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最初发表于：Saadat，Ali；古特努瓦尔，杰罗姆；里佩利诺，保罗；普兰特，大卫；爱，索拉雅；弗雷，Beat M；史蒂芬·丰塔纳候选人
以及肝组织学检查（如果有）。接受免疫抑制治疗或曾前往 HEV-1 和 -2 感染流行地区的患者被排除在外。在 2020 年 2 月 1 日至 2022 年 10 月 31 日期间，回顾性 [ 4 ] 和前瞻性地纳入了有症状的急性肝炎患者和 HEV 相关 PTS 患者。参与的瑞士献血中心（洛桑、伯尔尼、苏黎世）还回顾性和前瞻性地纳入了 2021 年 1 月 1 日至 2022 年 10 月 30 日期间通过基于 PCR 的常规献血筛查发现的无症状 HEV 感染献血者。在此期间（2021 年 1 月至 5 月），瑞士联邦公共卫生局记录了一波异常的急性 HEV 感染，主要由基因型 3h_s 引起。[ 18 ]
BCNC 2024 计划 2024 年 12 月 11 日至 13 日
中风的创新疗法 Amin Jahanbakhshi 人工智能与中风 Mostafa Almasi 中风幸存者的心理社会干预和支持系统 Reza Panahi 急性中风治疗的概念转变：从时间到大脑 Pouria Moshayedi 中风的神经精神科表现：机器学习分析发现 Fatemeh sadat Mirfazeli 中风康复的最新进展 Mohadeseh Azadvari 8:00 - 9:30，3 号厅 ISBM 2024 国家脑图谱实验室 8:00 - 9:30，4 号厅 小组讨论：rTMS：从实验室到临床：弥合差距 Abbasali asadi Asadi - Zahra Vahabi - Soraya Mehrabi - Amirhosein Jafari “优化 rTMS 参数：个性化方法” Abbasali asadi Asadi “慢性疼痛中的 rTMS：一种有前途的治疗选择” Zahra Vahabi “解码大脑：重复经颅磁刺激 (rTMS) 的治疗潜力” Soraya Mehrabi “重复经颅磁刺激 (rTMS) 的未来：神经精神治疗的新视野” Amirhosein Jafari 8:00 - 9:30，5 号厅 专题讨论：痴呆症
Hepatology在印刷前发布...
最初发表于：萨达特，阿里； Gouttenoire，Jérôme； Ripellino，Paolo； Semela，David；萨拉亚（Soraya）的阿玛（Amar）；弗雷，击败M； Fontana，Stefano； Mdawar-Bailly，Elise；莫拉德普（Moradpour），达里乌斯（Darius）； Fellay，雅克； Fraga，Montserrat； HEV人类遗传学合作者（2024）。症状性急性肝炎患者的I型干扰素免疫的本性错误E. Hepatology，79（6）：1421-1431。 doi：https：//doi.org/10.1097/hep.0000000000000701症状性急性肝炎患者的I型干扰素免疫的本性错误E. Hepatology，79（6）：1421-1431。doi：https：//doi.org/10.1097/hep.0000000000000701
由免疫检查点抑制剂治疗的III期或IV期黑色素瘤治疗的自身免疫性疾病患者的IRAE风险：匹配的病例 - 控制研究的结果
belda的Eugeni，1,2 Voland高中，1瓦伦蒂娜·特雷尔利（Valentina tremali），3个白色falone ，4,5 Solia Adriouch， Tiphaine le Roy ， 11,12 Maria Carlota Dao，1 Promi Das，13 Soraya Fellahi，14,15 Sofia Forslund，16 Nathalie Galleron，17 Tue H Hansen，8 Bridget Holmes，18 Boyang Ji，18克里斯蒂安·刘易森（Christian Lewinter），《举止的路易丝》， BSøndertoft，8 Sothea Touch， Jean-Michel Oppert，7，26 Michael Stumvoll， 17,30让·丹尼尔·扎克（Jean-Daniel Zucker），1,6弗雷德里克·贝克（FredrikBäcked），3杰罗恩·拉斯（Jeroen Raes），4,5 carine 1.7
通过高级机器学习和创新功能工程预测过渡温度
超导性是凝聚态物理学中的一个了不起的现象，该现象包括一系列引人入胜的特性，这些特性预计会彻底改变能源相关的技术和相关的基础研究。但是，该领域面临在室温下实现超导性的挑战。近年来，人工智能（AI）方法已成为预测诸如过渡温度（T C）之类的特性的有前途的工具，以使大型数据库快速筛选以发现新的超导材料。这项研究采用超级数据集作为最大的超导材料数据集。然后，我们执行各种数据预处理步骤，以得出包含13,022种化合物的清洁数据集。在研究的另一个阶段，我们应用了新型的Catboost算法来预测新型超导材料的过渡温度。此外，我们开发了一个名为Jabir的软件包，该软件包生成了322个原子描述符。我们还设计了一种称为Soraya软件包的创新混合方法，以从功能空间中选择最关键的功能。这些产率R 2和RMSE值（分别为0.952和6.45 K）优于文献中先前报道的值。最后，作为对该领域的新贡献，Web应用程序的设计用于预测和确定超导材料的T C值。
通过先进的机器预测超导转变温度
超导是凝聚态物理学中一个引人注目的现象，它包含一系列令人着迷的特性，有望彻底改变能源相关技术和相关的基础研究。然而，该领域面临着在室温下实现超导的挑战。近年来，人工智能 (AI) 方法已成为预测转变温度 (T c ) 等特性的有前途的工具，从而能够快速筛选大型数据库以发现新的超导材料。本研究使用 SuperCon 数据集作为最大的超导材料数据集。然后，我们执行各种数据预处理步骤来导出干净的 DataG 数据集，其中包含 13022 种化合物。在研究的另一个阶段，我们应用新颖的 CatBoost 算法来预测新型超导材料的转变温度。此外，我们开发了一个名为 Jabir 的包，它可以生成 322 个原子描述符。我们还设计了一种名为 Soraya 包的创新混合方法来从特征空间中选择最关键的特征。这些结果得出的 R 2 和 RMSE 值（分别为 0.952 和 6.45 K）优于文献中先前报道的值。最后，作为对该领域的一项新贡献，设计了一个用于预测和确定超导材料 T c 值的 Web 应用程序。
