XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemML
一种机器学习方法以进行准确的健身运动...
摘要：对个性化医疗保健解决方案的需求不断增长，导致了有助于医疗决策的智能系统的发展。该项目致力于创建一个使用机器学习技术的药物推荐系统，以根据用户输入（例如症状或医疗状况）推荐合适的药物。该系统利用结构良好的医疗数据集来训练能够准确预测医学建议的机器学习模型。通过分析用户提供的症状，该系统可以识别潜在的诊断并建议相关药物，从而确保改善医疗保健的可及性和支持。该系统的前端旨在使用HTML，CSS和JQuery具有互动性和用户友好型，而后端则集成了一个强大的基于Python的框架（例如烧瓶或Django）来处理用户输入并与机器学习模型进行交互。此外，该系统还包括一种反馈机制，以持续改进，并警告用户有关潜在的医学相互作用以确保安全性。该项目有可能通过提供实时，数据驱动的医学建议来彻底改变患者护理，从而授权用户做出明智的医疗保健决策。未来的发展可能包括基于患者历史记录和自然语言处理的高级个性化，以更有效地了解用户输入。关键词：医学建议系统，机器学习，个性化医学，疾病分类，症状分析
肝脏SMLR1的丧失会导致肝病，并预防肝VLDL分泌减少而预防动脉粥样硬化
补充数字内容可用于本文。直接URL引用出现在印刷文本中，并在日记网站www.hepjournal.com上的HTML和PDF版本中提供。- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - This is an open access article distributed under the terms of Creative Commons归因于非商业-NO衍生工具许可4.0（CCBY-NC-ND），可以在其中下载和共享工作，只要被正确引用。未经日记许可，无法以任何方式更改工作或商业使用。版权所有©2023作者。由Wolters Kluwer Health，Inc。出版
1（CLEC12A）在CD34+ AML患者的爆炸 晚期胃癌：当前的治疗景观和顺序和个性化指南的未来前景：瑞士专家陈述文章 设计合并免疫疗法的临床试验 植物
fi g u r e 2 Hovon102子集中患者白血病特异性特异性与Cll-1双峰性的关联。在MDS-相关的AML（先验MDS和/或RAEB），NPM1野生型，FLT3野生型和ELN不利风险率中观察到较高比例的Cll-1双峰性（浅蓝色条）。cll-1表达模式的比例条形图（a）AML患者和/或分类为RAEB（MDS-相关AML）。（b）NPM1和（C）FLT3突变状态，（d）细胞遗传学，（e）ELN分类状态。MDS-相关AML，NPM1，FLT3突变状态和ELN分类状态在Chi-Square检验或Fisher的精确测试p <.05上具有统计学意义。ca休息，细胞遗传学异常休息组； CN – XY，细胞遗传学正常； Inv（16），反转16； MK，单色核型； t（8,21），易位8，21
引用Georgescu LP，Barbuta Misu N，Antohi VM，Fortea C和Zlati ML（2025）关于过渡到循环经济的方法和观点I
随着进入新千年的加速，经济进化和气候变化是传统经济活动方法变化的主要要素，在这种情况下，循环经济在欧洲联盟中在欧洲联盟中发展和结晶，这是欧洲论坛对自然资源保护和可持续发展和可持续发展的法规的影响。为了实现可持续性的目标并减少经济活动对环境的影响，在欧盟一级开发和采用了一系列战略工具，这有利于循环经济的发展。欧洲委员会在2020年（欧盟，2020年）通过的新的循环经济行动计划是在欧洲绿色公约（欧洲委员会，2023d）背景下制定的，这是针对欧洲论坛寻求的气候变化的重要措施。新的循环经济行动计划提供了促进欧洲标准的可持续产品，激励消费者选择具有较低环境影响的产品，促进资源良好部门（例如信息技术）以及污染部门的自由基流线（多形生产和加工，纺织品，建筑，自动，自动化，食物，食物）。因此，欧盟提出了35项行动措施，通过减少污染和浪费，旨在使循环经济成为欧洲社区的好处，并将欧洲作为欧洲成为全球领导者的措施，以实现对环境的可持续影响。最近的一些举措旨在限制微塑料，调节颗粒浪费，创建生态标准标准，并通过回收和维修来延长商品的寿命。从长远来看，欧洲的行动包括包装，纺织品和收缩指令的修订，以刺激经济中的循环模型。