神经胶质瘤是最常见的原发性颅内肿瘤,占所有癌脑肿瘤的80%以上[1]。胶质母细胞瘤是胶质瘤中最常见和最具侵略性的亚型,平均总生存期为14.6个月,而2年的生存率为26.5%[2]。到目前为止,仅确定了少数公认的神经胶质瘤发展危险因素[3],包括年龄,男性性别,高加索种族和某些不常见的遗传疾病[1,4]。胶质瘤唯一已知的可修改风险因素是电离辐射的剂量[5]。与肥胖相关的因素越来越被确定为某些恶性肿瘤(包括乳腺癌和结直肠癌)的可修改风险因素[5]。,流行病学观察性研究报告了与肥胖相关合并症在神经胶质瘤发展中的作用相互矛盾的结果,只有一部分研究表明了一个显着的联系[6-11]。最近,Ahn等人。报道说,在神经胶质瘤方面,腹部肥胖是男性和女性的主要危险因素[12],这表明诸如腰围(WC)之类的模拟,可测量的指标(WC)可能对神经胶质瘤的风险分层有帮助。糖尿病患者的腹部肥胖症患病率很高[13]。在韩国,在过去的11年中,从2009年到2019年,公众的腹部肥胖症的预期稳步增长[14],男性为29.3%,女性为19.0%[14]。因此,糖尿病患者中与腹部肥胖相关的健康结果是一个重要问题。根据韩国2020年的糖尿病事实说明,糖尿病成年人腹部肥胖症的侵害远高于一般性公共肥胖症[15]。在这项研究中,我们旨在评估使用韩国大规模的全国人口数据库的糖尿病患者的腹部肥胖与胶质性发育的风险。我们将WC改编为腹部肥胖的参数。我们还根据糖尿病状态进行了综合亚组分析,包括糖尿病持续时间,数量口服降血糖药以及胰岛素的使用以及人口统计学特征和吸烟状态。
近年来,森林火灾发生频率和强度不断上升,给生态系统、社区和全球经济带来了巨大挑战。传统的森林火灾探测方法正在努力应对日益严重的威胁,这促使人们需要整合尖端技术。在这种背景下,计算机视觉作为一种有前途的解决方案应运而生,它利用人工智能和图像分析来提高森林火灾探测的准确性、速度和效率。以 Kinaneva 等人 [1] 为例的近期研究展示了使用无人机和人工智能进行早期森林火灾探测的可行性。这种创造性的方法将无人机的功能与先进的人工智能算法相结合,提供了一种主动监测和应对野火的方法。此外,Rahman 等人 [2] 深入研究了基于计算机视觉的技术,特别是利用支持向量机 (SVM) 进行工业和森林火灾探测,展示了机器学习在不同环境中的适应性。计算机视觉的应用为研究人员和从业人员提供了一种开创性的实时监测和预警系统方法,从根本上改变了我们检测和应对森林火灾的方式,从而加强了缓解措施并保护了自然资源。本研究论文深入探讨了计算机视觉技术在森林火灾检测中的应用,探索了计算机科学与环境保护交叉领域的方法、挑战和机遇。通过仔细研究图像处理、机器学习算法和传感器技术的最新进展,本研究旨在阐明计算机视觉在彻底改变森林火灾监测方面的潜力。来自各种研究的见解,包括 Pincott 等人 [3] 和 Ahn 等人 [4] 的研究,专注于使用基于计算机视觉的策略进行室内火灾检测,为更广泛的讨论提供了宝贵的观点。通过对现有方法的优势和局限性进行批判性评估,本研究旨在提供对当代最新技术的全面了解。它试图对这一关键领域未来研究和开发应追求的方向提供细致入微的见解。不同研究成果的整合强调了计算机视觉在火灾探测中的多方面应用,强调了其在解决当代环境景观中森林火灾带来的复杂挑战方面的重要性。
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我想首先感谢我的博士主管Hae-Young Kee教授。在过去的几年中,她一直指导和指导我,并与我一起度过了最好和最糟糕的时代。我只能希望我从互动中成为一个更好的人,我将永远随身携带她教给我的教训。我要感谢我的监督委员会,杨·博克(Yong-Baek Kim)教授和斯蒂芬·R·朱利安(Stephen R. Julian)教授,以支持整个计划的委员会成员和老师。说我遇到了很多人是轻描淡写的。