（或）强烈凸出案例的最佳人口风险率更快？在本文中，我们通过研究一些类别的人口风险功能来提供有效的答案。尤其是，我们将主要关注种群风险功能满足Tysbakov噪声条件（TNC）1的情况，其中包括强烈凸功能，SVM，SVM，ℓ1频繁的随机性优化和线性回归为特殊情况
自动化经济中的最低工资
在过去的几十年里，人工智能、机器人和其他形式的自动化等新技术发展迅速。这些新技术可能会对经济产生重大影响。特别是，劳动力市场将在未来发生根本性变化（例如，Brynjolfsson & McAfee，2014；Ford，2015）。Frey 和 Osborne（2017）探讨了工作与自动化之间的敏感性，并估计美国目前约 47% 的工作可能会在一到二十年内实现自动化。实证研究表明，自动化对常规任务产生了重大影响，导致劳动力两极分化，并加剧了经济不平等（例如，Acemoglu & Restrepo，2020a；Autor，2015；Autor & Dorn，2013；Autor 等，2003、2015；Goos & Manning，2007；Graetz & Michaels，2018）。此外，Goos 等人（2019）强调，自动化对失业求职者造成的调整成本在低技能工人和高技能工人之间分配不均。为了减少新出现的不平等，人们讨论了各种政策手段，例如对机器人征税、基本全民收入或最低工资（例如，Acemoglu 等人，2020 年；Costinot 和 Werning，2018 年；Freeman，2015 年；Furman，2019 年；Guerreiro 等人，2017 年；McAfee 和 Brynjolfsson，2016 年；Thuemmel，2018 年）。然而，人们对最低工资与自动化相结合的影响知之甚少。在现有的少数研究之一中，Lordan 和 Neumark（2018 年）通过实证表明，较高的最低工资会减少可自动化工作的就业。此外，他们强调，在有关最低工资影响的实证文献中，有一些工人群体经常被忽视，例如老年人和低技能工人。然而，似乎几乎没有任何理论研究过基于任务的框架中的最低工资的影响，在该框架中，任务越来越多地由机器取代低技能工人。一个例外是 Aaronson 和 Phelan ( 2019 ) 的研究，他们开发了一个基于任务的理论框架来检验最低工资对劳动力市场的影响。本文旨在探讨具有约束力的最低工资对自动化经济中总产出、就业、要素价格和各种收入分配指标的影响。为了分析最低工资与自动化相结合对劳动力市场的影响，我们以 Acemoglu 和 Restrepo ( 2018a 、 2018b 、 2018d ) 以及 Acemoglu 和 Autor ( 2011 ) 的研究为基础，这两项研究是相互关联的，并且基于 Zeira ( 1998 ) 和 Acemoglu 和 Zilibotti ( 2001 )。基于任务的框架采用了劳动力市场的概念，该市场可以通过工作任务内容进行实证表征（例如，Goos 等人，2019 年）。从理论上讲，基于任务的框架使我们能够沿着密集和广泛的边界对自动化进行建模（Acemoglu & Restrepo，2018c），还要考虑引入最低工资后可能产生的影响。在我们基于任务的框架中，单位间隔内的任务由机器、低技能和高技能工人完成。机器和低技能工人可以生产的任务范围受外生阈值的限制。假设每种生产要素在部分任务上都有比较优势，这会导致要素的简单分配。因此，我们的任务间隔被划分为三个复杂度不断增加的间隔，其中机器在第一个间隔生产任务，低技能工人在中间间隔生产任务，高技能工人在最后一个间隔生产任务。通过假设机器、低技能和高技能工人的供给固定且无弹性，我们实施高于均衡低技能工资的最低工资并确定新的均衡。
修剪伤口对葡萄树干疾病的敏感性
葡萄树干疾病（GTD）给全球葡萄行业造成严重的经济损失（Fontaine等，2016b； Mondello等，2018a）。休闲药包括各种分类学上的真菌（Gramaje等，2018; Mondello等人，2018b），可以单独或一起影响植物。除了在叶子和簇上引起外部症状外，这些病原体还会引起内部木材变色。症状表达中不可预测的不连续性是这些疾病的特征（Mugnai等，1999）。GTD包括影响成年和年轻葡萄藤的一系列疾病。esca复合物，杂化磷酸盐死亡和尤特巴死亡被认为是成年葡萄藤的主要GTD（Claverie等，2020）。ESCA复合物与许多系统发育多样的真菌有关（Mugnai等，1999），包括ascomycota和basidiomycota。与ESCA相关的comycetes包括血管病原体phaeomoniella chlamydospora和phaeoacremonium最低限度（Syn。pm。Aleophilum）（u rbez-Torres等，2014）和其他phaeoacremonium。