XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAntal
激发教育和 - 内部salk
胰腺癌是最具侵略性，致命的肿瘤类型之一，多年来，研究人员一直在努力开发针对肿瘤的有效药物。现在，第一作者Corina Antal和同事Ronald Evans教授已经确定了一套新的分子，这些分子为胰腺癌腺癌（PDAC）（最常见的胰腺癌类型）增添了胰腺导管腺癌（PDAC）的生长。新的研究解释了某些基因突变如何通过激活打开其他基因的“超级增强子”来引发胰腺癌的控制外增长。他们还显示了一种新药的有效性，该药物通过阻止了超级增强剂的影响，从而使胰腺癌生长刹车。
Gardasil 9，INN-人乳头瘤病毒9价疫苗（重组，吸附）
*PPI 人群包括在预定的天数内接种所有 3 种疫苗的个体，未在很大程度上偏离研究方案，在第 6 个月和第 7 个月就诊间隔内符合预定标准，在第 1 剂之前对相关 HPV 类型（6、11、16 和 18 型）血清呈阴性，并且在 16 至 26 岁女性中，在第 1 剂之前至第 3 剂后一个月（第 7 个月）对相关 HPV 类型的 PCR 呈阴性。 § mMU=毫默克单位。 ¶ p 值 < 0.001。 # 证明非劣效性需要 GMT 比率的 95% CI 的下限高于 0.67。 CI=置信区间。 GMT=几何平均滴度。 cLIA=基于 Luminex 的竞争性免疫测定。 N=随机分配到相应疫苗接种组并接受至少一针注射的人数。 n=参与分析的人数。
全球创新指数2024。解锁社会企业家的承诺
特别感谢您的Portulans Institute的合作伙伴；特别是Rafael Escalona Reynoso，Mariam Chaduneli和Sylvie Antal的贡献。我们还要感谢GII的咨询委员会，GII行业协会网络，学术网络和GII数据合作者的参与，以及欧盟委员会联合研究中心的综合指标和记分板（COIN）团队的能力中心 - 领导了My Michaela Saisana - 进行了统计审核。该报告由理查德·库克（Richard Cook），安迪·普拉茨（Andy Platts）和詹姆斯·库克（James Cooke）编辑。GII Interactive数据网站是由Onetandem的Pere Rovira和VíctorPascual开发的。
ordförådOchspråkförståelseHosFörskolebarnmed cochleaimplantat i关系直到språkmiljöalva piehl
摘要语言学习发生在孩子生命的第一年，并与孩子的周围环境互动。今天，对语言能力的要求很高，例如多样化的词汇和良好的语言理解。先前的研究表明，与具有典型听力能力的同龄人相比，具有人工耳蜗（CI）的儿童经常会经历延迟的语言发展。这项研究的目的是以人才的数量以及成人词的数量以及词汇发展的数量以及对CI学龄前儿童的语言理解的形式来描述家庭中的语言环境。该研究包括12名儿童，其中包括6个与CI的儿童，他们是在Karolinska大学医院的听证植入部分招募的。用瑞典评估交流开发库存（SECDI）的父母形式评估了词汇，并使用发育快照的父母形式评估了语言理解。使用语言环境分析（Lena）软件分析了语言环境。在结果中，有迹象表明，在生命的第一年，患有CI的儿童的语音语言发展延迟，此后随着时间的流逝发展成为年龄在同等年龄的词汇和语言理解与2至4岁年龄相对应的语言理解。描述性分析还表明，与具有典型听力的儿童相比，CI的儿童以成人单词数量和成人单词数量和摄取数量的形式更需要更多语言的语言环境。在语言环境，词汇和语言理解的组中观察到个体变化。这些变化可以与可听见的屏幕时间，有意义的语音（儿童附近的语音）和干预类型相关联。这项研究的结果表明，一些CI的儿童的口语环境与日常生活中的正常儿童相似。随着时间的流逝，有三分之二的CI孩子达到了同等年龄的词汇，而有CI的两个孩子之一获得了年龄等效的语言理解。但是，为了概括这些结果，需要对较大选择组进行更多相似的研究。关键字：词汇，语言理解，语言环境，语言环境分析（LENA），耳蜗植入物（CI）
基于跑步图像、重量等人工智能支持的跑步测量
如今，大多数测量地点都配有称重车辆秤。称重时，使用从重量到体积的换算率。转换率可以与日期、树种、原木直径等因素相关联。早在 20 世纪 50 年代的研究表明，称重特别适用于硬木纸浆木材。从 21 世纪初直到遥感技术被引入之前，“52 方法”（结合日期和评估因素的加权）被应用于瑞典北部大部分纸浆木材（Ölund & Selin，1999）。人工智能开辟了新的可能性 人工智能 (AI) 为分析具有许多变量的大型数据集开辟了新的可能性，其中还包括图像。通过基于人工智能的模型来确定堆栈体积，可以使用收割机数据、堆栈测量和重量的信息。神经网络是机器学习中的一种特定 AI 应用，包含多种不同类型的模型。模型的工作原理借鉴了人类大脑的工作方式，即神经元相互作用并沿着链传递相关信息。这些模型的共同点是它们由多层构成，每层包含一定数量的“神经元”（节点），每层识别数据中的某些模式。这些模式隐藏在网络中，这意味着很难解释特定变量的影响。神经网络的总体目的与其他机器学习方法一样，是根据训练数据有效地建立预测模型。
