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代谢模型预测通过精确益生元
摘要虽然已经确定了宿主和微生物生物之间的许多健康 - 益生相互作用，但仍缺乏调节这些相互作用的目标方法。因此，我们在这里确定精确的益生元，专门调节了感兴趣的微生物组成员物种。在第一步中，我们表明，仅由于重叠的PING代谢壁ni，通常不可能通过仅由目标物种捕获的化合物来定义精确益生元。随后，我们使用代谢建模来识别秀丽隐杆线虫秀丽隐杆线虫微生物群落的精确益生元，包括免疫保护靶物质lurida myb11和持续的结肠化结肠剂ochrobactrum vermis vermis myb71。我们通过实验证实了四种精确益生元，L-丝氨酸，L-硫代氨酸，D-甘露醇和γ-氨基丁酸，以特别增加了MyB11的丰度。l-serine，从而导致蠕虫宿主的Myb11丰度增加。总体而言，我们的发现表明，代谢建模是设计精密益生元作为未来微生物组靶向疗法的重要基石的有效工具。
人工智能及其对 CNC 行业的影响
摘要 本白皮书探讨了人工智能 (AI) 在计算机数控 (CNC) 加工中的变革性作用。随着 CNC 行业寻求提高效率、精度和适应性，人工智能和机器学习成为塑造 CNC 操作未来的关键技术。本文深入探讨了人工智能实施的好处和挑战，包括提高生产力、预测性维护、降低成本和数据管理，同时还解决了劳动力流失和道德考虑等潜在问题。本文重点介绍了现实世界的案例研究，展示了人工智能在 CNC 行业的实际影响和潜力。本文进一步讨论了人工智能驱动的 CNC 行业的新兴技术、法规和所需技能，以及经济影响和前景。最后，本文回顾了莫里斯集团等该领域的领导者所扮演的角色，强调了在快速发展的环境中适应和创新的必要性。本文内容是理解人工智能和 CNC 之间相互作用的综合指南，为该领域的企业、研究人员和专业人士提供了见解。
化学疗法引起的恶心和...
摘要。化学疗法引起的恶心和呕吐（CINV）是对接受紫杉醇和卡铂治疗的妇科癌老年患者的常见且令人痛苦的不良影响。本研究旨在确定该人群中CINV的预期。在2019年5月至2023年7月之间，对209名用紫杉醇和卡铂化学疗法治疗的209例妇科癌症患者进行了回顾性分析。使用癌症抗菌工具（MAT）中支持性护理的跨国公司关联来评估CINV的存在，频率和严重程度。根据MAT结果将患者分为CINV组（n = 76）和非cinv组（n = 133）。年龄，高血压，化学前睡眠时间和化学疗法焦虑水平被确定为CINV的重要预测指标。在多变量分析，年龄，化学疗法的睡眠前期和化学疗法焦虑水平仍然是重要的预测因子。总而言之，年龄，化学疗法的睡眠时间和化学疗法焦虑水平是接受紫杉醇和卡泊肽治疗的妇科癌老年患者CINV的重要预测指标。这些发现可以帮助定制该人群中CINV的预防策略。
一种用于增强大规模人口整体预测能力的分裂分层聚类方法：ATHLOS项目
摘要Athlos队列由与健康和衰老有关的几个协调数据集组成。结果，健康的衰老指数是基于16个单个螺柱的一系列变量来构建的。在本文中，我们考虑了ATHLOS中发现的其他变量，并研究了它们用于预测健康衰老指数的利用。为此目的，在数据集的数量和多样性的驱动下，我们将注意力集中在数据聚类上，在该数据集群上，无监督的学习被用来增强预测能力。因此，我们显示了利用隐藏数据结构的预测实用性。此外，我们证明，在使用适当的分层聚类（在集合分类方案的聚类中），同时保留预测益处时，可以超越施加的计算瓶颈。我们提出了一种根据基线方法和原始概念进行评估的完整方法。结果非常令人鼓舞，暗示了这种指导中的进一步发展以及在具有相似特征的任务中的应用。还提供了R项目的直接开源实现（https：//github。com/petros-barmp as/hcep）。关键字：聚类，预测增强，Athlos队列，集合方法
