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动态全球植被模型DGVM
大多数DGVM都包括生物缘化学通量和植被动力学的面向过程的制剂（图1），包括：资源的建立，生产力和竞争，资源分配，增长，干扰（请参阅“动态全球植被模型中的火”）和死亡率。该模型的基本单元是“植物功能类型”（PFTS），旨在捕获生物圈中的主要植物。DGVM的外部强迫由（Global）CO 2，气候和土地使用（来自观察或场景）的趋势提供。
邀请埃塞俄比亚表达兴趣的通知
EOI 编号：2022/RITES/Expotech/BD/专业服务/埃塞俄比亚征求意见稿，选定专业实体，为铁路/交通/基础设施领域的所有咨询/EPC/供应/工程合同提供营销和中标前活动，例如港口、公路、机场建设、机车车辆供应、铁路建设工程、铁路电气化、信号和电信、地铁系统、内陆集装箱堆场 (ICD) 和私人货运站 (PFT) 等，RITES 可能对这些业务感兴趣。专业实体的职责范围还包括跟踪埃塞俄比亚发布的新招标、及时通知 RITES、购买招标文件、与客户讨论和协商技术/商业条款和条件、打印和汇编 RITES 的报价、为准备/提交和发布 EMD 提供支持、跟进客户发布中标通知书等。
定量胸部CT成像，用于对患者候选的功能评估解剖学
术前功能评估在肺叶切除术之前仍基于肺功能测试（PFTS），并且段计数被认为是预测术后功能（PF）的标准方法。我们的目的是将这种方法与定量功能成像技术相关联。包括从8月至2023年12月的早期肺癌手术的候选人。排除标准是良性疾病，晚期肺癌和接受肺切除术的受试者。我们的分析评估了FEV1，FVC和DLCO在手术前和六个月后进行的。米兰政治家的生物工程师分析了术前和术后CT扫描。对放射学图像进行处理以获得解剖学分割，对肺的重量和功能体积的分析（-910HU和-500HU）。分析的重点是测量的术后FEV1和FVC值与通过段计数和成像方法计算的预测值的相关性。我们招募了22例接受肺叶切除术并符合纳入标准的患者。与解剖学公式相比，使用CT成像在计算PF中，使用CT成像没有显示出统计学上的显着差异（P = 0.775）。但是，CT结果在预测术后FVC值时出现了出色的结果（P <0,001）。我们的研究证实了定量CT分割预测PF的有效性。使用CT分割预测术后FVC值的优势是术后风险感染和ICU停留的有用预测指标。此外，我们将继续研究，以调查在分割切除术或具有严重功能不足的受试者的情况下两种方法之间存在差异。
501 人工智能在儿科的应用...
背景：人工智能有望成为未来儿童及其健康的多维资源。机器学习和算法的最新进展有助于解决哮喘、肺炎和肺结节等疾病。目标：本研究旨在详细概述人工智能在儿科肺病学中的应用。方法：许多发表在评论期刊上的文章已被纳入撰写当前评论。文献检索是通过使用 PubMed、Google Scholar、ResearchGate、Frontiers 等电子数据库进行的。为了更好地理解，已经包含了人工智能效率的图形描述。已经审查了研究以强调大流行情景及其对儿童的影响。结果：各种研究表明，通过高效的成像和基于数字技术的设备，人工智能在儿科肺病学中的应用取得了令人鼓舞的成果。人工智能技术的实用性已纳入以下小标题：1）儿科听诊中的人工智能，2）儿科影像中的人工智能，3）基于人工智能的儿科肺功能检查，4）机器学习在儿童哮喘持续性预测中的应用，5）儿童肺炎诊断中的人工智能，6）儿科肺肿瘤学中的人工智能，6）新冠肺炎情景，7）人工智能的当前和未来前景，8）儿科肺病学中人工智能的挑战和陷阱。结论：人工智能技术在儿科领域取得了长足进步，尤其是在后疫情时代，通过新型数字设备和自动化。缺乏技术意识、资金和学习课程中的人工智能是医疗保健专业人员目前面临的一些挑战。必须解决这些限制，以便在日常实践中发挥更多临床效用。关键词：人工智能；机器学习，儿科；儿科肺病学；深度学习。肺功能测试。DOI：10.21608/svuijm.2023.195963.1544 * 通信：aaalzayed@imamu.edu.s a 收到：2023 年 3 月 28 日。修订：2023 年 5 月 7 日。接受：2023 年 7 月 1 日。出版日期：2023 年 7 月 9 日 引用本文为：Abdullah Abdullah Alzayed。(2023)。人工智能在儿科肺病学中的应用：现状和未来前景。SVU-国际医学科学杂志。第 6 卷，第 2 期，第 501-510 页。
