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Lee，K。S.等。 （2024）微生物：用于微生物拉曼光谱数据的开放式网络存储库。自然微生物学，第9页，第1152-1页
旨在探讨使用SGLT2抑制剂的使用与静脉内铁或对照组的患者的使用与血红蛋白的增加（心力衰竭和铁缺陷患者的静脉铁治疗与稳定性护理的有效性）。方法和结果，这是对Ironman试验的事后探索性分析，该试验随机患有心力衰竭的患者，左心室射血分数（LVEF）≤45％和铁缺陷（转移蛋白饱和度<20％或铁蛋白<100μg/l），以打开标记为静脉内静脉脱落的静脉炎或我们的USUAL CARE。在1137例随机患者中，有29名（2.6％）在基线时服用SGLT2抑制剂。在基线服用SGLT2抑制剂的患者中，血红蛋白的平均（SD）变化为4周的基线，在随机分配为降低降低的患者中，在通常的护理组中，随机分配为降低衍生物的患者为1.3（1.2）g/dL；组间差异= 1.0 g/dl（95％CI 0.1，1.8）。在NO SGLT2抑制剂组中的等效数为0.6（0.9）g/dL，在那些与二骨降低的抑制剂中为0.6（0.9），在通常的护理组中为0.1（0.8）g/dl；组间差异= 0.4 g/dl（95％CI 0.3，1.6）;交互p值= 0.10。在基线时，没有患者在随访期间接受sglt2抑制剂（定义为血红蛋白> 16.5 g/dl [男性]或> 16 g/dl [wirm andim]）。在Ironman试验中得出的结论是，与未服用SGLT2抑制剂的铁脱落患者中，血红蛋白在基线时服用SGLT2抑制剂的趋势更大。
脂肪营养剂，其他事先授权表格（...
男性 HDL-C ≤40 mg/dL 或女性 ≤50 mg/dL 视网膜病变 微量或大量白蛋白尿 ABI <0.9 其他： __________________________________________________________ 尝试过但失败了，或者对首选的脂肪营养药物有禁忌症或不耐受，其他经批准或医学上接受用于治疗受益人诊断的药物（请参阅 https://papdl.com/preferred-drug-list 以获取此类中首选和非首选药物的列表。） 空腹甘油三酯≥150 mg/dL 以下之一：
机器学习和智能医疗保健中基于深度学习的方法：最近的进步，应用，挑战和机遇
摘要：近年来，机器学习（ML）和深度学习（DL）已成为解决各种挑战的主要方法，例如智能医疗保健应用中的疾病预测，药物发现，医学图像分析等。此外，鉴于ML和DL领域的当前进展，两者都有在卫生保健领域提供支持的有希望的潜力。这项研究对医疗保健系统的ML和DL进行了详尽的调查，重点关注最先进的特征，整合利益，应用，前景和未来指南。为了进行研究，我们发现了使用分歧关键词发现学术后果的最突出的期刊和会议数据库。首先，我们以汇编的方式在Smart Healthcare的基于ML-DL的分析中提供了最新的最新进度。接下来，我们整合了ML和DL的各种服务的进步，包括ML-Healthcare，DL- Healthcare和ML-DL-Healthcare。然后，我们在医疗保健行业中基于ML和DL的应用程序。最终，我们根据我们的观察结果强调了进一步研究的研究纠纷和建议。
视觉线索可能会影响脑电图深度学习模型
过去几年，深度学习 (DL) 在基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 分类中的应用取得了显著增长，有望提高 EEG 分类准确率。然而，DL 的黑箱性质可能导致准确但有偏差和/或不相关的 DL 模型。在这里，我们研究在 DL 输入窗口中使用视觉提示 EEG（通常使用）对所学特征和最先进 DL 模型 DeepConvNet 的分类性能的影响。分类器在一个大型 MI-BCI 数据集上进行了测试，在视觉提示后有两个时间窗口：0-4 秒（有提示 EEG）和 0.5-4.5 秒（无提示 EEG）。从性能角度来看，第一个条件明显优于第二个条件（86.82% vs. 76.11%，p<0.001）。然而，显著性图分析表明，加入视觉提示 EEG 会导致提取提示相关诱发电位，这与没有视觉提示 EEG 训练的模型所使用的 MI 特征不同。
通过不复杂妊娠的连续葡萄糖监测测量的葡萄糖水平
