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40岁的女性相关的复发性脑脓肿...
背景：心室间隔缺陷（VSD）是脑脓肿的关键危险因素之一。不受控制的氰基先天性心脏病病例中无硬性的血液将在逃避过滤机制并引起脑脓肿后进入大脑。案例：一名40岁的女性出现了为期两周的中度头痛，入院前四天严重恶化。神经系统表现包括注意力缺陷，构音障碍，右侧偏瘫和适当的面部麻痹。实验室发现表明白细胞增多和多余细胞症。超声心动图显示VSD。脑MRI与对比度表明左枕叶有单个脓肿病变。一项组织病理学检查证实了诊断。在住院期间服用抗生素，此后门诊治疗。一个月的随访揭示了新的症状和随后的手术切除。讨论：尽管采用了先进的诊断技术，但大脑脓肿仍然是一个具有挑战性且威胁生命的病例。不受控制的氰化心脏病可能是脑脓肿发生的基本危险因素。必须进行彻底的诊断检查以建立诊断。最佳的经验抗生素治疗是管理的基石。在抗生素治疗后，必须在大小尺寸降低或非最佳尺寸的病变中考虑一种手术方法。必须全面管理大脑脓肿及其病因，以降低复发率。结论：与不受控制的氰基先天性心脏病相关的脑脓肿需要涉及抗生素和手术的全面治疗。针对临床和每月成像评估的基本原因和具有成本效益的随访至关重要。关键词：脑脓肿，氰基心脏病，心室间隔缺陷
通过Z-Scan技术测量的Niobate中的三光子和四光子吸收
摘要：已经进行了开放式Z扫描测量，以分别研究800 nm和1030 nm波长的三个光子（3 pa）和四光子吸收（4 PA）系数，并在一致和stoichiomempricmetricmempric niobate中（CLN，SLN，SLN），与不同的Concen-Concen-concen-concen-trations一起使用。两个波长的激光脉冲持续时间为40 fs和190 fs。晶体内部的峰强度在约110至550 GW/cm 2之间变化。使用理论模型评估了3 PA和4 PA系数，结果表明它们的最小值位于MG掺杂水平或周围，与抑制CLN和SLN的光差异相对应。此结果可以归因于晶体缺陷对3 PA和4 PA过程的贡献。此外，在1030 nm处的4 pa在相同的强度水平下在800 nm处表现出比3 pa更大的非线性吸收。讨论了这种意外行为的可能原因。总体而言，比较这些晶体的3 pa和4 pA值将使选择LN晶体的最佳组成，以进行有效的THZ产生以及其他需要高泵强度的非线性光学过程。
AI 准备情况：- Dot Labs
对话式 AI 提供意图分类——了解呼叫者的要求。此功能可以转移到生成式 AI。“事实证明，LLM 是出色的分类器，”Dumas 说。“我们正在尝试使用 GPT-3 作为 NLP 模型之一的替代方案来进行意图检测和分类。” 实体提取：使用生成式 AI，例如，分解呼叫者向系统说出的地址。由 LLM 驱动的系统不必依次提示呼叫者街道地址、城市、州、邮政编码，只需询问整个地址，然后生成式 AI 就可以生成将这些元素分离出来的代码。
摘要
muhtarom ahkam maulana脑肿瘤是脑细胞在脑组织中生长和发育时的疾病。可以通过身体检查和手动诊断来对医生检测脑肿瘤。手动诊断有局限性，即误诊的可能性。对计算机视觉的发展已应用于脑肿瘤图像的分类。这项研究使用深度学习对脑肿瘤图像进行了分类，正是基于卷积神经网络（CNN）的转移学习方法。用于传输学习的预训练模型为Densenet121，InceptionResnetv2，MobilenetV2，NasnetMobile和Resnet50v2。数据集包含7020个图像，其中包含四个类别：神经胶质瘤，脑膜瘤，垂体和从Kaggle获得的无肿瘤。使用预训练模型的几种情况进行了测试，该模型用于超参数辍学率和已经调整的密集单元。使用平均精度，平均精度，平均灵敏度和平均特异性构建的模型评估。评估结果表明，表现最佳的模型的准确性为97.70％，损失为0.066。这些结果在混乱矩阵中说明了，该矩阵表明该模型可以很好地对脑肿瘤图像进行分类。关键字：分类，转移学习，脑肿瘤，卷积神经网络。
在热量生产行业中使用藻类作为二氧化碳吸收剂
CO 2排放每年继续增加。因此，要达到巴黎气候协议中设定的目标，有必要减少排放并实施CO 2捕获方法（Kammerer等，2023）。减少CO 2排放的必要性是许多国际法律所需的，包括适合55个包装（Bro园等人2023）和排放交易系统（EU ETS）的修订（Bordignon和Gamannossi degl'innocenti，2023年，Rogulj等人。2023）。在2022年，在通过部门全球发射CO 2中，在电能和发热部门中观察到最大的排放，占总排放量的39.7％（国际能源局，2023年）。在波兰，系统热量大约有1500万人使用，受监管的热量占家庭市场的42％（IzbaGospodarczaCiepłownictwoPolskie 2023）。在热量产生中使用的燃料的多元化正在缓慢发展。波兰市场仍然由化石燃料主导，化石燃料在2021年占热源中使用的所有燃料的69.5％（2020年至68.9％，2019年至71％，2018年 - 72.5％，2017年至74.0％）。在2021年，使用了14,0.89亿吨这种原料来实现许可的热工程需求（UrządRegulacji Energetyki 2022）。必须指出的是，除了燃烧过程外，煤炭的发掘对环境造成了重大负担（Chłopek等人。2021）。上述数据表明，CO 2排放的减少构成了一个严重的挑战。减少
