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交叉评估的爱泼斯坦 - 巴尔病毒，人乳头状瘤病毒，人类巨细胞病毒和人类腺病毒
摘要背景：鼻息肉（CRSWNP）是一种常见疾病，其中已经识别出对外源性胁迫（例如病毒感染）的炎症反应。病毒在CRSWNP发病机理中的作用尚不清楚。目标/目标：我们旨在表征Epstein-Barr病毒（EBV），人乳头瘤病毒（HPV），人类巨细胞病毒（HCMV）和人类腺病毒（HADV）（HADV）（HADV）（HADV）和鼻息肉和邻近的配对健康的甲状儿毛肌肉。材料和方法：在45例CRSWNP患者的样品中，我们将实时PCR用于EBV，HCMV和HADV DNA检测，合并的PCR/微阵列进行HPV检测和基因分型。此外，我们使用了Eber原位杂交进行EBV检测。结果：息肉（36％）与涡轮粘膜相比（12％）的EBV检测明显更高。对于EBV，HCMV-或HADV-DNA，息肉和涡轮粘膜之间的PCR的病毒比较都没有显示出统计学上的显着差异。所有样品均为HPV阴性。的结论和意义：我们报告使用有效的方法报告了鼻息（36％）的EBV表达（36％）（36％）（12％）； 45例CRSWNP患者的Eber-ish。EBV可能是可能引发息肉炎症的可能的压力源。
通过风格增强和双重规范化实现通用的跨模态医学图像分割
对于医学图像分割，想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练，那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何？这种设置，即具有临床潜力的通用跨模态分割，比其他相关设置（例如域自适应）更具挑战性。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型，该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言，给定一个源域，旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化，我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后，为了充分利用这两种类型的增强，我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后，我们提出了一种基于风格的选择方案，在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集（即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集）上进行的大量实验表明，我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。
开放访问一系列成像研究（OASIS）：年轻，中年，非痴呆和痴呆的老年人的横截面MRI数据
开放式成像研究（OASIS）是一个旨在使大脑的磁共振成像（MRI）数据集的大脑数据集，可自由使用科学界。通过编译和自由分发MRI数据集，我们希望促进基本和临床神经科学中的未来发现。具体来说，OASIS项目旨在扮演许多角色。首先，绿洲图像和相关措施是持续科学探索的数据集。从整个成人寿命中从有或没有痴呆症的400多个个人获得的一组图像开始，选择了绿洲数据集，以鼓励对高兴趣主题进行研究，并提供对个别实验室难以获取的数据。第二，OASIS数据是研究人员创建和推动分析技术的目标。由于图像是从多个年龄和健康状况的受试者中获取的，因此绿洲数据可用于测试人类大脑各种景观各个范围内技术的鲁棒性和有效性。第三，绿洲数据可以用作相似分析技术的基准目标。标准图像证明了证明和对比方法的共同参考点。通过仔细筛选
社论：交叉反应免疫和 COVID-19
SARS-CoV-2 和 COVID-19 就像一场现代瘟疫一样影响着世界，在全球蔓延。当人类发现这种新瘟疫带有变种时，人类更加恐惧，而且即使感染了一种病毒，也并不意味着对所有变种都具有免疫力。但是，正如以前的流行病一样，由于医学科学的进步和病毒自身进化为危害较小的形式，COVID-19 的致命性和传播范围已经减弱到令人稍感担忧的现状。SARS-CoV-2 和 COVID-19 在对世界造成致命袭击的高峰期受到了密切关注，这揭示了一些现在用于抗击这种流行病的方法。我们现在知道，与我们不同，我们的免疫系统对 SARS-CoV-2 并不感到意外，因为在 COVID-19 流行病爆发之前，我们就存在对 SARS-CoV-2 的交叉反应免疫。交叉反应性免疫是由特定病原体或抗原引起的抗体和记忆B细胞和T细胞介导的，这些病原体或抗原也能对其他病原体或抗原作出反应 (1)。交叉反应性是适应性免疫的主要特征，蛋白质抗原（表位）内小部分识别 (2) 和同源 B 细胞和 T 细胞受体的多特异性 (3,4) 高度支持这种免疫反应。人类普通感冒冠状病毒 (hCoV) 作为对 SARS-CoV-2 产生交叉反应性免疫的潜在来源而受到广泛关注 (5)。然而，也有报道称 SARS-CoV-2 与无关病毒 (6)、细菌 (7)、疫苗 (8,9) 甚至食物抗原 (9) 之间存在免疫交叉反应。激活交叉反应性免疫并非总是具有保护作用，也可能产生免疫病理学 (10)。此外，免疫交叉反应是双向的，SARS-CoV-2感染以及COVID-19疫苗也可诱导交叉反应性免疫。事实上，SARS-CoV-2和COVID-19疫苗与人体组织之间存在免疫交叉反应，这提出了SARS-CoV-2感染和COVID-19疫苗可能导致自身免疫反应的可能性（见图1）（11）。显然，预先存在的交叉反应性免疫必定对形成对病毒和COVID-19疫苗的免疫反应产生重大影响，但其影响程度和对保护的贡献仍未确定。同样，SARS-CoV-2和COVID-19疫苗也可能产生重大的交叉反应性免疫学后果，需要进行研究。在这篇关于“交叉反应性免疫学”的前沿研究课题中，
