XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemId
拉曼光谱法，用于鉴定链球菌
在现代世界中，口腔的各种炎症性疾病已广泛，特别是牙周炎[1，2]。牙周炎和植入周围炎的主要原因是口腔微生物的组织感染。病理过程中已知的潜在参与者之一是链球菌，在几乎100％的病例中，它们在牙周口袋中被检测到[3-6]。同时，即使使用现代方法，链球菌仍然是识别微生物的最困难之一。当前，一种积极使用的物理方法来诊断包括链球菌在内的微生物，是基质辅助的激光解吸/电离时间 - 质谱质谱法（MALDI-TOFMS）。没有任何有关微生物识别的新技术，没有问题，而Maldi Tofms也是如此。是在具有基因型/蛋白质相似性的那些微型机构中无法进行准确的分歧，并且在数据库中没有可靠的数据[7]。在这方面，紧急任务是检测链球菌的物种鉴定。作为识别链球菌的替代方法，可以使用在生物医学实践中广泛应用的拉曼光谱法（RS）的方法[8]。rs允许分析分子的振动模式，并可以区分相似的分子，这使人们希望解决鉴定紧密相关的细菌物种的问题。鉴于链球菌作为各种局部疾病的致病药物的作用越来越大，需要在此方向上进行进一步的研究。以前，其他作者进行了类似的研究，但它集中在肺炎球菌的物种鉴定上，作为广义感染（肺炎和脑膜炎）的主要病因[9]。该研究的目的是对三种密切相关的链球菌链球菌，口腔链球菌和肺炎链球菌肺炎链球菌的菌株进行频谱研究，并使用拉曼光谱法对周期性诊断的细菌菌株进行快速评估。
LOQ 15IRX9-概述-Lenovo
[1]快速电荷Express仅在冬眠中有效或完全关闭计算机。[2]所有电池寿命索赔均为最大值，并基于使用MobileMark®2014，MobileMark®2018，MobileMark®25，MobileMark®30，Jeita 2.0，Jeita 2.0，Jeita 3.0，Jeita 3.0，连续1080p 1080p视频播放（150nits Brightness Brightness and Default和Google Power量级别）或Google Power Power Power Power lacte and power Power Load lodal load Test Test（PLT TESTES TESTER TESTES（PLT）测试（PLT）均可效应。实际电池寿命会因许多因素而异，例如产品配置和使用，软件使用，无线功能，电源管理设置和屏幕亮度。电池的最大容量将随时间和使用而降低。
Cisco Identity Services引擎管理员指南，版本3.4
思科和思科徽标是Cisco和/或其在美国和其他国家的商标和/或其分支机构的商标或注册商标。要查看Cisco商标列表，请转到此URL：https：//www.cisco.com/c/en/us/about/legal/legal/trademarks.html。提到的第三方商标是其各自所有者的财产。使用该词合作伙伴一词并不意味着思科与任何其他公司之间的伙伴关系。（1721r）
ai癌症检测：美国食管和皮肤癌的早期鉴定。
食管和皮肤癌是最具挑战性的恶性肿瘤之一，对提高生存率和降低医疗保健成本至关重要的早期发现至关重要。本文探讨了人工智能（AI）在美国早期发现这些癌症中的作用，从两项关键研究中综合方法。用于食管癌，采用了先进的机器学习技术，例如随机森林和XGBOOST，用于分析多模式数据，包括医学成像，电子健康记录（EHRS）和基因组谱，在检测早期癌症方面达到了92％的准确性。对于皮肤癌，卷积神经网络（CNN）用于分析皮肤镜图像，在鉴定恶性病变方面达到了87％的精度。该研究强调了AI驱动模型的设计和实施，涵盖了数据预处理，功能工程和评估指标，同时解决了诸如类不平衡和过度拟合的挑战。结果表明，AI具有提高诊断准确性，可伸缩性和可及性的潜力，尤其是在服务不足的地区。但是，必须解决数据隐私，算法解释性和法规依从性，以使AI完全集成到医疗保健系统中。本文断言，AI驱动的诊断能够彻底改变癌症检测，并呼吁进行进一步的研究以克服现有局限性，同时确保公平访问这些变革性技术，最终改善患者的结果并重塑癌症护理的景观。1。i ntroduction 1.1背景关键字：人工智能（AI），癌症检测，早期诊断，食管癌，皮肤癌，机器学习，医疗保健创新。版权所有©2025作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用，分发和再现，以提供原始作者和原始作者提供信用。
鉴定免疫相关增强子RNA SATB1-AS1是胸腺癌预后的新型生物标志物