Whether it be fleshing out physics ideas or casual quality of life interactions I would like to thank in no spe- cific order Andrei Catuneanu, Jacob S. Gordon, Austin Lindquist, Nazim Boudjada, Emily Zinnia Zhang, Vijin Venu, Peihang Xu, CJ Woodford, Daniel Baker, Leonardo Jose Uribe Castano, Sopheak Sorn,Wonjune Choi,Li Ern Chern,Geremia Mas-Sarelli,Adarsh Patri,Eli Bourassa,Eli Bourassa,Ilan Tzitrin,Heung-Sik Kim,Yige Chen,Vijay Shankar Venkataraman,Robert Scha函数Diana Swiecicki,Ilia Khait,Pranai Vasudev,Sergey Eyderman。非常感谢您向Heung-Sik Kim提供无尽的帮助,希望我不会像我怀疑那样打扰您。我相信,如果不是我的朋友,同事和同志Aris Spourdalakis和Dionysia Pitsili-Chatzi,我不会活着,我永远对此表示感谢。在我的努力中,他们无休止的支持,我非常感谢我的母亲Panagiota Karouni和姐姐Stavroula Stephi Stavropoulos。感谢您多年来的支持和支持。我也很感激我的朋友在海洋中,瓦西利斯·罗卡吉(Vasilis Rokaj),彼得罗斯·安德烈亚斯(Petros Andreas Pantazopoulos),乔治·巴塔吉安尼斯(George Batagiannis),perseas christodoulidis,gilho ahn,savvas ros-tadis,savvas rostadis,kalliopi souvatzi,以保持我的精神振奋。最后,我将不感谢物理学系的所有受雇于的工作,他的持久工作使我和其他所有研究生都成为可能。特别感谢伊莎贝拉(Isabella)在该部门的晚上工作之夜是友好的面孔。
Xianyong Yin, 1,2,3,4,5,6 Kwangwoo Kim , 7 Hiroyuki Suetsugu, 8,9,10 So-Young Bang, 11,12 Leilei Wen, 1,2 Masaru Koido, 9,13 Eunji Ha, 7 Lu Liu, 1,2 Yuma Sakamoto, 8,14 Sungsin Jo, 12 Rui-Xue Leng , 15 Nao Otomo, 8,9,16 Young-Chang Kwon, 12 Yujun Sheng, 1,2 Nobuhiko Sugano , 17 Mi Yeong Hwang, 18 Weiran Li, 1,2 Masaya Mukai, 19 Kyungheon Yoon, 18 Minglong Cai, 1,2 Kazuyoshi Ishigaki, 9,20,21,22 Won Tae Chung, 23 He Huang, 1,2 Daisuke Takahashi, 24 Shin-Seok Lee, 25 Mengwei Wang, 1,2 Kohei Karino, 26 Seung-Cheol Shim, 27 Xiaodong Zheng, 1,2 Tomoya Miyamura, 28 Young Mo Kang, 29 Dongqing Ye , 15 Junichi Nakamura , 30 Chang-Hee Suh, 31 Yuanjia Tang, 32 Goro Motomura, 10 Yong-Beom Park, 33 Huihua Ding , 32 Takeshi Kuroda, 34 Jung-Yoon Choe, 35 Chengxu Li, 4 Hiroaki Niiro, 36 Youngho Park, 12 Changbing Shen, 37,38 Takeshi Miyamoto, 39 Ga-Young Ahn, 11 Wenmin Fei, 4 Tsutomu Takeuchi , 40 Jung-Min Shin, 11 Keke Li, 4 Yasushi Kawaguchi, 41 Yeon-Kyung Lee, 11 Yong-Fei Wang , 42 Koichi Amano, 43 Dae Jin Park, 11 Wanling