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宾-尼尔综合征：错失的机会
一名77岁的男性，具有WM的过去病史（IGM Lambda受限，MyD88-Mathed LPL）和相关的慢性免疫介导的神经病，为此，他获得了周期性的IVIG输血，在医院中出现了进行性障碍性障碍性障碍性障碍，对称的下胸膜弱点和bilitial bilital featial and bical bick and partove and partoad conface and bick and prec s of pareacre conforcood。在最初的演讲中，他接受了中风的评估，包括头部和常规实验室，这是无关紧要的。当时还没有完成进一步的神经影像学。他还被认为患有严重的缺氧和高含量呼吸衰竭，并通过PCR测试了SARS-COV-2阳性。鉴于缺乏可明确鉴定的替代性病因，他被诊断出患有急性呼吸窘迫综合征（ARDS）继发于Covid-19-19-肺炎，并接受了皮质类固醇，机械通气，机械通气和最终的气管切开术在延长的频道后的延长频道，这是由通气型pneilator-Pneatiaia复杂化的。后来他被同情地转回美国进行正在进行的评估和管理，包括持续的呼吸机断奶。
论文bingbin liu-机器学习| CMU
本文详细介绍了使用沙箱方法来了解任务设计，模型类和学习过程的使用。第2章研究机器学习任务中的设计选择，重点是从顺序数据中提取信息（即对对比度学习和掩盖的预测）如何从顺序数据中提取信息。第3章分析了特定模型类的功能和局限性，重点是变压器进行顺序推理。本章旨在表征可行的解决方案，讨论概括挑战，并提出改进，并涉及对侵犯性的影响。最后，第4章研究了影响学习过程的因素。它识别并解决了对比学习中的算法挑战，并探讨了知识蒸馏如何改善样本复杂性。
2024 年罗伯特·宾奖颁给了 EPFL 的 Alexander 和 Mackenzie Mathis 以及 USZ 的 Susanne Wegener 2024 年罗伯特·宾奖颁发给三位杰出的
2024 年罗伯特·宾奖授予 EPFL 的亚历山大和麦肯齐·马西斯以及 USZ 的苏珊娜·韦格纳 2024 年罗伯特·宾奖授予三位杰出的神经科学家：EPFL 助理教授亚历山大和麦肯齐·W·马西斯，他们因在机器学习和神经生物学行为研究之间的开创性工作而共同获得殊荣。苏黎世大学副教授兼苏黎世大学医院高级医师苏珊娜·韦格纳因其在中风病理生理学和治疗方面的转化研究而获奖。两个奖项的奖金均为 30,000 法郎。该奖项由瑞士医学科学院 (SAMS) 每两年颁发一次，源自巴塞尔神经病学家罗伯特·宾 (1878-1956) 的慷慨遗赠。根据捐赠者的意愿，该奖项授予为提高神经系统疾病的识别、治疗和治愈做出杰出贡献的研究人员。颁奖典礼将于 2024 年 11 月 14 日在伯尔尼举行。更多信息和往届 Bing 奖获奖者的概览可在 SAMS 网站上找到：sams.ch/bing-prize。
AI系统中的货币化风险：Bing Copilot案例研究
∗感谢世界经济论坛的数据科学家朱利叶斯·舒尔特（Julius Schulte）在此提交中领导经验工作（Bing案例研究）。这是作为欧盟委员会在“ AI和Virtial Worlds中的竞争”供应的一部分中提交的：https：//competition-policy.europa.europa.eu/about/europes/europes-digital-digital-future_en。Ilan Strauss是社会科学研究委员会AI披露项目的主任，也是UCL创新与公共用途研究所（IIPP）的高级研究员。蒂姆·奥里利（Div> Tim O'Reilly）是AI披露项目的联合主任O'Reilly Media的创始人，首席执行官和主席，也是UCL IIPP的访客访问教授； Mariana Mazzucato是UCL IIPP创新和公共价值经济学经济学的创始董事兼教授；朱利叶斯·舒尔特（Julius Schulte）为该项目提供了研究帮助。免责声明：本文所表达的观点仅是作者的观点，不一定反映其雇主的观点或观点。通讯作者：Ilan Strauss（i.strauss@ucl.ac.uk），伦敦WC1B 5BP，英国Montague ST 11。
