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在人工智能时代的诊断和治疗定制方面的挑战和进步
综合综述在医学中的人工智能（AI）和机器学习（AM）的摘要整合代表了一个快速增长的领域，有望在诊断和治疗过程中取得重大进展。鉴于这种情况，这项综合审查旨在巩固和批判性地分析有关这些创新技术在医学实践中的应用的可用科学证据。使用相关描述符，例如“人工智能”，“机器学习”，“临床诊断”，“机器学习”，“机器学习”和“深度学习”。仔细参考参考文献包括针对AI和AM在各种医学领域中应用的相关研究，特别关注本摘要中温哥华所示的参考文献。这篇综述的结果揭示了广泛的成功AI和AM在诊断和医疗治疗中的应用。Wang等人等研究。 （2019）强调了在医学中使用深度学习的进步和挑战，而Erickson等人的作品。 （2017）显示了AM在医学图像中的有效性，这有助于临床实践的进步。 如Ahuja（2019）和Farhud和Zokei（2021）所讨论的那样，道德方法和未来对卫生专业人员表现的影响是这些技术整合的关键点。 在这种情况下，患者隐私和道德考虑成为关键因素。Wang等人等研究。（2019）强调了在医学中使用深度学习的进步和挑战，而Erickson等人的作品。（2017）显示了AM在医学图像中的有效性，这有助于临床实践的进步。如Ahuja（2019）和Farhud和Zokei（2021）所讨论的那样，道德方法和未来对卫生专业人员表现的影响是这些技术整合的关键点。 在这种情况下，患者隐私和道德考虑成为关键因素。道德方法和未来对卫生专业人员表现的影响是这些技术整合的关键点。患者隐私和道德考虑成为关键因素。这项综合审查的结论加强了AI和AM在医学中提供的重大转变，提供更快，更准确的诊断，并概述了内在的道德挑战。这种全面的分析强调了对研究和负责任发展的持续需求，促进了优化临床功效的进步，并确保面对这些变革性创新，确保卫生专业人员和患者的信心。关键字：人工智能，机器学习，临床诊断，机器学习和深度学习。
in5摘要1比特币。 Ivan Shirshkov
这两个可用操作添加了交易并获得状态。比特币使用POW（工作证明）共识alg和Logest链规则提供交易确认。较长的块之后 - 标记确认。区块链信息存储在DB（例如LevelDB或RockSDB）中。键值跟踪。比特币使用LevelDB。块存储在本地磁盘上。levelDB用于索引。获得区块链数据比更新更容易 - 共识无需，但受DB的限制（您无法过滤数据或排序）。在此类DB中只能使用简单的操作，例如Hash Find Trak。要克服这些限制，您可以使用blockchainsql之类的党派lib
ivanti策略安全发行说明
ivanti策略安全：发行注4修订历史记录5新的6简介12硬件平台14虚拟设备版本14升级路径19配置迁移路径20值得注意的信息21解决问题21解决问题23安全咨询和补丁更新25已知问题27已知问题27文档27文档30技术支持30
伊沃西尼布（替布索沃）
简介急性髓系白血病 (AML) 是一种异质性血液系统恶性肿瘤，其特征是骨髓、外周血和/或其他组织中髓系原始细胞的克隆性扩增。1,2 AML 的典型症状包括疲劳、皮肤苍白、呼吸困难、感染、头晕、头痛和手脚冰冷。3-5 此外，白细胞减少和中性粒细胞减少会增加感染和发烧的风险，而血小板减少会增加瘀伤、出血、频繁或严重流鼻血、牙龈出血和月经过多的可能性。5 其他症状包括体重减轻、盗汗和食欲不振。6,7 AML 是最具侵袭性的白血病之一。 5 安大略省癌症质量委员会报告称，年龄标准化的 1 年（2017 年至 2018 年）和 5 年生存率（2014 年至 2018 年）分别为 42.1% 和 19.9%。8
ivanov postdoc添加2025
纽约，美国博士后研究职位可在哥伦比亚大学微生物学和免疫学系的粘膜免疫学实验室提供。实验室在体内和“ - 组”方法中使用了共生微生物与宿主生理学之间的相互作用，重点是粘膜和组织免疫和宿主代谢。博士后研究科学家将在肠道免疫体内稳态，组织居民T细胞反应，微生物群工程或饮食，代谢和肠道免疫的作用中进行研究（Ladinsky等，Science，Science 2019; Cell et al。，Cell 2022; Brock Mannity 202222222222222） 2024）。有关实验室的更多信息，请访问实验室网站：https：//www.ivanovlab.com。候选人将有机会进行尖端的跨学科研究，在高度协作的环境中进行训练，与领先的研究人员互动，并成为大型多样的科学界的一部分。资格最低学位：博士学位。或M.D.候选人在免疫学，淋巴细胞生物学，上皮细胞生物学，计算生物学，微生物学，粘膜免疫学或动物疾病模型的经验。至少需要一位作者同行评审的出版物。应用程序信息：
科特迪瓦驱逐法国军队，最新非洲国家......
