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[59] D. Tua，R。Liu，W。Yang，L。Zhou，H。Song，L。Ying，Q. Gan，基于等离子体的“ Rainbow”芯片，用于双功能智能光谱仪，电磁研究旨在介绍的进展，2024年4月，邀请演讲）。[58] S. dang，Y。Tian，H。H. Almahfoudh，H。Song，O。M. Bakr，B。S. Ooi，Q。Gan，Qu. Gan，地面辐射冷却，用于高功率LED灯，电磁研究研讨会的进展，2024年4月2024年4月。[57] L.[56] D. Tua，R。Liu，L。Zhou，W。Yang，H。Song，L。Ying，Q. Gan，用于智能光谱仪的等离子“ Rainbow”芯片，Cleo 2023，STH3R.5。[55] L. Zhou，H。Song，Q. Gan，等离子“ Rainbow”用于超分辨率位移光谱分析和表面生物传感，CLEO 2023，FF1C.3。[54] J. Rada, H. Hu, L. Zhou, J. Zeng, H. Song , X. Zeng, S. Shimul, W. Fan, Q. Zhan, W. Li, L. Wu, Q. Gan, Microscale concave interfaces for reflective displays generate concentric rainbows, Frontiers in Optics 2022, JTu5B.49。[53] Y. Liu，N。Zhang，D。Tua，Y。Y.2。[52] L. Zhou，J。Rada，H。Zhang，H。Song，B。S。Ooi，Q. Gan，可持续多孔的多孔聚二甲基硅氧烷，用于有效的辐射冷却，Cleo 2022，JW3A。10。5。[51] L. Zhou，H。Song，N。Zhang，J。Rada，M。H. Signer，Q。Gan，Q。Gan，一种双面辐射冷却结构，具有创纪录的局部冷却功率密度为270 W/m 2，Cleo 2021，JW2G，JW2G。[50] Y. Liu，H。Song，M。H. Singer，C。Li，D。Ji，L。Zhou，N。Zhang，N。Zhang，Z。Bei，Q。Gan，Q。Gan，Black Tio 2 on Nanopororoloordorordololololololtorquentrates，用于改进太阳能蒸气生成，Cleo 2020，AF3N.6。[49] L. Zhou，H。Song，J。N. Rada，M。H. Singer，H。Zhang，B。S. Ooi，Z。Yu，Q. Gan，spectrassival-spectry-seption-seplective镜子，用于双层辐射冷却，Cleo 2020，2020年，AF3N.5。[48][47] H. Song，W。Wei，J。Liang，P。Maity，O。F. Mohammed，B。S. Ooi，D。Liu，D。Liu，Q. Gan，使用超薄TIO TIO 2光催化膜在纳米腔的纳米腔上降低了CO 2，Cleo 2019，Ath1i.3。[46] L.
