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针对不同类型痴呆的等离子体生物标志物的差异诊断性能。
1。全球对痴呆症2017- 2025年公共卫生响应的行动计划。世界卫生组织； 2017。许可证：CC BY-NC-SA 3.0 Igo。2。Jack CR，Bennett DA，Blennow K等。 NIA-AA研究框架：迈向对阿尔茨海默氏病的生物学定义。 阿尔茨海默氏症痴呆症。 2018; 14：535-562。 https://doi.org/10.1016/j.jalz.2018.02。 018。 3。 PalmQvist S，Insel PS，Stomrud E等。 脑脊液和血浆生物标志物轨迹随着阿尔茨海默氏病的增加而增加。 embo mol Med。 2019; 11：E11170。 4。 lleóA，Irwin DJ，Illán-Gala I等。 一种2步脑脊算法，用于选择额颞叶变性亚型。 JAMA NEUROL。 2018; 75：738-745。 5。 de Meyer S，Schaeverbeke JM，Verberk IMW等。 比较基于ELISA和SIMOA的基于血浆Abeta比率的定量，以早期检测到脑淀粉样变性。 阿尔茨海默氏症。 2020; 12：162。 6。 Chatterjee P，Pedrini S，Stoops E等。 血浆胶质纤维酸性蛋白在认知正常的老年人中升高，患有阿尔茨海默氏病风险。 翻译精神病学。 2021; 11。 7。 Verberk IMW，Thijssen E，Koelewijn J等。 血浆淀粉样β（1-42/1-40）和神经胶质纤维酸性蛋白的组合强烈Jack CR，Bennett DA，Blennow K等。NIA-AA研究框架：迈向对阿尔茨海默氏病的生物学定义。阿尔茨海默氏症痴呆症。2018; 14：535-562。 https://doi.org/10.1016/j.jalz.2018.02。 018。 3。 PalmQvist S，Insel PS，Stomrud E等。 脑脊液和血浆生物标志物轨迹随着阿尔茨海默氏病的增加而增加。 embo mol Med。 2019; 11：E11170。 4。 lleóA，Irwin DJ，Illán-Gala I等。 一种2步脑脊算法，用于选择额颞叶变性亚型。 JAMA NEUROL。 2018; 75：738-745。 5。 de Meyer S，Schaeverbeke JM，Verberk IMW等。 比较基于ELISA和SIMOA的基于血浆Abeta比率的定量，以早期检测到脑淀粉样变性。 阿尔茨海默氏症。 2020; 12：162。 6。 Chatterjee P，Pedrini S，Stoops E等。 血浆胶质纤维酸性蛋白在认知正常的老年人中升高，患有阿尔茨海默氏病风险。 翻译精神病学。 2021; 11。 7。 Verberk IMW，Thijssen E，Koelewijn J等。 血浆淀粉样β（1-42/1-40）和神经胶质纤维酸性蛋白的组合强烈2018; 14：535-562。 https://doi.org/10.1016/j.jalz.2018.02。018。3。PalmQvist S，Insel PS，Stomrud E等。脑脊液和血浆生物标志物轨迹随着阿尔茨海默氏病的增加而增加。embo mol Med。2019; 11：E11170。 4。 lleóA，Irwin DJ，Illán-Gala I等。 一种2步脑脊算法，用于选择额颞叶变性亚型。 JAMA NEUROL。 2018; 75：738-745。 5。 de Meyer S，Schaeverbeke JM，Verberk IMW等。 比较基于ELISA和SIMOA的基于血浆Abeta比率的定量，以早期检测到脑淀粉样变性。 