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实现即时护理脑肿瘤分类：福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) 病理的纳米孔甲基化测序
摘要 基于牛津纳米孔技术 (ONT) 的甲基化测序因其快速准确地对脑肿瘤进行分类而受到越来越多的认可。这一过程对于最佳患者治疗至关重要。然而，目前广泛的临床应用受到对新鲜冷冻活检的需求而不是标准福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) 样本的限制。我们的研究探讨了 FFPE 对 DNA 甲基化的影响，并提出了一种基于 ONT 的 FFPE 肿瘤分类的开发和验证方案。我们提出了一种实用的解决方案，用于在常规临床环境中精确诊断脑肿瘤，并在护理点及时做出治疗决策，而不会干扰手术室标准。关键词：肿瘤分类、牛津纳米孔技术、表观遗传分析、DNA 甲基化、FFPE 活检样本、中枢神经系统肿瘤、精准医学、病理学。准确分类肿瘤类型和亚型对于促进全面精准的患者治疗至关重要 1-3 。例如，世界卫生组织 (WHO) 对中枢神经系统 (CNS) 肿瘤的分类涵盖 10 多个主要肿瘤类别，每个类别又包含许多亚类，总共有 100 多个不同的实体，需要不同的治疗方法，并且与不同的预后和临床病程相关 4。这些肿瘤实体在形态、空间和遗传特征上经常表现出相似性 5–7，因此难以区分它们。此外，神经病理学家可能会对组织病理学结果提供不同的解释，这增加了该过程的主观性 8。另一方面，表观遗传学，特别是 DNA 甲基化——已被证明是一种强大而稳定的工具，可准确区分绝大多数这些肿瘤亚型 2，因此基于甲基化的分类已纳入 2021 年 WHO 对 CNS 肿瘤的分类 4。因此，检查肿瘤甲基化模式最近已成为临床诊断程序的一部分，基于甲基化的分类器已经可用于中枢神经系统肿瘤和肉瘤，其他用于不同肿瘤类型的分类器正在开发中 9 。然而，将 DNA 甲基化纳入脑肿瘤的诊断检查已被证明具有挑战性。评估这些甲基化模式的“金标准”方法是 DNA 杂交阵列，例如 Infinium MethylationEPIC 阵列 10 ，但它具有明显的缺点，包括费用高、周转时间长、所需起始材料量大（最低 500ng DNA，最好是 1ug DNA），需要积累多个样本才能获得结果，并且需要训练有素的人员，这与临床需求通常要求的短时间范围不符 。
转折点的固定收益：2024年的策略和前景
今年似乎将在固定收益市场中看到AI的更广泛实施。以及为固定收入的始终不可预测且波动性的环境谈判，公司将需要有效地管理在各种资产类别中使用越来越复杂的结构持有多种证券投资组合的风险，在各种资产类别中，相关性可能会迅速变化。他们将需要提高敏捷性，以最大程度地减少潜在的负面事件的影响，对冲固定收益和跨资产班级投资组合的影响，并使用财务，经济和政治数据来运行场景，以便从新兴的机会中受益。他们还必须增强运营
在陡峭的高山地形中安全的低空导航，带固定翼无人机
[1] Heck，Matthias等。“结合阵列分类和本地化的雪崩自动检测。”地球表面动力学7.2（2019）：491-503。地球表面动力学7.2（2019）：491-503。
基于FIXEL的分析揭示了与TAU相关的白质变化，而阿尔茨海默氏病早期
Khazar Ahmadi，1，2 Joana B. Pereira，1，3 Danielle van Westen，1，4，4 ofer Pasternak，5，6，6 Fan Zhang，6 Markus Nilsson，4，8 Erik Stomrud，8 Erik Stomrud，1，1，1，9 Nicola Spotorno，1 * and Oskar Hansson 1，9 22362，瑞典2，2认知神经科学研究所，心理学学院，鲁赫大学Bochum，Bochum 44801，德国，德国3，神经科学系3司，Karolinska Institutet，Karolinska Institutet，斯科德尔姆17176，SWEDEN，SWEDEN，SWEDEN，SWEDEN，4诊断，分校。瑞典，5个精神病学部门和6个放射学部门，布里格姆和妇女医院，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州波士顿02115，7，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州医学院，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州02114 02114，医学院康涅狄格州伦德大学，伦敦221111114的瑞士医学院。 21428，瑞典