为了监控实施循环经济的进展，欧洲委员会在2023年（Eurostat，2023a）采用了修订的监测框架，其中包含用于监视经济活动的环境影响的其他指标，例如材料的碳足迹和资源生产力，用作材料效率的表达方式。通过此框架，欧洲福拉（European Fora）着手监测与行星限制有关的欧洲资源消耗，以及与欧洲绿色条约下在欧盟一级采用的气候中立性和循环过渡目标有关的欧洲资源。向循环经济的过渡是欧洲一级可持续发展的重要组成部分，目的是减少过度消费资源并限制经济活动的环境影响。在当前的多重危机和地缘政治冲突的背景下，这一过程的效率和弹性对于欧洲和国家政策制定者至关重要。尽管循环经济已成为经济和环境文献中的一个核心话题，但向该模型的过渡的许多方面仍然不足地探索。现有分析的重点是概念和规范方法或部门案例研究，而无需对欧洲一级的循环经济效率决定因素提供综合的看法（Baldassarre，2025; De Pascale
靶向MYC与表观遗传调节剂结合使用，在MLLR白血病中诱导协同的抗白血病作用，并同时提高免疫力
mll重排（MLL R）白血病与预后不良和对常规疗法的反应有限有关。此外，化学疗法会导致严重的侧面影响，并严重受到免疫系统的损害。因此，必须识别新型治疗策略。最近，我们通过使用簇状的定期插入的短篇小学重复序列（CRISPR）/cas9在CD34 +细胞中诱导CD34 +细胞中的染色体重排，开发了人类MLL RR白血病模型。该MLL R模型的真实性模仿患者白血病细胞，可用作新型治疗策略的平台。我们模型的 RNA测序揭示了MYC是促进造成发生的最重要的关键驱动因素之一。 然而，在临床试验中，BRD4抑制剂JQ-1导致间接阻断MYC途径仅显示适度的活动。 我们和其他人以前报道说，靶向MAT2A或PRMT5的表观遗传药物促进了MLL R细胞中的细胞死亡。 因此，我们将这些药物与JQ-1结合使用，从而增强了抗白血病效应。 更重要的是，我们发现T，NK和INKT细胞的激活，免疫调节细胞因子的释放以及抑制剂治疗后PD-1/PD-L1轴的下调导致细胞毒性提高。 总而言之，MYC和MAT2A或PRMT5的抑制作用驱动了MLL RL白血病的强大协同抗白血病活性。 此外，在组合抑制剂治疗后同时激活免疫系统，从而进一步提高了治疗效率。RNA测序揭示了MYC是促进造成发生的最重要的关键驱动因素之一。然而，在临床试验中，BRD4抑制剂JQ-1导致间接阻断MYC途径仅显示适度的活动。我们和其他人以前报道说，靶向MAT2A或PRMT5的表观遗传药物促进了MLL R细胞中的细胞死亡。因此，我们将这些药物与JQ-1结合使用，从而增强了抗白血病效应。更重要的是，我们发现T，NK和INKT细胞的激活，免疫调节细胞因子的释放以及抑制剂治疗后PD-1/PD-L1轴的下调导致细胞毒性提高。总而言之，MYC和MAT2A或PRMT5的抑制作用驱动了MLL RL白血病的强大协同抗白血病活性。此外，在组合抑制剂治疗后同时激活免疫系统，从而进一步提高了治疗效率。
5G V2X不当行为检测作为基于AI/ML
摘要 - AS 5G蜂窝车辆对所有物品（C-V2X）技术领先于V2X通信，它为电信服务提供商提供了使用其现有5G网络的车辆网络（V2N）服务的态度。为了提高5G V2N服务的安全性，在本文中，我们提出了一种新颖的协作V2X不当行为检测系统。该系统将保护在5G边网络中部署在5G边网络中的V2X应用服务器（V2X ASS）免受任何恶意V2X位置操纵攻击。我们的建议包括两个增强的机器学习模型。第一个模型利用历史数据来进行公路合理性检查（ORPC），而第二个模型通过通过共享每辆车的攻击率在边缘检测节点之间在边缘检测节点之间进行协作而建立。使用广泛的5G核心网络仿真测试了我们所提出的模型，从而产生了出色的结果。第一个模型的准确性从73％提高到91％，而第二个模型则进一步提高了精度至令人印象深刻的95％。关键字-5G，V2X，C-ITS，安全性，行为不当检测，机器学习，MEC，边缘。
Intertak -Ml模型
