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DeepSeek vs.在高级级别
简介大型AI模型，例如DeepSeek和Chatgpt，在解决常见问题方面表现出了令人印象深刻的能力，通常与博士专家的级别相当。在解决这些类型的查询时，两个模型都会相似地执行，因此很难区分它们。这种情况类似于为博士研究生和高中生提供高中物理问题 - 两者都可以提供令人满意的答案。但是，当问题冒险进入更高级领域时，真正的区别就会显而易见。本文将评估模型在尖端研究问题上的表现，尤其是在可靠知识仍在不断发展的领域中。这样的例子是Crookes辐射仪的操作，这是理解布朗运动和相变的核心机制。Crookes辐射计（通常称为灯厂）由安装在低压保持在低压玻璃灯泡内的低摩擦主轴上的一组叶片组成，如下图所示。每个叶片在一侧涂成黑色，另一侧为白色。暴露于光线时，叶片随着黑色的侧面移开光源而旋转。旋转速度随光的强度增加，最佳性能的压力约为1 pa。
2021：深技术的一年。
仅举几个里程碑：在2019年Google（与NASA一起）获得了“量子至上”，仅在2020年被中国以100亿美元的价格超越中国。CRISPR-CAS9基因组编辑技术于2020年获得诺贝尔奖，而CRISPR Therapeutics的市值为110亿美元。DeepMind解决了一个主要的蛋白质折叠挑战（Alphafold），而Muzero程序标志着自我学习的AI中的另一个里程碑（Muzero可以教会自己参加比赛，国际象棋和Atari游戏）。OpenAI发布了GPT-3，该语言模型使用深度学习来产生类似人类的文本。，列表还在继续。
（R18）深度学习和神经网络
轴突是一种较细的，类似电缆的投影，可以延长数十万，数百甚至数万som的直径的倍数。轴突主要将神经信号远离躯体，并将某些类型的信息带回到其中。许多神经元只有一个轴突，但是这种轴突可能（通常都会）在广泛的分支下，从而可以与许多目标细胞进行通信。从躯体出现的轴突部分称为轴突小丘。除了是解剖结构外，轴突小丘还具有最大的电压依赖性钠通道密度。这使其成为神经元和轴突的尖峰启动区的最容易激发部分。用电生理术语，它具有最负阈值的潜力。
cmput 628：深钢筋学习
重新评估期中考试：学生将在考试期间访问他们的期中考试。担心如何在中期考试中有特定问题的学生可以在接受标记考试之日的两个星期内通过电子邮件向教练提交请求。请求应指定要重新评估哪个问题，（2）该请求的基本原理，以及（3）提出的标记。重要的是，一旦提交了重新评估请求，就可以根据教师的酌处权来调整标记。不允许学生与他们一起参加期中考试，也不可以为他们拍照，因此，如果令人担忧，建议学生在考试期间做笔记。TA无权在中期考试中进行权衡，这是教练只能做的事情。一旦重新评估问题，也可以注意标记。
ENG_深入探讨水资源新解决方案 - 10 月 24 日 - 威立雅
5 *根据 GWI/内部市场对资本支出（不包括建筑工程、设备和化学品运营支出）的估计，对整个服务市场的估计所有轨迹数据均以恒定汇率表示
对MTOR抑制剂Temsirolimus和Nivolumab/ipilimumab的双重免疫疗法的深刻反应，甲状腺癌
治疗晚期甲状腺癌由于对各种治疗方式的抵抗而提出了挑战，从而限制了治疗选择。据我们所知，这项研究是第一个报告Temsirolimus与Nivolumab/ipilimumab的双重免疫疗法结合使用以治疗经过严重处理的晚期PDTC的效率。一名50岁的女性最初在她的右脖子上出现了快速扩大的肿块。随后的诊断表明甲状腺癌分化差，导致甲状腺切除术，然后进行术后放射治疗。四年后，对持续性咳嗽的检查显示，多个纵隔节点内这种疾病复发。对血液样本的遗传分析发现了肿瘤中的体细胞突变，涉及PTEN和TP53。