XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMATIC
表观基因组分析显示，GATA2缺乏症中异常的DNA甲基化特征
GATA2表达是一种复杂的多系统疾病，患有骨髓增生综合征（MDS）和急性髓样白血病（AML）具有高风险，并且寿命几乎完全完整。1,2 GATA2载体表现出高度可变的表达性，一些人在早期发作MD中发育，而其他人则在整个生命中仍然无症状。尽管不存在预后生物标志物，但合作遗传和表观遗传驱动因素可能会塑造疾病的进程。3尽管在一组白血病驱动基因（即Stag2，setBP1，ASXL1和ETV6）中鉴定出复发的体细胞突变的进展，但了解GATA22携带者中与白血病相关的molecu Lar机制存在重大差距。4此外，DNA甲基化改变有助于在成人PA和AML的成年PA含量中发生白血病克隆和异常高甲基化的启动和扩展。5,6迄今为止，尚未进行GATA2患者的基因组宽DNA甲基分析。在这项研究中，招募了7家西班牙医院的20个临床注释的GATA2载体（表1；在线SUP培养图S1）。诊断时中位年龄为36（范围6-75）。主要初始表现为MDS（n = 12，55％），其次是免疫效率（n = 3，15％）和AML（n = 2，10％）。在细胞遗传学上，三个患者中的三体术在两个患者中进行了复杂的核型，而有11例患者的核型正常（在线补充图S1A-F）。基于DNA的可用性，因此在17 GATA2载体的总外周血（Pb）或骨髓（BM）中进行了乳酸突变。因此，在71％（12/17）测试的患者中鉴定了髓样恶性基因中的乳酸突变（在线补充图S1F）。该分析证实了GATA2缺乏效率中获得的体细胞突变的异质性，stag2，asxl1和setBP1作为经常影响的基因。，我们获得了通过使用矿体内甲基化史诗850 K平台（Illumina）进行完全遗传表征的患者的全球DNA甲基化pro纤维。我们为八个BM（P1，P3，P5，P6，P10，P11，P11，P12，P13）和八个PB样品（P1，P1，P4，P7，P7，P8，P9，P9，P13，P13，P16和P17）的LED DNA进行了比较，并与12（5 pb和7 BM）的队列进行了比较（5 pb和7 bm）老年人（Hefleped Donor）（hded donor）（高维数据可视化表明，GATA2患者的射击性紧密聚集在一起，并从HD隔离。属于同一家族的无症状载体P1，P1，P16和P17（分别为6、40和75岁）被包含在HD组上（图1A）。此外，我们将HD与无症状
气象站手册 - NovaLynx 公司
美国农业部 (USDA)、森林服务局 (IFS)、美国内政部 (DSOn)、土地管理局 (BLM)。和美国内政部国家公园管理局 (NPS) 在自然资源管理方面有着共同的目标。同样，他们也经常面临着对天气和及时性数据的相同需求。这些数据对于许多运营和计划决策至关重要。大多数所需数据必须来自机构自己的气象站。这些站点的总数相当大。截至 1988 年，FS 运营着大约 1, 000 个手动和 265 个自动站；BL ~ f，超过 165 个自动站。NPS 维护着一个由手动和自动站组成的骨干网络。美国内政部印第安人事务局 (Bureau of Indian Affairs, BLA) 以及各州和私人机构或组织也需要......其他数据并运营气象站。
基于软演员-评论者算法的插电式混合动力汽车能量管理策略
摘要：插电式混合动力汽车（PHEV）配备多个动力源，为满足驾驶员的动力需求提供了额外的自由度，因此通过能量管理策略（EMS）合理分配各动力源的动力需求，使各动力源工作在效率区，对提高燃油经济性至关重要。本文提出一种基于软演员-评论家（SAC）算法和自动熵调节的无模型EMS，以平衡能量效率的优化和驾驶循环的适应性。将最大熵框架引入基于深度强化学习的能量管理，以提高探索内燃机（ICE）和电动机（EM）效率区间的性能。具体而言，自动熵调节框架提高了对驾驶循环的适应性。此外，通过从实车采集的数据进行了仿真验证。结果表明，引入自动熵调节可以有效提高车辆等效燃油经济性。与传统EMS相比，该EMS可节省4.37%的能源，并且能够适应不同的驾驶循环，并能将电池的荷电状态保持在参考值。
