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线粒体丙酮酸转运的丧失会引发心脏糖原的积累和心力衰竭
非标准缩写和首字母缩写2-DG，2-脱氧葡萄糖； kg，α-ketoglutarate; ADP，腺苷二磷酸； AMP，单磷酸腺苷； ATP，三磷酸腺苷； Angii，血管紧张素II； Cr，肌酸； DHAP，二羟基丙酮磷酸盐；粮农组织，脂肪酸氧化； FBP，果糖双磷酸酯； G6P，6-磷酸葡萄糖； GSD，糖原储存疾病； KD，生酮饮食； Kegg，基因和基因组的京都百科全书； LF，低脂； MPC，线粒体丙酮酸载体； NAD+和NADH，氧化和还原烟酰胺腺嘌呤二核苷酸； NADP+和NADPH，氧化和减少烟酰胺腺嘌呤二核苷酸磷酸盐； PCR，磷酸盐； PEP，磷酸烯醇丙酮酸； P/M，丙酮酸/苹果酸； R5p，5磷酸核糖； RT-QPCR，逆转录定量PCR，SEDO7P，SEDOHEPTULOSE 7-磷酸盐； UDP，尿苷二磷酸盐； UHPLC，超高性能液相色谱
跟踪CO 2使用地质学和流体包容定量分析
在石化沉积盆地中，CO 2与碳氢化合物之间的相互作用对碳氢化合物的产生和积累产生了显着影响。这项研究的重点是Huangqiao石油和天然气储层，该储藏室以在中国拥有最大的CO 2储备而闻名。在裂缝，碳和氧同位素分析中，方解石静脉的同位素同位素的同位素日期以及稀土元素（REE）分析用于阐明研究区域中无机和有机流体的年代学和起源。岩石学观测表明，存在各种流体夹杂物的成分，包括气态CO 2，气态CH 4，CH 4 -CO 2混合物和碳氢化合物流体。此外，通过拉曼定量测量和热力学模拟，计算了CH 4和CO 2轴承流体夹杂物的密度，成分，压力和温度特征。基于流体夹杂物和U – PB年代的捕集条件，确定了两个碳氢化合物充电的阶段：一个早期夏普阶段（大约200-185 MA），其特征是中期油和CH 4和早期始新世阶段（大约为61-41 mA），标有高成熟度和CH 4。co 2的积累事件分为两个阶段：在始新世早期（大约59-39 ma）期间高密度CO 2流体活性，而低密度CO 2流体活性则在第三级期期间（大约23-4 mA）。此外，深层流体流入储层导致水热改变，这是由异常高的均质化温度和玻璃体反射率所证明的。CO 2对原油具有提取作用，其较晚进入主要导致清除较轻的组件，尤其是CH 4。当高温水热CO 2进入油储油罐时，它会加速原油的开裂并改变液体的成分。这个热事件还加快了源岩的热演化，从而在整个储层的开发过程中导致提取，热解和气体位移。这项研究提出了一种全面的方法，用于定量研究这种性质的石化盆地的地质流体。
新的可穿戴传感器准确跟踪呼吸过程的微小变化
“我们的传感器就像呼吸的高度准确的麦克风，”曼彻斯特大学研究员Cinzia Casiraghi教授说。“它可以在气流中最微小的变化，从而为个人提供有价值的生理信息，例如，与他们的心脏，神经和肺部状况以及某些类型的疾病有关。”
spaic：sub-𝜇/通道，16通道通用 -
75 g ogtt（妊娠12-15周）和75 g ogtt（妊娠24-28周）。根据世界卫生组织2013年的标准，妊娠24-28周，有636名参与者的结果（12％）患有妊娠糖尿病。将WHO 2013标准应用于至少一个异常值的早期OGTT标准，较低的灵敏度为0.35（95％置信区间0.24至0.47），高特异性高0.96（0.95至0.98）（0.95至0.98），正预测值，0.57（0.41至0.71），阳性为0.92（0.94）（0.92）（0.94）（0.94）（0.94）（0.94）（0.94）， （6.21至17.63），阴性似然比为0.65（0.55至0.78），诊断优势比为15.98（8.38至30.47）。Lowering the postload glucose values (75 g OGTT cut- off values of 5.1, 8.9, and 7.8 mmol/L) improved the detection rate (53%, 95% confidence interval 41% to 64%) and negative predictive value (0.94, 0.91 to 0.95), but decreased the specificity (0.91, 0.88 to 0.93) and positive predictive value (0.42, 0.32 to 0.53）以9％的假阳性率（阳性似然比5.59，4.0至7.81;负似然比0.64，0.52至0.77；以及诊断优势比10.07，6.26至18.31）。结论这项前瞻性低风险队列研究的结果表明，在应用WHO 2013标准时，75 G OGTT作为妊娠早期筛查工具的敏感性不够敏感。怀孕早期妊娠早期葡萄糖值较高。降低后削减值确定了一个高风险组，用于妊娠糖尿病或可能从早期治疗中受益的妊娠糖尿病。试验登记临床试验。随机对照试验的结果尚不清楚早期干预的有益作用。Gov NCT02035059。
日本建立机器学习模型，以预测大脑中的淀粉样蛋白β
