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数据稀缺药物协同专家组合......
药物-靶标相互作用预测 (DTI) 在药物发现和临床应用等各种应用中都至关重要。DTI 预测中广泛使用的输入数据有两个视角：内在数据表示药物或靶标的构造方式，外在数据表示药物或靶标与其他生物实体的关系。然而，对于某些药物或靶标，尤其是那些不受欢迎或新发现的药物或靶标，输入数据的两个视角中的任何一个都可能很稀缺。此外，特定相互作用类型的真实标签也可能很稀缺。因此，我们提出了第一种方法来解决输入数据和/或标签稀缺情况下的 DTI 预测。为了使我们的模型在只有一个输入数据视角可用时发挥作用，我们设计了两个独立的专家分别处理内在数据和外在数据，并根据不同的样本自适应地融合它们。此外，为了使这两个视角相互补充并弥补标签稀缺问题，两个专家以相互监督的方式相互协同，以利用大量未标记数据。在输入数据稀缺性和/或标签稀缺性不同的 3 个真实数据集上进行的大量实验表明，我们的模型显著且稳定地优于现有技术，最大改进为 53.53%。我们还在没有任何数据稀缺的情况下测试了我们的模型，它也优于当前方法。代码可在 https://github.com/BUPT-GAMMA/MoseDTI 获得。
纳米级 CMOS 中的模拟和混合信号电路 - 电子书
《模拟电路与信号处理》丛书，前身为《Kluwer 国际工程与计算机科学丛书》，是一套高水准的学术专业丛书，出版有关模拟集成电路和信号处理电路与系统的设计和应用的研究成果。通常每年我们会出版 5-15 本研究专著、专业书籍、手册和编辑本段，分发给世界各地的工程师、研究人员、教育工作者和图书馆。该丛书促进并加快了模拟领域新研究成果和教程观点的传播。全球范围内，该领域开展着大量令人兴奋的研究活动。研究人员正努力通过改进模拟功能来弥合传统模拟工作与超大规模集成 (VLSI) 技术的最新进展之间的差距。模拟 VLSI 已被公认为未来信息处理的主要技术。模拟工作正在显示出巨大变化的迹象，重点是结合设备/电路/技术问题的跨学科研究工作。因此，新的设计概念、策略和设计工具正在被揭示。感兴趣的主题包括：模拟接口电路和系统；数据转换器；有源 RC、开关电容和连续时间集成滤波器；混合模拟/数字 VLSI；仿真和建模、混合模式仿真；模拟非线性和计算电路和信号处理；模拟神经网络/人工智能；电流模式信号处理；计算机辅助设计 (CAD) 工具；新兴技术中的模拟设计 (可扩展 CMOS、BiCMOS、GaAs、异质结和浮栅技术等)；模拟测试设计；集成传感器和执行器；模拟设计自动化/基于知识的系统；模拟 VLSI 单元库；模拟产品开发；射频前端、无线通信和微波电路；模拟行为建模、模拟 HDL。
2023年中国电力结构年度回顾
澳大利亚拥有丰富的太阳能和风能资源，可用于生产可再生能源，并且拥有世界领先的关键矿产和能源转型材料储量，这些材料是全球经济转型的基础。气候能源融资及其合作伙伴（包括气候资本论坛）已敦促政府迅速扩大其能源转型政策和投资目标，以吸引数千亿美元的私人资本，并利用该国的世代机遇，将自己打造为零排放贸易和投资大国。鉴于中国的领导地位和全球脱碳的里程碑式举措，这一点尤为紧迫，例如拜登总统提出的约 1 万亿美元的《通胀削减法案》，该法案正在推动美国的再工业化以及经济和就业增长。
用户对Rotem引导止血复苏的看法：一项混合定性 - 定量研究
摘要：粘弹性的护理止血复苏方法，例如Rotem或TEG，对于决定时间柔性的个性化凝结干预措施至关重要。国际输血指南强调患者的安全性增加和降低治疗成本。我们分析了护理提供者对Rotem的看法，以识别感知的优势和改进领域。我们进行了一项单中心，混合的定性 - 定量研究，包括访谈，然后进行在线调查。使用模板方法，我们在护理提供商对Rotem的响应中首先识别主题。后来，参与者根据在线问卷中的五点李克特量表上的六个陈述对六个陈述进行了评分。接受了七十七名参与者的采访，52名参与者完成了在线调查。通过分析用户感知，我们确定了十个主题。最常见的积极主题是“高准确性”。最常见的负面主题是“需要培训”。在在线调查中，有94％的参与者同意监控实时Rotem Temograms有助于更快地启动目标治疗，而81％的人同意重复的ROTEM培训将是有益的。麻醉护理提供者发现Rotem是准确且迅速可用于支持动态和复杂止血情况下的决策。但是，临床医生认为解释Rotem是一项复杂且认知要求的任务，需要明显的培训需求。