Wood-decay basidiomycetes include Fomitiporia mediterranea in Europe ( Moretti et al., 2021 ), and other pathogens belonging to the genera Fomitiporella, Fomitiporia, Inocutis, Inonotus, Stereum , and Phellinus in non-European countries ( Cloete et al., 2011 ; White et al., 2011 );这些真菌已从受感染的葡萄树干中分离出来，但是它们在疾病病因学中的作用尚未完全了解（Surico等，2006; Bertsch等，2013; Gramaje等，2018），并且在近年来被重新考虑。botryosphaeria dieback是由20种以上的杂化磷酶科引起的，包括dothidea N. Luteum，N。Rib，Eliplodia Serita和D. Mutila（Van Niekerk等，2004； Taylor等，2005;ÚRbez-Torres and Gubler，2009; Amponsah et al。 2013）。eutypa dieback是由eutypa lata和其他diatrypaceai特殊的特殊的（Trouillas and Gubler，2010; Luque等，2012）。这些病原体可以单独从受影响的木材中回收，也可以与其他真菌（例如PA）相结合。衣原体，下午。Aleophilum，Sphaeropsis Mariorum和Diaporthempelina（PéRros等，1999）。GTD症状是多缩的，包括马刺和手臂的死亡，木材的变色或内部条纹，扇形木材坏死和白色腐烂；由于植物可以同时受到多种真菌的影响，因此在其中GTD中，某些症状可能重叠（Gramaje等，2018）。木材变色和de骨是由多种结构和生理变化引起的，由真菌产生的纤维素分解和木质素溶酶，由于凝胶和牙龈由联邦木质部分泌的凝胶和牙龈引起的血管闭塞细胞或木质部实质细胞的坏死，导致真菌毒素（Bertsch等，2013； Claverie等，2020）。所有这些变化都会导致木质部伏特定功能的木质部发生变化，从而导致水和养分运动（Mugnai等，1999; Sparapano等，2000; Andol和Andol et et al。，2011）。最近报道了（Mondello等，2018b），详细描述了与不同GTD的症状。叶子从未分离出GTD真菌（Bertsch等，2013），也显示了多种症状，也已经描述过这些症状（Mugnai等，1999;Amborabé等，2001; Mondello et al。，2018b）;木材和木质部血管改变，真菌毒素和继发代谢物的沉积均有助于
刺痛和抑制剂研究的概况
sting构象变化，并启动了从ER到高尔基体的刺激易位。During the translocation process, STING recruits TANK binding kinase 1 (TBK1) and interferon regulatory factor 3 (IRF3), which then translocate into the nucleus, inducing the expression of type I IFN (IFN-I) response, NF-kB activation, and other in fl ammatory cytokines, unleashing innate immune responses and establishing a ubiquitous and effective surveillance system against组织损伤和病原体入侵（Chen and Xu，2023）。激活刺激可以诱导针对病原体感染和癌症的有效免疫反应，而这种途径的失衡可能会导致各种人类疾病，包括感染性疾病，自身免疫性疾病，肿瘤，器官纤维化和新疾病（Hopfner and Hornung and Hornung and Hornung，Hopfner and Hornung，2020; Dvorkin et al Al dvorkin et al an and 2020;在过去的十年中，与Sting相关的研究领域经历了快速发展，引起了许多学者的广泛关注。随着CGAS刺的细胞和病理生理机制的逐渐阐明，Sting在许多疾病中的作用已得到明确表达。随后，已经开发了针对刺激调节的新的免疫治疗方法，例如使用刺激器和抑制剂。激动剂一直是癌症免疫疗法的新兴策略（Minlin等，2020; Cai等，2023; Chen Y.等，2024; Wang J.等，2024）。除了抗肿瘤治疗外，刺激动力学家还用于抗感染治疗和疫苗发育（Skouboe等，2018a; Humphries et al。