建筑物的DNA分析 - DNA模具测试
总的Antal Skimmelsvamp 278596 100,00％壁质Sebi 0 0,00％cladosporium cladosporioides 0 0,00％cladosporium herbarum 51 0,02％Sphaerospermum sphaerospermum 0 0,00％MUCOR / RHIZOPUS GRP。 div>0 0,00% Rhizopus Stolonifer 0 0,00% Acremonium strict 0 0,00% Aspergillus og Penicillium arter 12903 4,63% Aspergillus fumigatus 29 0,01% Penicillium chrysogenum 0,08% Tricoderma green 220 0,08% Aspergillus flashing 256 0,09% Aspergillus black 0 0 0,0% Aspergillus versicolor 1332 0,48％替代替代品0 0,00％Ulocladium纸0 0,00％Stachybotrys图表24 0,01％Globosum Chaetomium globosum 0 0,00％链霉菌0 0,00％ div>0 0,00% Rhizopus Stolonifer 0 0,00% Acremonium strict 0 0,00% Aspergillus og Penicillium arter 12903 4,63% Aspergillus fumigatus 29 0,01% Penicillium chrysogenum 0,08% Tricoderma green 220 0,08% Aspergillus flashing 256 0,09% Aspergillus black 0 0 0,0% Aspergillus versicolor 1332 0,48％替代替代品0 0,00％Ulocladium纸0 0,00％Stachybotrys图表24 0,01％Globosum Chaetomium globosum 0 0,00％链霉菌0 0,00％ div>
DNA 先天性贫血，新分析
使用更大基因组的外显子组测序来诊断遗传性贫血正变得越来越普遍。与单基因检测相比，外显子组测序的优势除了成本效益外，还在于临床和实验室特征通常并不特定于某一特定病症。一些患者表现出重叠的表型，这就是为什么在做出诊断之前可能需要分析大量候选基因。
类风湿关节炎
表2。ACR/e 2月/2010年，分类标准可用于至少一个具有临床滑石（软混合物）关节的患者，而另一种情况不能更好地解释。LED参与* 1大LED 0点2-10大LED 1点1-3个小LED（与大LED的数量无关）2点4-10个小LED（与大型LED的数量无关）3点10点（≥1个LED必须是小LED）5点血清学IgM-RF和Anti-CCP在正常级别的高度反应** 0点均高于正常的次数（均高于正常效果）。和正常的C反应蛋白（CRP）** 0点升高SR和/或增加CRP（超过正常正常）1点症状持续时间<6周0分≥6周1点1分增加了4个类别的点，总得分≥6/10 10 10* LED参与与任何凸起或酸痛的关节有关。LED参与是可能的。。小LED：MCP，PIP，IP1，手腕和MTP 2-5（不是DIP LED，1。MTP和CMC）。大关节：肩膀，肘部，臀部，膝盖，脚踝。**参见。适用于进行测试的实验室的参考值。
讲义ppt 4植物育种和动物育种
带有染色体的图片，沿着染色体出现各种特征 - 精英riant具有蓝色特质，供体的供体具有黄色或红色）。为了不失去良好的趋势，必须将后代越过精英变体。然后必须将交叉点再次交叉到精英变体中，并且必须重复多代。在这项工作中，您当然必须跟踪想要保留在精英变体中的所有良好品质，此外，还了解了抗病性。经常使用遗传选择技术。
AI-KOA – 借助人工智能更好地诊断膝骨关节炎
超过 700,000 名丹麦人患有膝关节骨关节炎，导致医疗服务消耗增加、工作和功能能力下降、病假增多。对放射学检查的需求不断增长 - 以及由此给放射科医生带来的资源压力 - 意味着需要对放射科医生必须分析的图像进行持续的优先排序。在实践中，这意味着膝关节X光片通常仅由转诊医生评估，而转诊医生可能阅读X光片的经验有限。其结果是诊断质量发生变化，并且每年增加约。增加 10% 的 MRI 和 CT 扫描，其中许多都是不必要的。