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机器人辅助微创胃切除术（RAMIG）
cas de Jongh，医学博士， * Fabio Cianchi，医学博士，博士，†Takahiro Kinoshita，医学博士，博士，博士博士学位，医学博士，医学博士，博士，＃Andrea Corrati，医学博士，博士学位，** Paolo Ubiyi，MD，MD，PhD，PhD，††Paul Turner，MD，Phd，Phd，Presnani Kish，Md，Md，Md，Md，Md，Phd，Phd，Phd，Phd，Phd，Phd‡‡‡felice Borghi，Md，Md，Md，Phd，Phd，Phd，Phd，Ph. Nilsson，医学博士，博士，## Ioannis Rouvels，医学博士，博士，## Jens P.HӧLzen，MD，PhD，PhD，*** Philippe Rouanet，MD，PhD，PhD，†††††††致富的Saint-Marc，MD，MD，MD，MD，MD，PHD，PHD，DAVID DUSSART，DAVID DUSSIT，MD，MD，PHD，PHD，M. Franctionsca Bazzocchi，医学博士，博士，∥∥∥Boudewijnvan etten，医学博士，博士，¶¶ •帕特·P·格林格（Peter P. Grimminger），医学博士，博士
重新审视人工智能的未来前景
人工智能 (AI) 被描述为一种具有改变社会和经济潜力的“通用”技术（Tuomi，2018 年）。联合国教科文组织科学知识与技术伦理委员会 (COMEST，2019 年) 指出，“人工智能”一词没有一个单一的定义，但通常被定义为“执行通常与人类智能相关的任务的计算机”。COMEST (2019) 将这种形式追溯到 1955 年的一项研究项目，该项目明确了他们的工作假设：“研究应基于这样的推测进行：学习的每个方面或智能的任何其他特征原则上都可以如此精确地描述，以至于机器可以模拟它”（McCarthy 等人，2016 年，第 12 页）。随着研究的不断深入，我们对学习和其他智能特征的理解也在不断发展，但尼尔森 (2009) 提出了另一种定义，以规避人类智能的未知领域：“人工智能是致力于使机器智能化的活动，智能是使实体能够在其环境中适当且有远见地运作的品质”(第 xiii 页)。后一个定义提供了功能
肿瘤和循环游离 DNA 甲基化可识别临床相关的小细胞肺癌亚型
Simon Heeke 1 , Carl M. Gay 1 , Marcos R. Estecio 2 , Hai Tran 1 , Benjamin B. Morris 1 , Bingnan Zhang 1 , Ximing Tang 3 , Maria Gabriela Raso 3 , Pedro Rocha 4 , Siqi Lai 5,6 , Edurne Arriola 4 , Paul Hofman 7 , Veronique Hofman 7 , Prasad Kopparapu 8 , Christine M. Lovly 8 , Kyle Concannon 1 , Luana Guimaraes De Sousa 1 , Whitney Elisabeth Lewis 1 , Kimie Kondo 2 , Xin Hu 9 , Azusa Tanimoto 1 , Natalie I. Vokes 1 , Monique B. Nilsson 1 , Allison Stewart 1 , Maarten Jansen 10 , Ildikó Horváth 11 , Mina Gaga 12 , Vasileios Panagoulias 13 , Yael Raviv 14 , Danny Frumkin 15 , Adam Wasserstrom 15 , Aharona Shuali 15 , Catherine A Schnabel 16 , 奚元欣 17 , 刁丽霞 17 , 王琪 17 , 张建军 1,9 , Peter Van Loo 5,9,18 , 王静 17 , Ignacio I. Wistuba 3 , Lauren A. Byers 1,8 , John V. Heymach 1,8
通过癌症科学分子生物学提供治疗
