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使用可调式软体机器人套管在猪 HFpEF 生理模型中调节心脏血流动力学，以用于设备测试应用
射血分数保留的心力衰竭 (HFpEF) 是心血管医学面临的一大挑战，约占所有心力衰竭病例的 50%。尽管人们一直在努力，但尚未有任何医疗器械获得 FDA 批准。这主要是由于缺乏 HFpEF 血流动力学的体内模型，导致无法在临床试验前评估设备的体内有效性。本文介绍了一种高度可调的猪 HFpEF 血流动力学模型的开发，该模型使用可植入的软机器人套管，其中左心室和主动脉套管的受控驱动可以重现与各种 HFpEF 血流动力学表型相关的心室顺应性和后负荷的变化。通过评估植入心房间分流装置后模型的血流动力学反应，证明了所提出的模型在临床前测试中的可行性，结果发现这与计算机模拟研究和临床试验的结果一致。这项研究克服了先前 HFpEF 模型的局限性，例如血流动力学准确性低、成本高和开发周期长。引入的多功能可调平台可以改变 HFpEF 设备开发，旨在改善全球 3200 万患者的生活。
使LLM适用于企业第3部分：gpt for rag
model.activations_checkpoint_granularity selective \ model.activations_checkpoint_num_layers=null \ model.activations_checkpoint_method=uniform \ model.optim.name=fused_adam \ model.optim.lr=1e-4 \ model.answer_only_loss=True \ model.data.train_ds.file_names = $ {train_ds} \ model.data.validation_ds.file_names = $ {有效_DS} \ date.data.data.data.test_ds.file_names model.data.train_ds.concat_sampling_probabilities=${CONCAT_SAMPLING_PROB S} \ model.data.train_ds.max_seq_length=10000 \ model.data.validation_ds.max_seq_length=10000 \ model.data.train_ds.micro_batch_size=1 \ model.data.data.train_ds.global_batch_size = 128 \ model.data.validation_ds.micro_batch_size = 1 \ date.data.validation_data.validation_data.global_batch_size = 128 model.data.validation_ds.num_workers = 0 \ model.data.data.test_ds.num_workers = 0 \ model.data.data.validation_metric.name = loss = lose \ model.data.data.data.data.test_ds.tes.test_metric.name = loss exp_manager.checkpoint_callback_params.mode = min \ exp_manager.explitic_log_dir = $ {output_dir} \ exp_manager.resume.resume.resume_exists = true \ exp_manager.resmanager.resume_no_no_no_no_checkpoint = true_no_checkpoint = true \ exp_managpoint \ exp_managecpoint = exp_manager.checkpoint_callback_params.monitor=validation_loss \ ++exp_manager.checkpoint_callback_params.save_best_model=False \ exp_manager.checkpoint_callback_params.save_nemo_on_train_end=True \ model.save_nemo_on_validation_end=False
突尼斯无脑畸形发生的风险因素
摘要 简介：无脑畸形是一种严重的中枢神经系统发育缺陷，表现为大脑和颅腔严重畸形。大脑和小脑缩小或缺失，但后脑存在。无脑畸形是神经管缺陷谱系的一部分。这种缺陷是由于神经管在发育的第三至第四周内未能闭合而导致的，会导致胎儿流产、死产或新生儿死亡。目的：找出导致无脑畸形的可能主要风险因素。方法：本研究旨在比较 2002-2011 年受无脑畸形影响的妊娠与 1991-2001 年期间报告的妊娠。使用卡方检验进行统计分析。结果：结果显示，2002-2011 年体重不足 1500 克的无脑畸形胎儿比例显著高于 1991-2001 年（P=0.003；OR=4.32；CI=1.62-11.53）。妊娠 20 周以上（WG）的无脑畸形病例显著高于妊娠 20 周以下的病例（P=0.003）。产妇生育史与无脑畸形的发生有关，单产或多产母亲比未产母亲更容易生下无脑畸形的后代。近亲结婚是无脑畸形发生的重要风险因素（P=0.003）。进行了逻辑回归分析以检验多个变量的影响，只有母亲年龄具有统计学意义。结论：本研究明确了应加强努力的领域，并开发了监测数据以预防这种畸形。
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JD程序协调员-Vijana tunaweza
1。项目计划，实施和报告（60％）●每月协调项目活动的实施，监视和审查，以确保平稳执行和及时完成。●协调每月报告和案例研究的准备和提交，以确保它们与组织M＆E系统保持一致，并满足捐助者的报告要求。●协调有关企业家精神，性和生殖健康与权利（SRHR）的计划，时间表和监督（SRHR），第一次年轻母亲的性别平等，生活技能以及领导才能。●促进技能发展计划的协调，确保第一届年轻母亲配备了建立企业或寻求自雇的必要工具和知识。●协调为年轻母亲的设计和交付，以供年轻母亲，受艾滋病毒影响的年轻人以及残疾人的青年进行访问和热情的讲习班。●监督为促进获得财务的努力的协调，以确保他们可以开展或扩大业务的第一年年轻母亲。●在项目实施的各个阶段协调父母，地方政府当局和社区领导人的参与，以确保积极参与和支持。●监督小组成立和注册过程的协调，以确保形式化，从而轻松协调并获得不同利益相关者的经济机会。●协调参与该项目的其他合作伙伴的协作和参与度，以确保与项目目标和无缝合作伙伴关系保持一致，以获得共同的成功。
KT0936M（B9）-Maxim无线电调谐器KT0936M（B9）-Maxim无线电调谐器
Pin Order Pin Name I/Otype describe 1 AMINN simulation MWandLWAntenna negative input 2 AMINP simulation MWandLWAntenna positive input 3 RFINP RFenter RF Input 4 RFGND RFland RF Ground 5 DVSS Digitally Digitally 6 DVDD Digital Power power supply 7 RF_SW numberI/O Function1: RF circuit switch control pin.函数2：用作数据引脚（集成47KOHMPULL-UP电阻器）时访问外部eprom。8调整数字输出有效站指示9 CH模拟输入频率控制引脚10跨度模拟输入频段开关控制11 AM_FM numberi/o default47KOHMPULL-UP UPIOR。函数1：用于切换Muteefect。功能2：用于通过按键切换频带。函数3：用于带有波开关的开关带。函数4：访问外部epromas a时钟别针。12 AOUT模拟输出音频输出13 AVSS模拟地面模拟地面14 XI/RCLK模拟/O晶体15 XO Simulationi/O Crystal
调整stinesso透明质酸 - 胆固醇纳米凝胶...
