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通过智能手机操作的多功能Agri机器人-IJRPR
印度的传统种子植物植物技术通常涉及使用拖拉机驱动的钻孔或动物绘制漏斗管。如今，速度，能源经济，用于精确指导的传感器以及启用GPS和无线连接等技术是自主野外机器人开发的主要重点。早期的方法是劳动密集型，需要大量时间和精力。相反，基于拖拉机的钻孔中此类功率单元的操作员受到高水平的振动和噪声，这对其健康和生产力有害。过去的技术并不那么先进。因此，他们是手种子的。但是，近年来技术已经发展。鉴于印度农业部门的现实，建造的系统必须更具成本效益，更准确地运行，使用更少的燃料，并且与拖拉机和传统方法相比，人类的体力少。农民将真正受益于最终产品。在农业中使用机器人技术是一个相对较新的概念。在农业中具有机器人增强生产率的潜力是巨大的，并且越来越多的机器人以各种形式出现在农场上。由于替换人类运营商的潜力提供了具有投资回报的实用解决方案，乐器机器人的应用每天都在扩展，包括更多域。因此，我们建议一种农业自动化系统，该系统可能会帮助农民付出更少的努力。
通过共享控件建立信任
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。3316-3330，文章ID：IJCET_16_01_231在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_231©iaeme Publication
通过多尺度图分析揭示Covid-19与神经退行性疾病之间的共同疾病：生物数据库和文本挖掘的系统研究
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.13.637069 doi：Biorxiv Preprint
从组提交：自主提交可实现NVME SSDS上的高吞吐量和低延迟
对于数据库管理系统（DBMSS）来说，实现高吞吐量和低承诺潜伏期一直是一个艰巨的挑战。正如我们在本文中所显示的那样，现有的提交处理协议无法完全利用现代的NVME SSD来提供高吞吐量和低延迟耐用的提交。因此，我们提出了自主提交，这是第一个完全利用现代NVME SSD来实现这两个目标的提交协议。我们的方法可以说明SSD的高平行性和低写入延迟，使工人能够以较小的批量清楚地编写日志，从而微不足道，从而使日志记录I/O对承诺延迟的影响很小。另外，通过平行确认程序，DBMS通过一组交易来检查其提交状态，我们可以减轻高通量工作负载中的单线读取提交操作导致的过度延迟。我们的实验结果表明，自主提交可在广泛的工作量上实现出色的可伸缩性和低延节耐用性。
通过模拟算法说服通过模拟算法说服
我们研究了贝叶斯说服游戏，发件人想说服接收者采取二进制操作，例如购买产品。发件人被告知（实际上）世界状态，例如产品的质量，但只有有关接收者信念和公用事业的信息有限。以客户调查，用户研究和AI的最新进展激发，我们允许发件人通过查询模拟接收者行为的Oracle来了解有关接收器的更多信息。在固定数量的查询后，发件人对消息策略进行了提交，并且接收者采取了根据她收到的消息最大化她的预期实用程序的措施。，我们表征了发件人的最佳消息传递策略，但给定对接收器类型的任何分布。然后，我们设计了一种多项式查询算法，该算法优化了该游戏中发件人的预期实用程序。我们还考虑了近似甲骨文，更通用的查询结构和昂贵的查询。
Novavax 通过与赛诺菲合作推进企业增长战略，包括实现首个 5000 万美元里程碑
5000 万美元的里程碑是继 2024 年 5 月与赛诺菲签署协议时支付首笔预付款之后的第一个里程碑。在这笔付款之后，还有与 Novavax 合作的 COVID-19 疫苗相关的其他潜在里程碑，最高可达 3 亿美元，这些里程碑将在获得收益的期间确认。除了独立 COVID-19 疫苗的里程碑外，该协议还包括赛诺菲开发的组合产品，包括 Novavax 的 COVID-19 疫苗，这为 Novavax 在未来里程碑中额外获得高达 3.5 亿美元的潜在机会。此外，独立的 COVID-19 销售额和任何赛诺菲组合产品的潜在销售额都将使 Novavax 获得持续的分级特许权使用费。此外，Novavax 还将有资格获得赛诺菲利用 Matrix-M 佐剂研发的前四种产品高达 2 亿美元的付款，以及此后包括 Matrix-M 在内的每种产品高达 2.1 亿美元的里程碑付款，外加所有赛诺菲利用 Matrix-M 产品的持续特许权使用费。
通过现实世界的数据和健康的社会决定因素来识别青少年抑郁症和焦虑：机器学习模型开发和验证