利用人工智能预测马拉松成绩
尽管研究使用机器学习算法来预测体育活动中的表现，但据我们所知，没有一项研究在马拉松跑步项目中使用和验证两种人工智能技术：人工神经网络 (ANN) 和 k 最近邻 (KNN)，并比较预测表现的准确度或精确度。通过 820 名运动员（年龄 21 岁，同年跑过 10 公里和一场跑得较慢的马拉松等）的数据集，对 2019 年法国 10 公里公路和马拉松赛事的官方排名进行了审查。对于 KNN 和 ANN，使用相同的输入（10 公里比赛时间、身体质量指数、年龄和性别）来解决线性回归问题以估计马拉松比赛时间。两种方法的实际马拉松表现和预测表现之间没有差异（p > 0,05）。所有预测成绩与实际成绩均具有显著相关性，相关系数非常高（r > 0.90；p < 0.001）。KNN 优于 ANN，平均绝对误差为 2.4 vs 5.6%。该研究证实了两种算法的有效性，KNN 在预测马拉松成绩方面的准确性更高。因此，这些人工智能方法的预测可用于训练计划和比赛。
美国威慑思想的巨大分歧 - 空军大学
本文通过研究支持维持威慑相对简单性与复杂性的对立叙述，评估了核威慑争论的不同方面。*“简单威慑”叙述认为，稳定的相互威慑的基本要求并不难理解或满足，相互威慑的运作在很大程度上可以被认为是可预测和可靠的。与这种简单威慑叙述形成鲜明对比的是，另一种叙述认为威慑难以建立和维持，可能需要更强大的核能力、应急计划，甚至战略防御能力。本文强调了对威慑预测的推测性，但指出“困难威慑”叙述似乎是当代威胁环境中最审慎的，因为它推荐了一系列威慑威胁选项，并注重可信度。简单威慑叙事对威慑抱有相当大的信心，因为所有理性或明智的领导人在面临社会毁灭威胁时都应该谨慎行事，而困难威慑叙事则认为，这种期望可能是一个“致命错误”。困难威慑既不能提供解决核武器威胁的明确解决方案，也不能提供便利。它没有提供合作性的全球转型和裁军，也没有提供威慑将随着时间的推移轻松且可预测地发挥作用的信心。相反，困难威慑叙事面临着简单威慑概念所避免的困境。
肝脏脂肪变性作为成人入射糖尿病的预测因子
越来越多的流行病学证据表明，双向关系是补间非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）和2型糖尿病，并且NAFLD可能先于和/或促进糖尿病的发展。这项研究旨在研究肝脏脂肪变性是否与巴西成人健康纵向研究（Elsa-Brasil）中的糖尿病有关。Elsa-Brasil是一项在巴西六个首都城市的活跃或退休公务员的职业队列研究，现年35-74岁。我们在基线时排除了患有糖尿病的参与者，报告的饮酒过量或缺少有关相关协变量的信息，以及那些自我引用的肝炎或肝硬化的参与者。总共有8,166个个人，平均随访时间为3。8年。使用COX的优势回归模型来估计关联的调整后危害比（HR）。腹部超声检查用于检测肝脏Steatosis。在随访期间，整个样本中糖尿病的累积发生率为5.25％，在有或没有He patic Steatosis的组中，糖尿病的发生率分别为7.83％和3.88％（p <0.001）。与没有脂肪变性的人相比，肝脂肪变性的个体在调整了潜在的混杂因素后，患有糖尿病的风险增加（HR = 1.31; 95％CI：1.09-1.56），在浮标体重指数（BMI）中。肝脂肪变性是Elsa-Brasil队列研究中入射糖尿病的独立预性。医生应勇于改变脂肪肝患者的生活方式和糖尿病筛查。