ABSTRACT Introduction To characterize glucose levels during uncomplicated pregnancies, defined as pregnancy with a hemoglobin A1c <5.7% (<39 mmol/mol) in early pregnancy, and without a large-for-gestational-age birth, hypertensive disorders of pregnancy, or gestational diabetes mellitus (ie, abnormal oral glucose tolerance test).研究设计和方法在达到17个妊娠周之前，有两个年龄在18岁及以上的孕妇招收的两个地点； 413在整个观察到的妊娠期间，有413的妊娠（平均±SD体重指数（BMI）为25.3±5.0 kg/m 2），并且戴Dexcom G6连续葡萄糖监测（CGM）设备。用餐是自愿记录的。血糖水平。结果参与者的中位数为123天。葡萄糖水平在整个三个妊娠中的三个三个孕妇中几乎稳定。妊娠期间的总体平均±SD葡萄糖为98±7 mg/dl（5.4±0.4 mmol/l），中位数百分点时间63–120 mg/dl（3.5-6.7 mmol/l）（3.5-6.7 mmol/l）为86％（82-89％）（IQR：82-89％），每/百分时间<63 mg/l）（3.5毫克）（3.5毫米）。 > 120 mg/dL（6.7 mmol/L）为11％，中位时间> 140 mg/dl（7.8 mmol/l）为2.5％。平均餐后葡萄糖为126±22 mg/dL（7.0±1.2 mmol/l），平均丙二级血糖游击为36±22 mg/dl（2.0±1.2 mmol/l）。平均葡萄糖水平较高至中度与较高的BMI（BMI≥30.0kg/m 2 vs 96±7 mg/dl（5.3±0.3±0.4 mmol/L）的BMI≥30.0kg/m 2的孕妇（5.7±6 mg/dl（5.7±0.3 mmol/L），BMI 18.5- <25 kg/m = 0.35 kg/d.35 kg/dl = 0.35 kg/l = 0.35.35 kg/m 25-25 kg/m。结论平均葡萄糖水平和时间63-120 mg/dL（3.5–6.7 mmol/L）在整个怀孕期间几乎保持稳定，并且值得超过140 mg/dl（7.8 mmol/l）的值很少。随着BMI增加到超重/肥胖范围，妊娠趋势中的平均葡萄糖水平更高。在简单怀孕期间报告的血糖指标代表了孕妇的治疗靶标。
![arXiv:2403.00669v1 [cs.LG] 2024 年 3 月 1 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6d2cba03da31fad9740548417433eee9d023508e.png)
arXiv:2403.00669v1 [cs.LG] 2024 年 3 月 1 日
增材制造 (AM) 已经证明自己是广泛使用的减材制造的潜在替代方案，因为它具有以最少的材料浪费制造高度定制产品的非凡能力。然而，由于它存在一些主要的固有挑战，包括复杂和动态的过程交互，有时即使使用传统机器学习也难以完全理解，因为它涉及高维数据，例如图像、点云和体素。然而，最近出现的深度学习 (DL) 在克服许多这些挑战方面显示出巨大的希望，因为 DL 可以自动从高维数据中捕获复杂的关系，而无需手动提取特征。因此，AM 和 DL 交叉领域的研究量每年都在呈指数级增长，这使得研究人员很难跟踪趋势和未来的潜在方向。此外，据我们所知，这个研究领域没有全面的综述论文来总结最近的研究。因此，本文回顾了最近应用深度学习来改善 AM 流程的研究，并对其贡献和局限性进行了高层次的总结。最后，它总结了当前的挑战，并推荐了该领域一些有希望进一步研究的机会，特别关注将深度学习模型推广到各种几何类型，管理 AM 数据和深度学习模型中的不确定性，通过结合生成模型克服有限和嘈杂的 AM 数据问题，并揭示可解释深度学习对 AM 的潜力。
AI 数据中心：扩大规模和扩展规模 | AFL Hyperscale
机器学习 (ML) 训练算法来推断含义并对独特提示提供准确的类似人类的响应。深度学习 (DL) 是无需人工干预的 ML。DL 使用称为人工神经网络 (ANN) 的算法，该算法分多个阶段处理输入刺激并可以辨别复杂数据集中的关系。大型语言模型 (LLM) 是处理语言的专用 DL 模型。DL 算法可以处理任何具有元素间关系的数字化信息。例如，LLM 可以生成对查询或提示的人类语言响应（例如 GPT-4），也可以在某些非语言空间（如图像和编码）中工作。
Balsall教区邻里发展计划2018-2033
4巴尔多教区理事会邻里调查表结果报告2017 https://www.dropbox.com/s/2u0aayei0wa938x/a.%20%20 housemhold； https://www.dropbox.com/s/emxfomthf9r52e1/b.%20business%20survey%20Revervis%20Results%20Report%202018%20.pdf?dl=0 Page 0 Page 1 6 Balsall Parish Counce住房需求调查最终报告最终报告最终报告最终报告https://www.dropbox.com/s/8tdray9wve3e4ko/d.%20Housing%20Needs%20Survey%20Reveved%20Report%20june%20June%202018.pdf?dl = 0第3页第3页https://www.dropbox.com/s/8tdray9wve3e4ko/D.