电动机轴承故障检测的监督对比度学习 /作者=张，亨格鲁伊； Wang，Bingnan /CreationDate = 2024年9月4日 /受试者=电气系统，机器学习，多物理建模< /div < /div>
抽象的各种故障会导致电动机故障，从而导致停机时间和资产损失。故障检测技术在行业中非常需要预测和防止此类故障。机器学习的最新进展已启用数据驱动的模型，这些模型可以从电动机中监视的信号中识别故障。但是，这些信号可能很复杂，并且表明故障的特征是微妙的。因此，需要提取与信号故障相关的信息特征的有效方法。在本文中，我们探讨了对比度学习在检测相位电流信号的轴承断层中的使用。我们开发了一个模型架构，该模型结构由两个部分，一个特征提取器和一个分类器组成，其中特征提取器使用监督的对比度学习进行了预训练。在Pader-Born University轴承故障数据集上进行了测试，我们的模型达到了87％的高故障分类精度，这表现优于常规机器学习模型。我们还进行了消融测试，以证明该模型中基于对比的学习培训的重要性。通过研究模型的分类结果和提取的特征，我们进一步探讨了对比度学习在提取区分不同类别的特征中的效果。我们预计对比度学习可以奠定更准确的故障检测模型的基础，并将其扩展到其他实际的故障检测任务。
抗肥胖药物用于治疗暴饮暴食障碍
暴饮暴食（BED）是最普遍的饮食无序饮食形式，通常与肥胖有关。这两种情况以及共享暴饮暴食的特征都可能导致疾病的重大负担和过早死亡。在有限的药物治疗方面可获得有限的具体证据，由于Lisdexamfetamine仅在某些国家 /地区获得批准，因此迫切需要新药才能在治疗床时为医生提供有效的处方选择。尽管暴饮暴食（包括冲动性，强迫性和情绪反应性）的心理病理特征是抗肥胖药物的独特机制，但抗肥胖药物可能代表体重管理和减轻床的症状的一种选择。因此，这篇综述的目的是提供有关抗肥胖药物对床的功效的可用证据。在PubMed和Cochrane图书馆中全面搜索相关研究之后，以及临床中未发表的结果。GOV，我们包括了14项临床试验。尽管样本量有限和方法论上的可变性有限，但可用研究的证据表明，大多数抗肥胖药物，即Phent Ermin E/Top Irama TE，Naltrexone/Bupropion，Liraglutide和Semaglutide，尽管不是Orlistat，但可能会多样化，可以改变体重和严重性和频率的效果。来自Ongo-go-go-glo-glim临床试验的发现可能会进一步了解抗肥胖药物治疗床的可能作用。由于这些药物可能会滥用饮食限制和病理体重减轻的潜力，因此促进负责任的处方实践至关重要。
Bing 警司：100 天计划
在担任主管职位后的前 100 天内，对学区的各个方面进行全面而彻底的评估是主要重点。这需要无数个小时的会议、现场访问、文件审查、学习和研究。这种付出时间和精力的行动，如果能持续下去，就会激励和鼓舞他人——这是员工忠诚和承诺的源泉；比金钱和休假更重要。当领导层愿意付出时间和精力帮助同事时，信任的种子就种下了。在前 100 天，最有价值的将是深入了解那些最接近学区董事会受托人、员工、家长/监护人和社区的人的机构知识。每当组织经历重大变化（例如领导层变化）时，知识共享是减轻压力的第一步。100 天计划的一个重要目的是确定优势并在此基础上进一步发展，然后检查我们需要成长的领域。有效的领导者会分享他们所知道的知识，向知识渊博的人寻求帮助，并通过介绍在他们的网络中建立新的关系。他们了解自己的角色 - 通过与他人互动来提供方向和意图，以帮助弄清楚要做什么以及如何实现目标。
风湿性的“ a anotic taussig-bing心脏”及其手术方面 - 病例报告
1.3。病例报告：一名14岁的抗烷虫男孩出现了严重的左侧AV阀反流和心动过缓。ECG左侧左侧形态右心室肥大（RVH），这是通过左心前铅中的隔Q波的损失证明了心室反转的。X射线胸部由于左心房和流向性右心室增大，表明左侧侧性病变，因此X射线胸部露出右上心脏边界。超声心动图显示，左侧形态学的右心室的两种l译大动脉的主要起源，表明具有“双重折叠式右心室”，带有“双重不同意”和Taussig-bing类型的亚肺VSD。左侧形态三尖瓣由于风湿性过程而导致心力衰竭严重流传，可通过抗失败措施和青霉素预防改善心力衰竭。