肝脏脂肪变性作为成人入射糖尿病的预测因子
越来越多的流行病学证据表明，双向关系是补间非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）和2型糖尿病，并且NAFLD可能先于和/或促进糖尿病的发展。这项研究旨在研究肝脏脂肪变性是否与巴西成人健康纵向研究（Elsa-Brasil）中的糖尿病有关。Elsa-Brasil是一项在巴西六个首都城市的活跃或退休公务员的职业队列研究，现年35-74岁。我们在基线时排除了患有糖尿病的参与者，报告的饮酒过量或缺少有关相关协变量的信息，以及那些自我引用的肝炎或肝硬化的参与者。总共有8,166个个人，平均随访时间为3。8年。使用COX的优势回归模型来估计关联的调整后危害比（HR）。腹部超声检查用于检测肝脏Steatosis。在随访期间，整个样本中糖尿病的累积发生率为5.25％，在有或没有He patic Steatosis的组中，糖尿病的发生率分别为7.83％和3.88％（p <0.001）。与没有脂肪变性的人相比，肝脂肪变性的个体在调整了潜在的混杂因素后，患有糖尿病的风险增加（HR = 1.31; 95％CI：1.09-1.56），在浮标体重指数（BMI）中。肝脂肪变性是ELSA-BRASIL队列研究中入射糖尿病的独立预性。医生应勇于改变脂肪肝患者的生活方式和糖尿病筛查。
确认气候变化对生物多样性的影响
气候变化对全球生物多样性的升级影响构成了我们这个时代最紧迫的环境精神挑战之一。这项研究采用全球调查来收集各种生物学家和生态学家的经验证据，旨在确认在基础研究中理论上的气候变化对生物多样性的预测影响。在帕尔玛干酪和Yohe [1]和Root等人的开创性工作上建立。[2]记录了对气候变化的生物反应的早期证据，我们的研究试图通过积极从事该领域的专业人员的当代观察来验证这些发现。这项调查向全球500多名专家致敬，重点是收集有关物种分布的变化，物候事件的改变以及生态系统障碍频率增加的数据。我们的分析采用先进的统计技术来将这些观察结果与历史气候数据相关联，从而研究气候变化对生物多样性的直接和间接影响。这项研究的结果证实了气候变化与各种形式的生物多样性破坏之间的明显相关性，这与Walther等人的预言相呼应。（2002）关于物种分布的北方和向上变化。此外，维瑟（Visser）和[3]详细介绍了生殖事件的时机的变化，以及诸如野火和害虫爆发等障碍，支持自然系统中气候驱动的扰动的假设。
优化
由于全球人口增长和城市化趋势，高层建筑优化变得越来越重要。先前的研究已经证明了高层建筑优化的潜力，但一直专注于将单个楼层的参数用于整个设计；因此，没有考虑到与密集环境影响相关的差异。本研究的第 1 部分介绍了多区域优化 (MUZO) 方法和代理模型 (SM)，它们为整个建筑设计提供了快速准确的预测；因此，SM 可用于优化过程。由于设计过程中涉及大量参数，优化任务仍然具有挑战性。本文介绍了 MUZO 如何使用三种带有自适应惩罚函数的算法来应对大量参数以优化高层建筑的整个设计。使用设置和第 1 部分中开发的 SM，考虑了四网格和斜网格遮阳装置、玻璃类型和建筑形状参数的两种设计方案。MUZO 方法的优化部分报告了空间日光自主性和年度日照量的令人满意的结果，在 20 个优化问题中的 19 个中满足了能源与环境设计领导力标准。为了验证该方法的影响，将优化设计分别与 8748 个和 5832 个典型的四网格和斜网格场景进行了比较，所有楼层均使用相同的设计参数。研究结果表明，MUZO 方法在人口密集的城市地区高层建筑的优化方面提供了显着的改进。