阿尔茨海默氏症。 2020; 12：162。 6。 Chatterjee P，Pedrini S，Stoops E等。 血浆胶质纤维酸性蛋白在认知正常的老年人中升高，患有阿尔茨海默氏病风险。 翻译精神病学。 2021; 11。 7。 Verberk IMW，Thijssen E，Koelewijn J等。 血浆淀粉样β（1-42/1-40）和神经胶质纤维酸性蛋白的组合强烈2019; 11：E11170。4。lleóA，Irwin DJ，Illán-Gala I等。一种2步脑脊算法，用于选择额颞叶变性亚型。JAMA NEUROL。 2018; 75：738-745。 5。 de Meyer S，Schaeverbeke JM，Verberk IMW等。 比较基于ELISA和SIMOA的基于血浆Abeta比率的定量，以早期检测到脑淀粉样变性。 阿尔茨海默氏症。 2020; 12：162。 6。 Chatterjee P，Pedrini S，Stoops E等。 血浆胶质纤维酸性蛋白在认知正常的老年人中升高，患有阿尔茨海默氏病风险。 翻译精神病学。 2021; 11。 7。 Verberk IMW，Thijssen E，Koelewijn J等。 血浆淀粉样β（1-42/1-40）和神经胶质纤维酸性蛋白的组合强烈JAMA NEUROL。2018; 75：738-745。5。de Meyer S，Schaeverbeke JM，Verberk IMW等。比较基于ELISA和SIMOA的基于血浆Abeta比率的定量，以早期检测到脑淀粉样变性。阿尔茨海默氏症。2020; 12：162。6。Chatterjee P，Pedrini S，Stoops E等。血浆胶质纤维酸性蛋白在认知正常的老年人中升高，患有阿尔茨海默氏病风险。翻译精神病学。2021; 11。7。Verberk IMW，Thijssen E，Koelewijn J等。血浆淀粉样β（1-42/1-40）和神经胶质纤维酸性蛋白的组合强烈
Rickettsia物种与tick菌群的差异相互作用。 Sanguineus和Rh。 turanicus 更改白虾对谷物vannamei的肠道细菌群体喂了绿色海藻 地球生命的天体生物学
tick传播的立克斯曲霉是由立克属的革兰氏阴性细菌引起的，构成了日益增长的全球威胁，各种节肢动物载体为它们的传播做出了贡献。了解壁虱微生物群中的复杂相互作用，包括立克氏症的作用，对于阐明立克疾病的动力学至关重要。在这里，我们研究了RH的Rickettsia的分类学概况和共发生网络。sanguineus sensus lato（s.l.）和RH。turanicus tick虫，揭示了立克群体的社区组成和局部连通性的显着差异。虽然这两个壁虱物种的微生物群都有共同的分类单元，但相对丰度和网络拓扑的明显差异表明了独特的生态壁ches。此外，鲁棒性分析表明对扰动的韧性有所不同，这表明网络组织的策略不同。我们的发现还强调了tick物种之间的代谢差异，这表明对立克相互作用的潜在影响。总体而言，这项研究提供了有关壁虱中复杂的微生物景观的见解，从而阐明了与立克相关的功能冗余和代谢途径，从而促进了我们对tick传播疾病的理解。
评估差异隐私保证的指南
国家标准技术研究所（NIST）的信息技术实验室（ITL）通过为国家的测量和标准基础设施提供技术领导力来促进美国的经济和公共福利。ITL开发测试，测试方法，参考数据，概念实现证明和技术分析，以推动信息技术的开发和生产性使用。ITL的响应能力包括管理，行政，技术和物理标准以及针对国家安全信息系统中与国家安全相关信息以外的具有成本效益的安全性和隐私的指南。特别出版物800系列报告有关ITL的研究，指南和信息系统安全方面的宣传工作及其与行业，政府和学术组织的协作活动。
基于GPT的工具对理解标准化段落的不同影响