尽管姑息放射线，lenvatinib和Nivolumab/ipilimumab治疗，该疾病仍在进行。因此，作为Nivolumab/ipilimumab方案的辅助作用，将Temsirolimus作为MTOR抑制剂发挥作用。这种组合方法在大约六个月的时间内产生了显着的临床改善和疾病控制。Temsirolimus可能抑制了异常激活的PI3K/AKT/MTOR信号传导途径，这是由PTEN遗传改变促进的，因此产生了有效的治疗反应。靶向药物和免疫疗法之间的这种协同作用为有限的治疗替代品的晚期PDTC患者提供了有希望的治疗策略。与其他靶向疗法结合使用时，观察到的SD或部分反应率范围为80％至97％。在先前的临床试验中，MTOR抑制剂已经证明了晚期甲状腺癌患者（包括患有PDTC患者）保持稳定疾病（SD）的能力。这些试验中的许多主要涉及分化的甲状腺癌，具有不同的遗传突变。甲状腺癌患者
具有多州降解和深度强化学习的下水道管道的维护策略
大规模的基础设施系统对社会欢迎至关重要，其有效管理需要造成各种复杂性的战略前提和干预方法。我们的研究解决了涉及下水道资产的预后和健康管理（PHM）框架内的两个挑战：对跨严重水平的管道降解并制定有效的维护政策。我们采用多州降解模型（MSDM）来代表下水道管道中的随机降解过程，并使用深度加固学习（DRL）来制定维护策略。荷兰下水道网络的案例研究例证了我们的方法论。我们的发现证明了该模型在产生超过启发式方法的智能，节省成本的维护策略方面的效率。它根据管道的年龄来调整其管理策略，选择一种被动方法，用于新的管道，并过渡到较老的策略，以防止失败和降低成本。这项研究高光DRL在优化维护政策方面的潜力。未来的研究将通过合并部分可观察性，探索各种强化学习算法并将这种方法扩展到全面的基础架构管理，以改善模型。
ESMO网络研讨会：ESMO深水潜水：乳腺癌 - ER+转移性乳腺癌：精炼实践和转向研究2024
•了解分类和风险分层的生物学假设，治疗学领域的持续/必需研究以及使用对乳腺癌的生物标志物精确医学的使用方法的知识。
使用深度学习的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
使用光绘画和深度学习预测心血管疾病的风险
心血管疾病（CVD）负责低收入和中等收入国家的过早死亡。早期的CVD检测和干预在这些人群中至关重要，但是许多现有的CVD风险评分需要进行体格检查或实验室测量，这在此类卫生系统中可能具有挑战性。在这里，我们调查了使用光摄影学（PPG）的潜力，这是一种在大多数智能手机上可用的传感技术，可以潜在地以低成本启用大规模筛查，以进行CVD风险预测。我们开发了一个基于PPG的CVD风险评分（DLS），以预测十岁内发生重大不良心血管事件（MACE：非致命性心肌梗死，中风和心血管死亡）的可能性，仅鉴于年龄，性别，性别，吸烟状态和PPG作为预测者，只有年龄，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别。我们将DLS与基于办公室的Refit Who-Who分数进行了比较，该分数采用了WHO和Globorisk分数（年龄，性别，吸烟状况，身高，体重和收缩压）的共享预测指标，但在UK Biobank（UKB）同胞上进行了改装。在UKB队列中，DLS的C统计效果（71.1％，95％CI 69.9-72.4）与基于办公室的Refit-Who得分（70.9％，95％CI 69.7-72.2;非内野利率2.5％，p <0.01）。DLS的校准令人满意，平均绝对校准误差为1.8％。在基于办公室的分数中添加DLS功能将C统计量提高了1.0％（95％CI 0.6-1.4）。dls预测，十年的MACE风险与基于办公室的Refit-Who得分相当。它提供了概念验证，并提出了基于PPG的方法在资源有限地区基于社区的初级预防的潜力。