癌症研究新视野：通过癌症科学找到治愈方法 2016 年 11 月 2-5 日 • 上海宝华万豪酒店 • 中国上海 海报展示会 A - 2016 年 11 月 3 日，星期四，下午 1:00-3:30 分子生物学 A01 在未分化甲状腺癌患者中发现的 ALK L1198F 和 G1201E 突变并非不依赖于配体。Jikui Guan、Georg Wolfstetter、Joachim Siaw、Damini Chand、Fredrik Hugosson、Ruth Palmer 和 Bengt Hallberg。瑞典哥德堡大学萨尔格学院生物医学研究所医学生物化学和细胞生物学系。A02 碱性鞘磷脂酶 (NPP7) 基因敲除小鼠的溃疡性结肠炎加重：NPP7 缺乏与结肠炎相关结肠癌风险增加可能存在联系。张平 1 ，陈英 2 ，朱思琪 1 ，李金桐 1 ，关巨 1 ，Åke Nilsson 3 ，段瑞东 3 。 1 哈尔滨医科大学医学检验技术学院，大庆校区，中国 大庆，2 同济大学同济医院消化内科，中国上海，
建议引用：Mucha, Tomasz；Seppälä, Timo (2020)：人工智能平台——数字平台经济的新研究议程，ETLA 工作论文，第 76 号，芬兰经济研究所 (ETLA)，赫尔辛基
1.人工智能技术的兴起及其在数字平台中的应用 早在移动平台争夺战爆发之前，许多数字平台公司就已经在其内部业务流程或客户服务中使用机器学习算法。iPhone AppStore 于 2008 年中期推出（Ghazawneh & Henfridsson，2013 年）。微软于 2003 年推出了基于机器学习的垃圾邮件过滤功能（Buderi，2005 年）。eBay 至少从 2006 年开始利用机器学习对产品进行分类和搜索 1 。在现代人工智能 (AI) 取得一系列突破和深度神经网络性能改进之后，这些技术变得无处不在，平台公司成为主要提供商（例如，参见 Nilsson，2009 年，第 33 章；Schmidhuber，2017 年）。正如 (Brock & Von Wangenheim, 2019) 所指出的，似乎没有普遍接受的 AI 定义。尽管如此，以下包容性定义，“人工智能。..旨在让计算机做一些事情，当由人完成时，被描述为具有指示智能”（Brooks，1991，第 1 页）不仅涵盖了当今的深度神经网络和更广泛的机器学习，而且还涵盖了 AI 讨论中存在的许多不同观点。尽管定义不明确，但广泛属于人工智能范畴的符号和概率技术已成为实质性发展的目标
靶向 MTHFD2 以利用癌症特异性代谢和 DNA 损伤反应
引言 1 2 癌细胞的细胞代谢上调，以支持肿瘤的生长和转移。癌症代谢的一个关键部分是一碳 (1C) 叶酸循环，它支持维持快速增殖所需的核苷酸和氨基酸合成。针对一碳代谢进行癌症治疗的历史可以追溯到 1948 年，当时 Sydney Farber 使用抗叶酸药物治疗白血病 (1)。早期的抗叶酸化疗药物，如甲氨蝶呤，至今仍是有效的癌症治疗方法，但副作用很常见，而且可能很严重 (2,3)。8 9 亚甲基四氢叶酸脱氢酶/环化水解酶 2 (MTHFD2) 作为癌症靶点，一直备受关注，自 2012 年 Jain 及其同事证明 MTHFD2 是癌症中过表达最高的代谢酶之一 (4) 以来，该研究一直备受关注。 Nilsson 等人的荟萃分析证实了这一观点，他们发现 MTHFD2 在 16 种癌症类型中上调 (5)。这 13 促使大量研究表明 MTHFD2 敲低会抑制癌症生长，更重要的是，14 开发出针对 MTHFD2 表达癌症的抑制剂，这些抑制剂在小鼠 15 模型中有效 (6-8)。16
地中海饮食和事件2型糖尿病的营养生物标志物评分：来自Medley随机对照试验的数据的综合分析和Epic-Interact Case-Cohort研究
Jakub G. 尖锐的ID 1，Albert Koulman ID 1,3， Bonet 14,15，Skoladra M. Colorado-Yohar ID 20，彼得M John Danesh 34,35.36,37,38，Adam S. Butterworth ID ，nita G. foruhi id☯ *Jakub G.尖锐的ID 1，Albert Koulman ID 1,3， Bonet 14,15，Skoladra M. Colorado-Yohar ID 20，彼得M John Danesh 34,35.36,37,38，Adam S. Butterworth ID ，nita G. foruhi id☯ *
机器学习和深度学习实时应用摘要