veritas ai融入趋势：Spotify上的歌曲受欢迎程度预测的机器学习模型
音乐行业的快速发展和音乐消费的数字平台的普遍性强调了预测歌曲受欢迎的重要性。这项研究旨在通过探索多样化的机器学习模型和神经网络体系结构来构建歌曲受欢迎程度的高准确性预测模型。了解此类模型的好处很重要，因为它们为受众参与和趋势提供了重要的见解。通过提供与当前趋势一致的更精确和个性化的歌曲建议，将流行度模型纳入音乐推荐系统可以增强用户体验。动态播放列表策展确保了流行和流行歌曲的显着展示，从而使用户和流媒体平台受益。对于独立艺术家而言，该模型是最佳音乐调整的战略指南，并促进了他们类型中吸引观众的吸引元素的实验。同样，音乐标签也可以利用预测模型来评估潜在的签名，指导谈判并为有关协作的决定提供信息。我们的论文探讨了建模歌曲受欢迎程度的三项，并传达了我们为此应用程序找到的最佳性能模型体系结构。
diffsim：生成相的分类概率模型，用于生成相的杂物，suihong xu*，suihong Song，Tapan Mukerji Stanford University Summ
DiffSim: Denoising diffusion probabilistic models for generative facies geomodeling Minghui Xu*, Suihong Song, Tapan Mukerji Stanford University SUMMARY Constructing high-resolution and realistic geomodels plays an important role in the decision-making processes of earth resources exploration and other sustainability strategies like subsurface carbon dioxide sequestration.生成模型在地系上表现出巨大的希望，因为它们能够嵌入抽象的地质知识。因此，我们探讨了降解扩散模型，新的生成方法的能力，以学习地下相地模型的复杂和高维数据分布。合成通道数据集的实验说明了无条件扩散模型在保证空间模式，数据分布和多样性中的有效性。重要的是，这些模型产生了与地质真实性相矛盾的文物的实现。此外，我们还测试了有条件的扩散模型，以创建逼真的相模型，同时调节井相数据。引言生成符合地质学家知识和空间统计关系的模型对于理解地质过程和地球资源探索至关重要。传统的地址化方法，例如基于变量图或基于多个统计的方法（MPS），已经证明了它们学习空间模式并在许多情况下产生相对逼真的地质模型的能力（González等，2008; Linde等，2015）。但是，它们有效地描述了有效的地质模式的能力有限。例如，变量图仅依靠两点关系来构建地质模型，该地质模型无法描述高度非线性的模式。与基于变异函数的方法相比，MP可以捕获更复杂的地质现象。然而，国会议员仍然面临着在强烈异质地质环境中准确再现复杂现实主义的挑战。深度学习的生成模型通过有效捕获输入数据集的基本分布来综合高维数据，在综合高维数据中取得了出色的性能。许多研究人员已将生成对抗网络（GAN）应用于地理编码（Zhang等，2019; Song等，2021a，2021b）和反转问题（Mosser等，2020; Song等，2023）。但是，gan的培训可能会面临挑战，因为两个神经网络（发电机和歧视者）以对抗性方式同时训练。
小歌，博士 - CDN
Xiaotong Song是转化医学科学系生物科学技术研究所（IBT）的副教授，德克萨斯州A＆M医学院。他于1993年从北京医科大学获得了北京医学院的博士学位。此后，Song博士在2003年在BCM的细胞和基因治疗中心（CAGT）进行了博士后培训。2010年，Song博士被任命为CAGT的终身助理助理教授，在那里他领导了一个专注于收养细胞疗法，疫苗和溶瘤病毒疗法的小组。 他在CAGT/BCM的研究通过NIH R01和DOD奖获得了资金。2010年，Song博士被任命为CAGT的终身助理助理教授，在那里他领导了一个专注于收养细胞疗法，疫苗和溶瘤病毒疗法的小组。他在CAGT/BCM的研究通过NIH R01和DOD奖获得了资金。
与植入物感染相关的患病率和危险因素在坦桑尼亚Songea区域转诊医院的骨科手术中
