XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEvaluating
评估感知的优势和资金需要增强紧急医疗服务：患者和员工的见解
紧急医疗服务（EMS）代表了保加利亚医疗基础设施的重要性，为急性医疗紧急情况提供了紧急护理和立即治疗。[1]随着全球折磨中对医疗保健系统的需求，EMS的作用变得更加迅速被淘汰。Pirogov于1951年出现，在保加利亚提供专门的多学科急诊护理方面已将自己定位为领导者。[4] uhatem“ N.I. Pirogov”因在各种医学专业中提供全面的24小时紧急服务而得到广泛认可，包括为紧急手术，儿科，烧伤治疗和毒理学提供创伤护理，为该地区的紧急医疗提供基准。[5,6]
评估使用扩散降解概率模型
生成的AI模型，例如稳定的扩散，DALL-E和MIDJOURNEY，最近引起了广泛的关注，因为它们可以通过学习复杂，高维图像数据的分布来产生高质量的合成图像。这些模型现在正在适用于医学和神经影像学数据，其中基于AI的任务（例如诊断分类和预测性建模）通常使用深度学习方法，例如卷积神经网络（CNNS）和视觉变形金刚（VITS）（VITS），并具有可解释性的增强性。在我们的研究中，我们训练了潜在扩散模型（LDM）和deno的扩散概率模型（DDPM），专门生成合成扩散张量张量成像（DTI）地图。我们开发了通过对实际3D DTI扫描进行训练以及使用最大平均差异（MMD）和多规模结构相似性指数（MS-SSSIM）评估合成数据的现实主义和多样性来生成平均扩散率的合成DTI图。我们还通过培训真实和合成DTI的组合来评估基于3D CNN的性别分类器的性能，以检查在培训期间添加合成扫描时的性能是否有所提高，作为数据增强形式。我们的方法有效地产生了现实和多样化的合成数据，有助于为神经科学研究和临床诊断创建可解释的AI驱动图。
评估新型GLP1类似物Liraglutide对阿尔茨海默氏病（ELAD研究）
参与者排除标准1。根据产品特征摘要（肝损伤，CKD 3阶段及更高版本的肾脏损伤，炎症性肠病），使用利拉格鲁肽的任何禁忌症。2。可能影响认知的广泛神经疾病。3。MRI/CT在其痴呆方面显示出脑血管疾病明确的病因证据。4。糖尿病。5。目前在筛选前30天服用或夺取美容。6。当前存在临床上重要的重大精神疾病（例如主要抑郁症）根据精神障碍诊断和统计手册的标准，第四版（DSM-IV）。7。当前的临床意义全身性疾病可能导致
病例报告：妊娠中期螺旋酮偶然治疗的孕妇
无脊椎动物在沿海生态系统中执行基本的生态功能。这项研究旨在对韩国半岛沿海无脊椎动物的状态和分布进行深入分析，重点介绍了非土著物种的潜在生态影响。在朝鲜半岛海岸线沿线的14个采样地点在每个季节一次进行了四次调查，以调查无脊椎动物的下端社区。基于社区数据，这项研究确定了土著和非土著物种，并将其分为韩国地理上不同的沿海生态系统之间的广泛存在和区域性占主导地位的物种。分析了非土著物种对其优势范围内生物多样性的影响，以鉴定具有潜在的生态影响的物种。结果表明，尽管某些主要的非土著物种没有显着作用，但另一些物种（例如两栖动物）与黄海中生物多样性的丧失有关。这项研究强调了明确区分主要物种范围的重要性，并强调需要进行连续监测以支持早期检测并为减少非土著物种的负面影响的管理策略提供信息。这项研究为评估无脊椎动物社区中非土著物种的影响提供了新的见解。
评估空间平衡的运输改进
摘要定量城市模型的最新发展提供了一组新的工具，用于评估运输改进。常规的成本效益分析通常是部分平衡进行的。相比之下，定量城市模型表征了整个城市内经济活动的空间分布。我们使用常规的成本效益分析，基于市场获取变化的足够统计方法和基于模型的反事实来比较运输改进的评估。我们表明，定量的城市模型预测城市内经济活动的重组会响应运输改善，这可能会导致这三种方法的预测之间的实质性差异，以实现大规模运输成本变化。关键词：运输，空间经济学，城市经济学jel代码：R30； R40; R52本文是该中心城市计划的一部分。经济绩效中心由经济和社会研究委员会资助。本文是在访问斯坦福大学作为Trione访问教授时撰写的。我感谢斯坦福大学的款待。本文是为2025年韩国经济学国会的经济学和计量经济学专着的进步而委托的。我的思想受到了21世纪的研究项目的DOT-NBER经济学的影响，由Jim Poterba，Ed Glaeser和我本人协调。我感谢BingQing Yang获得出色的研究帮助。我要感谢Mark Bamba，Diana Furchtgott-Roth，Ed Glaeser，Benny Kleinman，Ernest Liu，Robert Hampshire，Jim Poterba，Darren Timothy，Matt Turner和Stephan Zoepf的有用评论和讨论。任何意见，错误和遗漏都是作者单独的责任
评估调节基因组学预训练的DNA语言模型的代表性
基因组语言模型（GLM）的出现提供了一种无监督的方法，用于学习非编码基因组中的广泛的顺式调节模式，而无需湿LAB实验产生的功能活动标签。先前的评估表明，可以利用预训练的GLM来提高广泛的监管基因组学任务的预测性能，尽管使用了相对简单的基准数据集和基线模型。由于这些研究中的GLM在对每个下游任务的重量进行微调时进行了测试，从而确定GLM表示是否体现了对顺式调节生物学的基本理解仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们评估了预训练的GLM的代表性，以预测和解释跨越DNA和RNA调控的细胞类型特异性功能基因组学数据。我们的发现表明，与使用单热编码序列的常规机器学习方法相比，探测预训练的GLM的表示没有实质性优势。这项工作强调了当前GLM的主要差距，从而在非编码基因组的常规培训策略中提出了潜在的问题。
胎儿心率信号数据集用于训练形态分析方法并根据专家共识进行评估
摘要 - 胎儿心率（FHR）是预防分娩过程中胎儿缺氧的筛查信号。专家分析此信号时，他们必须定位基线并确定减速和加速度。这些步骤可能是自动化的，并通过数据处理分析更加客观，但是需要培训和评估数据集。在这里，我们描述了155个FHR记录的数据集，其中参考基线，加速度和减速已由专家共识注释。66 FHR记录和共享的专家分析已包含在培训数据集中，并且评估数据集中还包括了90个其他具有非共享专家分析的FHR记录。希望评估其自动分析方法的研究人员应提交其结果，以与专家共识进行比较。数据集还包含文献中11种重新编码的自动分析方法产生的结果。所有数据均可在http：//utsb.univ-catholille.fr/fhr-review中获得。