SMD -NET：立体声混合物密度网络-IRIS
在过去的几年中，深入的学习有了立体声匹配的精度，但恢复急剧的界限和高分辨率产出有效仍然充满挑战。在本文中，我们提出了立体声混合物网络（SMD-NETS），这是一个简单而有效的学习框架，与宽阔的2D和3D体系结构兼容，可改善这两个问题。特别是，我们利用双峰混合物密度作为输出代表，并表明这允许几乎不连续的尖锐而精确的差异估计，同时明确地构建了观测中固有的不确定性。此外，我们将差异估计作为图像域中的一个连续问题，从而使我们的模型以任意空间精度查询差异。我们对新的高分辨率和高度逼真的立体声数据集进行了全面的实验，该数据集由8MPX分辨率以及现实世界立体声数据集组成。我们的实验表明，在物体边界附近的深度准确性以及对标准GPU上高分辨率差异图的预测。，我们通过提高各种立体主杆的性能来证明我们技术的灵活性。
上尿路的混合神经内分泌癌和尿路上皮癌：病例报告和文献综述
我们描述了肾脏骨盆的高级尿路上皮癌（UC）具有神经内分泌分化的罕见情况，特别是小细胞癌（SCC）成分。一名70岁的男性与Frank Hematuria一起进行了彻底的临床检查，包括计算机断层扫描（CT）扫描，显示出较大的增强对比的阻塞性右肾脏肿块。质量在显微镜下分析时，显示了两个不同的成分：高级尿路癌和SCC。免疫组织化学分析证实了主要的双重形态亚型，并排除了转移来源。肾骨盆的混合SCC和UC是极为罕见的诊断，这些肿瘤的分期很困难，强调了综合诊断方法的重要性，以准确表征复杂的肾肿瘤。
将机器人过程自动化应用于医院信息系统中的业务流程：混合方法方法
背景：由于技术的进步，包括人工智能，物联网和云服务，电子病历（EMR）发生了重大变化。医疗保健系统中日益增长的复杂性需要增强的过程重新设计和系统监控方法。机器人过程自动化（RPA）通过模仿最终用户交互，提供了一种以用户为中心的方法来监视系统复杂性，从而在系统性能和监视中提供了潜在的改进。目的：本研究旨在探索RPA在医院环境中监视EMR系统复杂性中的应用，重点是RPA执行端到端性能监控的能力，这密切反映了实时用户体验。方法：该研究是在首尔国立大学邦丹医院使用混合方法进行的。它包括编程的RPA机器人的迭代开发和集成，以模拟和监视与医院EMR系统的典型用户互动。来自RPA过程输出的定量数据以及与系统工程师和经理的访谈的定性见解，用于评估RPA在系统监控中的有效性。结果：RPA机器人有效地识别并报告了系统效率低下和失败，在最终用户体验和工程评估之间提供了桥梁。机器人在系统更新或与外部服务的交互后立即检测延迟和错误特别有用。在3年的时间里，RPA监视强调了用户报告的体验与传统工程指标之间的差异，并且机器人经常识别出从标准组件级别监视中显而易见的关键系统问题。结论：RPA通过提供反映真正最终用户体验的见解来增强系统监视，这些见解通常被传统的监视方法忽略。这项研究证实了RPA在复杂的医疗保健系统中充当全面监控工具的潜力，这表明RPA可以通过提供对系统性能和用户满意度的更准确和及时的反思，从而为EMR系统的维护和改进做出重大贡献。
在人羊水中发现的化学物质的混合物破坏了爪蟾
摘要：甲状腺激素（Th）对于正常的脑发育，影响神经细胞分化，迁移和突触发生至关重要。在环境中发现了多种内分泌中断化学物质（EDC），这引起了人们对它们对TH信号的潜在影响以及对神经发育和行为的影响的关注。虽然大多数对EDC的研究都研究了单个化学物质的影响，但人类健康可能会受到化学物质混合物的不利影响。EDC暴露对人类健康的潜在后果是深远的，包括免疫功能，生殖健康和神经系统发展的问题。我们假设胚胎暴露于化学物质的混合物（含有酚，邻苯二甲酸盐，农药，重金属和含氟氧化，多氯化和多溴化合物）中，如在人羊膜流体中通常发现的，可能会导致大脑发育的改变。我们评估了其对两栖动物模型（Xenopus laevis）对甲状腺破坏高度敏感的影响。将受精卵暴露于TH（甲状腺素，T 4 10 nm）或羊膜混合物（在实际浓度下），直到达到NF47期，我们在其中使用RT-QPCR和RNA测序分析了thep tadpoles的基因表达。结果表明，尽管存在Th依赖性基因的某些重叠，但T 4和混合物具有不同的基因特征。免疫组织化学显示，在T 4处理的动物的大脑中增殖增加，而羊膜混合物没有观察到差异。此外，我们证明了t端的运动能力减少，以响应T 4和混合物暴露。由于组成混合物的各个化学物质被认为是安全的，因此这些结果突出了检查混合物以改善风险评估的影响的重要性。