图1：机器学习与AI模型的深入学习之间的关系。大流行效应在这首歌中引起了很多关注，继续深入学习尝试，从而增加了对机器的期望。基于无接触世界，更高的注意力与不同的应用有关，即面对识别，分类和检测（Hussin等人。（2022））。因为每个人的脸都不一样；它使人类具有惊人的真实感。机器学习已在许多领域广泛使用。研究社区正在不断就新发展领域进行研究。II。 机器学习方法于1959年，亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）进行了机器的演变。 在1948年，图灵（Turing and Champernowne）创作了基于最重要的国际象棋游戏的计算机程序的纸和铅笔。 草稿算法是由Christopher Strachey（1952）创建的。 尼尔森在1960年代出版了带有模式分类书的模式分类。 Duda和Hart在1970年解释了模式分类。 研究人员Hinton，Nielsen，Rumelhart和Williams在1985年和1986年提出了神经网络。 用多层感知器（MLP）对实用反向传播（BP）的培训是一个主要的想法。 深度学习将神经网络视为今天的时间。 1。 ML的分类：无监督和监督的强化学习II。机器学习方法于1959年，亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）进行了机器的演变。在1948年，图灵（Turing and Champernowne）创作了基于最重要的国际象棋游戏的计算机程序的纸和铅笔。草稿算法是由Christopher Strachey（1952）创建的。尼尔森在1960年代出版了带有模式分类书的模式分类。Duda和Hart在1970年解释了模式分类。研究人员Hinton，Nielsen，Rumelhart和Williams在1985年和1986年提出了神经网络。用多层感知器（MLP）对实用反向传播（BP）的培训是一个主要的想法。深度学习将神经网络视为今天的时间。1。ML的分类：无监督和监督的强化学习
VH2022-征文通知
指导委员会 P. Amler | 维也纳（奥地利） M. Aufl ege r 教授 | 因斯布鲁克（奥地利） TR Bajracharya 教授 | 加德满都（NPL） M. Barnes | 塔尔萨（美国） MA dos Santos 教授 | 里约（巴西） W. Gawlik 教授 | 维也纳（奥地利） Ch. Gentner 博士 | 伯尔（瑞士） O. Haupt | 法兰克福（德国） St. Heimerl 教授 | 斯图加特（德国） 圣科尔布 | 巴登（瑞士） J. Koutnik 博士 | 海登海姆（德国） S. Liu 教授 | 北京（中国） K. Miyagawa 教授 | 东京（日本） S. Muntean 博士 | 蒂米什瓦拉（罗马尼亚） Ch. Nicolet 博士 | 洛桑（瑞士） H. Nilsson 教授 | 哥德堡（瑞典） G. Pavesi 教授 |帕多瓦 (ITA) P. Pelz 教授 |达姆施塔特（德国）J. Prost 博士 | Eisenstadt（奥地利）S. Riedelbauch 教授 |斯图加特（德国）P. Rudolf 教授 |布尔诺 (CZE) R. Schiling 教授 |慕尼黑（德国）K. Schneider 博士 | Laufenburg（德国）R. Schürhuber 教授 |格拉茨（奥地利）T. Staubli 教授 |卢塞恩 (CHE) R. Willinger 教授 |维也纳（奥地利）G. Zenz 教授 |格拉茨 (奥地利)
GCE-数字技术
Q.1（a）（i）这个问题的回答很差。只有少数候选人能够在ASVEL上给出值得信用的技术答案。（ii）作为第一部分，答复差。一些候选人会提到开关“发送数据”，但需要更多的技术响应。（iii）如上所述，指出无线访问点“允许无线访问”不足以获得信用。（b）约有一半的候选人能够给出可以使用的一类以太网电缆的名称，并且有些人能够证明他们的选择是合理的。Q.2（a）一些候选人能够详细描述Internet开发的第一阶段。一些候选人将其与新系统的实现相混淆。（b）大多数企图尝试这个问题但未获得标记的候选人回答了“更快”或“更强大”。被授予完整分数的候选人倾向于回答IPv4缺乏容量，而IPv6可以解决此问题，因为它允许地址超过1000倍。Q.3（a）尽管许多候选人能够表现出对图灵测试的某些了解，但答案的结构通常很差。候选人应考虑测试的不同元素，并试图构建其答案以显示完整的理解，包括他们如何将其视为成功。（b）与第（a）部分一样，结构再次是回答这个问题的问题。很多候选人将尼尔森的就业测试与沃兹尼亚克的咖啡测试相混淆。