XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemapplication
奥里萨邦空间应用中心（orsac）
2024 年 1 月 31 日 — ORSAC 将在 2025 年 1 月 31 日之前根据 ORSAC 定义的地理空间调查 SOP 提供 DGPS/ETS 领域的服务，并经过适当验证...
推进精度流风湿病：机器学习在类风湿关节炎管理
类风湿关节炎（RA）是一种自身免疫性疾病，导致进行性关节损害。早期诊断和治疗至关重要，但由于RA的复杂性和异质性，仍然具有挑战性。机器学习（ML）技术可以通过识别多维生物医学数据中的模式来增强RA管理，以改善分类，诊断和治疗预测。在这篇评论中，我们总结了ML在RA管理中的应用。新兴研究或应用为RA开发了诊断和预测模型，这些模型利用了各种数据模式，包括电子健康记录，成像和多摩学数据。高性能监督的学习模型已证明曲线下的一个面积超过0.85，用于识别RA患者并预测治疗反应。无监督的学习揭示了潜在的RA亚型。正在进行的研究是将多模式数据与深度学习相结合，以进一步提高性能。然而，关于模型过度拟合，可推广性，临床环境中的验证和可解释性的关键挑战。少量样本量和缺乏多样化的人口测试风险高估了模型性能。缺乏评估现实世界临床实用程序的前瞻性研究。增强模型可解释性对于临床医生接受至关重要。总而言之，尽管ML表现出通过早期诊断和优化治疗，更大规模的多站点数据，可解释模型的前瞻性临床验证以及对不同人群进行测试的前瞻性临床验证的有望。由于解决了这些差距，ML可能会为RA中的精密医学铺平道路。
适合光电应用的共掺杂 CdS 纳米结构薄膜的综合研究
a 诺拉宾特阿卜杜拉赫曼公主大学科学学院物理系，邮政信箱 84428，利雅得 11671，沙特阿拉伯 b 卡玛维尔巴劳帕蒂尔学院 Rayat Shikshan Sanstha 物理系，瓦希，新孟买，400703，马哈拉施特拉邦，印度 c 哈立德国王大学科学学院物理系先进功能材料与光电子实验室（AFMOL），沙特阿拉伯阿卜哈 61413 哈立德国王大学先进材料科学研究中心（RCAMS），沙特阿拉伯阿卜哈 61413，邮政信箱 9004 e 阿斯旺大学科学学院物理系，埃及 f 吉赞大学科学学院物理系，邮政信箱。 114，吉赞，45142，沙特阿拉伯 g 昌迪加尔大学化学系和大学研究与发展中心，莫哈里 - 140413，旁遮普，印度 h 佛罗里达理工大学环境工程系纳米生物技术实验室，莱克兰，佛罗里达州 33805，美国 i 石油和能源研究大学工程学院，德拉敦，248007，印度
关于神经科学和医学应用的微/纳米设备和技术研究主题的社论
微纳器件与技术研究是信息科学与生命科学交叉领域的重要前沿，在神经科学和医学应用领域具有重要的战略意义和良好的应用前景（Liu et al.，2020）。随着微纳加工技术的快速进步，创新的智能化、微型化、集成化器件不断涌现，在检测和调控方面具有独特的优势。值得注意的是，将微纳器件与神经科学和临床医学相结合，可以解决科学前沿问题并培育新的研究热点。癫痫是一种主要的神经系统疾病，影响着全球超过六千万人，严重影响他们的健康和生活质量（Bernhardt et al.，2019）。研究相关神经回路内神经活动的变化对阐明癫痫的发病机制和治疗方法至关重要。可植入微电极阵列能够高质量地记录信号和解码神经信息，在脑机接口方面具有巨大的应用潜力（Wang 等人，2024 年）。Han 等人设计并制造了一种可植入微电极阵列，专门用于癫痫大鼠基底神经节纹状体区域的电生理信号检测和分析。对癫痫发作期间纹状体的电生理数据的分析为了解颞叶癫痫发作初期和潜伏期期间纹状体神经活动的动态过程提供了宝贵的见解。这一理解有助于揭示癫痫的神经机制，同时促进相关治疗方法的进步。疼痛是一种情绪和不愉快的感官体验，会对生活和工作的各个方面产生重大的生理和心理影响。纳米技术的最新进展为利用各种纳米材料和靶向表面的创新止痛策略铺平了道路
基于拓扑的深层生成模型在城市形式生成中的应用：评论
摘要将深层生成模型纳入城市形式的生成是支持城市设计过程的一种创新且有前途的方法。但是，大多数深层生成的城市形式模型基于图像表示，这些图像表示并未明确考虑城市形式元素之间的拓扑关系。旨在开发深层生成模型并考虑拓扑信息的帮助下，本文回顾了城市形式的生成，深层生成的模型/深度图生成以及建筑和城市形式的深层生成模型的最新艺术状态。基于文献综述，提出了一个基于深层生成模型的基于拓扑的城市形式生成框架。深层生成模型的街道网络生成的假设forgraphgergrotandplot/building configurationGenerationByDeepgenerativeModels/Space语法以及所提出的框架的可行性需要在未来的研究中进行验证。
single-cell-genomics and-computations- ...