伦敦（美联社）——周三，英国部分地区被洪水淹没，暴雨和强风持续扰乱新年庆祝活动。两天内降下的雨量接近一个月的降雨量，曼彻斯特地区的几个社区被洪水淹没，道路和停车场上的汽车被淹没至车顶。大曼彻斯特警察局表示，已宣布发生重大事故，山地救援队被召集来协助消防员处理被水淹没的房屋和被困车辆。气象局气象学家汤姆·摩根说：“全天可能还会有更多洪水。我们预计洪水情况会先恶化，之后才能好转。”
IDV 与意大利陆军签订合同，供应 1,453 辆战术后勤卡车 都灵，2024 年 12 月 19 日。IDV 是依维柯集团 (EXM：I) 旗下品牌
IDV 与意大利陆军签署合同，供应 1,453 辆战术后勤卡车 都灵，2024 年 12 月 19 日。IDV 是依维柯集团 (EXM: IVG) 旗下专门从事国防和民防设备的品牌，已与意大利国防部 Direzione Armamenti Terrestri (DAT) 签署了供应 1,453 辆战术后勤卡车的合同。新车将在 2025 年至 2038 年期间交付，这是意大利陆军战术后勤车队更新和现代化的重要一步。整个合同的价值为 7.55 亿欧元。该合同基于新的 IDV 卡车系列供应各种军事后勤平台，并配备战术舱。这些车辆将在依维柯集团皮亚琴察工厂生产，并将采用多种配置 - 从部队和物资运输到水罐车、油罐车、集装箱运输车、回收车和牵引系统 - 在不同平台之间提供深度后勤共性。这些是下一代车辆，可确保客户获得最高水平的机动性、安全性、可操作性和可靠性。与意大利陆军签订这份新合同再次证明了 IDV 能够贡献先进技术、制造能力和供应链治理，以满足其全球客户群最苛刻的要求。依维柯集团 NV (EXM: IVG) 是独特人才和品牌的家园，他们为您的业务和使命提供动力，以推动更可持续的社会。这八个品牌都是其特定业务中的一支重要力量：依维柯，一个先驱商用车品牌，设计、制造和销售重型、中型和轻型卡车；FPT Industrial，在农业、建筑、船舶、发电和商用车领域的各种先进动力总成技术领域的全球领导者； IVECO BUS 和 HEULIEZ，公共交通和高档客车品牌；IDV，高度专业化的国防和民防设备；ASTRA，大型重型采石和建筑车辆的领导者；MAGIRUS，业界知名的消防车辆和设备制造商；以及支持所有这些的融资部门 IVECO CAPITAL。依维柯集团在全球拥有 36,000 多名员工，拥有 20 个工业基地和 29 个研发中心。更多信息请访问公司网站 www.ivecogroup.com
伊维菌素与重组蛋氨酸酶联合使用（...
摘要。背景/目的：伊维菌素最初用作兽药，对各种寄生虫均有疗效。胰腺癌是目前最难治愈的疾病之一。本研究旨在证明重组蛋氨酸酶 (rMETase) 和伊维菌素的组合在体外消灭人胰腺癌细胞方面的协同作用。材料和方法：在添加了 10% 胎牛血清和 1 IU/ml 青霉素/链霉素的杜氏改良伊格尔培养基 (DMEM) 中培养 MiaPaCa-2 人胰腺癌细胞。使用 WST 试剂测定 rMETase 单独使用、伊维菌素单独使用及其组合对 MiaPaCa-2 细胞活力的降低。体外检查了四个实验组：未治疗的对照组；伊维菌素单独使用；rMETase 单独使用；伊维菌素与 rMETase 联合使用。结果：伊维菌素对MiaPaCa-2细胞的IC 50为5.9μM，rMETase对MiaPaCa-2细胞的IC 50为2.93U/ml，伊维菌素（5.9μM）加rMETase（2.93U/ml）可显著降低MiaPaCa-2细胞的存活率，
仅供官方使用科特迪瓦
该项目的目标是预防、发现和应对 COVID-19 带来的威胁，并加强科特迪瓦的国家公共卫生准备系统。该项目将通过以下方式支持实现这一目标：(i) 增加合格的 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 疫苗的供应和推广，以支持科特迪瓦政府实现将 COVID-19 疫苗接种覆盖率扩大到 70% 人口并为 990 万人（占人口的 35%）提供加强剂的目标；(ii) 大规模加强准备和应对干预措施；(iii) 加强相关卫生系统，确保在科特迪瓦有效部署疫苗，持续遏制 COVID-19，并使该国能够迅速、有效和高效地发现和应对未来的疾病爆发。该项目是一个
推荐引用 推荐引用 Hardarson, Emil；Ivarsson, Frida；Islind, Anna Sigríður；Arnardóttir, Erna Sif；Óskarsdóttir, María，“人机协作：从可解释的 AI 到共同创造意义”（2024 年）。ACIS 2024 会议论文集。 148. https://aisel.aisnet.org/acis2024/148
随着人工智能在决策中的应用越来越广泛，了解人类和人工智能系统如何有效协作变得越来越重要。人机协作的一个方面是可解释的人工智能 (XAI)，旨在使人工智能系统做出的决策为人类所理解。本文介绍了人机协作中 XAI 的框架视角。根据这一理论，我们提出了从基于说服的 XAI（人类被动接受算法解释）向 XAI 中的共同创造（人类和人工智能协作创造有意义的解释）的转变。我们通过框架分析来推动这一转变，将传统的 XAI 开发与睡眠医学中关于 XAI 的观点的经验数据进行对比。本文通过一种更具互动性和情境感知的 XAI 方法为增强人机协作提供了新的见解。