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b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
Neurohack邀请
Neurohack于2024年11月18日至20日在弗罗茨瓦夫（Wrocław）举行，它是欧罗巴（Europa）同一神经水平项目的核心活动。组织者从olukasiewicz的年轻调查员池中选择了六个原始想法 - 港口（协调员）和合作伙伴机构：巴黎脑研究所，马克斯·普朗克精神病学研究所和伊拉斯mus大学医学中心。
代谢组学与PD-1抑制剂加的关联...
抽象背景癌症免疫疗法（包括免疫检查点抑制剂）仅对有限的癌症患者有效。因此，预计新型癌症免疫疗法的发展。在初步研究中，我们证明了四环素增强了T细胞反应。因此，我们在这里研究了四环素对人外周T细胞，鼠模型和非小细胞肺癌患者（NSCLC）患者的抗肿瘤T细胞反应的疗效，重点是T细胞中的信号途径。使用双特异性T细胞Engager（Bite）技术（咬合分析系统）评估外周和肺肿瘤浸润的人T细胞对肿瘤细胞的细胞毒性。与抗编织细胞死亡1（PD-1）抗体Nivolumab相比，使用咬合测定系统检查了健康供体血液和NSCLC患者肿瘤组织T细胞的影响。通过流式细胞仪，ELISA和QRT-PCR分析 T细胞信号分子。为了研究四环素的体内抗肿瘤作用，在存在或不存在抗小鼠CD8抑制剂的情况下，将四环素口服给植入鼠肿瘤细胞系的BALB/C小鼠。结果获得的结果表明，四环素随着颗粒酶B的上调增强了抗肿瘤T细胞毒性，并增加了人外周T细胞中干扰素-γ的分泌，而NSCLC患者的肺肿瘤组织则增强。在相同条件下用抗PD-1抗体处理的T细胞中未观察到这些变化。T-细胞信号传导的分析表明，CD4 +和CD8 + T细胞中的CD69被米诺环素上调。T细胞受体信号传导，ZAP70磷酸化和NUR77的下游也在T细胞激活后的早期阶段被米诺环素上调。在鼠肿瘤模型中，四环素的给药表现出抗肿瘤疗效，CD69的上调和肿瘤抗原特异性T细胞的增加。通过抗小鼠CD8抑制剂的给药取消了这些变化。结论是，四环素通过ZAP70信号传导增强了抗肿瘤T细胞免疫。这些结果将有助于新型癌症免疫疗法的发展。
国立大学«Zaporizhzhia Polytechnic div>
141«电力工程，工程和机电»（课程：«电气技术电源系统»，«能源管理»，«机电自动化系统和电动机驱动器»，«电气机和设备»，«可再生能源工程»，«电气工程软件»，«电气和电子设备»，«电气和电子设备»设备技术，设备技术和信息，设备和信息。旨在研究电能的一整个生成，转化，传播和消费的知识和技能的获取。在这种情况下，考虑了电气产品的设计和制造，智能网络和控制系统的构建，诊断和操作。
《人工智能法案》提案中医疗器械软件分类分析 Karla A. Cepeda Zapata 1,2 、Ritesh Patil 1,2 、Tomás Ward 1,2 、Róisín Loughran 1,2 和 Fergal McCaffery 1,2
摘要 欧盟委员会 (EC) 提出的《人工智能法案》(AIA) 被认为是首次在法律上尝试协调人工智能系统规则。该提案旨在规范欧洲不同经济部门的人工智能系统，包括医疗器械 (MD)。本文旨在研究 AIA 中人工智能系统的分类及其与医疗器械法规 (MDR) 的一致性。分析重点是医疗器械软件 (SaMD) 和医疗器械中的软件 (SiMD)，不包括通用人工智能系统和机械产品（即驱动系统和安全组件），因为需要对机械指令立法进行调查。该策略是通过映射与 AIA 第 6 条相关的关键术语和定义来确定人工智能系统的分类条件。然后，将这些条件转化为适合 MD 领域的命题，并以流程图的形式呈现以供讨论。分析的主要信息来源是 MDR 和 AIA，考虑到该提案的最新修订版本（主席妥协文本，文件 11124/22）。我们通过讨论根据 AIA 对 SaMD 和 SiMD 的分类途径以及对术语相关问题和建议的额外讨论来结束本文。关键词 1 人工智能法案提案、医疗器械监管、医疗器械软件、人工智能系统分类
Barbara Zaparoli Cunha、Christophe Droz、Abdelmalek Zine、Stéphane Foulard、Mohamed Ichchou。应用于结构动力学和振动声学的机器学习方法综述。 2022. hal-03563614v2
