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从笔迹中检测阿尔茨海默氏病的一种新型方法：三重整体学习模型
➢可以根据患者的写作技巧获得有关阿尔茨海默氏病的信息。/根据患者写作技巧的恶化，可以获得有关阿尔茨海默氏病的信息。➢在这项研究中，将梯度提升机，分类提升，自适应机学习分类算法与硬投票的分类器结合使用，并通过手写数据集对公开可用的阿尔茨海默氏症进行培训和测试。/在这项研究中，梯度提升机，分类增强和适应性提升机学习分类算法与硬投票分类器结合使用，并在公共诊断阿尔茨海默氏症中与手写数据集进行了培训。aïm：这项研究的目的是通过结合基于机器学习的分类器来快速和高度敏感性地检测阿尔茨海默氏病。/这项研究的目的是将基于机器学习的分类器结合在一起，并通过手写快速，高精度地检测阿尔茨海默氏病。
9。基因组和应用
近年来，随着基因组技术和分析方法的传播，遗传性遗传疾病以及各种癌症的差异诊断，预后的确定，该疾病的后果在开创性速度方面发展了发展。基因组方法，可快速，同时确定患者基因组中的遗传或体细胞突变，为更快地检测原始治疗目标铺平了道路。基因组分析方法包括整个基因组序列（WGS），整个外部布置（WES）和靶向排列以及整个转录序列（WTS）。可能与癌症和其他遗传疾病发展有关的许多突变和转录已通过诸如整个外部排列，整个基因组序列和所有转缩序列等方法确定。在多种突变共同促进的遗传疾病中，特殊设计的靶向基因面板在诊断和预后改善的背景下具有巨大的潜力。此外，通过超靶向的序列确定循环无DNA突变的是诊断遗传疾病，包括癌症，预后和对治疗反应的估计。通过基因组分析也可以使用有关Covid-19疾病对我们当前生活的临床重要信息。在本书部分中，它重点介绍了基因组方法在生物多样性领域的当前和潜在应用。近年来基因组方法中最突出的方法之一是通过CRISPR-CAS9进行的基因组调节，此方法的各种应用为遗传疾病和基因表征提供了机会。
智慧城市战略及其实施障碍：捷克
kunc@econ.muni.cz 摘要 本文旨在识别、分析和评估捷克共和国公共行政代表在制定和实施智慧城市战略（现代可持续城市发展原则之一）期间面临的障碍。该目标将通过理论假设、可持续和智能城市环境分析以及定性研究来实现，特别是通过对负责实施智慧城市战略的利益相关者进行结构化访谈。访谈将在三个捷克城市进行，即首都布拉格、2018 年 ITAPA 奖 V4 地区类别获奖者布尔诺和“正在实施”城市的典范兹林，目前尚未实施智慧城市战略，但正在城市生态系统内运行许多智能项目。障碍将分为两类 - 外部和内部。基于国外良好实践的例子，将提出措施，以防止这些障碍从一开始就出现，或者至少在根源上缓解它们。发现的主要问题是智慧城市领域专家短缺、政治动荡、与现有立法的互联互通性差以及官僚主义过度。因此，建议的措施主要侧重于市政府之间最佳实践的交流、立法变革和提高公众意识。关键词：可持续城市发展、智慧城市战略、实施障碍、捷克共和国
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使用来自诱导性多能干细胞的人类心肌细胞对 CACNB2 变异型布鲁格达综合征进行临床前研究
1 德国海德堡大学曼海姆大学医学中心（UMM）医学院第一医学系，邮编 68167 曼海姆；rujia.zhong@medma.uni-heidelberg.de (RZ)；schimanski.t@gmail.com (TS)；feng.zhang@medma.uni-heidelberg.de (FZ)；huan.lan@medma.uni-heidelberg.de 或 lh6402196@126.com (HL)；alyssa.hohn@web.de (AH)；qiang.xu@medma.uni-heidelberg.de (QX)；mengying.huang@medma.uni-heidelberg.de (MH)；zhenxing.liao@medma.uni-heidelberg.de (ZL)；lin.qiao@medma.uni-heidelberg.de (LQ)； zhen.yang@medma.uni-heidelberg.de (ZY); yingrui.li@medma.uni-heidelberg.de (YL); zhihan.zhao@medma.uni-heidelberg.de (ZZ); xin.li@medma.uni-heidelberg.de (XL); roselena1996@gmail.com (LR); sebastian9876@googlemail.com (SA); lasse-maywald@web.de (LM); jonasnelsonmueller@googlemail.com (JM); hendrik.dinkel@yahoo.de (HD); yannick.xi@medma.uni-heidelberg.de (YX); siegfried.lang@umm.de (SL); ibrahim.akin@umm.de (IA) 2 DZHK（德国心血管研究中心），合作伙伴网站，68167 曼海姆，德国； narasimha.swamy@mdc-berlin.de (NS); mandy.kleinsorge@gwdg.de (MK); sebastian.dieck@mdc-berlin.de (SD); lukas.cyganek@gwdg.de (LC) 3 西南医科大学心血管研究所，教育部医学电生理重点实验室，四川省医学电生理重点实验室，泸州 646000，中国 4 苏黎世大学心脏中心心脏病学系，Rämistrasse 100，8091 苏黎世，瑞士；ardan.saguner@usz.ch (AS); first.duru@usz.ch (FD) 5 海德堡大学人类遗传学研究所人类遗传学系，69120 海德堡，德国； johannes.jannsen@uni-heidelberg.de 6 马克斯·德尔布吕克分子医学中心，13125 柏林，德国 7 哥廷根大学医学中心心脏病学和肺病学诊所干细胞科，37075 哥廷根，德国 8 波鸿鲁尔大学贝格曼希尔大学医院，44789 波鸿，德国；ibrahim.elbattrawy2006@gmail.com * 通讯地址：xiaobo.zhou@medma.uni-heidelberg.de；电话：+49-621-383-1448；传真：+49-621-383-1474 † 这些作者对本文的贡献相同。‡ 这些作者为高级作者。