Yang , 42 Yoshifumi Tada, 44 Yu Lung Lau, 42 Ken Yamaji, 45 Zhengwei Zhu, 1,2 Masato Shimizu, 46 Takashi Atsumi, 47 Akari Suzuki, 48 Takayuki Sumida, 49 Yukinori Okada , 50,51,52 Koichi Matsuda, 53,54 Keitaro Matsuo, 55,56 Yuta Kochi , 57 Japanese Research Committee on Idiopathic Osteonecrosis of the Femoral Head, Kazuhiko Yamamoto , 48 Koichiro Ohmura, 58 Tae-Hwan Kim , 11,12 Sen Yang, 1,2 Takuaki Yamamoto, 59 Bong-Jo Kim, 18 Nan Shen , 32,60,61 Shiro Ikegawa, 8 Hye-Soon Lee, 11,12 Xuejun Zhang, 1,2,62 Chikashi Terao , 9,63,64 Yong Cui, 4 Sang-Cheol Bae 11,12
1,John J. 1,1月1日,西蒙1,西蒙,CIM 1,克里山2,罗伯特·瑞斯4*,桑德胡5 5 **,丹妮卡·B·斯坦尼莫维奇5 ***,塞尔吉奥·帕勃罗·萨迪2,ABL Bio,Inc。2。赛诺菲3。南加州大学4。加利福尼亚大学圣地亚哥大学5。******各自的公司和页面的年龄。他们有股权。赛诺菲和赛诺菲。摘要。病人。这种方法不仅必须证明对α -Syn聚集体的靶向选择性,而且还必须实现适当的大脑暴露以具有所需的治疗作用。在这里,我们提供了用于治疗突触核苷的下一代抗体的临床前数据。SAR446159(ABL301)是由α-Syn结合免疫球蛋白(IgG)和工程胰岛素类似生长因子受体1(IGF1R)结合单链变量片段(SCFV)组成的双特异性抗体(IGG),可作为Blbb构成抗血小板。SAR446159与α -Syn聚集体紧密结合,并在体外和体内防止其播种能力。与SAR446159孵育降低了神经元中的α -Syn预纤维(PFF)摄取,并促进了小胶质细胞的吸收和清除率。在纹状体中注射α -Syn PFF的野生型小鼠中,用SAR446159处理
∗ 本文的早期版本题为“超越无限:通过逻辑紧凑性扩展经济理论”,以一页摘要的形式出现在第 21 届 ACM 经济与计算会议论文集上。我们感谢 David Ahn、Bob Anderson、Morgane Austern、Archishman Chakrabortyz、Chris Chambers、Yunseo Choi、Henry Cohn、Piotr Dworczak、Andrew Ellis、Tam´as Fleiner、Drew Fudenberg、Wayne Gau、Jerry Green、Joseph Halpern、Ron Holzman、Ravi Jagadeesan、M. Ali Khan、David Laibson、Rida Laraki、Bar Light、Elliot Lipnowski、Ce Liu、George Mailath、Michael Mandler、Paul Milgrom、Ankur Moitra、Yoram Moses、Juan Pereyra、Marek Pycia、Debraj Ray、John Rehbeck、Phil Reny、Joseph Root、Ariel Rubinstein、Dov Samet、Chris Shannon、Tomasz Strzalecki、Sergiy Verstyuk、Rakesh Vohra、Shing-Tung Yau、Bill Zame 以及众多研讨会观众有帮助的评论。 Gonczarowski 的部分资助来自以色列科学与人文学院的亚当斯奖学金项目;他的工作部分资助来自以色列科学院管理的 ISF 拨款 1435/14、317/17 和 1841/14;美国-以色列双边科学基金会(BSF 拨款 2014389);以及欧洲研究理事会 (ERC) 的欧盟地平线 2020 研究与创新计划(拨款编号 740282)和欧盟第七框架计划 (FP7/2007-2013)/ERC 拨款编号 337122。