一个深度学习模型，可预测MR图像的创伤性脑损伤严重程度和结果
摘要 - 对于许多神经系统疾病，包括神经脑损伤（TBI），神经影像学信息起着决定诊断和预后的关键作用。tbi是一种疾病，可以导致持久的身体，情感和认知障碍。磁共振成像（MRI）是一种非侵入性技术，它使用无线电波来揭示大脑解剖学和病理学的细节。尽管放射科医生解释了MRI，但在使用深度学习进行MRI解释方面正在取得进步。这项工作评估了一个基于残留学习卷积神经网络的深度学习模型，该神经网络可预测MR图像的TBI严重程度。该模型在TBI严重程度不同的受试者的测试样本上达到了高灵敏度和特定的山脉。在6个月和12个月的TBI受试者上提供了六项结果指标。组对受试者之间的结果比较与模型正确分类的受试者的分类为错误分类表明，神经网络可能能够从未包含在地面真实标签中的MR图像中识别潜在的预测信息。残留的学习模型显示了来自TBI受试者的MR图像的分类中的希望。索引术语 - 创伤性脑损伤，MRI，深度学习，医学成像，转移学习
![arxiv：2401.08089v1 [cs.cl] 2024年1月16日](/simg/8\8c866ee83bbfb95dbb1f2defbf80395ca3287ed8.webp)
arxiv：2401.08089v1 [cs.cl] 2024年1月16日
本文对大型语言模型（LLM）的应用潜力进行了创新的探索，从而为复杂的任务带来了自动生成行为树（BTS）的具有挑战性的任务。传统的手动BT生成方法效率低下，并且对领域专业知识的重视程度很高。另一方面，现有的自动BT生成技术会遇到与任务复杂性，模型适应性和可靠性相关的瓶颈。为了克服这些挑战，我们提出了一种利用LLM的强大表示和推理能力的新方法。本文的核心贡献在于基于LLM的BT生成框架的设计，该框架涵盖了整个过程，从数据综合和模型培训到应用程序开发和数据验证。综合数据被引入以训练BT生成模型（BTGEN模型），增强其对各种复杂任务的不良和适应性，从而显着提高其整体性能。为了确保生成的BTS的有效性和可执行性，我们强调数据验证的重要性并引入多级验证策略。此外，我们以LLM为中心元素探索了一系列代理设计和开发方案。我们希望本文中的工作可以为基于LLM的BT生成感兴趣的研究人员提供参考。
基于UML的MDSE工具中硬件接口的无缝集成
摘要：模型驱动的软件工程（MDSE）促进了对软件开发的模型的使用。MDSE的一种方法是嵌入式系统的开发，其大小和复杂性稳步增长。对嵌入式系统的MDSE用法通常包括创建高级体系结构，例如，使用Uni-In-fileshoding语言（UML）组成，而系统的实际实现是手动完成的。原因之一是高级UML模型与与微控制器相关的低级编程之间的语义差距，即在寄存器级别上的命令编程。本文提出了一种在基于UML的MDSE工具中的硬件接口（例如GPIOS或UARTS）无缝集成的方法。此使开发人员能够在MDSE工具中持续创建其应用程序，而不是诉诸于MDSE工具环境之外的手动编程。为此，我们提出了一种描述如何将面向对象的硬件抽象层无缝集成到MDSE工具中的方法。此外，我们为硬件接口提供了GUI工具，该工具可以最初配置这些接口。随后可以使用自动代码生成方法来生成微控制器的硬件接口的初始化代码。我们为我们的方法提供了用例，其中将嵌入式系统的软件应用移植到来自不同制造商的其他几个微控制器。
通过比较CT分析评估患者健康动态