人工智能在跨平台定制 AR 数据中的作用
同时，目标的 AR 轮廓符号将基于 UGV 车载视觉传感器的点云，使用 AI 算法合成 AR 数据。AI 还可以执行以下功能：警告倾覆可能性、确定安全路径、检测突然出现的阻碍移动的威胁、标记需要特别注意的区域的视觉警告、分析土壤的高光谱图像以识别其表面的变化（这是简易爆炸装置或地雷的人工伪装的标志）、在自然景观背景下识别伪装。所有此类识别结果都将以 AR 符号的形式呈现。这种合成的 AR 符号可以在没有视频流的情况下发送给 MUM-T 内的指挥所操作员或其他车辆，以最大限度地减少流量，或者与预加载的 AR 符号结合使用以合并到完整视频流中。在这种情况下，有必要解决将车载 AR 数据生成工具与 UGV 架构集成的问题，并在它们与 BMS 的连接集中化程度方面找到一个折衷方案。在 MUM-T 内部这也非常重要。
视觉问题的跨模式关系推理网络回答
视觉问题回答（VQA）是一项具有挑战性的任务，需要通过关系推理对图像和问题进行跨模式理解，从而导致正确答案。为了弥合这两种方式之间的语义差距，以前的作品着重于所有可能对的单词区域对齐，而无需更多地关注相应的单词和对象。同样处理所有对，而无需考虑关系一致性，这是模型的性能。在本文中，为了对齐关系对并整合VQA系统的解释性，我们提出了一个跨模式的关系构建网络（CRRN），以掩盖不一致的注意力图，并突出相应单词对的全部潜在比对。具体来说，我们提出了两个相关性掩码，用于模式间和模式内突出显示，从而推断出图像中句子或区域中越重要的单词。可以通过掩盖未对齐的关系来增强一致对的关注相互关系。然后，我们提出了两个新颖的损失L CMAM和L SMAM，并具有明确的超级视觉，以捕获视觉和语言之间的细粒度相互作用。我们进行了彻底的实验来证明有效性并实现了GQA基准的竞争性绩效，以达到61.74％。
十字路口的密码学：道德责任，Cypherpunk运动和机构
密码学长期以来一直是确保通信和保护隐私的工具。但是，其作用超出了技术实施，以涵盖重要的政治和道德方面。由埃里克·休斯（Eric Hughes）于1993年撰写的Cypherpunk宣言[7]，强调了加密和拥护者的继承性政治本质，以此作为确保隐私和个人自由的一种手段。同样，菲利普·罗加威（Phillip Rogaway）的[10]工作强调了密码学家的道德责任，尤其是在大规模监视和社会影响的背景下。从根本上讲，密码学可以看作是“武装”群众保护自己的群众的一种手段。1993年的宣言和罗加威的作品强调了两个要点：不信任政府和保护集体数据。这种观点在戴维·乔姆（David Chaum）的思想中得到了回应，他提出了一个依靠强大加密来保护隐私的交易模型。尽管这些想法首次阐明了40多年，但保护社会免受信息滥用的梦想仍然很遥远。Chaum警告：
采用机器学习技术来分析交叉销售的客户记录
这项研究深入研究了健康保险交叉销售，其中将其他保险产品促进了现有保单持有人，建议对拥有基本健康保险的人进行补充保险，例如牙科或人寿保险。这项研究的重点是应用机器学习来预测南非客户之间的交叉销售机会。目的是开发一种预测模型，以帮助健康保险公司确定潜在的交叉销售客户。利用定量研究方法，使用各种机器学习算法（包括随机森林，k-nearest邻居，Xgboost分类器和python中的逻辑回归）分析了健康保险消费者信息的全面数据集。结果表明，逻辑回归是表现最佳的模型，当在1,000,000个健康保险客户的数据集中接受17个功能，包括健康保险客户信息，因此获得了0.83的准确得分，F1得分为0.91。发现的分析表明，以前的保险和更长的服务历史的客户更有可能购买其他健康保险产品。这些见解使健康保险公司通过改善客户的目标和保留策略来增强收入，从而为行业对有效的交叉销售方法的理解提供了宝贵的信息。该方法包括定量数据提取和机器学习应用，因此有助于交叉销售策略理解的进步。
通过粗到精特征自适应实现跨域目标检测
近年来，基于深度学习的目标检测取得了长足的进步。然而，由于域转移问题，将现成的检测器应用于看不见的域会导致性能大幅下降。为了解决这个问题，本文提出了一种新的由粗到细的特征自适应方法用于跨域目标检测。在粗粒度阶段，与文献中使用的粗糙的图像级或实例级特征对齐不同，采用注意机制提取前景区域，并通过在公共特征空间中多层对抗学习根据其边缘分布进行对齐。在细粒度阶段，我们通过最小化来自不同域但属于同一类别的全局原型的距离来进行前景的条件分布对齐。由于这种由粗到细的特征自适应，前景区域中的领域知识可以得到有效的迁移。在各种跨域检测场景中进行了大量的实验。结果是最先进的，证明了所提出方法的广泛适用性和有效性。