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一种机器学习方法，用于寻找长期共同的基因靶向治疗选择
精神病是神经退行性疾病的常见症状，会导致重大患者和护理人员负担。虽然神经影像学研究已牵涉到精神病中的各个大脑区域，但不同疾病实体和精神病亚型的发现却不一致。这项研究旨在确定与病理确认的神经退行性疾病中精神病含量的特定模式相关的结构性神经解剖学变化。我们检查了三级医学中心的283例尸检确认的神经退行性疾病病例（70例患有精神病），代表了多种临床综合症和病理。精神病含量是使用标准化标准系统地分类的。进行了MRI的基于体素的形态计算分析，以鉴定所有综合症，特定临床综合征和病理亚型内的所有综合症的精神病特征的结构相关性。总体而言，妄想与右颞叶和双侧额叶叶的萎缩有关，尤其是当妄想是迫害或偏执的时候。在一起，这些地区支持外部刺激，奖励，情感，自我意识和执行功能的处理。相比之下，错误识别的妄想与右腹侧颞枕萎缩相关，这暗示了腹侧视觉流处理的选择性破坏。没有发现幻觉的萎缩模式。我们的发现表明，对时间和额叶子区域的损害使患有神经退行性的个体易于发展临床综合征和病理学的妄想。这项研究为理论提供了支持，即脑电路的功能障碍支持奖励，情感，自我意识，对外部感觉信号的处理以及执行功能可以导致神经退行性疾病的新发达妄想信念。这些见解暗示了“神经系统”和“精神病学”疾病之间的共同机制，可以为未来的预后和治疗方法提供信息。
2024年10月24日，星期四（已确认）出席博士...
a）将程序标题从MSC高级化学工程使用过程系统工程更改为MSC机器学习和过程系统工程； b）介绍3个新的强制模块“编程和Python简介”，“机器学习和过程系统的数学”以及“工业自动化和自动级系统”； c）更改“化学工程机器学习”（CENG70028）的模块名称从选修课到强制性； d）将“高级过程设计”（CENG70024）的模块名称从核心变为选修课； e）修改学习成果，内容，学习和教学方法以及强制性模块“高级过程优化”（CENG70003）的标题，以“化学工程的高级优化”。6.1.1主席确认该提案已由外部审查员考虑，拟议的计划标题更改已由招生小组委员会（ASC）批准。计划委员会支持良好的提案，并指出新的强制模块旨在发展学生在数学和计算方面的理解和技能，然后才能在计划后期发展到更高级的模块。成员同意，所提出的更改不会影响计划学习成果。成员简要讨论了将“化学工程中的编程和Python简介”指定为强制模块的适当性。委员会同意
全球最大硅基氮化镓晶体成功生长
日本制钢所和三菱化学株式会社正在 NEDO 的“节能技术战略创新计划”下，致力于电力电子用大直径块状氮化镓 (GaN) 基板的示范和开发。该示范和开发在 2021 年 5 月建立的世界上最大的 GaN 基板制造示范设施（大型示范设施）中进行。我们使用“SCAAT TM -LP”进行了 4 英寸 GaN 基板量产晶体生长实验，这是一种低成本的高质量 GaN 基板制造技术。实验结果，我们已确认 4 英寸 GaN 晶体正在按计划生长。与中试设施相比，大型示范设施的规模显著扩大，可以制造大量的 GaN 基板。未来，我们将在大型示范设施中进一步进行示范实验，旨在通过稳定供应高质量的GaN基板，为超高效器件的开发做出贡献，并于2022财年初开始向市场供应。
临时IPAC建议和使用PPE护理可疑或确认麻疹的人
Gohil S等。描述了2014年在加利福尼亚州奥兰治县的一次爆发。6在22例确认的麻疹病例中，HCW中发生了5例次要病例，有4例与麻疹患者直接接触，没有任何N95呼吸器。四个HCW在出现症状后先前有免疫力的证据，并继续工作，导致1014次暴露，但没有传播。总体而言，15例次要病例中有13例与麻疹患者面对面接触，有8例先前的免疫证据。得出的结论是，尽管有证据表明先前的免疫力证据，但与麻疹直接接触的HCW仍处于患疾病的风险，导致潜在的大量暴露，并且需要进行时间密集型调查。作者得出的结论是，疫苗接种可能降低感染率。无论免疫状态如何，HCW在评估怀疑的麻疹患者时应佩戴N-95呼吸器（或同等）。
首次记录到经基因证实的卵和幼年圆鳞旗鱼（Tetrapturus georgiii）
Altschul, SF, Gish, W., Miller, W., Myers, EW, & Lipman, DJ (1990)。基本局部比对搜索工具。分子生物学杂志，215，403 – 410。Arocha, F., Barrios, A., Silva, J., & Lee, DW (2005)。对中西部大西洋白枪鱼（Tetrapturus albidus）生殖腺发育、性成熟和繁殖力估计的初步观察。ICCAT 科学论文集，53，1567 – 1573。Arocha, F., & Ortiz, M. (2006)。白枪鱼。在 ICCAT 手册（第 129 – 141 页）中。国际大西洋金枪鱼保护委员会。 Ayala, D., Riemann, L., & Munk, P. (2016)。从形态学和 DNA 条形码分析马尾藻海亚热带辐合带鱼苗的物种组成和多样性。渔业海洋学, 25, 85 – 104。
