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通过大语言模型探索零拍的跨语性生物医学概念归一化
摘要。在过去的几年中，歧视性和生成性的大语言模型（LLM）已成为自然语言处理的主要方法。，尽管取得了重大进步，但在比较跨语性生物医学概念归一化中判别和生成性LLM的性能仍然存在差距。在本文中，我们对几个LLM进行了比较研究，涉及跨语言生物医学概念通过致密检索的具有挑战性的任务。我们利用涵盖10种语言的XL-BEL数据集来评估模型在不进一步适应的情况下在各种语言环境中概括的能力。实验发现表明，E5是一种判别模型，表现出卓越的性能，而生物分类出现为表现最佳的生成LLM。复制实验的代码可在以下网址提供：https：//github.com/hrouhizadeh/zsh_cl_bcn。
自主导航导航的零射击增强学习策略
目的：对心血管疾病的治疗需要对导丝和导管进行复杂而挑战性的导航。这通常会导致长期干预措施，在此过程中，患者和临床医生暴露于X射线辐射。深度强化学习方法在学习此任务方面表现出了希望，并且可能是在机器人干预过程中自动导管导航的关键。然而，现有的培训方法显示出有限的能力，可以概括看不见的血管解剖结构，每次几何变化时都需要重新训练。方法：在本文中，我们为三维自主内血管内导航提出了零射击学习策略。使用一组非常小的分支模式训练集，我们的增强学习算法能够学习一个控制，然后可以将其应用于不看到的无需再培训的情况下。结果：我们在4种不同的血管系统上演示了我们的方法，在达到这些解剖学的随机靶标时，平均成功率为95％。我们的策略在计算上也有效，可以在2小时内对控制器进行训练。结论：我们的培训方法证明了其具有不同特征的不观察几何形状的能力，这要归功于几乎形状不变的观察空间。关键字 - 强化学习，控制，血管内导航，机器人技术
现实生活中的几个射击对象检测：关于自动 - 收获的案例研究
摘要 - 在Covid-19期间的确定对世界各地的农业造成了严重影响。作为有效的解决方案之一，基于对象检测的机械收获/自动收获和机器人收割机成为迫切需要。在自动收获系统中，良好的几个射击对象检测模型是瓶颈之一，因为该系统需要处理新的蔬菜/水果类别，并且收集了所有新颖类别的大规模注释数据集的收集。社区开发了许多射击对象检测模型。然而，是否可以直接用于现实生活中的农业应用程序仍然值得怀疑，因为常用的培训数据集与现实生活中农业场景中收集的图像之间存在上下文差距。为此，在这项研究中，我们提出了一个新颖的黄瓜数据集，并提出了两种数据增强策略，有助于弥合上下文差距。实验结果表明，1）最先进的几个射击对象检测模型在新型的“ Cucumber”类别上的性能很差； 2）提出的增强策略的表现优于常用的增强策略。
shot弹枪宏基因组学和全身性靶向代谢组学突出显示吲哚-3-丙酸作为保护性肠道微生物代谢物，抗流感感染
摘要肠道轴在呼吸道感染期间至关重要，包括流感病毒（IAV）感染。在本研究中，我们使用了高分辨率的shot弹枪元基因组学和靶向代谢组学分析来表征小鼠肠道肠道微生物群的组成和元倾斜度中与流感相关的变化。我们观察到7天（d）7天的分类级变化，包括明显减少乳酸杆菌科和双歧杆菌科的成员，以及akkermansia muciniphila的丰度增加。在D14上，某些物种持续存在扰动。宏基因组数据的功能尺度分析揭示了几种代谢途径的短暂变化，尤其是导致短链脂肪酸（SCFA），多胺和色氨酸代谢物的瞬时变化。对血清的定量靶向代谢组学分析揭示了特定类别的肠道微生物群代谢产物的变化，包括SCFAS，三甲胺，多胺和含吲哚的色氨酸代谢物。在D7上观察到吲哚-3-丙酸（IPA）血液水平的明显降低。微生物群相关的代谢产物的变化与分类单元丰度和疾病标志物水平的变化相关。特别是，IPA与一些乳酸杆菌科和双歧杆菌科（limosilactobacillus reuteri，Animalis limosilactobacillus）正相关，并与细菌M7，病毒载量和炎症标志物呈负相关。在患病动物中补充IPA可减少病毒载量，并降低局部（肺）和全身炎症。用靶向IPA产生细菌的抗生素治疗感染前的抗生素，从而增强了病毒载量和肺部炎症，这是补充IPA抑制的作用。这种综合的宏基因组 - 代谢组分分析的结果强调了IPA是导致流感结果的重要因素和潜在的疾病严重性生物标志物。
免疫疗法（过敏镜头）
30分钟等待所有患者在拍摄后必须在护理区内30分钟以监测反应。如果您无法等待30分钟，您将不会得到射击。如果您17岁或以下，您的父母或监护人可以签署“未成年人和成人病房的免疫治疗治疗的知情同意”表格，并提供电话号码。否则，他们需要在等待期间与您同住。如果您有任何过敏症状，呼吸困难，头脑醒目或任何其他症状后，请立即告诉您的护理团队。，如果您对镜头有反应，我们可能会提供治疗。这可能包括给您肾上腺素。降低了您的反应风险，降低了您应该对过敏射击的反应风险：