多模式自适应虚拟灯具的概率方法
摘要 - 虚拟灯具（VFS）为远程操作提供触觉反馈，通常需要针对任务的不同阶段的不同输入方式。这通常会导致基于视觉和位置的精细。基于视觉的效果，特别是对视觉不确定性的处理，以及靶标的/消失，以提高灵活性。这还需要有必要的方法来添加/删除纤维化的方法，除了不确定性意识 - 援助法规。不同方式的仲裁在整个任务中为用户提供最佳反馈方面起着至关重要的作用。在这封信中，我们提出了一系列专家（MOE）模型，该模型合成了视觉杂物，在一个统一的框架中优雅地处理了完整的姿势检测不确定性和远距离目标。一种结合多种基于多种视力的精细功能的仲裁功能自然源于MOE公式，利用不确定性来调节精细的刚度，从而带来了辅助程度。然后，使用专家（POE）方法的产物将所得的视觉涂纸与基于位置的细胞织物融合在一起，从而在整个完整的工作空间中实现指导。我们的结果表明，这种方法不仅允许人类操作员精确插入印刷电路板（PCB），而且还提供了额外的功能，并且保留了theperformanceleceleceLanceLanceLanceLanceLanceLanceLanceLeveloFabasElineWithCarewithCarewhandCareDandundundundundundunduned dunduned dundundundunduned，而无需为单个连接器的VF手动创建。
电极修复胶带|电动电池解决方案
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神经网络修复安全漏洞的有效性
安全漏洞维修是一项艰巨的任务，迫切需要自动化。两组技术已显示出希望：（1）已在诸如代码完成诸如诸如代码完成之类的任务的源代码上预先培训的大型代码语言模型（LLMS），以及（2）使用深度学习（DL）模型自动修复软件错误的自动化程序修复（APR）技术。本文是第一个研究和比较LLMS和基于DL的APR模型的Java漏洞的修复功能。的贡献包括我们（1）应用和评估五个LLM（Codex，Codegen，Codet5，Plbart和Incoder），四个微调LLM和四个基于DL的APR技术，对两个现实World Java脆弱性基准（VUL4J和VJBENCE）（vul4j和vjbench），（2）设计代码（2）设计了一定的批准（2），（2）设计了一定范围，（2）设计了一定范围，（2）设计了一定的量码（2），（2）设计了一定范围（2），（2）设计了一定范围（2）设计（2），（2）设计了一定的划分（2），（3脆弱性维修台上VJBENCH及其转换版本VJBENCH-TRANS，以更好地评估LLM和APR技术，以及（4）评估VJBENCH-TRANS转换漏洞的LLMS和APR技术。我们的发现包括（1）现有的LLM和APR模型修复了很少的Java漏洞。Codex修复了10.2（20.4％），最多的漏洞。许多生成的补丁都是不可编译的补丁。（2）一般APR数据的微调改善了LLMS的漏洞固定功能。（3）我们的新VJBENCH表明，LLMS和APR模型无法修复许多常见的弱点（CWE）类型，例如CWE-325缺少加密步骤和CWE-444 HTTP请求走私。（4）Codex仍然修复了8.7转换的漏洞，表现优于所有其他LLMS
基于FIXEL的分析揭示了与TAU相关的白质变化，而阿尔茨海默氏病早期
研究文章|基于疾病的神经生物学基于疾病的分析揭示了与tau相关的白质变化，而阿尔茨海默氏病的早期阶段https://doi.org/10.1523/jneurosci.0538-23.2024收到：2023年3月24日收到：2024年3月7日，2024年3月7日接受：8月8日，2024年3月8日，2024年3月8日Copyrt copyrt a a anmAd a anmAdie©2024 ARAD IA。这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可条款分发的开放访问文章，只要将原始工作正确归因于任何媒介，它允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发和复制。
打破玻璃的时间：解决加拿大的生产力问题
加拿大的劳动生产率在去年年底取得了少量收益。，但这是在生产力下降的六个季度之后。当然，大流行是经济的主要破坏者。在大流行期间，加拿大商业领导者的机智和独创性被充分利用。公司调整了其业务模式和工作方式。鉴于公司的敏捷方式，我们认为生产力将提高大流行，因为公司发现他们的立足点和工人培训了。我们已经看到这发生在美国的经济中，但是在这里没有发生。实际上，加拿大商业领域的生产力水平或多或少与七年前的位置保持不变。