在不断发展的nanomedicine中，定制机械性能o纳米凝胶以纳米凝胶，以使他们的生物逻辑per-per mance是一项引人入胜的途径。这项工作调查了一种创新的方法或调节Sti ness O hyaluronan-胆固醇（HACH）纳米凝胶，该区域仍然具有挑战性。通过grating多巴胺（DOPA）登上HA主链，通过紫外线，1 H NMR和FT-IR分析进行了特征，我们合成了一种新型的聚合物，该聚合物自发地在水性环境中自发ORMS纳米凝胶。这些HACH-DOPA纳米凝胶的特征是它们的小尺寸（〜170 nm），负电荷（约32 mV），高稳定性，ECIENT药物封装和有效的抗氧化活性（通过ABTS测试测量）。利用贻贝启发的金属协调化学，DOPA部分通过Catechol-Fe 3 +相互作用使纳米凝胶启用了STI ness调制。这种修改会导致交联的增加，因此，通过原子ORCE显微镜（AFM）测量，具有显着增加的STI nano-gel，其含量增加，并具有Hach-dopa@Fe 3 + Complex pH依赖性且依赖性且依赖性且可转化。通过在HUVEC和HDF细胞系上的WST-1细胞促进测定法评估了细胞相容性，没有明显的细胞毒性。此外，修饰的纳米凝胶表现出增强的细胞摄取，这表明它们的巨大潜在或细胞内药物递送应用，这是由CONCONOCAL显微镜测定法支持的假设。这项工作不仅为调节纳米凝胶sti ness提供了宝贵的见解，而且还可以推进新的纳米系统或有前途的生物医学应用。
面对内幕威胁：基于LLM微调
基于异常的检测可有效防止不断发展的内幕威胁，但精度仍然低。当前的数据处理可能会导致信息丢失，并且模型通常会努力区分良性异常和实际威胁。这两个问题都阻碍了精确检测。为了解决这些问题，我们提出了基于大语言模型（LLM）微调的精确异常检测解决方案。通过代表自然语言的用户行为，我们减少了信息丢失。我们使用用户行为模式对比度对异常检测的任务进行微调，使用两阶段策略：首先学习一般行为模式，然后使用特定于用户的数据来改进，以改善良性异常和威胁之间的差异化。我们还实施了一个细粒度的威胁追踪机制，以提供行为级别的审计步道。据我们所知，我们的解决方案是第一个在内幕威胁检测中应用LLM微调的方法，在CERT V6.2数据集中达到了0.8941的F1分数，超过所有基线。
是什么使良好的视觉说明？合成视觉说明调整的复杂视觉推理说明
视觉指导调整对于赋予多模式大语言模型（MLLMS）的零弹性概括性capabil至关重要。在本文中，我们旨在投资一个基本问题：“什么使良好的视觉说明造就了”。通过一项综合实证研究，我们发现着重于复杂的视觉推理任务的指导在改善MLLM的性能方面特别有效，结果与指导复杂性有关。基于这种见解，我们开发了一种系统的方法来自动创建高质量的复杂视觉推理指令。我们的方法采用合成完整的改革范式，利用多个阶段来逐步提高说明的复杂性，同时保证质量。基于此AP-PRACH，我们创建了具有32K示例的Comvint数据集，并在其中创建了四个mllms。实验结果始终取消了所有组合MLLM的性能，例如MME感知和MME认知的LLAVA分别提高了27.86％和27.60％。我们的代码和数据可在链接上公开获取：https：//github.com/rucaibox/comvint。
在认知任务中，神经网络调节至接近临界状态，而在阿尔茨海默病的精神药理学模型中，神经网络远离临界状态
。CC-BY-NC 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2024 年 12 月 6 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2023.08.16.553626 doi：bioRxiv 预印本