由于大型语言模型（例如生成预训练的变压器模型（GPT））的能力迅速提高，基于人工智能（AI）的工具已在大规模的教育中输入。但是，经验数据在很大程度上缺乏AI工具对学习的影响。在这里，我们确定了使用随机的交叉跨界在线研究（n = 195）对标准化美国大学测试（ACT）衍生的标准化美国大学测试（ACT）衍生的段落的阅读理解的影响的影响。所研究的四个工具是AI生成的摘要，AI-AI-ADERING概述，问答导师Chatbot和Socratic讨论聊天机器人。与我们的预注册假设一致，我们发现AI工具的差异效应是基线阅读理解能力的函数。AI工具在较低的参与者中显着提高了理解力，并且在较高表现的参与者中的理解力显着恶化。在特定工具方面，苏格拉底聊天机器人的表现最低，而摘要工具则最大的表现会恶化。这些发现表明，尽管AI工具具有增强学习的巨大潜力，但毯子的实施可能会对较高表现的学生造成意想不到的伤害，呼吁谨慎和开发人员和教育工作者进一步实证研究。
HBEAG阳性和HBEAG阴性慢性乙型肝炎之间的差异肝内整合HBV DNA模式短标题：综合HBV DNA P
Differential Intrahepatic Integrated HBV DNA Patterns Between HBeAg-Positive and HBeAg-Negative Chronic Hepatitis B Short title: Integrated HBV DNA profiles in hepatitis B Authors: Daryl T-Y Lau 1 , Elena S Kim 2 , Zhili Wang 3 , Wendy C King 4 , David E Kleiner 5 , Marc G. Ghany 6 , Amanda S Hinerman 4 , Yuanjie Liu 2，Raymond T. Chung 7，Richard K Sterling 8，Gavin Cloherty 9，Selena Y. Lin 3，Hsin-ni Liu 10，Ying-Hsiu Su 3,10 *，Haitao Guo 2 * 1肝脏中心，贝丝以色列伊斯兰教教士医学中心，哈佛医学中心，哈佛大学，霍克斯氏菌，美国摩布斯，美国2个部门，美国2 *癌症病毒学计划，UPMC Hillman癌症中心，匹兹堡大学医学院，美国匹兹堡，美国3月3日，美国Doylestown，美国匹兹堡大学匹兹堡大学公共卫生学院4个流行病学系4，美国匹兹堡大学公共卫生学院，美国国家癌症研究所5实验室5实验室，国家癌症研究所，国家癌症研究所。美国波士顿哈佛医学院，美国马萨诸塞州贝塞斯达，美国7 GI部，美国波士顿，8胃肠病学和肝病学，美国里士满大学，美国里士满，9个abbott Laboratories，9个胃肠病学和肝病学
通过差异隐私探索AI驱动的医疗保健中的准确性和隐私权衡
摘要：随着新出现的AI能力增加在医疗保健领域中，侵犯用户隐私的潜力，道德问题和最终对用户的危害是威胁到这些能力成功且安全采用这些能力的最重要的关注点。由于这些风险 - 滥用这些高度敏感的数据，不适当的用户概况，缺乏足够的同意和用户不认识都是所有因素必须牢记以实现“在建立这些功能”时实现“逐个设计”，以实现医疗目的。本文旨在查看该领域最高的隐私和道德问题，并提供建议以减轻其中一些风险。我们还提出了差异隐私的技术实施，以证明将噪声添加到健康数据中如何显着改善其隐私，同时保留其效用。
训练稳定的神经普通微分方程-Indiento
神经普通微分方程（神经odes）是一个深层神经网络的新家族。本质上，神经极是一个微分方程，其向量场是神经网络。将神经颂作为机器学习模型的一部分，使该模型比标准模型更有效。的确，可以使用伴随灵敏度方法来训练模型的神经ode块，该方法计算梯度下降方法的梯度，以避免经典的反向传播的计算成本。我们对这一领域的贡献是对神经ode块的稳定性和合同性的研究，是一个微分方程，目的是设计训练策略，以使整体机器学习模型稳健且稳定，以抗对抗攻击。此海报基于[1]，[2]和[3]。
