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北极熔体异常的特征归因
我们工作的重点是改善气候模型中异常的解释性，并促进我们对北极熔体动态的理解。北极和南极冰盖正在迅速融化并增加了淡水径流，这显着导致了全球海平面上升。了解在这些地区驱动融雪的机制至关重要。ERA5是极地气候研究中广泛使用的重新分析数据集，可提供广泛的气候变量和全球数据同化。但是，其融雪模型采用了一种能量不平衡的方法，可能会过度简化表面熔体的复杂性。相反，冰川能量和质量平衡（GEMB）模型结合了其他物理过程，例如积雪，FIRN致密化和融化液化/重新冻结，提供了表面熔体动力学的更详细的表示。在这项研究中，我们专注于分析格陵兰冰盖的表面融雪材料，并使用ERA5和GEMB模型中异常熔体事件的特征归因。我们提出了一种新型的无监督归因方法，利用反对解释方法来分析ERA5和GEMB中检测到的异常。我们的异常检测结果通过模仿地面真实数据进行验证，并针对既定的特征排名方法进行了评估，包括XGBoost，Shapley值和随机森林。我们的归因框架标识了每种模型背后的物理和气候特征驱动熔体异常的特征。这些发现证明了我们的归因方法在增强气候模型中异常的解释性并促进我们对北极熔体动力学的理解方面的实用性。
肺动脉异常的产前筛查和诊断：评论
先天性肺动脉异常很少见。他们的产前诊断需要良好的胎儿心脏解剖结构了解，因为它们的临床表现取决于基础病变的类型和严重程度。在某些情况下，筛选这些血管异常可能很简单，因为显着的相关后果很容易在超声波上检测到，而其他异常的特征则较明显。可能存在相关的遗传综合征。本综述的目的是定义主肺动脉及其分支的异常，并通过在常规产前心脏检查期间对可疑发现的鉴定提出，这是肺动脉途径的最佳筛查方法。我们提出，肺动脉异常可以在产前分为四种类型的疾病。在此，我们将14例相应地描述为：肺动脉瓣区域的异常，瓣膜狭窄或闭锁（n = 4）；共鸣异常（n = 4）;与异常起源或肺动脉途径相关的异常（n = 4）；与肺动脉及其分支异常生长有关的异常（n = 2）。我们强调需要在评估先天性肺动脉异常的胎儿时，将三个船尾视图与三个船尾视图区分开。©2022作者。由约翰·威利（John Wiley＆Sons Ltd）发表的妇产科超声波，代表国际妇产科超声学会。
有关儿童肥胖和牙本质异常的因果推断：孟德尔随机研究
摘要背景：牙面异常，包括斑纹，可能导致功能障碍和社会心理挑战。尽管生长和发展过程中的遗传学和环境因素扮演着关键的作用，但儿童肥胖的影响尚不清楚。这项研究旨在研究使用孟德尔随机化（MR）的儿童期高体重与牙本质异常之间的因果关系。方法：使用全基因组关联研究数据应用了两样本的MR方法，这是一种在遗传流行病学中用于推断暴露与结果之间因果关系和结果的一种技术，该技术使用每个遗传关联研究的摘要数据。这种方法利用基因的随机分配来克服观察性研究中的混杂和反向因果关系问题，通过使用遗传变异作为仪器变量。儿童肥胖和体重指数（BMI）是暴露和牙本质异常。在严格的过滤后，14个儿童肥胖和16个与BMI相关的单核苷酸多态性被选为使用反相反的加权，MR-EGGER，MR-EGGER，加权中位数，加权模式和Mendelian随机性随机化模式和Mendelian随机性的多效性残留率和脱位率（MR-PRESSO）方法分析的仪器变量。用于鉴定潜在的多效性，MR-EGGER截距测试和MR-Presso全球测试。此外，进行了一项删除灵敏度分析，以评估发现的鲁棒性。Cochrane的Q检验，漏斗图，EGGER截距测试和MR-Presso全球测试没有异质性或水平多效性。结果：儿童肥胖（P = 0.005，赔率无线电（OR）= 0.918 [0.865，0.974]）和较高的BMI（P = 3.72×10-6，OR = 0.736 [0.646，0.838]）与潜在的CASAL的牙本质相关关系降低，与潜在的CASAL相关性降低。保留的分析确认了结果稳定性。结论：这项研究提供了遗传证据，表明儿童肥胖和BMI可能与牙齿/下巴畸形（如牙合牙合）的发生率较低有关。虽然鉴于儿童肥胖的总体健康风险，但似乎存在逆关系，但该链接需要谨慎的解释和进一步的研究。
