XiaoMi-AI文件搜索系统
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会议摘要
Junfeng Qu教授，克莱顿州立大学Juan Liu教授，武汉大学教授Shuangzhi Zhao教授，山东农业科学学院协会。德克萨斯州A＆M大学协会的阿卜杜拉·阿尔斯兰教授。Sansanee Auephanwiriyakul教授，清迈大学协会。香港协会大学Siu-Ming Yiu教授。 中国医科大学Da-Chuan教授辅助。 俄亥俄州立大学Xueliang Pan教授助理。 Hon-Cheong教授，香港中国大学Prasanna Gopal Shete博士 Agnes Sri Harti教授，Kusuma Husada Surakarta大学，巴基斯坦虚拟大学Akhtar Ali博士，Sugandima Mihirani Vidanagamachi博士香港协会大学Siu-Ming Yiu教授。中国医科大学Da-Chuan教授辅助。 俄亥俄州立大学Xueliang Pan教授助理。 Hon-Cheong教授，香港中国大学Prasanna Gopal Shete博士 Agnes Sri Harti教授，Kusuma Husada Surakarta大学，巴基斯坦虚拟大学Akhtar Ali博士，Sugandima Mihirani Vidanagamachi博士中国医科大学Da-Chuan教授辅助。俄亥俄州立大学Xueliang Pan教授助理。 Hon-Cheong教授，香港中国大学Prasanna Gopal Shete博士 Agnes Sri Harti教授，Kusuma Husada Surakarta大学，巴基斯坦虚拟大学Akhtar Ali博士，Sugandima Mihirani Vidanagamachi博士俄亥俄州立大学Xueliang Pan教授助理。Hon-Cheong教授，香港中国大学Prasanna Gopal Shete博士 Agnes Sri Harti教授，Kusuma Husada Surakarta大学，巴基斯坦虚拟大学Akhtar Ali博士，Sugandima Mihirani Vidanagamachi博士Hon-Cheong教授，香港中国大学Prasanna Gopal Shete博士Agnes Sri Harti教授，Kusuma Husada Surakarta大学，巴基斯坦虚拟大学Akhtar Ali博士，Sugandima Mihirani Vidanagamachi博士Agnes Sri Harti教授，Kusuma Husada Surakarta大学，巴基斯坦虚拟大学Akhtar Ali博士，Sugandima Mihirani Vidanagamachi博士
项目摘要
项目提案开发了一种护理AI工具，以指导血液恶性肿瘤中的免疫疗法治疗决策。免疫疗法的出现（例如双特异性抗体和CAR-T细胞）已改变了血液恶性肿瘤的治疗方法。但是，预测患者的反应和优化治疗策略仍然是主要的临床挑战。我们的实验室整合了合成免疫学和人工智能，以解决这些差距并改善精度免疫疗法。该项目致力于开发一种使用高维患者数据（包括视觉骨髓分析，免疫状态，基因组改变和治疗反应生物标志物）来指导实时免疫疗法决策的方法。AI模型将对现有的回顾性和前瞻性临床数据集进行培训，这些数据集包括可行的患者生物样本，结合功能性T细胞参数和肿瘤相互作用，以提高预测精度。关键组件将在临床环境中验证该工具，从而根据患者的结局进行自适应改进。最终目标是创建一个AI驱动的决策支持系统，该系统可以选择个性化治疗，最大程度地减少毒性风险，并最大程度地提高血液系统恶性肿瘤的治疗功效。该项目为临床医生提供了一个独特的机会，可以将计算和临床肿瘤学桥接，最终目的是将AI驱动的见解转化为可行的临床策略。
项目摘要
项目建议表观遗传异质性是一种新型治疗抗性急性髓样白血病（AML）的新型驱动力，是一种侵略性的血液癌，总体生存率较低，复发率很高。表观遗传失调在疾病进展中起着重要作用，因为表观遗传调节剂经常因缺失而丢失并进入单倍性调节剂。此外，现已将表观遗传药物用作标准治疗[1]。最近的一项研究表明，诊断时白血病细胞池的表观遗传异质性可归因于大约40％的复发。虽然可以使用大量方法来量化表观基因组异质性，但了解特定表观遗传构型和复发之间的关系需要单细胞方法。了解表观基因组异质性以及诸如MNX1等癌基因的激活如何导致加速肿瘤发生或耐药性对于改善AML治疗至关重要。我们推测，表观遗传调节剂的单倍不足会导致表观基因组异质性的水平升高，从而导致肿瘤发生和耐药性加速。在此项目中，临床医生将在诊断和复发中介绍来自AML患者的样本，以了解导致复发的特定表观遗传构型。我们将使用各种表观遗传构型的读数，包括单细胞ATAC-SEQ，用于分析染色质的可及性和SCTAM-SEQ，用于分析DNA甲基化[4]。该项目将需要对现有的批量数据进行分析，以查明该部门已经生成的较大人群中的变量区域，然后可以在单细胞级别上以更多详细信息进行介绍。除了在DKFZ的单细胞开放式实验室中执行单细胞测定外，该项目还将有一个大的计算部分，分析生成的数据也与批量数据有关。最终，我们将探索表观遗传调节，这是AML以外的癌症抗药性的主要标志（例如肺癌，前列腺癌），为精密医学铺平了道路。