生成建模的微分几何形状
我的一位前教授曾经将一本关于差异几何学的流行教科书描述为“厕所阅读”。诚然，他使用了更多粗略的术语。此描述意味着文字很容易访问，以至于他可以在经常浴室时阅读这本书。该描述并不意味着称赞。。。这本简短的书旨在是“厕所阅读”。差异几何形状经常被抽象地呈现，而驱动直觉隐藏得很好。相反，我试图使此文本尽可能容易地消化。。。也就是说，我认为您在机器学习和与此领域相关的标准数学工具方面具有一定的经验。也就是说，您应该熟悉基本演算，线性代数和概率理论。
探索生物活性化合物起源：分析基因簇标记与埃塞俄比亚sof umer洞穴中的生物合成有关
EBI2受体的内源配体，氧化酚7α，25OHC，至关重要的免疫反应，受CH25H，CYP7B1和HSD3B7酶的细节调节。淋巴样细胞和T细胞卵泡中的卵泡树突状细胞保持7α，25OHC的梯度，基质细胞增加，树突状细胞降低了其浓度。该梯度对于淋巴组织中适当的B细胞定位至关重要。在多发性硬化症的动物模型中，实验性自身免疫性脑脊髓炎，7α的水平，25OHC迅速增加了中枢神经系统的迅速增加，驱动EBI2通过血脑屏障（BBB）表达免疫细胞的迁移。要探索脑中的血管细胞是否表达这些酶，我们检查了正常的小鼠脑微孔塞尔，并研究了它们在炎症过程中表达的变化。EBI2在内皮细胞，周细胞/平滑肌细胞和星形胶质细胞端层中大量表达。CH25H，CYP7B1和HSD3B7在每种细胞类型中都被多样检测，这表明它们在氧化酚7α，25OHC合成和在不同条件下的梯度维持和梯度维持。在EBI2中出现了明显的物种特异性差异以及小鼠和人类BBB形成细胞之间的酶水平。在急性炎症条件下，EBI2和合成酶调节下发生在大脑中，基于酶的大小和方向。最后，在体外星形胶质细胞迁移模型中，CYP7B1抑制剂氯吡唑以及EBI2拮抗剂NIBR189抑制了脂多糖诱导的细胞迁移，表明EBI2及其在炎症下脑细胞迁移的脑细胞迁移中的配体受到了侵略。
动态的自适应差异隐私机制...
乌干达坎帕拉国际大学的学生摘要零信任体系结构中网络威胁的日益复杂性和动态性质，需要采取更适应性的方法来实现差异隐私机制。当前的静态隐私解决方案无法充分解决不断发展的威胁景观，从而导致潜在的脆弱性和降低系统效率。本研究提出了一个新颖的自适应差异隐私框架，该框架基于零信任环境中的实时威胁评估，动态调整隐私参数。我们的解决方案介绍了一种智能隐私预算优化算法，该算法不断评估威胁水平并自动重新校准隐私机制，以保持最佳保护，同时最大程度地减少性能开销。通过使用现实世界数据集和模拟攻击方案进行广泛的实验评估，我们证明，与静态机制相比，我们的自适应方法在隐私保存方面提高了47％，同时将系统性能保持在可接受的阈值之内。该框架成功地检测并响应了毫秒内新兴威胁的94％，并动态调整隐私参数以应对确定的风险。我们的结果表明，提议的解决方案有效地平衡了零信托体系结构中隐私保护，系统性能和威胁响应能力。此外，我们还提供了全面的实施指南，并确定了在生产环境中部署自适应差异隐私机制的关键挑战。简介1.1。这项研究通过引入一种实用，可扩展的解决方案来管理动态威胁景观中的差异隐私，从而有助于保护隐私系统。关键字：自适应差异隐私，零信任体系结构，动态威胁响应，隐私预算优化，安全自动化，隐私保护系统1。问题陈述现代网络安全环境由于威胁景观的复杂性迅速发展而面临前所未有的挑战。传统网络平均每天遇到2,200个网络攻击，攻击模式和不断发展的威胁向量的复杂性越来越高（Chen等，2021）。先进的持久威胁（APT）和零日漏洞的兴起显着使隐私保护格局复杂化，需要更复杂的防御机制。静态隐私机制虽然历史上有效，但现在显示出对动态威胁的反应能力的重大局限性，尤其是在零信任环境中。这些机制保持固定的隐私参数，无论威胁严重程度如何