评估全球对生物多样性和保护的兴趣
摘要《生物多样性公约》（AICHI目标1）的第一个目标是提高公众对保护生物多样性和所需行动价值的认识，这是其他保护目标的关键先决条件。监测在全球范围内实现这一目标方面的成功很难；但是，近几十年来，人类生活的数字化增加使得以前所未有的规模衡量人们的利益变得更容易，并且可以比以前尝试的对AICHI目标1进行更全面的评估。我们使用了与生物多样性和保护不同方面相关的一千多个搜索词的Google搜索量数据，以评估全球对生物多样性及其保护的兴趣。我们还调查了各国生物多样性和保护的兴趣与与生物多样性，经济，人口统计学，研究，教育，互联网使用以及环境组织的存在相关的变量的相关性。从2013年到2020年，全球对生物多样性组成部分的搜索增加，主要是由于搜索具有超凡魅力的动物群（59％的搜索是针对哺乳动物物种的）。搜索保护行动，主要是由于对国家公园的搜索而驱动的，自2019年以来减少了，这可能是由于19日大流行。经济不平等与对生物多样性和保护的兴趣呈负相关，而购买力与更高水平的教育和研究间接相关。我们的结果表明，实现AICHI目标1的部分成功是对生物多样性的兴趣，但没有用于保护。我们建议，仍然需要增加旨在忽视生物多样性和保护方面的外展和教育工作。可以利用生物多样性和保护方面的流行话题，以提高对其他主题的认识，并注意当地的社会经济环境。
基于自然的解决方案：评估农林业的全球碳固存潜力和农业土地上的树木覆盖率增加。
最近发布的IPCC缓解报告将农业条纹作为三大农业，林业和其他土地利用（AFOLU）缓解途径之一，并指出，它提供了多种生物物理和社会经济的共同点，例如诸如土地生产力，多样化的谋生活动，更高的土壤质量，更高的水平，更高的水平，更高的水平，''农林业在现场尺度上的缓解潜力。因此，农业条件是开发策略和报告国家确定的贡献（NDC）中最受欢迎的基于自然的解决方案之一，既有其潜在的缓解效益，但尤其是对于适应性，弹性和生计益处而言，它可以为小型农场提供的规模提供的适应性，弹性和生计益处。在这里，我们根据IPCC Tier 1的估计值介绍了在农业土地上的地上和地下生物量的最新全球和区域估计值，并根据遥感将结果与更新的碳密度图进行了比较，结果表明方法和初始估计是可靠的。评估了两个未来方案，以估计农业土地上树覆盖层增加的碳固换潜力：1。）增量更改和2.）对农林业的系统变化。与基于遥感的树覆盖分析相结合的地面生物量碳的估计值，以估计生物质的增加。全球增加（用于增量变化的4-6 pg C；系统变化的12-19 pg c）突出显示了实质性缓解潜力。巴西，印度尼西亚，菲律宾，印度，美国和中国是顶级国家。巴西，印度尼西亚，菲律宾，印度，美国和中国是顶级国家。在十年中，将农业土地上的全球树木覆盖量增加10％将超过18 pg c。南美的潜力最高，其次是东南亚，西部和中非以及北美。 此外，我们还提供了对山区可以提供的独特和重要贡献的农林业以及减少无法恢复的碳的压力的概述和分析。南美的潜力最高，其次是东南亚，西部和中非以及北美。此外，我们还提供了对山区可以提供的独特和重要贡献的农林业以及减少无法恢复的碳的压力的概述和分析。
评估gnotobirotic小鼠和人类中的微生物组指导的零食
*地址为：jgordon@wustl.edu。作者贡献O.D-B。和J.I.G.设计了gnotobiotic小鼠研究。A.C.H. 监督了肥胖人类供体的粪便样品，用于殖民无菌小鼠。 O.D-B。 和N.H.进行了动物研究。 M.J.B.，S.K.，O.D-B。 和J.I.G. 与D.K.H.一起设计了人类研究。和S.V. 谁监督了两种人类研究中使用的纤维零食原型的设计，制造和质量控制分析。 a.m.和S.V. 纤维制剂的有组织的碳水化合物和糖苷连接组成分析。 S.K.监督人类参与者的受控饮食研究。 与K.K.一起 和T.W. J.J.C.，G.C。和C.B.L. 对小鼠饮食和粪便样品进行了质谱测定。 J.C.对从食用2个含有零食的2个和4纤维的参与者那里收集的人类粪便样品进行了LC-QTOF-MS分析。 O.D-B。 监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理，并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。 M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.，S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建，而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。A.C.H.监督了肥胖人类供体的粪便样品，用于殖民无菌小鼠。O.D-B。 和N.H.进行了动物研究。 M.J.B.，S.K.，O.D-B。 和J.I.G. 与D.K.H.一起设计了人类研究。和S.V. 谁监督了两种人类研究中使用的纤维零食原型的设计，制造和质量控制分析。 a.m.和S.V. 纤维制剂的有组织的碳水化合物和糖苷连接组成分析。 S.K.监督人类参与者的受控饮食研究。 与K.K.一起 和T.W. J.J.C.，G.C。和C.B.L. 对小鼠饮食和粪便样品进行了质谱测定。 J.C.对从食用2个含有零食的2个和4纤维的参与者那里收集的人类粪便样品进行了LC-QTOF-MS分析。 O.D-B。 监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理，并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。 M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.