机器学习 (ML) 的使用已迅速扩展到多个领域，并在结构动力学和振动声学 (SD&V) 中得到了广泛的应用。在前所未有的数据可用性、算法进步和计算能力的推动下，ML 从数据中揭示见解的能力不断增强，增强了决策、不确定性处理、模式识别和实时评估。SD&V 中的三个主要应用利用了这些优势。在结构健康监测中，ML 检测和预测可实现安全操作和优化的维护计划。在主动噪声控制和主动振动控制中，ML 技术可利用系统识别和控制设计。最后，所谓的基于 ML 的替代模型为昂贵的模拟提供了快速替代方案，从而实现了稳健且优化的产品设计。尽管该领域有许多研究成果，但尚未对其进行审查和分析。因此，为了跟踪和了解这些领域的持续整合，本文对 SD&V 分析中的 ML 应用进行了调查，阐明了当前的实施状态和新兴机遇。针对这三个应用，确定了基于科学知识的主要方法、优势、局限性和建议。此外，本文还探讨了数字孪生和物理引导 ML 在克服当前挑战和推动未来研究进展方面的作用。因此，该调查概述了 SD&V 中应用 ML 的现状，并引导读者深入了解该领域的进展和前景。
AM9890 DNAZAP™PCR DNA降解解决方案
•DNA标准的所有条（PUC19-SAU3A1标记）的所有条均已分级且清晰可见。•控制号1带强度比DNA标准的上条带的强度强（PUC19-SAU3A1标记）； •控制号2个频带强度低于对照号1个带强度（观察到DNA的降解）或对照编号2条强度类似于控制号1个带强度（未观察到DNA的降解。•在电泳后，在凝胶中可见500 ng，1500 ng和2500 ng的DNA的样品
文字作为武器 / 西方的俄罗斯数字痕迹...
读者面前的这份出版物是在北约公共外交部支持的项目“虚假信息 - 通过事实将死！”中创建的。 （“虚假信息 - 事实检查！”）。虚假信息抵制可以理解为国家、社会和个人抵制政治、经济和社会计算压力的适应性，谎言以多种媒体形式传播，包括电视、广播、印刷品、网络和社交媒体，目的是影响政治和社会。经济选择，包括针对弱势群体的选择。因此，该项目的主要目标是加强黑山社会对假新闻传播的抵制，并提高公民对如何压制虚假信息、宣传、混合威胁和其他威胁的知识、认识和理解。敌对信息活动，同时以创新和非传统方式产生具有持久价值的内容，这些内容可以在北约和民间社会网络内外广泛传播。这里讨论的例子是西巴尔干地区各种国家和非国家俄罗斯和亲俄罗斯行为者的虚假信息活动，因为在过去几年中，在所谓的战略框架内混合战争期间，他们开展了极其频繁的此类活动。
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b" 包括： 行业规模估计 \xe2\x80\x93 美元？ 销售的产品/服务？ 建立近几年的销售趋势 确定行业内当前的运营/管理趋势？ 行业内流行哪些类型的营销策略？ 行业是否具有季节性？ 行业是否容易受到经济波动的影响？ 图书馆资源： o 标准普尔行业调查 o 美国工业与贸易展望 o 新兴产业百科全书，盖尔研究 o 美国工业百科全书，盖尔研究 互联网资源（免费或付费）： o 行业协会 \xe2\x80\x93 每个行业可能有多个 注意：提出具体问题，例如，\xe2\x80\x9c 北卡罗来纳州的纺织品市场规模（以美元计算）是多少？\xe2\x80\x9d 或 \xe2\x80\x9c 您是否拥有一份食品经销商名单，可供东南部？\xe2\x80\x9d o ZapData \xe2\x80\x93 Dun & Bradstreet 在其网站 www.zapdata.com 上提供免费的行业统计数据。需要免费注册。 o BizStats \xe2\x80\x93 www.bizstats.com o SBDCnet \xe2\x80\x93 www.sbdcnet.org o Hoover's Online ( www.hoovers.com/ ) \xe2\x80\x93 公司和行业部分 o MarketReseach.com ( www.marketresearch.com ) \xe2\x80\x93 私人市场研究报告零售商“
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