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医疗保健领域人工智能的商业模式
新型人工智能产品的新收入模式机会：例如，在决策支持系统（例如，在放射图像数据的预分类中）的情况下，情况有所不同：在这里，人工智能的使用可以实现一种新型服务。为了将其货币化，可以研究不同的商业模式——从一次性付款的许可业务转向“软件即服务”业务、租赁模式或按使用量付费。乍一看，这有利于此类解决方案的提供商，因为他们可以根据较长时期内的用户数量更准确地预测收入。用户还可以通过降低软件维护和配置成本（例如通过互联网或云应用程序自动提供和更新服务）从此类服务中受益。此外，服务费用取代了高额的一次性融资，可以分摊到整个期限内。很多时候，商业模式还通过持续的产品维护和包括网络攻击和数据丢失等服务来补充。这样，客户由于持续付费，也能坚持持续的高品质。
X(4014) 作为分子状态的可能性
近二十年来，大量类粲偶态（称为XY Z 态）被实验观测到 [ 1 – 5 ]。对其结构提出了多种理论解释，如强夸克态 [ 6 ， 7 ]、四夸克态 [ 8 ， 9 ]、强子分子 [ 10 – 15 ]、运动学效应 [ 16 – 19 ] 以及不同组分的混合。由于大多数 XY Z 态出现在特定的强子阈值下，因此强子分子是众多奇异态中最有希望的解释之一，尽管仍存在许多争议。例如，隐粲态 X ( 3872 ) 非常接近 D¯D∗ 阈值 [ 20 , 21 ]，Zcs ( 3985 ) 接近¯DsD∗/¯D∗sD阈值 [ 22 ]。最近，LHCb 合作组报道的 T + cc 态，其质量非常接近 D∗+D0 阈值 [ 23 , 24 ]，可以解释为 D∗D 分子态 [ 25 – 30 ]。BESIII 合作组观测到的 Zc ( 4025 ) [ 31 , 32 ] 可以解释为 D∗¯D∗ 分子，
一般药理学实践和...
地址，字幕：一般药理学和毒理学的实践，通用医学专业学生的锻炼指示，牙科医学和药房。作者：助理。dr。助理Katarinačerne。dr。 Ilonka Ferjan，教授。博士MojcaKr间教授。博士方法lipnik-štangelj，协会。教授。博士Lovro Stanovnik，助理。dr。 LovroŽibernaIllustrator：MaticKržan摄影师：BogdanMartinč和评论者：助理。dr。 Sergei Pirkmajer，助理。dr。关于发行或印刷的Miran Brvar数据：1。出版的出版商：卢布尔雅那大学，医学院，药理学与实验毒理学研究所Vrazov TRG 2，1000卢布尔雅那，斯洛文尼亚。结果的地点：卢布尔雅那出版年：2015年发行（有关印刷副本数量的信息）：电子源出版物将以PDF格式为电子。将位于：http：//www.mf.uni-lj.si/media-library/09/afx7a5f9e8629672b7b7bd9wht20255.pdf出版物单零售价：免费访问
可持续食品技术-RSC出版
但是，值得注意的是，生物降解的塑料的降解率取决于塑料的物理化学特征，以及生命结束时场景，并且快速分解只能在特定和有利条件下观察到。14,17 - 19最有利的治疗方法是堆肥，大量微生物以及适当的温度和湿度水平促进了可生物降解的塑料的降解。20然而，当前的工业堆肥处理周期通常比可生物降解的塑料的完整分解周期短。16,21这种不匹配会导致棘手的微塑料问题和实际垃圾填埋场处置。22同时，公众对“可生物降解”一词的误解导致很大一部分塑料废物直接被丢弃到环境中。许多研究表明，环境中可生物降解的塑料的降解速率非常缓慢。例如，在海水一年后几乎没有明显的分解，这突出了这些废物的环境积累的持续问题。23此外，对于脂肪族 - 芳族共聚物PBAT，大多数PBAT降解的微生物†电子补充信息（ESI）可用。参见doi：https：//doi.org/ 10.1039/d3GC04500E
AIIO：利用人工智能进行作业级自动 I/O 性能瓶颈诊断
手动诊断单个应用程序（以下称为“作业级别”）的 I/O 性能瓶颈是一项繁琐且容易出错的过程，需要领域科学家对复杂存储系统有深入的了解。但是，现有的 I/O 性能瓶颈自动诊断方法存在一个主要问题：分析的粒度处于平台或组级别，诊断结果无法应用于单个应用程序。为了解决这个问题，我们设计并开发了一种名为“I/O 人工智能”（AIIO）的方法，该方法利用人工智能及其解释技术自动诊断作业级别的 I/O 性能瓶颈。通过考虑 I/O 日志文件的稀疏性，采用多个人工智能模型进行性能预测，跨多个模型合并诊断结果，并泛化其性能预测和诊断功能，AIIO 可以准确而稳健地识别甚至是未见过的应用程序的瓶颈。实验结果表明，真实和未见过的应用程序可以使用 AIIO 的诊断结果将其 I/O 性能最多提高 146 倍。