，S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建，而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。O.D-B。和N.H.进行了动物研究。M.J.B.，S.K.，O.D-B。 和J.I.G. 与D.K.H.一起设计了人类研究。和S.V. 谁监督了两种人类研究中使用的纤维零食原型的设计，制造和质量控制分析。 a.m.和S.V. 纤维制剂的有组织的碳水化合物和糖苷连接组成分析。 S.K.监督人类参与者的受控饮食研究。 与K.K.一起 和T.W. J.J.C.，G.C。和C.B.L. 对小鼠饮食和粪便样品进行了质谱测定。 J.C.对从食用2个含有零食的2个和4纤维的参与者那里收集的人类粪便样品进行了LC-QTOF-MS分析。 O.D-B。 监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理，并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。 M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.，S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建，而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。M.J.B.，S.K.，O.D-B。和J.I.G.与D.K.H.一起设计了人类研究。和S.V.谁监督了两种人类研究中使用的纤维零食原型的设计，制造和质量控制分析。a.m.和S.V.纤维制剂的有组织的碳水化合物和糖苷连接组成分析。S.K.监督人类参与者的受控饮食研究。 与K.K.一起 和T.W. J.J.C.，G.C。和C.B.L. 对小鼠饮食和粪便样品进行了质谱测定。 J.C.对从食用2个含有零食的2个和4纤维的参与者那里收集的人类粪便样品进行了LC-QTOF-MS分析。 O.D-B。 监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理，并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。 M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.，S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建，而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。受控饮食研究。与K.K.一起和T.W.J.J.C.，G.C。和C.B.L. 对小鼠饮食和粪便样品进行了质谱测定。 J.C.对从食用2个含有零食的2个和4纤维的参与者那里收集的人类粪便样品进行了LC-QTOF-MS分析。 O.D-B。 监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理，并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。 M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.，S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建，而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。J.J.C.，G.C。和C.B.L.对小鼠饮食和粪便样品进行了质谱测定。J.C.对从食用2个含有零食的2个和4纤维的参与者那里收集的人类粪便样品进行了LC-QTOF-MS分析。O.D-B。 监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理，并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。 M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.，S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建，而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。O.D-B。监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理，并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.，S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建，而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。M.C.H.和C.D.实现了宏基因组装/注释管道。D.A.R.，S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建，而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。D.A.R.，S.A.L。和A.O.进行了粪便微生物的McSeed途径重建，而V.L.和B.H.提供了cazyme注释。A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。A.S.R.开发了HOSVD和R.Y.C.O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。O.D-B。和R.A.B.分析了数据。应用于由小鼠和人类生成的数据集的CC-SVD分析平台。对人类研究产生的血浆蛋白质组数据集进行了COMPBIO分析。o.d-b。，C.D.，M.J.B。和J.I.G.O.D-B。 和J.I.G. 在合着者提供的协助下写了这篇论文。O.D-B。和J.I.G.在合着者提供的协助下写了这篇论文。