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武器部长
阿尔及利亚能源公司Sonelgaz宣布了其2套GW拍卖的获奖者，该拍卖会以15个太阳能PV项目的建设，其能力从80 MW到220 MW不等，分布在阿尔及利亚的十二个Wilayas。中国公司在拍卖中占主导地位，因为他们将开发9个项目（1,550兆瓦）。总计780兆瓦的项目被授予中国联盟中国国际水和电力公司（CWE）和中国核工业Huaxing建筑（HXCC）。该财团将在M'Sila Wilaya的Batmet开发220兆瓦的太阳能电厂，这是位于Laghouat Wilaya的Gueltet Sidi Saad的200 MW植物选定：Shanxi安装组将在Batna Wilaya的Ouled Fadel开发220兆瓦的太阳能电厂，而CSCEC将在El M'Ghaier Wilaya的Tendla开发200兆瓦的工厂。PowerChina NTL-Sinodro将在Laghrous建造200 MW工厂，Powerchina Zhongnan工程公司将在Khanguet Sidi Nadji建造150 MW工厂，这些工厂位于Biskra Wilaya。Cosider Conalisation-Fimer Spa将在Bechar Wilaya（120 MW）和Toggourt Wilaya（150 MW）的Kenadsa开发两家太阳能电厂。Ozgun Insaat-Zergoun将在Ghardaia wilaya的Guerrara开发80兆瓦的工厂，Eurl Hamdi将在Bordj Bouridj和El oued Wilayas建造两个80兆瓦的植物。项目的整体将以1.71亿dzd（112亿美元）的价格开发，在7到16个月的完成时间内。阿尔及利亚的2 GW太阳能拍卖会于2023年2月推出，Sonelgaz于2023年7月入围77个报价。在2022年，太阳能约占阿尔及利亚装机容量（具有460 mW）的1.4％，不到其功率混合物的1％（642 GWH）。
胰腺发育的多模式跨物种比较
1糖尿病与再生研究研究所（IDR），赫尔姆霍尔茨·慕尼黑，Neuherberg，7德国。 8 2德国诺伊尔伯格的德国糖尿病研究中心（DZD）。 9 3计算生物学研究所（ICB），德国Neuherberg的Helmholtz慕尼黑。 10 4卢德维希·马克西米利安大学医院中风和痴呆研究所，德国慕尼黑慕尼黑大学。 12 5德国慕尼黑慕尼黑技术大学数学系。 13 6美国旧金山分校，加利福尼亚大学细胞和组织生物学系。 14 7糖尿病中心，加利福尼亚大学，美国旧金山。 15 8 Eli和Edyth的再生医学与干细胞研究中心，美国16加州大学，美国旧金山。 17 9美国辛辛那提市18号辛辛那提儿童医院医疗中心发育生物学系。 19 10干细胞和器官医学中心（习惯），辛辛那提儿童医院20医学中心，美国辛辛那提21 11 11核心设施基因组学，赫尔姆霍尔茨慕尼黑，德国诺伊尔伯格，德国。 22 12牲畜生物技术主席，分子生命科学系，生命学院23科学学院，慕尼黑技术大学，德国弗拉维斯。 24 13美国辛辛那提儿童医院医疗中心内分泌科。 25 14分子动物育种和生物技术基因中心主席，德国慕尼黑慕尼黑慕尼黑大学路德维希·马克西米利26号。 27 15创新医学模型中心（CIMM），路德维希·马克西米利安大学，德国慕尼黑28号。 32 *对33 的通信1糖尿病与再生研究研究所（IDR），赫尔姆霍尔茨·慕尼黑，Neuherberg，7德国。8 2德国诺伊尔伯格的德国糖尿病研究中心（DZD）。9 3计算生物学研究所（ICB），德国Neuherberg的Helmholtz慕尼黑。10 4卢德维希·马克西米利安大学医院中风和痴呆研究所，德国慕尼黑慕尼黑大学。12 5德国慕尼黑慕尼黑技术大学数学系。13 6美国旧金山分校，加利福尼亚大学细胞和组织生物学系。14 7糖尿病中心，加利福尼亚大学，美国旧金山。