基于专家人工智能的自然语言处理表征儿童哮喘
摘要 简介 缺乏有效、一致、可重复和高效的哮喘确定方法，导致临床试验或其他研究的哮喘队列和研究结果不一致。我们旨在评估将基于专家人工智能 (AI) 的自然语言处理 (NLP) 算法应用于儿科人群的电子健康记录中的两种现有哮喘标准是否能够系统地识别具有独特特征的儿童哮喘及其亚群。方法 使用 1997-2007 年 Olmsted 县出生队列，我们将经过验证的 NLP 算法应用于预定哮喘标准 (NLP-PAC) 以及哮喘预测指数 (NLP-API)。我们将受试者分为四组（两项标准均为阳性 (NLP-PAC + / NLP-API + )；仅 PAC 阳性 (仅 NLP-PAC +)；仅 API 阳性 (仅 NLP-API +)；和两项标准均为阴性 (NLP- PAC − /NLP-API − )）并对其进行了表征。使用实验室和肺功能测试 (PFT) 对哮喘患者和 300 名儿童的随机样本进行无监督聚类分析，结果得到了复制。结果 在 8196 名受试者（51% 为男性，80% 为白人）中，我们确定了 1614 名（20%）为 NLP-PAC + /NLP-API +；954 名（12%）为 NLP-PAC +；105 名（1%）为 NLP-API +；和 5523 名（67%）为 NLP-PAC − /NLP-API −。与其他组相比，被归类为 NLP-PAC + /NLP-API + 的哮喘儿童哮喘发作更早、Th2 特征更明显、肺功能更差、哮喘发作率更高、哮喘相关合并症风险更高。这些结果与基于无监督聚类分析以及随机样本研究对象的实验室和 PFT 数据的结果一致。结论 针对两种哮喘标准的专家 AI NLP 算法系统地识别了具有独特特征的儿童哮喘。这种方法可以提高哮喘大规模临床研究的精确度、可重复性、一致性和效率，并实现人群管理。
学习记忆的蒸发分数
文本S1。涡流数据集的数据预处理程序数据的原始采样频率为半小时。数据过滤过程可以概括如下：首先，要在夜间测量中降低噪声，用明智的热通量> 5 w/m 2和短波输入辐射> 50 W/m 2对原始数据进行过滤，以选择白天的数据。然后，将原始数据平均为每日比例值（将降水计算为每日总和）。其次，我们只保留一小部分优质数据> 0.8。使用已建立的方法对输入特征的时间序列中的差距进行了插值（Reichstein等，2005； Vuichard和Papale，2015）。我们还按站点进行视觉检查，以确保可以接受信噪比。请注意，校正了来自涡流协方差的所有半小时LE数据，以使用Bowen比率方法实现能量平衡（Twine等，2000）。由于数据限制，仅使用最浅的土壤水分测量值与干燥期间的蒸发分数预测动态进行比较。文本S2。模型解释 - 综合梯度（IG）开发了集成梯度来解释受过训练的模型，从而可以获得对每日EF预测的每个样本的输入特征的时间特征的重要性（Jiang等，2022; Sundararajan等人，2017年）。IG方法可以拆除基于LSTM的机器学习模型，并追溯输入的特定贡献，并在预测前的每个时间为每个功能分配重要性得分。较大的正Ig评分可能表明该特征大大提高了蒸发分数预测（例如，在最近端的时间内的降水可能对当前蒸发分数的预测比早期的降水更大。）较大的负IG分数表明该特征降低了EF预测。IG得分接近零表示对EF预测的影响很小。以这种方式，我们的模型不仅可以显示一般特征的重要性，而且还可以在预测之前的每个时间步骤显示不同的特征重要性。更具体地说，这意味着对于不同种类的PFT的EF预测，将考虑输入特征的时间长度，其中暗示在特定的极端事件或环境条件下，例如具有不同严重性水平的干旱，植物的植物响应具有不同的生根深度。输入特征X的IG评分（例如，在第i th时间步骤中降水的特定贡献）被表达为：