摘要：背景/目标：将机器学习到放射线学领域的整合彻底改变了个性化医学的方法，尤其是在肿瘤学中。我们的研究提出了RADTA（放射线趋势分析），这是一个新的框架，旨在促进时间序列CT体积的定量成像生物标志物（QIB）的自动分析。方法：RADTA旨在弥合医学专家的技术差距，并在没有深度学习专业知识的情况下进行复杂的放射线分析。RADTA的核心包括自动命令线接口，简化的图像分割，全面的特征提取和可靠的评估机制。radta利用了高级分割模型，特别是总分段者和身体组成分析（BCA），从CT扫描中准确地描述了解剖结构。这些模型可以提取各种各样的放射线特征，随后对其进行处理并进行比较以评估及时相应的CT系列的健康动态。结果：使用HNSCC-3DCT-RT数据集对RADTA的有效性进行了测试，其中包括接受放射治疗的肿瘤患者的CT扫描。结果表明组织组成的显着变化，并提供了对治疗物理影响的见解。结论：RADTA在放射线学领域展示了临床采用的步骤，为分析患者健康动态分析提供了用户友好，健壮且有效的工具。它也可以用于其他医学专业。
蓝色经济的起源，概念和趋势
蓝色经济的起源，概念和趋势摘要目的：本文介绍了关于蓝色经济（或蓝色增长）的最新作品，该论文具有28年的科学文献。理论框架：我们使用联合国使用的蓝色经济概念作为进行系统文献综述的指南。meth-ods：我们在20个科学数据库中进行了系统的文献综述，考虑了两种搜索词，三种语言：英语（“蓝色经济”和“蓝色的增长”），葡萄牙语（“ economia azul”和“ crescimento azul”）和西班牙语（“经济” Azul和“ Crescimiento azul”）。Results: The preliminary search found 2,817 papers, which were reduced to 371 papers after cleaning the data.它允许我们显示有关每个数据库主题的出版图，每个日记，每项工作的作者数量，主要研究方法和数据收集技术。之后，我们将论文分为语义类别，这导致我们进入了七个轴轴：公共政策，海洋和沿海可持续性，蓝色能源，创新和技术，水养殖，旅游业和批判性研究。结论：本文表明，蓝色经济是人们日益兴趣的话题，但这仍然是在科学文学中构成的。关键字：蓝色经济；蓝色生长；海洋和沿海经济；可持续性；系统文献综述简介
中度至重度创伤性脑损伤后认知康复疗效的最新进展：范围综述
摘要 目的：识别、分类和分析中度至重度脑外伤患者认知康复的方法学问题及其疗效。数据来源：使用关键词“认知干预”和“脑外伤”在 Pubmed 和 PsycINFO 中搜索 2015 年至 2021 年期间发表的研究。研究选择：两名独立审阅者选择了有关成人脑外伤认知康复的文章。在 458 项研究中，评估了 97 篇全文文章，其中 46 篇符合纳入标准。数据提取：1 名审阅者根据研究方法学质量标准分析了数据。数据综合：结果显示，干预措施针对的认知领域范围很广，涉及 7 个认知领域，大多以个人疗程（83%）和综合认知方法（48%）的形式进行。作为结果衡量标准的神经影像学工具仍然很少，只有 20% 的研究采用该工具。 43 项研究报告了认知康复的显著效果，其中 7 项满足了较高的方法学证据水平。结论：认知康复的进步和不足都得到了强调，并促使我们为未来的研究制定了方法学要点。结果测量的选择、控制干预的选择以及联合康复的使用应在进一步的研究中进行调查。《物理医学与康复档案》2023；104：315-30
在后代发育过程中的微生物组周转率随着孕产妇的护理而非换羽而异，而在半代谢昆虫中
昆虫的生态成功通常取决于它们与有益的小动物的联系。然而，昆虫的发育涉及反复的蜕皮，这可能会对其微生物群落产生影响。在这里，我们调查了半代谢昆虫的微生物组的影响以及如何影响孕产妇护理是否可以调节这些影响。，我们饲养了有或没有飞蛾的欧洲耳朵少年，并使用16S rRNA metabarcoding分析了鸡蛋核心微生物组的原核分数，最近和在四个发育阶段和由此产生的成年人处于四个发育阶段和旧的蜕皮个体。获得的218个样品表明，在发育过程中，微生物组的分流性质不断变化，并且这些变化与细菌生物标志物有关。令人惊讶的是，这些变化不是在换羽期间发生的，而是在某些发育阶段的开始和结束之间。我们还发现，即使与母亲的最后一次接触是在成年后的两个月之前，也可以使用幼体和成年人的微生物组。总体而言，这些结果为我们对半脂质昆虫中原核微生物组（在）稳定性的理解及其脱离蜕皮的独立性提供了新的见解。更常见的是，他们质疑通过孕产妇护理在这种行为具有兼职的物种中维持家庭生活中微生物组获取的作用。