背景：青春期心理健康状况（例如抑郁症和焦虑）的患病率显着增加。尽管有机器学习的潜力（ML），但缺乏使用现实世界数据（RWD）来增强这些条件的早期检测和干预的模型。目的：本研究旨在使用RWD和社会卫生社会决定因素（SDOH）识别青少年的抑郁和焦虑。方法：我们分析了10-17岁的青少年的RWD，考虑到各种因素，例如人口统计学，事先诊断，处方药，医疗程序和实验室测量，在焦虑或抑郁症开始之前记录。临床数据与SDOH在区块级别上相关。开发了三个单独的模型，以预测焦虑，抑郁和两种状况。我们的ML选择模型是极端的梯度提升（XGBOOST），我们使用嵌套的交叉验证技术评估了其性能。要解释模型预测，我们使用了Shapley添加说明方法。结果：我们的队列包括52,054名青少年，识别12,572名患有焦虑症，7812的抑郁症和14,019个疾病。焦虑的曲线值为0.80，抑郁症为0.81，两者合并为0.78。不包括SDOH数据对模型性能的影响最小。Shapley添加性解释分析确定性别，种族，教育程度和各种医学因素是焦虑和抑郁的关键预测指标。结论：本研究强调了ML在使用RWD的青少年早期识别抑郁和焦虑症中的潜力。通过利用RWD，医疗保健提供者可能会更精确地确定高风险的青少年，并更早进行干预，并有可能改善心理健康成果。
高通量测序对晚期固体癌症液体活检的临床影响
1早期癌症试验中心“ CLIP2”，Chu Timone，公共援助H pitales de Marseille，Aix-Marseille University，法国13005 Marseille； etienne.gouton@gmail.com（例如）; nausicaa.malissen@ap-hm.fr（N.M.）; nicolas.andre@ap-hm.fr（N.A。）; arnaud.jeanson@ap-hm.fr（A.J.）; annick.pelletier@ap-hm.fr（A.P.）; Albane.testo-ferry@ap-hm.fr（A.T.-F。）; caroline.gaudy@ap-hm.fr（C.G.-M。）; laetitia.dahan@ap-hm.fr（L.D.）; emeline.tabouret@ap-hm.fr（E.T。）; thomas.chevalier@ap-hm.fr（T.C.）; laurent.greillier@ap-hm.fr（L.G.）2种皮肤病学和皮肤癌系，AIX Marseille大学，APHM，CRCM INSERM U1068，CNRS U7258，CHU TIMONE，13005 MARSEILLE，法国Marseille 3 Smartc单位，Cancérologiede Marseille的研究中心 Hospitals of Marseille, Aix-Marseille University, 13005 Marseille, France 5 Institute of Neurophysiopathol, Aix-Marseille University, Aphm, CNRS, INP, neuro-oncology service Chu Timone, 13005 Marsille, France 6 Department of Medical Oncology, CHU Timone, Marseille, Aix-Marseille University, 13005 Marseille, France 7 Multidisciplinary CNRS，INSERM，CRCM，APHM，13015 MARSEILLE，法国Marseille *通讯：Pascale.tomasini@ap-hm.fr
MERGE 研究数据显示，马拉利昔布对 Alagille 综合征患者的临床益处可持续 7 年治疗
1 克利夫兰诊所儿童医院，俄亥俄州克利夫兰市； 2 俄亥俄州克利夫兰市凯斯西储大学克利夫兰诊所勒纳医学院； 3 宾夕法尼亚州费城儿童医院胃肠病学、肝病学和营养科； 4 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院，宾夕法尼亚州费城； 5 加拿大安大略省多伦多儿童医院； 6 法国奥赛巴黎萨克雷大学医学院儿科肝病和肝移植科、胆道闭锁和遗传性胆汁淤积症 (AVB-CG) 参考中心、FSMR FILFOIE、ERN RARE LIVER、比塞特尔医院、AP-HP、勒克里姆林-比塞特尔和巴黎萨克雷大学 Hépatinov Inserm U1193； 7 英国伯明翰妇女儿童医院 NHS 信托和伯明翰大学肝脏科； 8 德克萨斯州休斯顿德克萨斯儿童医院； 9 Mirum Pharmaceuticals, Inc.，加利福尼亚州福斯特城