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World File Search SystemGao
使用随机森林的心力衰竭预测和XG提升，Aidan Gao
心力衰竭（HF）是一种心血管疾病（CVD），是一种普遍的疾病，可能导致危险情况。每年，全球大约有1790万患者死于这种疾病。对于心脏专家和外科医生来说，准确预测心力衰竭是具有挑战性的。幸运的是，可以使用分类和预测模型，可以使用医疗数据有效地帮助医疗领域。这项研究的目的是通过预测由11个患者属性的五组数据组成的Kaggle数据集来提高心力衰竭预测的准确性。使用多种机器学习方法来了解数据和医学数据库中心力衰竭的可能性。结果和比较表明，预测心力衰竭的精度得分明显提高。将此模型整合到医疗系统中将有助于帮助医生预测患者心脏病的预测
可见光驱动的tio2@n-au纳米机器人穿透玻璃体陈的bin；丁，少量；棕褐色，海辛；王，shuanghu； Liu，L。；王，菲； Gao，J。;
对于眼科，对于传统的基于被动扩散的药物干预，仍然存在许多不确定性和挑战。主要障碍之一是由复杂的玻璃体体和内部生物学大分子引起的有限渗透。在这里，我们第一次证明了新型TiO 2 @N-AU纳米线（NW）电动机/机车机器人由无线自然可见光诱导的动作可以自主，有效地通过光电粒的机制自动渗透到玻璃体体内。具有效率的推进，以及与玻璃体网络的空隙相匹配的NW电动机的纳米级尺寸，无创深入玻璃体体，并克服非均匀的非牛顿液（剪切薄和粘弹性）。我们设想了主动可见的轻型TIO 2 @N-AU NW电动机可容纳深眼病和无线生物电子药物的巨大应用前景。©2022 Elsevier Ltd.保留所有权利。
Chongkai Gao
•校长的毕业生奖学金，新加坡国立大学2024年•出色的实习生，机械机器人机器人技术2023•优秀毕业生，Tsinghua University，Tsinghua University 2020•Philobiblion奖学金，Tsinghua University，2019竞赛（亚太地区）2019•校长的毕业生奖学金，新加坡国立大学2024年•出色的实习生，机械机器人机器人技术2023•优秀毕业生，Tsinghua University，Tsinghua University 2020•Philobiblion奖学金，Tsinghua University，2019竞赛（亚太地区）2019
引用王X-H，Zhang S-F，Wu H-Y，Gao J，Wang L，Yin Y和Wang X（2025）染色质状态的改变GE
专业上皮对于维持循环至关重要，并报告说，上皮中KEAP1的缺失将导致小鼠肾结通（Noel等，2016）。但尚不清楚什么是主要贡献者，不同细胞类型之间的协同相互作用可能对维持肾脏功能至关重要。许多基因涉及维持正常肾功能，例如CLMP和GFRA3。以前的一个在肾脏发育中起重要作用，它的缺失将导致严重的双侧肾积水（Rathjen和Jüttner，2023年）。后者是GDNF家族受体的成员，GDNF是一种分泌的分子，并参与输尿管萌芽（Uetani and Bouchard，2009年）。其他转录因子，例如gata3，lim1，对于肾脏结构也很重要（Chia等，2011）（Boualia等，2013）。小鼠胚胎中GATA3突变会在出生时引起肤色，这表明GATA3因子是尿路突变所必需的（Chia等，2011）。FOXF1是肺发育的另一个因素，也发现突变导致肾结通（BZDęGA等，2023）。通过肾积水中探索了几乎没有潜在的关键基因或转录因子，潜在的遗传机制仍在进一步研究。最近的研究表明，调节元件中染色质状态的变化在基因表达中起着至关重要的作用，并可能导致严重疾病（Mirabella等，2016）（Klemm等，2019）。尽管如此，我们仍然对肤色期间异常组织和正常组织之间染色质状态的改变的了解有限。全面理解肤色中的基因表达和相关调节网络将有助于我们识别发病机理并发现疾病的新疗法靶标。我们试图在这项研究中检测正常和肾脏症之间的差异表达基因（DEG），然后探索疾病的表观遗传变化，包括ATAC-SEQ检测到的DNA甲基化预测和相关的调节元件，检测到了差异性可及的区域（DARS）（图1A）。为了可视化Hub-Gene在肾积水中，我们还通过String构建了蛋白质 - 蛋白质网络（PPI）。为了验证获得的DEGS和DARS之间的潜在关系，我们进一步检测到DEG和DARS之间的染色质结构，试图在肾结通中填充调节机制。
最初发表于：塔克，伊丽莎白·R；艾琳（Jiménez），艾琳（Irene）；陈，琳迪；贝里尼，安吉拉； Gorrini，Chiara；伊丽莎白的卡尔顿； Gao，Qiong; Che，Harve