单细胞技术的出现和快速发展使得以前所未有的分辨率和规模研究细胞异质性成为可能。细胞异质性是个体之间表型差异的基础，研究细胞异质性是我们对疾病分子机制理解的重要一步。单细胞技术提供了从不同角度表征细胞异质性的机会，但是如何将细胞性均质与疾病表型联系起来需要仔细的计算分析。在本文中，我们将回顾人类疾病研究中单细胞方法的当前应用，并描述我们迄今为止对人类遗传变异的研究所学到的知识。随着单细胞技术广泛适用于人类疾病研究，人口水平的研究已成为现实。我们将描述应如何追求和设计这些研究，特别是如何选择研究对象，如何确定每个受试者的细胞数量以及每个细胞所需的测序深度。我们还讨论了用于分析单细胞数据的计算策略，并描述了如何将单细胞数据与批量组织数据和从全基因组关联研究产生的数据集成在一起。最后，我们指出了开放的问题和未来的研究方向。
Dempster-Shafer 可信 AI 方法及其在胎儿脑部 MRI 分割中的应用
摘要 — 对于病理病例和在不同中心获取的图像（而不是训练图像），用于医学图像分割的深度学习模型可能会意外且严重地失败，其标记错误违反了专家知识。此类错误破坏了用于医学图像分割的深度学习模型的可信度。检测和纠正此类故障的机制对于安全地将这项技术转化为临床应用至关重要，并且很可能成为未来人工智能 (AI) 法规的要求。在这项工作中，我们提出了一个值得信赖的 AI 理论框架和一个实用系统，该系统可以使用基于 Dempster-Shafer 理论的回退方法和故障安全机制来增强任何骨干 AI 系统。我们的方法依赖于可操作的可信 AI 定义。我们的方法会自动丢弃由骨干 AI 预测的违反专家知识的体素级标记，并依赖于这些体素的回退。我们在最大的已报告胎儿 MRI 注释数据集上证明了所提出的可信 AI 方法的有效性，该数据集由来自 13 个中心的 540 个手动注释的胎儿大脑 3D T2w MRI 组成。我们值得信赖的 AI 方法提高了四个骨干 AI 模型的稳健性，这些模型适用于在不同中心获取的胎儿脑部 MRI 以及患有各种脑部异常的胎儿。我们的代码可在此处公开获取。
各向异性Shubin操作员的定量光谱不平等以及对无否可控制性的应用
摘要。我们证明了整个欧几里得空间上（各向异性的）舒宾仪的定量光谱不平等，因此，从相关的光谱子空间中的功能与有限的能量间隔相关的函数将其在整个空间上与合适子集的L 2-纳米在整个空间上的l 2-相关。我们估计值的一个特定特征是，将这些L 2 -norms相关的常数在整个空间的相应子集的几何参数中非常明确，这可能会在实质性上稀疏，甚至可能具有有限的度量。这扩展了J. Martin最近获得的结果，在谐波振荡器的特殊情况下，A。Dicke，I。Veselić和第二作者获得了结果。我们将结果应用于相关的抛物线方程的无控制性，以及与作用于R d×T d的（变性）Baouendi-Grushin算子相关的结果。
使用便携式Libs仪器访问碳酸盐的定量分析：首先应用于单矿物和矿物混合物
Yonghwi Kim，CécileFabre，Jean Cauzid。 使用便携式Libs仪器对碳酸盐进行定量分析：首先应用于单矿物和矿物混合物。 Spectrochimica Acta B部分：原子光谱学，2022，191，pp.106397。 10.1016/j.sab.2022.106397。 hal-04022023Yonghwi Kim，CécileFabre，Jean Cauzid。使用便携式Libs仪器对碳酸盐进行定量分析：首先应用于单矿物和矿物混合物。Spectrochimica Acta B部分：原子光谱学，2022，191，pp.106397。10.1016/j.sab.2022.106397。hal-04022023