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大脑中线移位检测和通过级联的深层网络管道对非对比度计算机断层扫描
大脑中线移位（MLS）是一种定性和定量的放射学特征，它可以衡量脑中线结构的横向移位，以响应由血肿，肿瘤，脓肿或任何其他占据脑膜内病变引起的质量效应。可以使用其他参数来确定神经外科干预的紧迫性，并预测占据病变的患者的临床结果。然而，由于跨病例的临床相关大脑结构的差异很大，因此精确检测和量化MLS可能具有挑战性。在这项研究中，我们通过使用分类和分割网络架构来研究了由病例级MLS检测以及脑部标记位置的初始定位以及对脑部标记位置的最初定位和完善的级联网络管道。我们使用3D U-NET进行初始定位，然后使用2D U-NET来估计更精确的分辨率的确切地标点。在改进步骤中，我们从多个切片中融合了预测，以计算每个地标的最终位置。，我们用大脑的解剖标记产生的高斯热图目标训练了这两个UNET。案例级别的地面真相标签和地标注释是由多个训练有素的注释者产生的，并由放射学技术人员和放射科医生进行了审查。我们提出的管道实现了使用2,545个头部非对比度计算的测试数据集在AUC中的情况级MLS检测性能
案例研究：设置定期报告和 PAR 分析的数据管道
Technovative Consulting 成功帮助这家位于浦那的 NBFC 设计并实施了全面的数据管道解决方案，用于定期报告和 PAR 分析。通过自动化数据工作流程、引入实时跟踪和提高报告准确性，NBFC 能够增强其风险管理、运营效率和决策能力。该解决方案为该公司提供了可扩展、高效的基础设施，不仅改善了其黄金贷款组合的管理，还使其随着业务的扩展而为未来增长做好准备。
TC Energy Corporation、TransCanada PipeLines Limited...
8 参见附件 C-4，TC Energy Corporation 和 TransCanada PipeLines Limited，《向仲裁提交索赔的意向通知函》，2021 年 7 月 2 日。美国国务院于 2021 年 7 月 2 日通过电子邮件确认已以电子方式送达意向通知，附件 C-5 中提供。联邦快递发货收据表明，意向通知的纸质副本已于 2021 年 7 月 6 日送达美国国务院，附件 C-6 中提供。
主管道日2023年全甲板
本演讲包含美国含义的某些“前瞻性陈述”1995年的私人证券诉讼改革法案，涉及重大风险和不确定性。单词“目标”，“预期”，“思考”，“继续”，“可以”，“估算”，“期望”，“目标”，“目标”，“目标”，“预期”，“五月”，“可能”，“可能”，“潜在”，“潜在”，“预测”，“预测”，“项目”，“应该”，“应该”，“目标”，“ will”或其他方面，即“ edroment”或“其他相似的表达”，即“ edroment of Enterliond”，“ dervertion”或“其他”的表现，这是指向或其他类似的表达，这是指的范围，而不是其他方面，并且是指向其他类似的表达方式，并且是指向其他类似的表达方式，并且是指向的范围。语句包含这些识别单词。本演讲中包含的所有陈述，除了历史事实的陈述以外，包括但不限于我们计算平台的潜在优势的陈述，我们针对我们的专有药物发现和平台的研发和发展工作，启动，时间，时间，进步，进步和结果，我们的专有药物发现计划以及我们的协作计划505. SGR-2921 and SGR-3515, and other compounds discovered with our platform, the timing of potential IND applications as well as initiation of clinical trials for our proprietary drug discovery programs, the clinical potential and favorable properties of our collaborators' product candidates, including Nimbus Therapeutics and