Kominers 非常感谢美国国家科学基金会(拨款 SES-1459912)以及哈佛大学数学科学与应用中心的 Ng 基金和经济学数学研究基金的支持。 Shorrer 得到了美国-以色列双边科学基金会 (BSF 拨款 2016015 和 2022417) 的资助。这项工作的一部分是在西蒙斯劳弗数学科学研究所 2023 年秋季市场和机制设计的数学和计算机科学项目期间进行的,该项目由美国国家科学基金会资助,拨款编号为 DMS-1928930,由阿尔弗雷德 P. 斯隆基金会资助,拨款编号为 G-2021-16778。† 哈佛大学经济学系和计算机科学系 — 电子邮件:yannai@gonch.name。Gonczarowski 的部分工作是在耶路撒冷希伯来大学、特拉维夫大学和微软研究院进行的。‡ 哈佛商学院创业管理部;哈佛大学经济学系和 CMSA;和 a16z crypto — 电子邮件:kominers@fas.harvard.edu。§ 宾夕法尼亚州立大学经济学系 — 电子邮件:shorrer@psu.edu。
血清代谢组学改善风险stra2 fif ca2ON用于事件心力衰竭。Rafael R. Oexner 1,Hyunchan Ahn 1,Konstan7nos Theofifos Latos 1,Ravi A. Shah 2,Robin Schmi?1,Philip Chowienczyk 1,Anna Zoccarato 1,Ajay M. Shah 1 1 King College London Bri0sh Heart Heart Heart Heart Heart finda0on研究卓越中心,心血管及代谢医学和科学学院King's King's College and College,King's College,King's London London London伦敦2对于Mi7gate对生活质量,生存和医疗保健支出的影响至关重要。在这项研究中,我们探索了入射HF的血清代谢组学(由质子核磁磁共振(1 H-NMR)光谱检测到的168个代谢物的预性值(168个代谢产物)。方法:我们利用了68,311个个人的数据和来自英国生物银行(UKB)同伙的68,310万人的随访,以评估单个代谢物辅助工具,并培训模型以预测以前未被认为是风险的人的HF风险。特别是,我们(i)每金代谢物cox propor7onal危害(COX-PH)模型,以评估单个代谢物缔合7ons和(ii)经过培训和内部验证和内部验证的ELAS7C NET(EN)模型,以使用血清代谢组预测入射HF。我们对鉴别二级高度基准了综合,验证良好的临床风险评分(汇总的队列等电量,以防止HF,PCP-HF 1)。结果:在≈12。3年的中位随访期间,几种代谢产物显示与入射HF的独立相关性(年龄和性别为90/168 Adjus7ng,PCP-HF; 48/168 Axgus7ng; false Discovery速率(FDR)controlled p <0.01)。性能 - op7mized风险模型e e e效保留的关键预测因子代表高度相关的簇(≈80%reduc7on)。在PCP-HF中的代谢组学的addi7ON改善了Predic7VE性能(Harrel's C:0.768 vs. 0.755。; CON7NULEN NET RECAPLASIFIF CA7ON改善(NRI)= 0.287; rela7ve Integrated Incelated Inclated Inclated Inclimina7On Revistement(IDI):17.47.47.47.47.47%)。简化的模型(包括年龄,性别和代谢组学)的表现几乎和PCP-HF一样(Harrel's C:0.745 vs. 0.755,Con7nuled NRI:0.097,Rela7ve IDI:13.4445%)。的风险和生存性stra7纤维CA7ON通过代谢组学的Integra7ON改善。结论:血清代谢组学的评估改善了事件HF风险Predic7ON。分数仅基于年龄,性别和代谢组学表现出与临床基于临床模型相似的Prepit7ve功能,具有相似的poten,其成本和7ME-E ec7ve,可扩展的单域替代品与更复杂的临床分数。