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生成人工智能的应用利用非结构化临床数据加速炎症性肠病研究
“提取以下信息：临床历史记录的半脱落清单190陈述，每个陈述描述了患者历史记录中的发现，包括任何诊断。只有191个包括明确提及“临床病史”或患者病史的部分。如果192中的任何历史提及为负，则否定应包括在每个陈述中，例如，193年“克罗恩斯或加州大学的历史没有任何历史”应成为“克罗恩病的史无前例”，“没有194个溃疡性结肠炎的历史”。195
在非结构化数据爆炸中保持网络弹性的5种方法
Rubrik（NYSE：RBRK）正在执行确保世界数据的任务。使用零信任数据安全™，我们帮助组织对网络攻击，恶意内部人员和操作中断实现业务弹性。Rubrik Security Cloud，由机器学习提供动力，可在企业，云和SaaS应用程序中确保数据。我们帮助组织维护数据完整性，提供可承受不利条件的数据可用性，不断监控数据风险和威胁，并在攻击基础架构时使用其数据恢复业务。
欧足联女子足球战略 2024-30 | 势不可挡
就欧洲体育而言，随着国家队和俱乐部足球的竞争日益激烈，各支球队之间的实力从未如此均衡。弥合剩余差距是未来的重点，帮助更多国家协会、联赛和俱乐部将女子足球发展成一项全职职业和可持续的投资项目同样重要。制定引人注目的比赛结构、加强青年发展计划和提高标准都是这项工作的关键。俱乐部许可制度和保护和改善比赛的明确监管框架尚未在每个国家都得到采用，而联赛和俱乐部的治理结构多种多样且不断发展，导致最高级别的组织和投资模式发生变化。
情感上不稳定的人格障碍
情感上不稳定的人格障碍（EUPD），以前称为边缘性人格障碍（BPD）是一种多方面的心理健康状况，影响了大约1.6％的普通人群和20％的精神病患者。这种疾病表现出紧密而不稳定的关系，情绪失调，冲动性和不一致的自我意识。患有EUPD的人经常在日常生活中面临挑战，包括冲突，对遗弃和职业和教育追求的困难。本文介绍了有关EUPD的全面文献综述，重点是其临床表现，诊断和治疗方法。讨论了DSM-V和IDC-11标准，突出了共同的特征和差异。探索了各种心理治疗方法，例如辩证行为疗法（DBT），基于心理化的治疗（MBT），以架构为中心的治疗（SFT）和以转移为中心的心理治疗（TFP）。药物疗法，包括抗抑郁药，抗惊厥药，抗精神病药，情绪稳定剂，基于大麻的药用产品（CBMP）和Omega-3脂肪酸。临床实践中的挑战，例如诊断披露，转诊至专业疗法和非自愿住院治疗。本文通过强调了解EUPD个人的恢复和生活质量的重要性来结束。它承认治疗中CBMP和Omega-3脂肪酸的前景，敦促进一步研究。此外，该研究有助于对EUPD的广泛理解，从而指导未来的研究和临床工作。
2024年中前景：不稳定的经济平衡
1。如果您欠钱，美联储徒步旅行很痛苦。越来越多的家庭落后于支付账单。上升利率降落的负面影响最直接对那些在汽车和信用卡上欠款的消费者。在当今经济中也有一个非常有趣的优先级，人们不愿意摆脱抵押贷款。人们非常不愿离开其3％或4％的固定利率抵押贷款，因为他们知道他们必须以7％或8％的价格重置并获得新贷款。人们更愿意放弃学生贷款，信用卡贷款和汽车贷款。此外，大约40％的房主甚至没有抵押，有2个和95％的抵押贷款是30年固定的，对提高利率不敏感。3因此，现有房主的疼痛并不是特别急剧。当然，这是新的家庭形成的另一个故事。
使用脑电图信号和机器学习算法对不稳定和稳定的步行模式进行分类
摘要：分析脑电图（EEG）信号的不稳定步态模式对于开发实时脑部计算机界面（BCI）系统至关重要，以防止跌倒和相关的伤害。本研究研究了分类算法利用EEG信号检测步行不稳定的可行性。使用64通道的大脑视觉脑电图系统从13位健康成年人中获取脑电图信号。参与者对四个不同稳定和不稳定的条件进行了步行试验：（i）正常步行，（ii）正常步行，内侧 - 外侧扰动（MLP），（iii）正常行走双重任务（stroop），（iv）正常步行，正常步行与质量视觉反馈中心。使用小波能量和EEG信号的熵提取数字生物标志物。算法，例如Chrononet，SVM，随机森林，梯度增强和复发性神经网络（LSTM），可以以67％至82％的精度分类。分类结果表明，使用基于EEG的数字生物标志物可以准确地对不同的步态模式（从稳定到不稳定）进行分类。本研究使用具有潜在应用的EEG数据集开发了各种基于机器的分类模型，该模型在检测不稳定的步态神经信号方面，并通过防止跌倒和伤害进行干预。
使用拓扑感知的非结构化环境中的移动机器人导航有效自适应状态晶格*
摘要 - 当代移动机器人导航架构采用计划算法提供单个最佳遵循路径的构建，在有动态和不确定的环境的情况下存在缺陷。随着环境的更新和机器人的起始状态发生变化，最佳计划通常会围绕离散障碍物进行，这对于遵循强烈有偏见的路径遵循计划的路线而言，这是有问题的。在本文中，我们重新制定了有效自适应状态晶格（EASL）所采用的搜索过程，以利用从观察到的环境中提取的同质类别。这种方法，我们称之为拓扑感知有效自适应状态晶格（TAEASL），使用多个数据结构来控制图中节点的扩展，以在图中提供多个最小成本计划，以在不同的同型类别中提供多个最小成本计划。受到任何时间修复a*的方法的启发，搜索继续进行，直到无法进行进一步的扩展或达到最大搜索时间为止。为了验证Taeasl在现场机器人技术中的效用，它在现实世界中的越野环境数据上进行了测试，该数据由Clearpath Warthog无人接地车辆（UGV）收集，并能够生成多个解决方案。本文以讨论包括高速越野移动机器人导航在混乱的障碍物场中的讨论结束。