Morphic Holding, our ability to realize milestones, royalties, and other payments from our collaborative, partnered and专有计划，包括我们在与我们合作的公司中获得回报的能力，我们的计划，发现和开发产品候选者的计划，并通过推进此类产品候选者或与他人合作，我们的计划在我们的业务之间，我们的企业之间的期望与我们的业务相关性和资金等值的能力，并与他人合作，我们的计划与我们的企业之间的期望，并与他人合作，我们的现有现金，现金等于现金，现金，现金，现金，现金，现金等于现实，我们表现的关键驱动力是前瞻性陈述。
引用本文：Laura Sheppard，Jonathan Reades＆R。P. J. Freeman（2023）：Gendering和多样化研究管道：定量的FEMI
妇女和性别少数群体在学术界的领导和资历方面的人数不足。对高等教育中性别的研究（HE）的规模和方法论方法各不相同，从大规模的全球调查到具有访谈和焦点小组的小规模项目，在对早期职业研究人员和博士生的关注方面存在明显的差距，以及他们的经验以及他们的经验从分期计，机构到机构，部门和“部门级别” ”利用性别理论将性别与权力和性别组织联系起来，我们将这种理论观点与HE中的性别研究联系起来。 本文提出了一个新的议程，以通过将定量和女权主义地理汇总到HE内的不同“ palatial”量表的问题上，以加深我们对他中的性别的理解。 我们建议扩大定量研究中经常使用的性别的定义，并考虑使用开源数据，以提供对HE中性别动力学的新颖和可重复的见解，并使用定量地理学方法来发展对这些动态的多层次理解。 关键词：女权主义地理，性别，高等教育，定量地理。”利用性别理论将性别与权力和性别组织联系起来，我们将这种理论观点与HE中的性别研究联系起来。本文提出了一个新的议程，以通过将定量和女权主义地理汇总到HE内的不同“ palatial”量表的问题上，以加深我们对他中的性别的理解。我们建议扩大定量研究中经常使用的性别的定义，并考虑使用开源数据，以提供对HE中性别动力学的新颖和可重复的见解，并使用定量地理学方法来发展对这些动态的多层次理解。关键词：女权主义地理，性别，高等教育，定量地理。
具有多州降解和深度强化学习的下水道管道的维护策略
大规模的基础设施系统对社会欢迎至关重要，其有效管理需要造成各种复杂性的战略前提和干预方法。我们的研究解决了涉及下水道资产的预后和健康管理（PHM）框架内的两个挑战：对跨严重水平的管道降解并制定有效的维护政策。我们采用多州降解模型（MSDM）来代表下水道管道中的随机降解过程，并使用深度加固学习（DRL）来制定维护策略。荷兰下水道网络的案例研究例证了我们的方法论。我们的发现证明了该模型在产生超过启发式方法的智能，节省成本的维护策略方面的效率。它根据管道的年龄来调整其管理策略，选择一种被动方法，用于新的管道，并过渡到较老的策略，以防止失败和降低成本。这项研究高光DRL在优化维护政策方面的潜力。未来的研究将通过合并部分可观察性，探索各种强化学习算法并将这种方法扩展到全面的基础架构管理，以改善模型。
产品名称CRC 8123，8125，8128，8132，8136，8138 PVC管水泥（NZ）
具有许多酸和碱基释放热量和易燃气体的反应性（例如，H2）。与还原剂（例如氢化物，碱金属和氮化物）反应，以产生易燃气体（H2）和热量。与异氰酸酯，醛，氰化物，过氧化物和酸酐不兼容。与醛，HNO3（硝酸），HNO3 + H2O2（硝酸和过氧化氢的混合物）和HCLO4（高氯酸）剧烈反应。避免强大的基础。在环状醚上发现的未阻碍的氧原子，例如环氧化物，氧乙乙烷，呋喃，二恶英和pyrans，带有两个未共享的电子对 - 一种结构，有利于配位复合物的形成和阳离子的溶剂。环状醚被用作重要溶剂，作为化学中间体和单体，用于开环聚合。
匈牙利说俄罗斯石油供应在乌克兰目标druzhba管道后停止了
在俄罗斯于2022年2月入侵乌克兰后不久，欧盟禁止从俄罗斯进口大多数石油，但由于匈牙利，斯洛伐克和捷克共和国等国家依赖于能源供应。
AI驱动的UI：为数据管道自动化UI创建...