摘要书-LALS 2024会议
Bizheva Kostadinka滑铁卢大学加拿大金发女郎沃尔特大学 /克兰，法国南希·拜科夫·亚历山大·亚历山大·芬兰·芬兰·菲兰·奇基什夫·安德烈·M.V。 莫斯科莫斯科莫斯科州立大学，俄罗斯俄罗斯康德·奥尔加·奥尔加大学西班牙西班牙Darvin Maxim Fraunhofer光子微系统IPMS IPMS，Cottbus dermany Dunaev Andrey dunaev Andrey Orel州立大学俄罗斯俄罗斯大学Koenig Karsten Saarland University德国拉林·基里尔（主席）美国休斯敦大学拉里纳·艾琳娜·贝勒医学院，美国休斯敦，美国休斯敦 Lomonosov莫斯科州立大学，莫斯科俄罗斯俄罗斯梅格林斯基阿斯顿大学英国英国诺维科娃novikova tatiana ecole ecole ecole polytechnique / lpicm，法国帕拉西奥，帕拉西奥尔·奥利维拉·路易斯·路易斯·波尔图 - 波尔图 - 工程学院（ISEP）工程学（ISEP）Portug apopov alexey finland Finland Finland Finland，Finland，Finand Priezzhev Alexander M.V. 莫斯科莫斯科洛莫诺索夫州立大学俄罗斯鲁克安吉利卡·乌尔姆大学德国施内克登堡Bizheva Kostadinka滑铁卢大学加拿大金发女郎沃尔特大学 /克兰，法国南希·拜科夫·亚历山大·亚历山大·芬兰·芬兰·菲兰·奇基什夫·安德烈·M.V。莫斯科莫斯科莫斯科州立大学，俄罗斯俄罗斯康德·奥尔加·奥尔加大学西班牙西班牙Darvin Maxim Fraunhofer光子微系统IPMS IPMS，Cottbus dermany Dunaev Andrey dunaev Andrey Orel州立大学俄罗斯俄罗斯大学Koenig Karsten Saarland University德国拉林·基里尔（主席）美国休斯敦大学拉里纳·艾琳娜·贝勒医学院，美国休斯敦，美国休斯敦Lomonosov莫斯科州立大学，莫斯科俄罗斯俄罗斯梅格林斯基阿斯顿大学英国英国诺维科娃novikova tatiana ecole ecole ecole polytechnique / lpicm，法国帕拉西奥，帕拉西奥尔·奥利维拉·路易斯·路易斯·波尔图 - 波尔图 - 工程学院（ISEP）工程学（ISEP）Portug apopov alexey finland Finland Finland Finland，Finland，Finand Priezzhev Alexander M.V.莫斯科莫斯科洛莫诺索夫州立大学俄罗斯鲁克安吉利卡·乌尔姆大学德国施内克登堡
自动导向车辆（AGV）
维也纳，奥地利 - 2024年4月1日 - 一家侧重于复杂，高度准确的DNA分子组装的合成生物学公司Ribbon Biolabs GmbH，今天宣布，其自定义DNA合成的早期访问计划以及其基于应用程序的产品的启动的早期访问计划。这些程序进一步为精选的生物制药和生命科学公司敞开了大门，以亲自访问Ribbon独特的技术和合成DNA组装的方法。色带将在今年在加利福尼亚州圣何塞举行的Synbiobeta会议上提供更多细节。
征集 TROPMET 2024 摘要
TROPMET 是印度气象学会 (IMS) 每年组织的一系列全国性会议。今年的 TROPMET 将于 2024 年 12 月 10 日至 12 日在奥里萨邦鲁尔克拉的鲁尔克拉国家技术学院举办。TROPMET 系列会议过去曾得到多个政府和私人机构的慷慨支持，今年正在努力寻求他们的赞助。TROPMET-2024 重点关注印度次大陆的高影响天气和极端气候。由于人类造成的气候变化，极端天气和气候事件的频率和严重程度都有所增加。这些极端事件对许多领域都有深远的影响，包括生态系统破坏、人类健康和生物多样性。这些极端天气事件影响社会和经济部门，社会需要对这些高影响天气极端事件进行更好的风险评估和早期预警。TROPMET-2024 将为各利益相关者提供交流想法的机会。考虑到这一点，TROPMET-2024 将讨论以下子主题。
语言 - As-As-An-Abstraction-for serarchical-Deep- ...
解决复杂的，暂时扩展的任务是控制学习（RL）的长期问题。我们假设解决此类问题的一个关键要素是组成性的概念。具有学习概念和子技能的能力，这些概念和子技能可以构成解决更长的任务的能力，即层次RL，我们可以获取时间扩展的行为。但是，为层次RL获取有效但一般的抽象是极具挑战性的。在本文中，我们建议将语言用作抽象，因为它提供了独特的组合结构，实现了快速学习和组合概括，同时保持了极大的灵活性，使其适合各种问题。我们的方法学习了一个遵循指令的低级政策和高级政策，该政策可以在本质上重复跨任务的抽象，从而允许代理人使用结构化语言进行推理。为了研究组成任务学习，我们介绍了使用Mujoco物理引擎和CLEVR引擎构建的开源对象相互作用环境。我们发现，使用我们的方法，代理可以学会求解各种暂时扩展的任务，例如对象排序和多对象重排，包括来自原始像素观测值。我们的分析表明，语言的组成性质对于学习各种亚技能和系统地推广到新的亚技能至关重要，与使用相同监督的非复合抽象相比，语言的构成性质至关重要。2