SSI被定义为与手术切口或附近手术切口或手术后30天或在手术期间植入假体材料之内发生的手术手术相关的感染。感染。如果确定了SSI症状，则使用清单确认信息。训练有素的人员然后收集了用于微生物培养的文化拭子。在模板范围内水平五次轻轻地施加无菌拭子，以获取样品，然后将其转移到实验室并根据医院实验室方案进行处理。
引用Xiang X，You S，Zeng Z，Xu J，Lin Y，Liu Y，Zhang L，Huang R，Song C和Jin S（2024），《 Fuzhuan B
治疗过程，一些有效的饮食治疗方法将接受且易于执行。因此，基于广泛接受的食物的疗法或预防方案的探索是必要的（Evert等，2019）。As one of three major beverages ( Peng et al., 2016 ; Yu et al., 2020 ), tea ( Camellia sinensis ) is closely related to the lifestyles and dietary habits of people in many countries ( Roy et al., 2008 ; Soh et al., 2017 ; Tsuboi et al., 2019 ; Inoue-Choi et al., 2022 ).Fuzhuan砖茶（FBT）作为中国传统茶，属于黑暗茶，具有独特的发酵过程。在发酵程序中，FBT的许多特殊感觉特征和健康益处是在被“黄金的植物真菌”发酵后产生的（aspergillus cristatus）（Xu等，2011）。在中国古代，FBT不仅是一种美味的饮料，而且是特定的植物。累积证据也表明，FBT是一种具有许多生物活性的功能饮料（Chen等，2018; Du等，2019; Jing等，2020; Zhou等，2021）。此外，在我们先前的研究中，发现FBT可以调节T2DM小鼠中血糖水平（Xiang等，2020），这也显示了体外α-葡萄糖苷酶的抑制作用（Xiang等，2021）。因此，作为具有潜在降血糖活性的流行饮料，对FBT的进一步开发和应用是必要的对治疗效果和机制的全面研究。如前所述，全球代谢组学分析可以根据实验数据探索代谢信息。随着仪器（例如质谱）（MS）等仪器的发展，代谢组学分析可能会从这些高维生物学数据中受益。 由于其完整性和动态条件的独特优势，全球代谢组学已成为研究内源性超级经验变异与疾病或治疗外源性干预之间的相互作用的全面且有效的策略（Warth等，2017; Meng等，2022b）。 同时，网络药理学可以通过重点关注“药物目标 - 基因 - 疾病”之间的相互作用来提供一系列系统和全面的观点（Zhang等，2019）。 由于这一优势，网络药理学一直是一种流行且有效的工具来解释复杂药物的机制（Guo等，2022; He et al。，2022）。 此外，网络药理学策略擅长基于网络数据库的动作目标和途径。 因此，可以通过整合全球代谢组学和网络药理学来整体揭示生物过程的总体骨架。 在这项研究中，通过药理学实验对侵略性低且适应性强的Kunming小鼠的降低血糖作用，通常用于T2DM研究（Meng等，2022a）。 应用了整合全球代谢组学和网络药理学的综合策略来研究潜在的动作途径和靶基因。 然后，通过实时定量聚合酶链反应（RT-QPCR）分析对筛选的靶基因进行验证。随着仪器（例如质谱）（MS）等仪器的发展，代谢组学分析可能会从这些高维生物学数据中受益。由于其完整性和动态条件的独特优势，全球代谢组学已成为研究内源性超级经验变异与疾病或治疗外源性干预之间的相互作用的全面且有效的策略（Warth等，2017; Meng等，2022b）。同时，网络药理学可以通过重点关注“药物目标 - 基因 - 疾病”之间的相互作用来提供一系列系统和全面的观点（Zhang等，2019）。由于这一优势，网络药理学一直是一种流行且有效的工具来解释复杂药物的机制（Guo等，2022; He et al。，2022）。此外，网络药理学策略擅长基于网络数据库的动作目标和途径。因此，可以通过整合全球代谢组学和网络药理学来整体揭示生物过程的总体骨架。在这项研究中，通过药理学实验对侵略性低且适应性强的Kunming小鼠的降低血糖作用，通常用于T2DM研究（Meng等，2022a）。应用了整合全球代谢组学和网络药理学的综合策略来研究潜在的动作途径和靶基因。然后，通过实时定量聚合酶链反应（RT-QPCR）分析对筛选的靶基因进行验证。通过上述系统分析，确定了潜在的有效代谢产物，基因和途径。
利物浦欧洲电视网歌曲大赛的经济影响