通过高级机器预测过渡温度
超导性是凝聚态物理学中的一个了不起的现象，该现象包括一系列引人入胜的特性，这些特性预计会彻底改变能源相关的技术和相关的基础研究。但是，该领域面临在室温下实现超导性的挑战。近年来，人工智能（AI）方法已成为预测诸如过渡温度（T C）之类的特性的有前途的工具，以使大型数据库快速筛选以发现新的超导材料。这项研究采用超级数据集作为最大的超导材料数据集。然后，我们执行各种数据预处理步骤，以得出包含13022个化合物的干净数据数据集。在研究的另一个阶段，我们应用了新型的Catboost算法来预测新型超导材料的过渡温度。此外，我们开发了一个名为Jabir的软件包，该软件包生成了322个原子描述符。我们还设计了一种名为Soraya软件包的创新混合方法，以从功能空间中选择最关键的功能。这些产率R 2和RMSE值（分别为0.952和6.45 K）优于文献中先前报道的值。最后，作为对该领域的新贡献，Web应用程序的设计用于预测和确定超导材料的T C值。
基因组序列分析确定多个系统萎缩的新风险基因座
ruth chia, 1, 82 anindita ray, 2, 82 zalak shah, 2 jinhui ding, 3 paola ruffo, 1, 4 masashi fujita, 5 vilas menon, 5 saraz-tienzar, 1 paolo reho, 2 karri kaivola, 2 karri kaivola, 2 karri kaivola, 2 karri kaivola, 2 karri kaivola, Walton, 6 Regina H. Reynolds, 7, 8, 9 Ramita Karra, 1 Shaimaa Sait, 2 Fulya Akcimen, 1 Monica Diz-Fairen, 10 ignacio Alvarez, 10 AlesSandra Fanciuli, 11 Nadia Stefanova, 11 Klaus Sppi, 11 Susanne Duerr, 11 Fabian Leys, 11 Florian Krismer, 11 Victoria Sidoroff, 11 Alexander Zimprich, 12 Walter Pirker, 13 Olivier Rascol, 14 Alexandra Faubert-Samier, 15 WassiliOS G.SSSSSRER, 15, 16, 17 Franca Ois Tisson, 15, 16 Anne Pavy-Le Traon, 18 Maria Teresa Pellecchia, 19 Paolo Barone, 19玛丽亚·克劳迪娅·拉西洛（Maria Claudia Russillo），19胡安·马大（JuanMarı'n-Lahoz），20，21，22，22 Jaime Kulisevsky，20，21 Soraya Torres，21 Pablo Miri，23，24，25 Maria Teresa a”劳拉·帕克宁（Laura Parkinen），米歇尔（Michele）t。
研究研讨会日历
2025 UCLA神经技术研讨会第1次 - 神经动态与计算建模Mario Dipoppa，博士学位（联合主席神经技术研讨会）助理教授，David Geffen医学学院，UCLA，UCLA，UCLA，UCLA）Alex Hukologoly and Phdrram and phdrmia and-ia-indrmia-indrmia-infrmia and-indrmia formia-incidence opensidence sidence， Biobehavioral Sciences, DGSoM at UCLA David Clewett, PhD Assistant Professor, Psychology, UCLA College of Letters & Sciences Paul Mathews, PhD Assistant Professor, Neurology, DGSoM at UCLA Session 2 – Technology Anne Andrew, PhD (Co-Chair Neurotechnology Symposium) Professor-in-Residence, Psychiatry & Biobehavioral Sciences, DGSoM在南加州大学电气与计算机工程与生物医学工程博士学位，加州大学塞米尔大学塞米尔·塞米尔（UCLA Samueli）工程和计算机工程学院博士学位研究人员，电气和计算机工程学院，塞米尔大学工程和计算机工程学院博士学位，电气和计算机工程学院博士学位和计算机研究人员，电气和计算机工程学院博士学位和计算机工程学院，电气与计算机研究人员，电气和计算机工程学院博士学位，电脑工程与计算机科学乔纳森·凯（Jonashan Kao）申请Daniel Lu，博士（联合主席神经技术研讨会）神经外科教授，DGSOM，UCLA ANTHONY WANG的DGSOM，医学博士，医学博士，医学博士，医学博士助理教授，儿科和神经外科，DGSOM，DGSOM，DGSOM，UCLA AUSAF BARI，MD，PHD ASSOMAY ADREGER，NEURORAY ATRAY-SORAY URAY-usir usur usur and dgs and dgd and dgd邓恩（Dunn），博士博士博士学位学者，神经外科，DGSOM，UCLA联系 - tnt@mednet.ucla.edu