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过PEER REVIVE的认证）Preprint Preprint the版权所有此版本，该版本于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.13.25322204 doi：medrxiv preprint
新确定的非洲分枝杆菌10，中非
由于广泛使用全基因组测序（WGS），对引起人类和动物结核病的细菌毒剂的限制性多样性的传统观点进行了修订。除了分枝杆菌CANETTII（代表东非东部结核杆菌的特殊，非克隆，进化的分支谱系）外，在过去的十年中，已经在AFRICA中鉴定出了几种以前未知的结核分枝杆菌谱的谱系。M.结核病复杂谱系7（L7）在非洲的角和非洲大湖地区的L8中发现（1，2）。Afri-Canum L9仅在吉布提和索马里发现。相比之下，其他2个主要的非洲主要菌落 - 相关的谱系对结核病Burden，L5和L6产生了基本贡献，主要是在西非的（3）。在芽孢杆菌的进化史上，东非和西非之间的途径尚不清楚。我们描述了与中非相关的新发现的L6和L9的姐妹谱系，并讨论了确定相关非洲谱系L5，L6和L9的进化历史的含义。我们基于公开数据的研究，因此不批准道德批准。
识别推荐系统的特定组精神模型：一种新颖的定量方法
摘要。用户如何与智能系统进行交互是由系统内部工作的主观心理模型来确定的。在本文中，我们提出了一种基于卡片排序的新方法，以定量地识别推荐系统的这种心理模型。使用此方法，我们进行了在线研究（n = 170）。将分层聚类应用于结果显示出不同的用户组及其各自的心理模型。独立于所使用的建议系统，一些术语具有严格的基于程序性的，而另一些则是基于概念的心理模型。此外，心理模型可以被描述为技术或人性化。虽然基于程序的心理模型与透明度感知呈正相关，但人性化模型可能会影响对系统信任的感知。基于这些发现，我们在透明智能系统设计中考虑了用户特定的心理模型的三个含义。
SLVC-DIDA：用于分散身份的基于无签名的无验证的发行人隐藏和多方身份验证
作为数字身份的新兴范式，分散的身份（DID）在各个方面都具有比传统身份管理方法的优势，例如增强以用户为中心的在线在线服务并确保完整的用户自主权和控制。验证凭证（VC）技术用于促进跨多个实体的分散ID访问控制。但是，现有计划通常依赖于分布式的公钥基础，该基础也会引起挑战，例如上下文信息推论，密钥曝光和发行人数据泄漏。为了解决上述问题，本文提出了一个永久性发行人隐藏（PIH），这是首次使用签名的无VC模型（名为SLVC-DIDA）进行了多方身份验证框架。我们提出的计划避免了通过采用哈希和发行人会员证明来签署密钥的依赖，这支持通用零知识多党派进行了认证，从而消除了其他技术集成。我们采用零知识的RSA蓄能器来维护发行人集的匿名性，从而通过基于默克尔树的VC列表来保护身份属性的隐私，从而实现公众验证。通过消除对公钥基础设施（PKI）的依赖，SLVC- DIDA可以完全分散发行和验证DIDS。此外，我们的计划通过实施零知识发行者集和VC列表来确保PIH，从而有效地减轻了关键泄漏和上下文推理攻击的风险。我们的实验进一步评估了SLVC-DIDA的有效性和实用性。
在医疗服务数据库中识别1型 /类型2型糖尿病，以改善糖尿病的健康监测，医学研究和预防：算法开发和应用< / div < / div>
简介：大数据源代表了糖尿病研究的机会。一个例子是法国国家卫生数据系统（SND），收集有关整个法国人口的医疗外医疗保健和住院医疗索赔的信息（6600万）。目前，基于抗糖尿病药物报销的经过验证的算法能够鉴定出SND中有药理学治疗糖尿病的人。，但不能将1型与2型糖尿病区分开。区分1型和2型糖尿病是糖尿病监测中的培训，因为它们在预防，风险，疾病自然病史，病理生理学，病理学，管理和并发症的风险方面存在差异。本文研究了使用人工智能的1型糖尿病分类算法的开发及其用于估计法国1型和2型糖尿病患病率的应用。方法：最终数据集构成了康斯坦斯队员的所有糖尿病病例（n = 951）。使用了基于八个步骤的监督机器学习方法：最终数据集选择，目标定义（类型1），编码功能，最终数据集分为培训和测试数据集，功能选择，培训以及验证以及算法的选择。将选定的算法应用于SNDS数据，以估计成人18-70岁的成年人中的1型糖尿病患病率。结果：在3481个SNDS功能中，选择了14个以训练不同的算法。人工智能为预防研究和糖尿病提供了新的可能性。最终的算法是基于上一年快速作用的胰岛素，长效胰岛素和BIGUANIDE的报销数量的线性判别分析模型（特定的97％和敏感性100％）。在2016年调整算法性能后，法国的1型糖尿病患病率分别为0.3％和4.4％。结论：我们的1类/类型2类别分类算法的性能很好，适用于其他国家/地区的任何处方或医疗索赔数据库。©2023由Elsevier Masson Sas出版。这是CC BY-NC-ND许可（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章