Sonika darshan摘要夫人摘要通过在用户界面（UI）设计中包括AI，建立管道的数据安排或生成洞察力的方式发生了巨大变化。从历史上看，需要大量时间，产品规范经验和实验来开发适当的UI，以实现数据简化应用程序的性质。UI自动化将机器学习，深度学习以及NLP以及自动生成，自动优化和自动refine a UI聪明地融合。通过了解用户交互并估算用户如何交互，AI还有助于减少构建用户界面所消耗的时间。这有助于更好地利用数据工程师分析师的时间和精力。他们不必花时间创建界面或设计一个界面；相反，他们可以分析并从转换的数据中获得更好的见解。此外，在AI的帮助下进行自我创建UI可改善可访问性和用户体验，因为它允许更改布局和其他元素以适合用户的偏好和要求。此外，在UI自动化中使用AI会产生数据可视化和解释的准确性和有效性。最新的高级AI系统能够分类，数据分析，数据挖掘，模式的识别以及易于理解的报告和仪表板的创建，而无需任何人类援助。这确保提供的见解是正确的格式，可用于查看，适合做出决策。1。简介1.1。本文还揭示了诸如AI辅助原型，实时UI自定义和智能用户交互建模等方法，这些方法解释了自动化如何更改用于数据处理应用程序的UI设计。我们通过对在UI设计中使用AI的实际情况及其为有关公司解决的问题进行的研究支持了这一论点。这些结论值得将来研究AI在创建有效UI方面的作用以增强产出的自动化，个性化和矩阵解释。关键字：人工智能，用户界面设计，数据管道，自动化，数据处理，AI驱动的UI，数据可视化。众所周知，对数据处理和可视化的需求不断增长，近年来，信息技术的使用导致信息生产大大增加。组织和部门（例如公司，研究组织和政府）在决策中利用结构化和非结构化数据，提高运营效率并确定趋势。[1-3]，但是在许多情况下，原始数据可能很难理解和分析；因此，需要使用强大的数据处理管道来帮助管理信息。处理这些数据系统的一些最关键的组件是将用户和这些复杂系统链接的UIS不同的UI，为数据导航提供了便捷和引人入胜的接口。如果系统或应用程序的流量，美学和导航很差，则数据流量有多好。很少可以是
利用 RNA 测序数据分析，构建阿尔茨海默病药物再利用和 microRNA 识别流程
引言：阿尔茨海默病 (AD) 是一种进行性神经退行性疾病，全球至少有 2700 万人受其影响。这种疾病不仅严重影响患者及其家人的生活，还给社会带来沉重的经济负担。目前尚无明确的疾病改良疗法，各种疗法已被开发用于控制 AD 的症状。药物再利用是一种有价值的替代方法，可以发现已获批或正在研究的药物在其原有适应症之外的新用途。RNA 测序 (RNA-seq) 是发现疾病异质性基因表达的一种实用方法。因此，我们的研究应用了一种计算药物再利用流程，基于从 RNA-seq 数据中提取的 AD 差异基因表达特征来探索候选药物。方法与材料：从 GEO 数据库 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) 获取了 10 例对照和 8 例 AD 死后人类海马脑组织（登录号为 GSE173955）的表达谱。使用 GEO2R 识别 AD 与正常组织之间的差异表达基因 (DEG)。接下来，使用 LINCS 数据库识别 AD 疾病的潜在候选药物。然后，通过大量文献综述和药物研究，筛选出排名靠前的 FDA 批准药物。反过来，将 DEG 导入 STRING 数据库，以识别蛋白质之间的相互作用关联。之后，选择所有显著性综合评分为 0.7 的相互作用进行进一步分析。选择连接度最高的合适基因作为枢纽基因。靶标扫描数据库是一个专门收集 microRNA-mRNA 靶向关系的数据库。这些数据库用于获取枢纽基因相关的 miRNA。结果：本研究鉴定出 1,878 个 |log2FC| ≥ 1 且 p 值 ≤ 0.05 的基因为 DEG：909 个基因上调，969 个基因下调。能够逆转 AD 表达模式的显著改变的药物谱包括奥沙利德、莫米洛替尼和恩扎妥林。此外，S100A8 已被确定为 Cytoscape 中最突出的枢纽基因之一，在 AD 的背景下它可以被 miR-98-5p 抑制。结论和讨论：在本研究中，我们提出了几种潜在的可重新利用的候选药物，莫沙必利、莫米洛替尼和恩扎斯塔林，以及 miR-9-5p，用于治疗 AD 进展。莫沙必利目前用于治疗 2 型糖尿病、功能性消化不良、功能性便秘和上腹痛综合征。莫米洛替尼是一种 Janus 激酶 1 和 2 抑制剂，用于治疗骨髓纤维化。恩扎斯塔林已用于治疗复发性多形性胶质母细胞瘤。我们的研究结果可能指导针对不同疾病进展阶段的进一步重新利用研究。此外，我们报告 S100A8 充当炎症介质，其水平随着大脑年龄的增长而增加。MiR-98-5p 有可能抑制 AD 中的 S100A8 表达。