筛查和诊断胎儿结构异常和染色体条件（C-OBS 35）
该指南是通过筛查和诊断胎儿结构异常和染色体条件（C-OBS 35）指南开发小组制定的，该指南于2024年10月获得妇女健康委员会和理事会的批准。可以在附录A中找到指南开发小组的列表：指南开发小组成员资格。可以在附录B：妇女卫生委员会成员身份中找到妇女健康委员会的清单，这些妇女卫生委员会的监督和批准。利益冲突披露已从本指南开发小组（附录C）的所有成员那里收到。免责声明：此信息旨在为从业者提供一般建议。根据每个病例的情况和任何患者的需求，不应将此信息作为适当评估的替代品。本文档反映了截至发行之日起的新兴临床和科学进步，并且可能会发生变化。该文件已经准备好考虑一般情况（附录D）
AI在检测财务异常和欺诈中的作用
抽象人工智能（AI）正在通过显着增强检测财务异常和欺诈的能力来改变审计领域。与传统方法相比，AI在审核过程中的集成在审核过程中提供了前所未有的功能，可以以更高的速度和精度分析大量数据集。本评论探讨了AI对审计准确性的影响，重点是其在识别违规行为和欺诈活动中的作用。AI驱动的审计工具利用机器学习算法和高级数据分析来仔细研究财务记录，并具有很高的细节。这些工具可以快速处理大量的财务数据，识别可能表明异常或欺诈行为的模式和偏差。与常规审计技术（通常依赖于采样和手动检查）不同，AI可以评估整个数据集，确保全面覆盖范围并减少未发现问题的可能性。AI在审核中的主要好处之一是它增强异常检测的能力。机器学习模型经过培训，以识别正常的财务行为和标志偏差，可能需要进一步调查。这种能力对于确定人类审计师可能会错过的微妙或复杂模式而特别有价值。例如，AI可以检测异常的交易模式，
对人工智能生成动画中发现的异常的看法
早在有记载的人类历史之前，视觉艺术就一直是创造性思维和娱乐的基石，而动画早在 120 年前 J. Stuart Blackton 创作的《魔法图画》（1900 年）[6] 就成为这一领域的一个分支。像所有艺术一样，它反映了我们的社会以及它在创作时的样子。我们不断看到新技术的发展，例如 CGI、视觉后效、电影摄影机、计算机以及现在的机器学习。虽然机器学习的创造性使用可能有其局限性，但它有可能简化动画的实际过程，减少数百小时和人力。有人可能会说，我们正站在现代历史上动画媒介可能最大的发展之一的边缘 [8]。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
气候异常和邻里拥挤在塑造旧生长和有选择性记录的热带森林中
1 AMAP（植物与植被建筑的植物学和建模），蒙彼利埃大学，Cirad，CNRS，CNRS，Inrae，IRD，IRD，Montpellier，法国； 2 UMR Ecofog（Agroparistech，Cirad，CNRS，Inrae，Antilles，Antilles，圭亚那大学），法国库鲁； 3 Cirad，UMR Ecofog（Agroparistech，CNRS，Inrae，Antilles，Antilles，圭亚那大学），法国库鲁； 4奥地利维也纳维也纳大学微生物和环境系统科学中心； 5佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州的生物科学系； 6英国牛津大学牛津大学环境变革学院地理与环境学院6； 7 Inrae，洛林大学，Agroparisech，Umr Silva，法国南希； 8奥地利维也纳自然资源与生命科学大学植物学研究所； 9美国马里兰州埃奇沃特市史密森尼环境研究中心； 10森林全球地球天文台，史密森尼热带研究所，巴拿马城，巴拿马和11个布鲁塞尔大学，布鲁塞尔，比利时，布鲁塞尔大学