摘要-dspace
背景：弓形虫病是由弓形虫引起的寄生疾病，可以感染人类和动物。当前，弓形虫病的诊断可以通过各种方法（包括血清学和分子方法）进行。但是，尽管分子方法高度敏感且特异性，但它们需要高度专业的实验室设备和高BSL（生物安全水平），在许多情况下可能不容易获得。此外，分子方法需要使用遗传物质，这可能会对实验室人员感染构成风险。另一方面，血清学方法更容易获得和负担得起，它们可以检测到针对T. gondii的抗体的存在，这表明过去或当前感染。此外，血清学方法可以识别特定的弓形虫抗原或表位，可用于开发诊断工具，而无需实时寄生虫。因此，有必要探索血清学方法的潜力来诊断弓形虫病及其在开发更安全，更容易诊断工具中的潜在应用。使用噬菌体显示文库鉴定特定表位可以提高猫和人类gondii感染的诊断测定的特异性和敏感性。
图形摘要
安全加强学习（SRL）旨在优化最大程度地提高长期奖励的控制政策，同时遵守安全限制。SRL具有许多现实世界的应用，例如自动驾驶汽车，工业机器人技术和医疗保健。离线增强学习（RL）的最新进展 - 代理商在不与环境互动的情况下从静态数据集中学习政策 - 已成为一种有希望的方法来得出安全控制策略。但是，离线RL面临着重大挑战，例如数据中的协变量转移和离群值，这可能导致次优政策。同样，在线SRL通过实时环境互动得出安全的政策，与异常值进行斗争，并且通常依靠不切实际的规律性假设，从而限制了其实用性。本文通过提出一种混合访问线路方法来解决这些挑战。首先，离线学习指南在线探索的先验知识。然后，在在线学习过程中，我们用Student-T的流程（TP）替换流行的高斯流程（GP），以增强协变速器和异常值的鲁棒性。
抽象书
Spyros Kintzios教授Spyros Fountas教授John Vontas教授Emmanouil Flemetakis教授Petros Tarantilis教授Iordanis Chatzipavlidis教授Dimitris Georgakopoulos教授Georgakopoulos教授Petros Petros Petros Roussos教授IOOANNIS E. Papadakis Prif.io.apadaka profim iooiatim tinik io tinik prof.io.apim prof.io.apim prof.io.a萨维瓦斯佩内洛普教授贝贝利教授约翰·吉安纳考教授乔治·科利奥波洛斯教授尼科斯·卡瓦利埃拉托斯教授埃里萨维特·乔伊·乔特·齐瓦西利教授马里蒂娜·史塔维拉卡基教授马里蒂娜·斯塔夫拉卡基教授katerina biniari biniari biniari biniari biniari anastasasia anastasasia anastasasia venieraki venieraki venieraki venieraki venieraki教授kostas alifos saiitas saiitas profrauias profr. profr. profr. profr. prof. prof. Bilalis Polydefkis Hatzopoulos教授
抽象简介
这项研究介绍了各向同性超导体Ti 4 ir 2 O的研究，重点是其磁场与Pauli Pauli限制的温度相图，以实现超导性。The data exhibits characteristic features that align with the formation of a Fulde-Ferrell-Larkin-Ovchinnikov (FFLO) state, including a deviation of the upper critical field line from the standard WHH model upon approaching the Pauli limiting field and a phase transition line separating the ordinary low-field superconducting phase from an unusual high field superconducting state above the Pauli limit.我们讨论了为什么该各向同性超导体中的上临界场线可以接近Pauli极限，这需要对超导性的轨道极限。该研究还确定了在0.6 K下采用的特定热数据集中的特殊特征，这可能是用多个Q相分割FFLO相的一个示例。这些发现提供了违反Pauli限制的解释，在潜在的FFLO超导体列表中添加了完全各向同性的超导体，并为FFLO国家的当代理论提供了新的见解。