%20Housing%20Needs%20Survey%20Reveved%20Report%20June%20June%202018.pdf?dl = 0 Page 0 Page 4 8 Balsall Parish Counce Question Question Question Question Question Assuption Asspeartion Expriestion Reforce Afferention Reforce Refactback和咨询https://www.dropbox.com/s/8i9wyycz9h9q8kz/c.%20questionNaire%20Results%20Exhibition%20Feedback%20AND%20AND%20Cons ulet％ulet％20plril％202018.pdf？pdf？dl = 0
报告 - 口头编号。诚信委员会公开会议的26
1。批准议程和审查所包括的主题的时间。礼物：Ion Botnarenco先生（3分钟）。完整委员会的每个成员（3分钟）。2。国家诚信管理局的活动报告为2024年9个月。礼物：Ion Botnarenco先生（5）分钟。完整委员会的每个成员（5分钟）。3。2024 - 2028年的国家诚信机构制度发展战略。礼物：Ion Botnarenco先生（5）分钟。完整委员会的每个成员（3分钟）。4。摩尔多瓦共和国国家校长的信。13983 of 26.11.2024。礼物：Ion Botnarenco先生（5）分钟。完整委员会的每个成员（3分钟）。5。摩尔多瓦共和国议会的信。14442，摘自06.12.2024礼物：Ion Botnarenco先生（5）分钟。 完整委员会的每个成员（3分钟）。 6。 11762，摘自01.10.2024与Ana Croitor夫人相关。 13574，共15.11.2024。 礼物：Ion Botnarenco先生（5）分钟。 完整委员会的每个成员（3分钟）。 7。 Vitalie Bulat先生的请愿书13321年08.11.2024。 礼物：Ion Botnarenco先生（5）分钟。 完整委员会的每个成员（3分钟）。 8。 各种。14442，摘自06.12.2024礼物：Ion Botnarenco先生（5）分钟。完整委员会的每个成员（3分钟）。6。11762，摘自01.10.2024与Ana Croitor夫人相关。 13574，共15.11.2024。 礼物：Ion Botnarenco先生（5）分钟。 完整委员会的每个成员（3分钟）。 7。 Vitalie Bulat先生的请愿书13321年08.11.2024。 礼物：Ion Botnarenco先生（5）分钟。 完整委员会的每个成员（3分钟）。 8。 各种。11762，摘自01.10.2024与Ana Croitor夫人相关。13574，共15.11.2024。 礼物：Ion Botnarenco先生（5）分钟。 完整委员会的每个成员（3分钟）。 7。 Vitalie Bulat先生的请愿书13321年08.11.2024。 礼物：Ion Botnarenco先生（5）分钟。 完整委员会的每个成员（3分钟）。 8。 各种。13574，共15.11.2024。礼物：Ion Botnarenco先生（5）分钟。完整委员会的每个成员（3分钟）。7。Vitalie Bulat先生的请愿书13321年08.11.2024。礼物：Ion Botnarenco先生（5）分钟。完整委员会的每个成员（3分钟）。8。各种。
社论：致病微生物组研究中的机器学习和深度学习应用
人工智能已经建立了深度学习（DL）的扎实基础，尤其是在引入变压器体系结构的过程中，该体系结构引起了多个学科的研究人员的广泛关注。机器学习（ML）和DL，是人工智能的分支，已经越来越多地改变了各种领域的研究。一个区域受到的影响特别是微生物学（Obermeyer和Emanuel，2016年）。特别是微生物和传染病的复杂性和多样性使它们成为新型ML和DL技术的理想候选者。在此研究主题中，标题为“致病微生物组研究中的机器学习和深度学习应用”，我们收集了11种手稿的集合，这些手稿体现了ML和DL在致病微生物组研究领域的应用。这些收集的手稿主要是原始文章，可提供了解如何使用ML和DL来进一步了解致病微生物组的研究。目前，ML广泛用于预测模型的开发（Collins and Moon，2019年）。通过将ML或DL方法与预测模型相结合，本研究主题中的手稿强调了跨学科整合在理解与致病微生物组相关的疾病中的重要性，并促进了更好的健康以及人类和生态系统的健康。在这个研究主题中，Shao等。在迷你审查中探讨了致病性微生物与各种骨科条件之间的复杂相互作用，“探索致病微生物组在骨科疾病中的影响：机器学习和深度学习方法”。通过分析微生物群的数据集以及与宿主的相互作用，它们突出了ML和DL如何增强对骨质疏松和关节炎等疾病的理解，诊断和治疗。