OITA大学和日本的Eisai Co.宣布开发机器学习模型，以预测淀粉样蛋白β（A？）在大脑中积累，结合了背景数据，例如年龄，性别，吸烟史和病史，以及一般血液测试和小型精神状态检查（MMSE）项目。该模型有望使初级保健医师预测大脑A的积累？，在常规体检期间，哪个是阿尔茨海默氏病（AD）的重要病理因素，并促进AD的简单早期筛查。
管理建议 - 与（非）人类顾问分担责任胜过决策准确性
摘要组织越来越多地实施算法决策AIDS来建议管理决策。我们使用建议（人类和非人类）背后的经理动机，尤其是分享责任与提高决策精度的动机。我们在销售预测环境中与经验丰富的经纪人进行了在线实验，并发现当他们无法（能够）与顾问分担责任时，经理们专注于提高决策准确性（分享责任）。此外，管理人员更希望与非人类顾问分享责任，除非他们认为算法是社会胜任的。因此，结果表明，管理者不仅有动机来最大程度地减少预测错误，而在接受建议时减少个人责任。，我们通过在接受（非）人类建议时强调经理的机会主义动机来为文学做出贡献。我们的发现也对实践具有重要意义。具体来说，公司在实施算法的决策辅助工具时应意识到经理的机会性建议动机。
定量相显微镜：准确性比较
抽象的定量相显微镜（QPM）在生物形象中起关键作用，提供了补充荧光成像的独特见解。他们提供了有关质量分布和运输的基本数据，无法访问荧光技术。此外，QPM不含标签，消除了光漂白和光毒性的关注。但是，在可用的QPM技术中导航可能很复杂，因此选择最适合特定应用程序的QPM技术。本教程审查对主要QPM技术进行了详尽的比较，重点是它们在测量精度和真实性方面的准确性。我们专注于8种技术，即数字全息显微镜（DHM），跨颗粒波前显微镜（CGM），基于QLSI（四边形剪切干涉术），衍射相显微镜（DPM），差异相位（DPC）显微镜（DPC）显微镜，相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 季节 - 季节 - 季节 - 季节 - 想象 - 想象相关（DPM）显微镜（FPM），空间光干扰显微镜（Slim）和强度方程（TIE）成像。为此，我们使用了基于离散偶极近似（IF-DDA）的自制数值工具箱。此工具箱旨在计算显微镜样品平面处的电磁场，而与物体的复杂性或照明条件无关。我们升级了此工具箱，以使其能够建模任何类型的QPM，并考虑射击噪声。简而言之，结果表明，DHM和PSI固有地没有人工制品，而却遭受了连贯的噪音。在CGM，DPC，DPM和TIE中，精确度和真实度之间存在权衡，可以通过改变一个实验参数来平衡。在大多数情况下，FPM和Slim遭受了固有的伪像，这些伪像无法在实验中被丢弃，这使得技术不是定量的，尤其是对于涵盖大部分视野视野的大物体，例如真核生物细胞。
统一框架用于实施量子符号人工智能模型中的知识不正确
符号AI构建了智力行为的计算模型，重点是世界的象征性表示，然后使用逻辑和搜索来解决问题。这些AI模型由声明知识组成，这些事实描述了现实世界和程序知识，这些事实指定了声明知识的不同元素如何相关。这些符号模型中的推理是通过建立由通过程序知识（节点之间的连接）连接的声明知识（节点）形成的知识图来构建的。这些知识图被视为逻辑规则，或者更普遍地为基于规则的系统（RBS）。使用符号AI模型时出现的问题之一是，现实世界中的知识很少完全准确。在本文中，我们假设可能以两种不同的方式存在不准确性：（1）当它与声明性知识相关联时，即对给定事实的描述有多准确。（2）当它与程序知识相关联时，即与证据有关的不确定性
视觉 - 文本交叉模式融合，用于准确的视频字幕
摘要在本文中，我们介绍了基于视觉和文本数据的跨模式融合的新型端到端多模式字幕字幕框架。所提出的方法集成了模态意见模块，该模块使用互相关捕获视觉文本间模型的关系。此外，我们将时间关注集成到3D CNN获得的功能中，以使用面向任务的培训来学习视频中的上下文信息。此外，我们结合了一项辅助任务，该任务采用对比损失函数来增强模型的概括能力并促进对模式间关系和潜在语义的更深入的理解。任务涉及将视频转录的多模式代表与标题表示形式进行比较，从而促进了模型中改善的性能和知识转移。最后，变压器架构用于使用注意机制有效捕获和编码文本和视频信息之间的相互依赖性。在解码阶段，变压器允许模型在编码功能中关注相关元素，有效地捕获了长距离依赖性，并最终生成具有语义意义的字幕。在MSRVTT基准测试上进行的实验评估验证了提出的方法，该方法的实验方法分别达到了BLEU4，Rouge和流星得分分别为0.4408、0.6291和0.3082。与最先进的方法相比，所提出的方法显示出卓越的性能，在所考虑的三个指标中，性能的增长范围从1.21％到1.52％。
利用准双精度提高单精度：在跨尺度预测模型中实现双精度精度——大气（MP
摘要：高性能计算（HPC）的局限性严重制约着数值模型的发展。传统数值模型通常采用双精度来保证结果的准确性，但这种做法计算成本较高。虽然使用较低的精度可以大幅降低计算成本，但可能会引入舍入误差，这在特定条件下会影响精度。准双精度算法（QDP 算法）通过保留修正值来补偿这些舍入误差，从而提高结果精度。为了探究该算法对提高数值模型结果精度的有效性，本文将其应用于单精度版本的跨尺度预测模型——大气（MPAS-A），并在两个理想情况和两个真实数据案例中评估其性能。结果表明，应用QDP算法在三种情况下可使表面压力偏差分别降低68%、75%、97%和96%。与双精度试验相比，运行时间分别减少了28.6%、28.5%、21.1%和5.7%。本研究表明，QDP算法为数值模型提供了有效且经济的计算能力。