尽管缺乏发达的语言系统，猕猴大脑仍能对物体颜色进行知识表征
动物通过大脑中对世界的内部表征来指导其行为。我们旨在了解猕猴大脑如何存储这些一般的世界知识，重点是物体颜色知识。在猕猴中进行了三项功能性磁共振成像 (fMRI) 实验：观看彩色和无色光栅、观看他们熟悉的水果和蔬菜的灰度图像（例如，灰度草莓）以及观看真色和假色物体（例如，红色草莓和绿色草莓）。我们在色块中观察到了稳健的物体知识表征，尤其是位于 TEO 周围的色块：活动模式可以根据物体的记忆颜色对物体的灰度图片进行分类，并且这些区域中的响应模式可以在彩色光栅观看和灰度物体观看之间转换（例如，红色光栅 - 草莓的灰度图像），这样通过观看彩色光栅训练的分类器可以根据其记忆颜色成功地对灰度物体图像进行分类。我们的结果显示了猕猴物体颜色记忆的直接积极证据。这些结果表明基于感知的知识表征是一种保守的记忆机制，并为利用猕猴模型研究这种特殊的（语义）记忆表征开辟了一条新途径。
无人机灯光秀系统
摘要：无人机灯光秀（UAV-LS）相较于传统烟花具有环保、可控等优势，具有令人赞叹的魅力。本文开发了UAV-LS系统，包括无碰撞编队变换轨迹规划算法、用于动画设计和实时监控的软件包以及硬件设计与实现。特别地，提出了一种基于图论的动态任务分配算法，以减少无人机避碰对任务分配的影响以及编队变换中任务分配的频率。此外，软件包包括用于编队绘制和3D动画模拟的动画界面，这有助于通过实时监控应用程序对无人机进行监控。开发的UAV-LS系统硬件包括决策子系统、实时动态（RTK）全球定位系统（GPS）、无线通信和无人机平台等子系统。使用六台四旋翼飞行器进行了室外实验，并详细介绍了高精度定位、通信和计算的实现。结果表明，开发的UAV-LS系统可以成功完成灯光秀，并且提出的任务分配算法比传统静态算法表现更好。
基于学习的帕金森病计算机辅助处方模型：数据驱动的视角
摘要 — 在本文中，我们研究了一个新问题：“帕金森病患者的自动处方推荐”。为了实现这一目标，我们首先通过收集 1）帕金森病患者的症状和 2）神经科医生提供的处方药来构建一个数据集。然后，我们通过学习观察到的症状和处方药之间的关系，建立了一个新颖的计算机辅助处方模型。最后，对于新来的患者，我们可以通过我们的处方模型根据他们观察到的症状推荐（预测）合适的处方药。从方法论部分来看，我们提出的模型，即通过学习潜在症状的处方（PALAS），可以使用数据的多模态表示来推荐处方。在 PALAS 中，学习潜在症状空间以更好地模拟症状和处方药之间的关系，因为它们之间存在很大的语义差距。此外，我们提出了一种有效的 PALAS 交替优化方法。我们使用从南京脑科医院收集的 136 名帕金森病患者收集的数据来评估我们的方法，这可以被视为帕金森病研究界的大型数据集。与其他竞争方法相比，实验结果证明了我们的方法在该推荐任务中的有效性和临床潜力。
损坏对称阶段的两粒子自洽方法
相互作用的费米式系统的自发对称破坏是多体理论的主要挑战，这是由于新独立散射channels的扩散曾经在对称阶段不存在或退化。一个例子是由哈伯德模型的铁 /抗磁性破碎对称相（BSP）给出的，其中旋转横向和自旋宽量义通道中的顶点与计算能力的随之增加，以增加计算的计算能力。我们将非扰动的两粒子一致的方法（TPSC）传达出Hubbard模型中的磁相（2）磁相，提供了一种有效的方法，具有牢固的相关性。我们表明，在BSP中，易感性的总规则执行必须伴随着修改的间隙方程，从而导致订单参数，顶点校正和保留金色模式的间隙特征的恢复。然后，我们将理论应用于半填充的立方晶格中哈伯德模型的抗铁磁相。我们将双重占用和交错磁化的结果与使用图表的蒙特卡洛获得的结果进行了比较。我们证明了verx校正在降低希格斯在自旋长态敏感性中的准粒子激发差距方面的核心作用，从而产生了可见的希格斯模式。
形状驱动的深神经网络，用于快速获取主动脉3D压力和速度流场
计算流体动力学（CFD）可用于模拟血管血流动力学并分析潜在的治疗选择。CFD已证明对改善患者预后有益。但是，尚未实现CFD的实施CFD。CFD的障碍包括高计算资源，设计模拟设置所需的专业经验以及较长的处理时间。这项研究的目的是探索使用机器学习（ML）以自动和快速回归模型复制常规主动脉CFD。用于训练/测试的数据该模型由对合成生成的3D主动脉形状进行的3,000个CFD模拟组成。这些受试者是由基于实际患者特异性主动脉（n = 67）的统计形状模型（SSM）生成的。对200个测试形状进行的推理导致压力和速度的平均误差分别为6.01％±3.12 SD和3.99％±0.93 SD。我们的基于ML的模型在 * 0.075秒内执行了CFD（比求解器快4,000倍）。这项概念验证研究表明，可以在自动过程中使用ML以更快的速度且准确性地使用ML复制常规血管CFD的结果。