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暴露于野火烟雾大大增加了痴呆诊断的风险
方法：在这项回顾性开放队列研究中，我们研究了长期暴露于野火PM2.5和痴呆症之间的关联，而南加州南加州的痴呆症患者在2009年至2019年间在加利福尼亚州。研究参与者在基线时不含痴呆症。使用国际疾病9和10代码在电子健康记录中发现了痴呆症。根据根据季度更新的居住人口普查，将三年平均野火平均浓度和非野火PM 2.5平均浓度分配给每个参与者。我们使用汇总的逻辑回归来估计痴呆症诊断的几率与野火和非野火PM 2.5的三年平均水平相关。所有模型均包括日历年的固定效果，并针对年龄，性别，种族和种族，婚姻状况，吸烟状况，查尔森合并症指数（减痴呆症）以及人口普查道贫困和人口密度进行调整。
将Smote-tomek和Fusion Learning与XGBoost Meta-Gearner融合，以识别可靠的糖尿病
摘要：这项研究旨在通过整合综合少数群体过度采样技术（SMOTE）-TOMEK技术来开发一种健壮的糖尿病分类方法，用于数据平衡并使我们以极端梯度增强（XGB）为导致的机器学习合奏作为元学习者。我们提出了一个集成模型，该模型将深度学习技术（例如双向长期记忆（Bilstm）和双向门控复发单元（BIGRU）与XGB分类器作为基础学习者。使用的数据包括PIMA印第安人糖尿病和伊拉克社会糖尿病数据集，这些数据集是通过缺少价值处理，重复，归一化以及Smote-Tomek在解决数据失衡方面处理的。XGB作为元学习者，通过降低偏差和方差成功地提高了模型的预测能力，从而导致了更准确，更健壮的分类。所提出的合奏模型可在所有测试的数据集上达到完美的精度，精度，召回，特异性和F1分数为100％。此方法表明，将集成学习技术与严格的预处理方法结合在一起可以显着改善糖尿病分类性能。
使用银和TA 2 O 5薄膜Haidar J. Mohamad 1A *，Shaymaa H. Kafi 2a，Farah J
摘要：对光传感器的需求不断增长，这是由其广泛的应用驱动的，使表面等离子体共振（SPR）在该领域中起着至关重要的作用。在这项研究中，使用沉积在玻璃棱镜上的坦塔木毒素（Ta 2 O 5）和银（Ag）组成的多层薄膜用于研究SPR。Ag层厚度固定在50 nm，而TA 2 O 5层厚度从0到70 nm不等。使用Kretschmann配置来评估具有不同折射率的空气和气体的敏感性。因此，研究了不同的层厚度以及不同的波长和角度。MATLAB软件被用来用半球棱镜模拟和分析SPR以扩展入射角。使用菲涅尔方程的模拟条件用于计算研究样品的反射率和透射系数。结果表明，最佳输出的厚度为50 nm的TA 2 O 5厚度，以获得最佳的全宽度，最大为2.4，灵敏度系数为162.5。该设备在可见的红外区域起作用。关键字：薄膜，建模，光学传感器，传感器灵敏度。1。简介
ESMO 精准医学工作组的报告
1 INSERM U981，古斯塔夫·鲁西，维尔瑞夫； 2 法国维尔瑞夫古斯塔夫鲁西癌症医学系； 3 慕尼黑综合癌症中心和慕尼黑大学医院第三医学系，慕尼黑； 4 德国海德堡大学医院和个性化医疗中心 (ZPM) 病理学研究所； 5 巴黎萨克雷大学医学院，克里姆林宫比塞特尔； 6 药物开发部（DITEP），Gustave Roussy，维尔瑞夫； 7 Oncostat U1018，法国巴黎萨克雷大学国家健康与医学研究院，标记为抗癌联盟，维尔瑞夫； 8 生物统计学和流行病学系，Gustave Roussy，维尔瑞夫； 9 法国巴黎西岱大学居里研究所遗传学系、INSERM U1016； 10 马德里 10 月 12 日大学医院、10 月 12 日健康研究中心医院肿瘤医学系； 11 巴塞罗那 Vall d'Hebron 肿瘤研究所 (VHIO)，巴塞罗那 Vall d'Hebron 医院校区； 12 西班牙维克大学加泰罗尼亚中央大学； 13 巴西圣保罗肿瘤诊所； 14 德国癌症研究中心 (DKFZ) 海德堡分子血液学/肿瘤学临床合作单位； 15 德国海德堡大学内科第五系，海德堡，德国； 16 华沙玛丽亚居里国家肿瘤研究所软组织/骨肉瘤和黑色素瘤系； 17 波兰华沙波兰科学院莫萨科夫斯基医学研究中心实验药理学系； 18 美国休斯顿德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心研究癌症治疗学系； 19 伦敦大学学院医学肿瘤学系，伦敦； 20 英国伦敦圣巴塞洛缪医院肿瘤内科； 21 意大利梅尔多拉 IRCCS 罗马涅肿瘤研究所 (IRST)“Dino Amadori”科学理事会； 22 纽约纪念斯隆凯特琳癌症中心病理学系； 23 美国纽约纪念斯隆凯特琳癌症中心医学部乳腺医学和临床遗传学服务中心； 24 法国维尔瑞夫古斯塔夫鲁西医学生物学和病理学系肿瘤遗传学服务； 25 意大利维罗纳大学医学院诊断与公共卫生系病理学系
redx呈现zamaporvint阶段2数据，eSMO gi
关于REDX Pharma Limited Redx Pharma（JPJ：REDX）是一家临床阶段生物技术公司，致力于发现和开发新颖的小分子，针对治疗纤维化疾病，癌症和癌症相关纤维化的靶向治疗。REDX旨在在评估进一步发展和潜在价值创造的选择之前，将其程序发展为临床概念证明。该公司目前正在通过诊所进行行业领先的岩石抑制剂组合，包括Zelasudil，包括一种选择性岩石2抑制剂，用于治疗间质肺疾病，包括特发性肺纤维化和RXC008，RXC008，一种用于治疗纤维固化疾病的gi型Pan-Rock Pan-Rock抑制剂。此外，该公司还具有第二阶段的精度肿瘤计划Zamaporvint，它打算与该计划合作以进行进一步发展。
COSMOS + 出租车