研究表明，该事件在居民中培养了一种社区自豪感，并促进了包容性，吸引了不同的受众，并为来自各种背景的艺术家提供了一个平台。它还培养了当地人才，并增加了整个社区的音乐参与度。Eurovision增强了利物浦的机构举办未来活动的能力，使该市在各种文化，娱乐和体育赛事中都有能力和吸引力。有各种各样的教训可以从Eurovision 2023中学到，以便为参加重大活动的人提供。该报告确定了与LCR中欧洲电视网遗产有关的一组考虑因素，该考虑将在一年中的报告中进一步检查。
引用歌曲Y-K，Lee G，Hwang J，Kim J-W和Kwon J-W（2023），与生物学疾病模化素相比，Janus激酶抑制剂的心血管风险
类风湿关节炎（RA）与心血管（CV）相关的发病率和死亡率的风险增加，这可能是由于慢性，全身性免疫介导的炎症（Avina-Zubieta等人，2012; Smolen等，2018年）。Disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs), including conventional, biologic or targeted synthetic DMARDs, are mainly used for lifetime management of RA, among which Janus kinase (JAK) inhibitors targeting JAK family kinases offer an important alternative to biologic DMARDs (bDMARDs) ( Smolen et al., 2018 ; Takabayashi et al., 2021 ).最近的欧洲反对风湿病联盟（EULAR）指南建议针对未能通过常规合成DMARDS（CSDMARDS）和BDMARDS以及BDMARDS以及BDMARDS的初始治疗实现治疗目标的患者的JAK抑制剂（Smolen等，2020）。三种JAK抑制剂目前可用于RA的临床管理，自大约10年前的Tofacitinib批准以来，然后大约3 - 4年前在美国和韩国（美国食品和药物管理局）大约3 - 4年前的Bariticinib和Upadacitinib（韩国食品和药物管理局；食品和药物安全部）。然而，越来越多的证据表明，JAK抑制剂不适合患有血栓栓塞或CV事件风险的患者，因为它们可能会通过阻断胞内部细胞因子的细胞内信号传导途径对血小板蛋白信号传导和血小板稳态产生负面影响（Gadina等人，Gadina等，2019; 2019; Baldini et and; Baldini et al and and and and 202; Al。，2022）。尽管如此，JAK抑制剂与CV结果之间的关联尚不清楚。几项研究，包括随机对照试验（RCT）和大型基于人群的队列，表明JAK抑制剂对RA患者的重大不良CV事件（MACE）的风险没有显着影响，而RA的患者无论其基本的CV风险何种（Xie等，2019b; Khosrow-Khosrow-khosrow-khosrow-khavar et and 20222222222222222222222222222）然而，与肿瘤坏死因子（TNF）抑制剂相比，最近患有TOFACITINIB的MAC的风险增加了，患有RA和CV风险因素的患者的风险增加（Ytterberg等人，2022年）。因此，监管机构建议限制在患有CV疾病危险因素（CVD）的患者中使用JAK抑制剂以及有吸烟史的患者（美国食品药品监督管理局，2021A；欧洲药品局； 2022年；韩国食品和药物安全部，2022年）。但是，该建议不能直接应用于年龄<50岁的患者和没有CVD的患者（Singh，2022年）。此外，大多数关于JAK抑制剂对MACE的影响的研究包括西方人群。尽管亚洲人和西方人口之间的简历风险和死亡率存在种族差异，以及韩国的RA患病率和JAK抑制剂处方的最近增加，但亚洲人群中JAK抑制剂的CV结果有限（Won等人，2018年； Health
引用：Zhang Y，Zhang B，Chen C，Feng X，Song S和Wang H（2023）态度对知识与自我MA之间关联的调解效果