摘要◥目的：在大约10％的新诊断的神经母细胞瘤和ALK Ampli-fim-1％ - 2％的病例中鉴定出碱性激活突变。洛拉替尼是第三代播种淋巴瘤激酶（ALK）抑制剂，很快将与诱导性化学疗法同时给予藻类常见神经母细胞瘤的儿童。但是，已经报道了对单药治疗的耐药性，并且迫切需要改善反应持续时间的疗法。我们研究了Lorla-tinib与化学疗法或MDM2抑制剂Idasanutlin的临床前组合，因为最近的数据表明，可以通过激活p53-MDM2途径来克服ALK抑制剂的耐药性。实验设计：我们在评估劳拉替尼与化学疗法或Idasanutlin之前比较了临床前模型中的不同ALK抑制剂。我们在体内开发了三重化疗（CAV：环磷酰胺，阿霉素和长春新碱）
引用：Gao Q, Liang B, Li H, et al. 代谢健康超重/肥胖（无代谢异常和高血糖发生率）在中国
摘要 目的 探讨代谢健康性超重（MHOW）和/或代谢健康性肥胖（MHO）是否会增加中国各年龄段人群的高血糖风险。设计 回顾性队列研究。设置 对DATADRYAD数据库的数据进行二次分析，该数据库包含2010年至2016年中国32个地区和11个城市参与者的健康检查记录。参与者 共入选47 391名代谢健康、均无任何代谢异常的参与者。结果测量 高血糖包括新发糖尿病和空腹血糖受损（IFG）。糖尿病诊断为空腹血糖≥7.0 mmol/L，且有典型临床症状和/或在随访期间自我报告。IFG的空腹血糖水平为5.6至6.9 mmol/L。结果 平均随访3.06年，5274人（11.13%）在144 804人年中出现高血糖症，发病率为36.42/1000人年。调整模型显示，与代谢健康的正常体重组相比，MHOW组（HR=1.23，95% CIs 1.16～1.30）和MHO组（HR=1.49，95% CI 1.33～1.67）发生高血糖症的风险较高。体质指数每增加1个单位，高血糖症风险增加6%（HR=1.06，95% CI 1.04～1.07）。分层分析和交互作用检验显示关联的稳健性，且女性的关联更强（交互作用p值<0.001）。结论 MHOW 和 MHO 表型与该人群的高血糖风险呈正相关，并且在女性中这种关联尤其强。
bin gao副教授
∠ A space-decoupling framework for optimization on bounded-rank matrices with orthogonally invariant constraints 2024.11.23 Seminar on Advanced Mathematical Optimization, Nanning, China ∠ Desingularization of bounded-rank tensor sets 2024.11.14 2024 SCMS workshop on learning and optimization in non-Euclidean spaces , Shanghai, China ∠双层优化的高成分：Krylov子空间的有效计算和重新掌管学习中的增强调查2024.12.07 2024 2024国际数据科学和脑启发的智能会议，上海，中国2024.08.11中国科学机器学习（CSML2024），Shanghai和中国的应用方法： 2024.12.11 2nd Brazil-China Joint Mathematical Meeting , Dongguan, China 2024.09.29 Forum on Mathematical Optimization, Dalian, China 2024.05.13 SIAM Conference on Applied Linear Algebra (LA24) , Sorbonne University, Paris, France ∠ Low-rank optimization on matrix and tensor varieties 2024.04.20 Seminar on Advanced Optimization , Jilin,中国
出版详情：Gao, Z., & Lin, L. (2021). 基于人工智能与无线网络通信的交互式装置艺术的智能集成。无线通信和移动计算，2021 年，文章 3123317。https://doi.org/10.1155/2021/3123317
随着科技与时代的发展，新媒体技术与互动装置艺术的发展也慢慢走入了我们观众的视野。它简直就是“无声的艺术”。公众不再像传统那样“隐退”，而是参与其中，与艺术家一起畅游在艺术的世界里。本文旨在研究人工智能与无线网络通讯在互动装置艺术中的应用。通过各种通讯设备的优化，各种算法的不断进步，加强我们互动装置艺术之间的沟通与联系。本文提出，随着人工智能与无线网络通讯的加入，艺术家与观众之间的互动可能会更加有趣，让我们的生活更加丰富多彩。本文的实验结果表明，在进行无线网络通信时，加入人工智能的智能算法的通信延迟率比不加入人工智能的智能算法低很多，说明它们能够更好的将信息传递到控制端。当受到外界影响时，无线网络通信的误码率会上升，但是加入人工智能算法在他的影响范围内，他的误码率上升明显没有那么高。在无线网络通信过程中，改进后的算法在能耗、通信延迟、误码率等方面肯定要优于未改进的算法。通过信号的增强、通信设备材料的选择，这些都是在不断进步，在这方面也在不断探索。与其他算法相比，ML算法的定位精度提升了70%、65%、30%左右。增加传输信号的节点数量，可以大大减少节点间的跳数，相应减少跳距误差，相应减少距离估算误差，提高定位精度。可以更快解决互动装置艺术的技术壁垒。
