XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSciences
国际分子科学杂志
败血症在当代临床实践中的关键条件中脱颖而出，这是一项多方面的挑战，其标志是宿主对感染的失调反应，可能导致器官功能障碍和死亡率。败血症的机制涉及病原体，免疫细胞，炎症介质和微生物组的改变之间的复杂相互作用，从而了解其病理生理学对有效管理的必要性。由于这些生物成分的相互作用因患者而异，因此认识到败血症的异质性对于调整治疗策略至关重要。传统的分子和生化诊断方法可能会延迟适当的治疗启动。本特刊是由Asimina Safarika博士和Spyros Foutadakis博士（Hellenic for sepsis研究）编辑的特刊。我们欢迎原始的研究手稿，并回顾有关开发更好诊断工具的文章，从而为败血症的新治疗策略提供新颖的见解，以改善受这种威胁生命危险状况影响的患者的生存和生活质量。
Strand Life Sciences启动门户，以帮助患有罕见病的医生
诊断； 2025年2月28日，为班加罗尔的低收入患者提供折扣测试：在罕见疾病日之际，Reliance Industries子公司和领先的基因组学公司Strand Life Sciences和Life Sciences，今天启动了Strandomics Portal，以改善罕见疾病的诊断。这个新的在线门户网站可让临床医生快速轻松地访问有关遗传变异的信息，从而为每种情况提供全面的视野。这意味着患者更快，更准确地诊断。除了门户网站外，Strand Life Sciences还将以降低经济不利背景的患者的成本降低成本提供罕见的疾病基因检测，从而使这些关键测试更容易获得。链接学门户网站通过：•提供清晰，快速的遗传见解以更好地诊断•允许医生独立审查一组更广泛的遗传变异型•通过更好的专家Ramesh Hariharan博士，Ramesh Hariharan博士和Strand Life Signics的专家，我们的遗传诊断，我们的遗传学>“我们属于士兵”>“我们是属于遗传学的，我们都可以改善产前诊断，我们可以诊断出来。我们将继续创新并投资于诸如Strandomics门户网站之类的工具，以赋予医生与罕见疾病作斗争的能力。”关于Strand Life Sciences：Reliance Industries Limited的子公司Strand Life Sciences是一家基于基因组学的研究和诊断公司，将生物信息学中的长期记录与最先进的实验室分析和庞大的医院合作伙伴网络相结合，以推动新一代的患者护理Strand的客户包括全球医疗工具，诊断和制药公司。Strand还是印度基因组测试的先驱，其悠久的全球生物信息学记录使其成为肿瘤学，罕见疾病，妇女健康和传染病领域中基因组诊断最受信任的公司。此外，Strand正在积极扩展到消费者基因组学，使具有个性化见解的人能够对其基因组成。有关更多信息，请访问https://strandls.com
应用数学和非线性科学
基于评估指数构建的原则以及区域经济可持续发展的当前状况，确定了区域经济可持续发展水平的评估指数体系。距离空间重量矩阵用于定义评估指标的重量系数，然后将其重量系数取代为计算MORAN指数的公式，以衡量区域经济可持续发展水平的MORAN指数。在对区域经济可持续发展的空间自相关分析后，具有固定效果的空间面板模型由Hausman测试确定，并将模型应用于经验分析区域经济可持续发展。数据表明，行业增加的价值会显着影响5％水平的积极方向的区域经济的可持续发展。此外，所有指标的值都通过鲁棒性测试。最后，我们提出了相应的优化建议，以改善区域经济的可持续发展路径。
深水的深度学习：海洋科学专家的机器学习框架