，2021a; Zhang Y.等，2023; Liu et al。，2024）。通过靶向抗原细胞，例如树突状细胞（DCS）和巨噬细胞，刺痛激动剂不仅激活了先天的免疫反应，而且还激活了T细胞免疫，因此在临床和促精液研究中表现出了有效的免疫激活和抗肿瘤效应。越来越多的证据表明，CGAS刺激途径的异常激活与自身免疫性疾病（AID）（Liu and Pu，2023），非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD），慢性炎症，parkinson疾病，帕金斯疾病和心脏疾病（parkineavinease）（parkineavinease）（parkineavinease and Cardiovancural Diseases）（Oduro andease eal）（Oduro and Al oduro and e oduro ance）。抑制剂还具有这些疾病的潜在治疗价值（Shen等，2022； Liu and Pu，2023）。文献计量分析应用统计方法和数学模型来分析书目数据，包括出版物，引用和其他学术通信。它用于评估研究人员，机构和国家 /地区的生产率（Anton等，2022）。此外，它为制定准则，决策和治疗疾病提供了宝贵的见解（Wilson等，2021）。分析出版趋势，纪律前沿，热门内容，协作关系以及学术工作的影响因素（Romanelli等，2021）。文献计量研究可以揭示特定领域的学术重点的时间动态，捕获新兴研究领域的标志，确定学术研究中的前沿问题，调整科学资助的方向，更重要的是，为文学评论提供了显着的参考资源。因此，必须对刺痛激动剂/抑制剂进行文献计量分析，以评估这种新兴治疗和药物策略的当前状态，探索领域内的研究范围和内容，并合理地假设未来的发展方向。在这项研究中，我们
3D形状合成的生成内侧抽象
各种方法开发了3D综合的深度神经网络架构[Chaudhuri等。2020; Patil等。2020; Shi等。2023; Xu等。2023]。尽管这些方法可以捕获各种宏观的外观，但它们很少明确地模型形状的结构或拓扑结构，而是依靠网络的代表力来生成可见的看起来可见的体素电网[Liu等。2017]，点云[Achlioptas等。2018a]，网格[Dai和Nießner2019]或隐式领域[Chen and Zhang 2019]。与2D图像生成网络相比，由于3D网络被额外维度所带来的其他资源开销所阻碍，因此它们通常很难建模精细的细节和连接性。某些方法模型零件布局[Li等。2017]，但在它们可以产生的结构的复杂性上受到限制。同时，这些先前的3D合成方法很少使艺术家灵活，精确地控制。它们更充当非有条件生成的黑匣子，或者通过图像或3D扫描重建。最新方法基于文本提示引入合成[Lin等。2023; Poole等。2023]，取得了显着的结果，但仅通过及时工程进行全球控制。3D角色艺术家长期以来一直习惯于摆姿势钻机以进行准确的角色配置。然而，这种直接的局部控制和通过直观的抽象的可解释性在一般3D形状合成中的成功限制。背面有特定板条配置的椅子。没有明确结构建模的方法缺乏指定特定所需拓扑的能力，例如另一方面，进行模型零件级结构的方法仅限于由一些粗制的拓扑定义的简单拓扑结构，并且无法对复杂的FRETWORK或装饰进行建模。我们对现实的3D形状生成感兴趣，该生成能够准确地模拟复杂的拓扑和几何细节，并支持对形状结构和几何形状的更可解释的控制。为实现这一目标，我们基于三个关键见解：（1）拓扑细节通常可以在“骨骼抽象”中捕获，就像内侧轴变换获得的那样[Tagliasacacchi等。2016]，即使没有有意义的部分分解，它也可以作为形状的简化结构代理。 （2）这些抽象可以通过生成方法合成[Karras等。2022]，由稀疏点云预测[Nie等。2020; Yin等。2018]，或由艺术家手动创建，而不必是完美的，因为它们是模仿中间表示； （3）每个抽象可以通过另一个训练有素的模型将每个抽象解码为逼真的表面。我们的方法通过推出并组装了以骨骼抽象为条件的局部支持的神经隐式功能来实现表面生成步骤。我们从该领域的最新工作中汲取了证明，该研究将潜在代码与稀疏集中的每个3D点相关联，并从潜在网格中生成局部隐含[Zhang等。2022]。但是，先前工作中稀疏的点支持集往往是任意的，而不是很容易解释。与单个大隐含物相比，这些不合格的混合物定义了整体合成形状，并可以更好地生成细微的几何细节。基于3D神经场和跨注意的后续工作[Zhang等。2023]完全在潜在网格上滴显式空间接地。相比之下，我们的基于骨架的潜在网格更具结构感知，为3D空间中的潜在代码提供了可解释的支持，同时仍然能够代表复杂的，细粒度的拓扑结构。我们总结了我们的贡献如下：
湄公河流域水文状况的长期变化及越南湄公河三角洲的适应策略
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