全球死亡率的驱动因素，约670万20至79岁的成年人将死于2021年的糖尿病或其并发症，中国的糖尿病死亡人数最多，约为140万[2]。不稳定的血糖控制可能会导致一系列严重的并发症，例如视网膜病，肾病和神经病[4]，这些并严重威胁了糖尿病患者的生活质量，并给个人，家庭和社会带来巨大的疾病负担。因此，控制糖尿病患者的血糖并防止并发症发作特别重要。糖尿病管理有助于控制血糖并有效预防并发症[5]。近年来，对糖尿病管理的研究重点关注社区管理和自我管理[6]。糖尿病社区管理是指针对由社区医务人员进行的糖尿病患者实施的健康教育，指导和干预措施，以及定期的健康监测和随访，以改善治疗依从性[7]。全球实践经验表明，广泛的基于社区的人口干预和健康管理是预防和控制糖尿病的有效策略[8，9]。此外，大量研究表明，积极参与糖尿病社区管理，有助于控制血糖水平，促进个人心理健康并进一步改善生活质量[10-12]。此外，糖尿病的社区管理也强调了患者的自我管理[13-15]。从国内外的经验中，社区是自我管理和预防糖尿病的重要基础，也是预防和控制慢性疾病的最有效选择。基于社区管理，社区卫生工作者通过健康教育帮助提高糖尿病患者的自我管理能力，并将社区管理与自我管理相结合，以全面，系统地管理健康状况。因此，糖尿病患者的自我管理受到了越来越多的关注。它被认为是最具成本效益的健康管理措施之一，被描述为控制血糖，预防并发症以及改善健康状况和生活质量的基础[15，16]。糖尿病自我管理是指糖尿病患者在医务人员的帮助下，通过采用科学自我管理技能来管理他们的日常行为和生活方式。它有利于稳定状况，促进健康并改善生活质量[15，17]。先前的研究发现，糖尿病患者的自我管理水平仍需要改善[18，19]。在阿曼的一项研究发现，只有1％的患者定期自我监测他们的血糖，其中9.5％的患者确实定期运动，其中18％的患者保持健康的饮食习惯[18]。来自中国的一项研究表明，只有9.2％的糖尿病患者具有良好的自我管理水平[19]。许多研究探索了与自我管理相关的因素。有系统的综述报告说，患有糖尿病，财务困难和低自我效率的时间更长，是糖尿病自我管理的主要障碍
数字双胞胎大脑：生物智能与人工智能之间的桥梁hui xiong 1，Tengying Chu 1，Lingzhong粉丝12，Ming Song
Digital twin brain: a bridge between biological intelligence and artificial intelligence Hui Xiong 1 , Congying Chu 1 , Lingzhong Fan 12 , Ming Song 1 , Jiaqi Zhang 12 , Yawei Ma 12 , Ruonan Zheng 3 , Junyang Zhang 3 , Zhengyi Yang 1 , Tianzi Jiang 123* 1 Brainnetome Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, 100190, Beijing, China 2 School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, 100049, Beijing, China 3 Research Center for Augmented Intelligence, Zhejiang Lab, 311100, Hangzhou, China * Corresponding author: jiangtz@nlpr.ia.ac.cn Abstract In recent years, advances in neuroscience and artificial intelligence have paved the way for通过计算系统理解大脑复杂性及其仿真的空前机会。神经科学研究中的最先进的进步揭示了大脑结构与功能之间的复杂关系，而人工神经网络的成功突出了网络体系结构的重要性。现在是时候将它们聚集在一起，以更好地解开智力如何从大脑的多尺度存储库中出现。在这篇综述中，我们提出了数字双胞胎大脑（DTB）作为一个变革性平台，它弥合了生物学和人工智能之间的差距。它由三个核心元素组成：大脑结构，这是孪生过程至关重要的，底层模型以生成大脑功能以及其广泛的应用。至关重要的是，大脑图书馆提供了一个重要的限制，可以保留DTB中大脑的网络组织。此外，我们强调了开放的问题，这些问题引发了跨学科领域的共同努力，并强调了DTB的深远影响。DTB可以为智力和神经系统疾病的出现提供前所未有的见解，这在推进我们对生物学和人工智能的理解方面具有巨大的希望，并最终推动人工通用智力的发展和促进精神上的精神保健。1引言揭开解释人类智能行为的原则，例如认识面孔和做出决定，一直在吸引大量的跨学科努力，并且也是人工智能繁荣的推动力。我们越接近智力的内在性，我们可以掌握智力的出现的可能性就越高。