15 8 Eli和Edyth的再生医学与干细胞研究中心，美国16加州大学，美国旧金山。17 9美国辛辛那提市18号辛辛那提儿童医院医疗中心发育生物学系。19 10干细胞和器官医学中心（习惯），辛辛那提儿童医院20医学中心，美国辛辛那提21 11 11核心设施基因组学，赫尔姆霍尔茨慕尼黑，德国诺伊尔伯格，德国。22 12牲畜生物技术主席，分子生命科学系，生命学院23科学学院，慕尼黑技术大学，德国弗拉维斯。24 13美国辛辛那提儿童医院医疗中心内分泌科。25 14分子动物育种和生物技术基因中心主席，德国慕尼黑慕尼黑慕尼黑大学路德维希·马克西米利26号。 27 15创新医学模型中心（CIMM），路德维希·马克西米利安大学，德国慕尼黑28号。 32 *对33 的通信25 14分子动物育种和生物技术基因中心主席，德国慕尼黑慕尼黑慕尼黑大学路德维希·马克西米利26号。27 15创新医学模型中心（CIMM），路德维希·马克西米利安大学，德国慕尼黑28号。32 *对3329 16生命科学学院Weihenstephan，慕尼黑技术大学，德国Freising。30 17德国慕尼黑慕尼黑技术大学医学院。31 18这些作者同等贡献：汉娜·斯皮策（Hannah Spitzer）的凯牛杨（Kaiyuan Yang）。
预测学习塑造了人类大脑的表征几何
1 德国图宾根大学赫蒂临床脑研究所神经动力学和脑磁图系 2 德国图宾根大学综合神经科学中心 3 德国图宾根大学 MEG 中心 4 德国图宾根德国精神健康中心 (DZPG) 5 德国图宾根大学慕尼黑亥姆霍兹中心 IDM/fMEG 中心 6 德国图宾根德国糖尿病研究中心 (DZD) 7 德国图宾根大学医院内科 IV 系 8 德国图宾根大学药学和生物化学系 9 美国明尼苏达大学共济会发育脑研究所 (MIDB) * 通讯作者：Markus Siegel (markus.siegel@uni-tuebingen.de) 和 Antonino Greco (antonino.greco@uni-tuebingen.de) 预测编码理论提出大脑不断更新其内部世界模型，以尽量减少预测误差并优化感官处理。然而，将预测误差编码与感官表征优化联系起来的神经机制仍不清楚。在这里，我们提供了预测学习如何塑造人类大脑表征几何的直接证据。我们在聆听不同规律性水平的声音序列的人类参与者中记录了脑磁图 (MEG)。表征相似性分析揭示了大脑如何通过学习，通过对时间连续和可预测刺激的表征进行聚类，使其表征几何与感官输入的统计结构相匹配。至关重要的是，我们发现在感官区域中，表征转变的幅度与预测误差的编码强度相关。此外，使用部分信息分解我们发现，预测误差由高级联想和感官区域的协同网络处理。重要的是，精度误差的协同编码强度可以预测学习过程中表征对齐的幅度。我们的研究结果证明，参与预测处理的大规模神经相互作用会调节感觉区域的表征内容，这可能会提高响应环境统计规律的感知处理的效率。
青春期发育对泰迪研究中自身抗体外观和1型糖尿病进展的影响
1 tum医学院，慕尼黑技术大学，慕尼黑81675，德国慕尼黑2德国环境卫生中心，糖尿病研究所，Helmholtz Munich，慕尼黑80939，德国慕尼黑3号，慕尼黑3卫生信息学院，佛罗里达州南部佛罗里达大学，坦帕，佛罗里达州坦帕市，33612，美国4迪亚比特，33612 5儿科，临床医学研究部，医学研究中心，OULU，OULU，OULU和OULU University Hospital，90014 Oulu，芬兰Oulu 6 Barbara Davis糖尿病中心，Anschutz Medical Campus，Aurora，科罗拉多州Aurora，科罗拉多州，科罗拉多州80045，美国糖尿病和糖尿病学院，美国7号国立糖尿病学院。 