Ovido de Filippo 1†，Victoria L. Camnn 2†，Corrado Pancotti 3†，Davide DI Vace 2，Angelo Silverio 4，Victor Schweiger 2，Victor Schweiger 2，David Niederser 2，David Niederser 2，Konrad A. Szawan 2吉多。 Parodi 6，Eduardo Bossone 7，Sebastiano Gili 8，Michael Neuhaus 9，Jennifer Franke 1 0，Benjamin Meder 1 0，MiłoszJaguszewski11，Michelel Nouutias 1 2，Michel Nouutias 1 2 2 Burgdorf 1 6，Behrouz Kherad 1 7，CarstenTschöpe1 7，Annahita Sarcon 1 8，Jerold Shinbane 1 9，Lawrence Rajan 20，Guido Michels 2 1，Roman Pfister 22，Alessandro Cuneo 23，Claudius Jacobshagen 23，Claudius Jacobshagen 24.25，Mahir Karakans 26.27，Mahir Karak.27，3.27，Wolfg。 Koenig 28,29，Alexander Pott 30，Philippe Meyer 3 1，Marco Roffi 3 1，Adrian Banning 32，Mathias Wolfrum 33，Florim Cuculi 33，Richard Kobza 33，Thomas A. Fischer 34，Tuija Vasankari 35 35，Tuija Vasankari 35，K.E.Juhani Airaksinen 35，L。Christian Napp 36，Rafal Dworakowski 37，Philip Maccarthy 37，Christoph Kaiser 38，Stefan Osswald 38，Leonarda Galiuto 39，Christina Chan 40，Christina Chan 40，Christina Chan 40，Christina Chan 40，Christina 40，Christa galie Chriel galie gali galiuto dan999999 1，42，克莱门·德尔马斯43，奥利维尔·莱雷斯43，埃卡特琳娜·吉利亚罗娃44，亚历山德拉·希洛娃44，米哈伊尔·吉利亚罗夫44，伊布拉希姆·埃尔·巴特维45,46，易卜拉欣·艾布拉希姆·阿金（Ibrahim Akarohim akarohim akarolina akarolinapoledniková47davideek 47 davideek 47，ibrahim A Massoomi 48, Jan Galuszka 49, Christian UKENA 50, Gregor Poglajen 5 1, Pedro Carrilho-Ferrairaa 52, Christian Hauccica , Carla Paolini 54, Claudio Bilato 54, Yoshio Kobayashi 55, Ken Kato 55, IWAO Ishibashi 56, Toshihariu Himi 57, Jehangir Din 58, Al-Shammari 58, Abhiram Prasad 58, Abhiram Prasad 58, Abhiram Prasad 58, Charanjit S. Rihal 59, kan liu 60, P. Christian Schulze 6 1, Matteo Bianco 62, Lucas Jörg 63, Hans Rickli 63, Gonçalo Pestana 64, Thanh H. Nguyen 65, Michael Boohm 50，Lars S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Monika Budnik 68，Grzegorz Opolski 68，Holger Thiele 69，Johann Bauersachs 36，John D. Hrowitz 65，Carlo di Mario 70，Francesco Bruno 1，Francesco Bruno 1，William Kong 7 1 1. Mayank dalakoti 71。 Lüscher73,74，Jeroen J. Bax 75，Frank Ruschitzka 2，Gaetano Maria de Ferrari 1，Piero Fariselli 3，Jelena R. Ghadri 2，Rodolfo Citro 5,76，Fabrizio D'Sessenzo 1‡，和Christian Templin 2 *