摘要：大脑真的是一台计算机吗？具体来说，我们的智力是一种计算成就吗：是不是因为我们的大脑是计算机，所以我们才能在世界上表现得如此出色？在本文中，我将评估 Landgrebe 和 Smith (2021a, 2022) 提出的一个雄心勃勃的相反新论点。Landgrebe 和 Smith 从这样一个事实开始：世界上许多动态系统都难以或不可能准确建模（尤其是因为很难找到描述它们的微分方程的精确解——这意味着我们必须近似——但同时，起始条件的微小差异会导致最终条件的巨大差异，从而阻碍精确近似）。然而，我们设法在一个充满此类系统的世界中生存和发展。 Landgrebe 和 Smith 从这些前提出发，认为我们之所以能如此优秀，并不是因为我们的大脑是计算机，而是因为我们以各种方式与这些系统动态耦合，而这些耦合本身不可能很好地建模以在计算机中模拟。因此，Landgrebe 和 Smith 捍卫了 Gibson (1979)、Van Gelder (1995) 和 Thompson (2007) 的动态系统模型，尽管他们的重点是果断驳斥计算主义的替代方案，而不是发展积极的解释。在这里，我将针对这一论点捍卫人类智能是真正的计算型智能（并且全脑模拟和其他形式的 AGI 都是可能的）这一说法。
用CCAT的宇宙学和天体物理学的微波谐振器
2微波动力电感检测器18 2.1导体和复杂导电率。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2超导性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.2.1基本现象学：库珀对和准粒子。。。21 2.2.2准颗粒生成和重组。。。。。。。。。24 2.2.3穿透深度和薄膜。。。。。。。。。。。。。。。30 2.2.4复杂的电导率：Mattis-Bardeen理论。。。。。。31 2.3微波谐振器和S-参数。。。。。。。。。。。。。。。37 2.3.1预序：微波网络和S-参数。。。37 2.3.2共振电路和质量因素。。。。。。。。。。。。。38 2.4动力电感探测器的原理。。。。。。。。。。。。。。43 2.4.1 MKID的表面阻抗。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 43 2.4.2响应性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 44 2.4.3非线性和分叉。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 53 2.5灵敏度和噪声。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。43 2.4.1 MKID的表面阻抗。。。。。。。。。。。。。。。。。43 2.4.2响应性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 2.4.3非线性和分叉。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 2.5灵敏度和噪声。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。56 2.5.1背景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 2.5.2时间常数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59 2.5.3光子噪声。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61 2.5.4生成重组噪声。。。。。。。。。。。。。。62 2.5.5 tls噪声。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>63 2.6.6总NEP。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 64 div>63 2.6.6总NEP。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>64 div>
基于 SMOTE (EMS) 的增强中风预测模型
摘要：中风是大脑血液供应突然中断，影响一条或多条滋养大脑的血管。这会导致大脑供氧紊乱或不足，从而导致脑细胞损伤或受损。在某些情况下，确定中风的时间和严重程度可能具有挑战性。本研究提出了一种基于人工智能的 EMS（ElasticNet - MLP - SMOTE）模型，具体利用两种机器学习算法，即 Elastic Net 和多层感知器 (MLP)，并使用合成少数过采样技术 (SMOTE)。Elastic Net 算法用于特征选择以识别关键特征，然后使用 MLP 算法进行预测。使用 Elastic Net 算法是因为它结合了 L 2 和 L 1 正则化，在辨别影响模型性能的特征方面提供了良好的结果。使用 MLP 算法是因为它依赖于深度学习技术，在这种情况下产生了有希望的结果。该算法从包含与中风相关的基本特征的综合数据集中对数据进行分类。SMOTE 用于提高模型的性能。值得注意的是，之前没有研究将这三种技术（Elastic Net – MLP – SMOTE）结合在一起。EMS 的预测准确率达到 95%，MSE = 0.05。该模型有助于根据患者的历史数据预测中风的发生，从而缓解这种严重疾病的突然发作。
COSMOS + 出租车
摘要：人工智能世界似乎正处于快速转型之中，人们一方面声称通用人工智能是不可能实现的，另一方面又担心我们可能很快就会看到神一般的人工智能，我们应该对这种前景感到恐惧。本文从心理学和社会学的角度讨论了这些问题，并指出，随着生成人工智能的出现，人类认为的通用人工智能已经成为一种明显的可能性，而让它变得半自主的想法也是如此：它不仅能对离散的外部输入做出反应或执行特定的任务，还能促使自己创造一种持续的认知流，这种认知流可以拥有类似于“目的”的东西。再加上计算机能够连接到庞大的网络，我们可以设想拥有惊人知识和推理能力的智能，它们与人类互动，预测和实现愿望。这种半自主的神级人工智能（SAGAI，印地语中意为“交战”）最终可能会像迦梨一样，给我们这个物种带来死亡和毁灭，或者像雷神一样，成为人类的救世主和保护者。我们的 SAGAI 最像哪一种，可能取决于它是为了服务于谁的愿望而设计的：是追求更大财富和权力而不顾他人代价的富有寡头集团，还是对彼此和地球上的生命充满同情的民众。