摘要：在数据的空前可用性的驱动下，机器学习已成为行业和科学的普遍性和变革性技术。其对海洋科学的重要性已被赋予了联合国海洋十年的目标之一。虽然收集了增加数量的声学海洋数据以进行研究和监测目的，并且机器学习方法可以实现自动处理和分析声学数据，但它们需要由专家注释或标记的大型培训数据集。因此，解决标记数据的相对稀缺性，除了增加数据分析和处理能力外，还有主要推力区域之一。解决标签稀缺的一种方法是专家在循环的方法，它允许对有限和不平衡数据有效分析。它的优势是通过我们新颖的基于学习的深度专家框架来证明的，用于自动检测Echo Sounder数据中的湍流唤醒签名。使用机器学习算法，例如本研究中提出的算法，大大提高了分析大量声学数据的能力。这将是实现海洋科学中越来越多的声学数据的全部潜力的第一步。
大脑和认知科学（课程9）
为学生提供分析实验数据，正确解释文献中的统计报告以及在不确定情况下推理的基本工具。主题围绕三个关键理论组织：概率，统计和线性模型。概率理论涵盖了概率，离散和连续概率模型，大数量定律以及中心极限定理的公理。统计理论涵盖估计，似然理论，贝叶斯方法，引导程序和其他蒙特卡洛方法，以及假设检验，概述间隔，实验原理的基本设计和良好性。线性模型理论涵盖了简单的回归模型和方差分析。对理论，数据分析和仿真研究的重视同等重视。E. N. Brown
应用科学 - 特刊
我们很高兴邀请您为应用科学中的“应用等离子技术”做出贡献。等离子体技术在现代科学中有各种应用，包括能源和环境的研究领域（水净化等），医学和生物学（伤口愈合，灭菌，抗癌治疗，抗癌治疗，生物医学材料处理等），微型电子和光学电子学（传感器和电子设备的制造），以及其他型号，以及其他绘图技术，以及其他层次。除了这些领域外，等离子体技术还应用于新兴区域，例如通过受控融合和航空航天应用产生能量。特刊还接受了血浆技术的基础研究和模拟。这些研究包括但不限于等离子体 - 材料相互作用，血浆放电的建模和模拟以及新的等离子体源和放电构型的发展。我们旨在发布与等离子体技术有关的贡献，从基础研究到准备商业应用的创新。
应用数学和非线性科学
随着社交互联网技术的持续发展，机器学习在不同行业中起着重要作用，当前的教育领域也正在体验从传统教学模式到数据驱动的智能教学模式的转变。在本文中，我们概述了机器学习和教育大数据分析在教育中应用的现状，讨论通用的机器学习算法和教育数据分析的关键技术，同时，分析了课程改革的问题和挑战，并阐明了机器学习和教育大量数据的潜力。此外，本文使用机器学习模型来分析学生的学习行为，还使用模型来进行个性化学习路径建议，智能的教学资源建议和其他方面。模型在实际教学活动中的应用效果通过实验研究部分证明了模型，并且通过数据分析验证了模型的有效性。最后，本文总结了研究结果，并强调了基于机器学习的大数据分析在促进教育个性化和提高教学质量方面的关键作用。本文的研究不仅为教育者提供了有关课程改革的新观点，而且还为教育决策者提供了有关数据驱动决策的参考，这有望促进更智能和个性化教育的方向发展教育的发展。
应用数学和非线性科学
一位在唐朝的女士的照片对于以其精致的绘画技巧和丰富的文化价值研究古老的服装艺术已经至关重要。但是，由于时间的流逝，绘画中的服装细节受到严重损害，这给研究带来了挑战。本研究使用计算机辅助的数字恢复技术来重现女士服装的原始外观，并带有粉丝的女士。这项研究通过高精度扫描和图像处理，结合了历史文档和物理材料，通过高精度扫描和图像处理来实现唐朝女士服装的数字重建。在研究过程中，我们首先使用40百万像素的高分辨率扫描了“女士”，以确保图像细节的清晰度。之后，采用了基于深度学习的图像修复算法来处理绘画的损坏部分，并恢复了95％的服装区域。通过对唐纳（Tang Dynasty）的服装颜色进行统计分析，我们构建了一个包含120种典型颜色的数据库，该数据库中有120种典型的颜色，并基于此，我们对服装进行了颜色匹配和渲染。实验结果表明，修复的衣服的颜色饱和度增加了30％，模式清晰度达到98％。与唐朝的现有服装相比，恢复服装的样式准确率达到了90％。此外，我们还使用了三维建模技术在三个维度上恢复服装，其结构为85％，类似于文献中记录的Tang Dynasty服装。