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人工智能如何改变公共部门
人工智能是一门年轻的学科，其应用需要满足许多准入条件——从监管到数据获取再到管理文化。 IDC 的研究结果与欧盟委员会发布的电子政务基准进行了对比，结果显示政府的数字化水平与实施人工智能解决方案的准备程度之间存在相关性。波兰并不缺乏雄心，但是在数字化进程的基础上我们还有很多工作要做。 – Borys Stokalski，《RETHINK》
根据脑扩散 MRI 估计的朊病毒传播在散发性克雅氏病中具有亚型依赖性
摘要 散发性克雅氏病 (sCJD) 是一种传染性脑蛋白病。目前主要有五种临床病理亚型 (sCJD-MM(V)1、-MM(V)2C、-MV2K、-VV1 和 -VV2)。组织病理学证据表明，朊病毒聚集体和海绵状病变的定位因亚型而异。确定是否存在可检测成像异常的初始部位（震中）以及病变扩散的顺序将有助于疾病的早期诊断、患者分期、管理和临床试验招募。扩散磁共振成像 (MRI) 是检测海绵状变性最常用和最敏感的测试。本研究旨在使用弥散加权图像 (DWI) 在已知最大的经尸检证实的 sCJD 患者横断面数据集中首次在体内识别脑内亚型依赖性震中和病变传播。我们使用基于事件的建模（一种成熟的数据驱动技术）通过横断面 DWI 估计病变传播。1 名不知诊断的神经放射科医生对 594 名经尸检诊断的受试者（448 名 sCJD 患者）的 12 个大脑区域的 DWI 异常进行评分。我们使用基于事件的模型重建了五种纯亚型中病变传播的顺序。151 名患者的随访数据验证了估计的序列。结果表明，病变传播的中心和顺序是亚型特异性的。两种最常见的亚型（-MM1 和 -VV2）显示出相反的 DWI 异常出现顺序：分别从新皮质到皮质下区域，反之亦然。楔前叶也是 -MM2 和 -VV1 中最有可能的中心，尽管与 -MM1 不同，在扣带回和岛叶皮质中也检测到了早期异常信号。-MV2K 中复制了表征 -VV2 的病变传播尾部-喙部序列。这些数据驱动模型结合起来，提供了前所未有的动态洞察，可以洞察病理过程开始和传播时亚型特异性中心，这也可能增强早期诊断并实现 sCJD 的疾病分期。
如何控制实体肿瘤靶向治疗的副作用
靶向治疗与免疫治疗被认为是过去十年肿瘤治疗领域最伟大的进步之一。它的有效性改变了整个肿瘤学的预后。靶向治疗的一般作用机制在于阻断负责肿瘤生长的异常信号通路。然而，考虑到这些信号通路也存在于健康细胞中，我们必须考虑可能产生的不利影响。肿瘤学实践中最常见和最严重的不良反应包括皮肤、血管、胃肠道、心脏、粘膜毒性和颌骨坏死。针对性治疗相关不良反应的管理部分包括告知患者治疗的预期并发症及其预防可能性。本文的目的是提供最常见的副作用的全面而简要的概述以及影响它们的选项。
如何将代码文件（.bin，.hex）上传到STM32F042...
STM32Cube编程器。注册后可以在意法半导体官方网站免费下载安装文件（https://www.st.com/content/st_com/en/products/development-tools/software-development-tools/stm32-software-development-tools/stm32-programmers/stm32cubeprog.html） 2.以 bootloader 模式连接 STM32F042 后（BOOT0 引脚连接到 3V3），打开 Manager