of Pediatrics, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN 46202, USA 9 Department of Clinical Sciences, Lund University/Clinical Research Centre, Skane University Hospital, 21428 Malmö, Sweden 10 Department of Pediatrics, University of Turku and Turku University Hospital, 20520 Turku, Finland 11 Institute of Biomedicine, Research Centre for Integrative Physiology and Pharmacology, and Centre for Population Health Research,图尔库大学，20520年芬兰图尔库，12个生物技术与基因组医学中心，佐治亚州医学院，奥古斯塔大学，奥古斯塔，奥古斯塔，佐治亚州奥古斯塔，乔治亚州30912，美国13德国糖尿病研究中心（DZD），85764，慕尼黑 - 尼古拉伯格，德国 - 德国14 forschergruppe i derschergruppe Is numrike nimun nimurik kinik kinik kinik kinik kinich kinik kinik kinichike， 81675德国慕尼黑15 Forschergruppe糖尿病E.V.在德国环境卫生研究中心的Helmholtz Munich，德国慕尼黑80939，16德国糖尿病学院，佛罗里达大学哥伦比大学医学院糖尿病学院，盖恩斯维尔大学，佛罗里达州盖恩斯维尔大学，美国佛罗里达州盖恩斯维尔大学，美国17号儿科内部学科儿科科学学院临床科学系马尔莫尔姆大学，伦德大学，伦敦，洛德大学。 20502马尔默，瑞典
使用纵向医疗记录利用预处理的大语言模型用于2型糖尿病的预后
1计算健康中心，计算生物学研究所，德国慕尼黑，慕尼黑2 Bio21药理学分子科学与生物技术研究所，墨尔本大学，澳大利亚墨尔本大学 +相应的作者：Reinhard.holl@uni-ulm.de＆Michael.menden@unimelb.edu.au摘要摘要2型糖尿病（T2D）的及时预后（T2D）是至关重要的。AI驱动的大语言模型（LLMS）提供了提取临床见解的潜力，但由于纵向医疗记录的稀疏，高维的性质，面临挑战。这项研究表明，通过使用掩模缺失的数据预处理数据，在预审预告片的LLM中添加嵌入层，并对两个组件进行微调。使用DPV注册表数据集（449,185 T2D患者）在预测HBA1C和LDL水平方面的表现优于基本基线，分别提高了0.749和0.754的Pearson相关性，分别提高了0.253和0.259和0.259。该模型还证明了HBA1C在554.3天内的长期预测（95％CI：[547.0，561.5]），MSE比基于近距离观察的方法提高了9％。综合梯度分析确定了重要的临床特征和访问，揭示了潜在的生物标志物进行早期干预。各种深度学习体系结构，包括前馈神经网络，总体而言，结果表明，使用稀疏的医疗时间序列利用LLM在T2D预后的预测能力的可能性，有助于临床预后和生物标志物发现，最终提高精密医学。引言2型糖尿病（T2D）是一种慢性代谢性疾病，可导致血糖升高1升高，与微血管疾病，包括心血管疾病，神经性病，肾病和视网膜病有关，与微血管疾病，包括心血管疾病和大血管并发症有关，导致了显着的疾病疾病和死亡率和死亡率2。T2D的全球流行率上升强调了对有效管理策略的迫切需求。T2D并发症的早期预后对于及时干预，改善患者预后和降低医疗保健费用至关重要。纵向医疗记录是在T2D中推进精密医学的重要资源。这些记录在时间3期间提供了全面的患者数据，包括人口统计学，病史，测试结果，药物和生活方式因素，使其对早期预后非常宝贵。诸如Framingham心脏研究和DCCT之类的研究表明，此类数据在预测心血管风险4和糖尿病并发症5。这些数据集可以识别模式，以实现更准确和个性化的预后评估，但它们的大量和复杂性构成了重大的分析挑战。机器和深度学习通过对复杂的纵向医学数据的分析来彻底改变了医学预后。