香港科技园公司公布74家全球初创企业确认参加EPiC 2024总决赛
EPiC 2024 是香港科技园公司的年度旗舰初创活动，也是香港的大型活动之一，成为创科界最受期待的活动之一。今年的总决赛将于 2024 年 4 月 26 日在香港最高建筑环球贸易广场的天际100会场举行。参赛的初创企业将跨越金融科技、房地产科技和移动科技三个竞赛赛道。初创企业将有整整 60 秒的时间向评委展示他们的颠覆性创新成果，所有参赛者都将获得真正的电梯游说体验。所有申请者的目标投资额为 4,500 万美元1，并有机会角逐香港科技园公司企业创投基金（“CVF”）高达 500 万美元的投资，以及 240,000 美元的现金奖励，还有合作机会。通过参加 EPiC，初创企业可以利用香港科技园公司香港最大的创新生态系统作为跳板，进入中国大陆、亚洲乃至其他地区的巨大市场机遇。以下是半决赛入围者的完整名单：
![Microsoft Word- [已确认] 24Sepin -06-使用机器学习算法_](/simg/a\ab3e6de2a8c25475197685ef04583421b7edd5d5.webp)
Microsoft Word- [已确认] 24Sepin -06-使用机器学习算法_
管道。它的初始阶段（原位）可以很早地确定，对生命构成了很少的危险。癌细胞可以侵入相邻的乳腺组织，并导致肿瘤变厚或肿瘤。转移是侵入性肿瘤转移到邻近淋巴结或其他器官的过程的术语。转移可能很严重，也许是致命的。治疗决策由患者，癌症的种类及其分布程度驱动。通常使用药物，放射治疗和手术。乳腺癌危险因素包括增加年龄，肥胖，饮酒和疾病家族史。通过诸如历史辐射暴露，生殖史（包括初次怀孕时的年龄），烟草使用和绝经后激素治疗等变量进一步增加了风险。小儿和青春期患者的乳房问题可能从良性先天异常到病理发现范围。这个年龄段的大多数乳房问题都是良性的。另一方面，在极少数情况下确实发生了癌症。对这些癌性事件的早期检测至关重要（Adekeye等，2023； Adewuyi等，2023）。机器学习是人工智能的一个子领域，对于鉴定医疗保健疾病很重要（Jiang等，2021； Maltare等，2023）。
人工智能软件对犬胸部X光片中确诊胸腔积液的检测准确性
图 1 人工智能模型正确分类为胸腔积液的 X 光片示例。A、右侧位（kVp 80，mAs 6.5）和 B、腹背位（kVp 90，mAs 6.5）X 光片投影，显示一只单侧有轻微胸腔积液征兆的狗。侧位投影（箭头）上肺部前腹侧有囊泡图案。游离液体在心脏腹侧积聚，增加了纵隔脂肪的 X 光不透明度（箭头）。这只狗在手术中被确认有左前肺叶扭转和胸腔积液
安大略省接种疫苗后确诊的 COVID-19 病例：2020 年 12 月 14 日至 2021 年 10 月 31 日
本报告重点分析了接种 COVID-19 疫苗后确诊的 COVID-19 感染病例。虽然疫苗可以高度保护人们免受 COVID-19 感染，但由于没有一种疫苗是 100% 有效的，预计一小部分接种疫苗的人可能会被感染。接种疫苗后不会立即对 COVID-19 感染产生保护作用。免疫力是随着时间的推移而形成的。据估计，在接种一剂辉瑞、Moderna 或阿斯利康疫苗 3-4 周后，疫苗有效率 (VE) 可预防 COVID-19 感染，为 60-80%。1,2 接种第二剂后，VE 可增加到 85% 以上。当接种疫苗后出现 COVID-19 病例时，有证据表明疫苗可以减少症状性感染、疾病严重程度以及传播。3,4 预防住院和重症监护病房 (ICU) 入院等严重后果的 VE 在 70-90% 之间。 VE 也可能受到 COVID-19 值得关注的变体 (VOC) 的影响。迄今为止，B.1.1.7 (Alpha) 变体的证据表明对 VE 没有显著影响。5 然而，B.1.617.2 (Delta) 变体已被证明会影响 VE 对有症状感染的影响，尤其是对于只接种过一剂疫苗的人。6
基于人工智能应用对气候和城市参数在新冠肺炎确诊病例中的作用进行优先排序和分析
摘要：如今，传染病爆发被认为是可持续发展进程中最具破坏性的影响之一。新型冠状病毒（COVID-19）作为一种传染病的爆发表明，它对社会、环境和经济产生了不良影响，并带来了严重的挑战和威胁。此外，研究优先排序参数对于减少这场全球危机的负面影响至关重要。因此，本研究的主要目的是对某些环境参数进行优先排序和分析其作用。为此，选择了意大利的四个城市作为案例研究，并将一些值得注意的气候参数（例如每日平均气温、相对湿度、风速）和城市参数人口密度作为输入数据集，将确诊的 COVID-19 病例作为输出数据集。在本文中，使用了两种人工智能技术，包括基于粒子群优化（PSO）算法和差分进化（DE）算法的人工神经网络（ANN），用于对气候和城市参数进行优先排序。分析基于特征选择过程，然后比较所提模型的结果以选择最佳模型。最后，两个模型的性能在成本函数上的差异约为 0.0001，因此，两种方法在成本函数上没有差异，但是，ANN-PSO 被发现更好，因为它在比 ANN-DE 更少的迭代次数中达到了所需的精度水平。此外，城市参数和相对湿度这两个变量的优先级在预测 COVID-19 确诊病例方面最高。