通过逐步学习的电池单元的一声分割
由于电动汽车和电池储能系统的重要性日益严重，因此必须在生产过程中和生产后确保电池安全性。一个方面是内部结构的可视化，可以通过计算机断层扫描（CT）作为一种非破坏性测试（NDT）方法来实现。深度学习工具可以快速学习和执行不同的图像处理任务。但是，在大多数设置中，生成训练这些工具所需的标记数据很昂贵。因此，这项工作通过逐步学习（GL）解决了CT体积中阳极和阴极的分割，该技术仅需要单个注释的体积切片。该技术利用了相邻切片之间的高相似性，并应用于电池堆栈细胞和圆柱形细胞。对于堆栈细胞，使用了平移相似性，这导致平均增益比联合（IOU）点相交0.09。对于圆柱细胞，提出了沿旋转中心切片的顺序分割。这导致GL应用之前的堆栈单元的较高初始IOU为0.78 vs. 0.73。对于圆柱细胞类型的GL的IOU增益为0.01 iOU点较小，但由于去除其余的伪影时，定性样品显示出改善。
您致电2025
儿童疫苗（VFC）和成人疫苗（VFA）招募的提供者必须在每个设施的主要和备用疫苗协调器中具有主要和备用疫苗协调器，并在需要时选择指定第三个协调员。这些疫苗协调员负责确保所有与疫苗相关的任务均已完成，包括疫苗订购，每月的物理库存计数，库存旋转，监测到期日期，温度监测和文档，以及作为堪萨斯州免疫计划（KIP）和设施之间的主要接触。每年，都需要完成疫苗协调员角色（主要，后备和次要联系人）的工作人员才能完成两个疾病控制和预防的更新中心（CDC）培训模块：“您称之为儿童计划（VFC）的射击疫苗（VFC）”和“您称之为疫苗疫苗的存储和操作”模块。VFC和VFA协调员现在应该借此机会完成这一年度要求。我们还鼓励任何接受疫苗发货或管理疫苗的人也参加课程。2025您称镜头 - 模块16-儿童计划的疫苗（课程编号WB4906）提供了VFC计划要求的概述，包括VFC计划历史记录，患者资格标准，VFC网站访问概述，以及访问疫苗存储，处理，处理，处理和库存管理。2025您调用镜头 - 模块10-储存和处理（课程号WB4905）指示疫苗提供商正确的疫苗存储，以及为什么根据疫苗制造商的建议将疫苗存储至关重要。该模块概述了疫苗存储单元和温度监测设备，如果疫苗暴露于过度温度，员工培训，紧急疫苗运输以及标准操作程序的实施中该怎么办。该模块还涉及疫苗准备，超越使用日期和库存管理最佳实践。CDC已将培训模块转换为CDC火车学习网络。如果您没有创建帐户，请花一些时间来完成所需的字段。这些模块每个模块大约需要一个小时才能完成。还有一个复习测试选项，一个人可以选择参加，而不是完整的课程。复习课程没有提供CEU，但是完整的“您称镜头”模块可以提供。复习测试证书可以作为提供者的文档完成。员工必须完成后测试，并以至少80％的速度通过。每个人只允许两次尝试通过后测试。完成后测试后，将获得证书。这些证书需要不迟于2025年3月31日上传到KSWEBIZ。有关如何访问堪萨斯州火车，CDC火车以及如何将证书上传到Kswebiz的说明也包括在此版本中，周三发生了什么。有关与KIP或VFC计划有关的其他问题，请致电877-296-0464或通过电子邮件与您的区域免疫护士或护士呼叫。您将镜头说明上传到KSWEBIZ
可控制的遗忘机制，用于几个班级 - ...
摘要 - 在有限的个人标签样本（少数）背景下进行的学习阶级学习对于众多现实世界应用，例如智能家居设备，至关重要。在这些情况下，一个关键的挑战是在适应新的，个性化的班级和在原始基础类别上保持模型的性能之间平衡权衡取舍。对新型类别的模型进行微调通常会导致灾难性遗忘的现象，在这种情况下，基本类的准确性不可预测而显着下降。在本文中，我们提出了一种简单而有效的机制，通过控制新颖和基础准确性之间的折扣来应对这一挑战。我们专门针对超低击场景，其中每个新颖的类别只有一个示例。我们的方法引入了一种新颖的类检测（NCD）规则，该规则调整了忘记先验的程度，同时同时增强了新颖阶级的表现。我们通过将解决方案应用于最新的几个类别学习（FSCIL）方法来证明我们的解决方案的多功能性，从而在不同的设置中显示出一致的改进。为了更好地量化小说和基础性能之间的权衡，我们介绍了新的指标：NCR@2for和NCR@5 for。我们的方法在CIFAR100数据集（1-shot，1个新颖的类）上的新型类准确性提高了30％，同时保持受控的基类遗忘率为2％。索引术语 - 学习学习，很少的学习，神经网络作品，图像识别。
MRI>的前列腺癌检测的几个学习学习
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过PEER REVIVE的认证）Preprint preprint the本版本持有人于2025年1月20日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.19.25320503 doi：medrxiv preprint