Tongsheng Geng、Marcos Amaris、Stéphane Zuckerman、Alfredo Goldman、Guang Gao 等人。一种基于配置文件的人工智能辅助异构架构动态调度方法。国际并行编程杂志，2022 年，50 (1)，第 115-151 页。 10.1007/s10766-021-00721-2。hal-03606185
虽然异构架构在高性能计算系统中越来越受欢迎，但其有效性取决于调度程序将工作负载分配到合适的计算设备上的效率，以及通信和计算如何重叠。随着不同类型的资源集成到一个系统中，调度程序的复杂性也相应增加。此外，对于在不同异构资源上具有不同问题规模的应用程序，最佳调度方法可能会有所不同。因此，我们引入了一种基于配置文件的人工智能辅助动态调度方法，以动态和自适应地调整工作负载并有效利用异构资源。它结合在线调度、应用程序配置文件信息、硬件数学建模和离线机器学习估计模型，实现异构架构的自动应用设备特定调度。硬件数学模型提供粗粒度计算资源选择，而配置文件信息和离线机器学习模型估计细粒度工作负载的性能，在线调度方法动态自适应地分配工作负载。我们的调度方法在事件驱动的运行时系统中对控制规则应用程序、2D 和 3D Stencil 内核（基于 Jacobi 算法）和数据不规则应用程序稀疏矩阵向量乘法 (SpMV) 进行了测试。实验结果表明，PDAWL 的表现与产生最佳结果的 CPU 或 GPU 相当或远远优于后者。关键词：异构多核计算、工作负载平衡、自适应建模、机器学习辅助调度、并行计算
引用Gao M，Li J，Han X，Zhang B，Chen J，Lang J和Zhang Q（2024）褪黑激素对肠道微生物组和代谢组学对糖尿病认知I
作为糖尿病的中枢神经系统并发症，认知障碍逐渐受到糖尿病患者衰老的影响。痴呆是认知障碍最严重的阶段（Arvanitakis等，2019）。研究表明，在糖尿病患者中，分别在65 - 74岁和74岁以上的人中，有13.1％和24.2％的认知障碍（Feil等，2011）。基于横截面数据，在中国成年人中根据ADA标准诊断的糖尿病患病率为12.8％（Li等，2020）。随着中国人口的年龄，糖尿病认知障碍（DCI）的发生率正在上升。 然而，当前预防和治疗DCI的策略不足。 肠道是人体的第二个大脑，其中10 13〜10 14肠道微生物群的数量级生存，远远超出了体细胞总数（Gill等，2006）。 研究通过微生物脑轴通过认知功能调节DCI之间的联系与研究越来越多地得到了研究的支持。 CNS影响肠道菌群的平衡，相反，肠道微生物群的变化通过包括代谢物，神经递质，免疫反应，迷走神经等的各种机制影响CNS的功能（Ghaisas等，2016; Ansaldo等，2016; Ansaldo等，2019; Bercik et al; bercik et al。 研究以前已经强调了肠道微生物群多样性的区别，有和没有认知障碍的糖尿病患者（Zhang等，2021a）。随着中国人口的年龄，糖尿病认知障碍（DCI）的发生率正在上升。然而，当前预防和治疗DCI的策略不足。肠道是人体的第二个大脑，其中10 13〜10 14肠道微生物群的数量级生存，远远超出了体细胞总数（Gill等，2006）。研究通过微生物脑轴通过认知功能调节DCI之间的联系与研究越来越多地得到了研究的支持。CNS影响肠道菌群的平衡，相反，肠道微生物群的变化通过包括代谢物，神经递质，免疫反应，迷走神经等的各种机制影响CNS的功能（Ghaisas等，2016; Ansaldo等，2016; Ansaldo等，2019; Bercik et al; bercik et al。研究以前已经强调了肠道微生物群多样性的区别，有和没有认知障碍的糖尿病患者（Zhang等，2021a）。激素褪黑激素（MEL，N-乙酰-5-甲氧基丁胺）被松果腺分泌，并因其功能与昼夜节律的功能以及其抗氧化和抗抗炎作用而受到认可（Ahmad等人，2023年，20233; Cipolla-Neto and and and an。2型糖尿病患者和神经退行性疾病（如阿尔茨海默氏病）患者的体内水平降低（Hardeland等，2015）。最近的研究表明，通过缓解氧化应激，内质网应激和凋亡，在慢性脑灌注灌注的情况下，MEL的认知增强特性（Wang等，2023; Thangwong et al。，202222）。一些研究表明，在各种动物模型中，褪黑激素（MEL）（MEL）和微生物群 - 脑轴之间存在潜在的联系（Zhang等，2021b; He et al。，2024）。然而，肠道微生物组对DCI的贡献的确切机制尚不清楚。我们先前的研究表明，MEL通过其抗凋亡和抗炎性症对海马神经元的抗凋亡和抗炎性作用来减轻认知障碍（数据未显示）。本研究旨在研究MEL对DCI的药理作用，并通过调节肠道微生物组来阐明其神经保护机制。