XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemapplied
用于人类健康和生物制药工程的基因组规模代谢模型
摘要在过去15年中，基因组规模代谢模型（GEM）已被重建针对人类和模型动物，例如小鼠和大鼠，以系统地了解代谢，模拟多细胞或多组织相互作用，了解人类疾病，并了解人类疾病，并指导生物药物蛋白质生产的细胞工厂设计。在这里，我们描述了如何使用化学计量矩阵和通量模拟的良好定义约束来表示代谢网络。然后，我们回顾了对Homo Sapiens和其他相关动物的定量理解的GEM Develment的历史以及它们的应用。我们描述了模型如何从h开发。智慧到其他动物，从通用目的到精确的上下文 - 特定模拟。动物宝石的进步极大地扩展了我们对人类和相关动物代谢的系统性理解。我们讨论了关于宝石开发的困难和观点，以及将更多的生物学过程和OMIC数据整合到未来的研究和翻译中。我们真正希望这篇评论能够激发为其他哺乳动物生物开发的新模型，并生成新算法，以整合大数据以进行更多的深度分析，以进一步取得人类健康和生物制药工程的进展。
与局灶性肌肉振动相关的皮质活性直接应用于势后患者的前臂屈肌：FNIRS研究
方法：为这项研究选择了22例右偏瘫患者进行康复康复的患者。使用块设计范式从受试者中收集了FNIRS数据。随后，使用NIRSPARK软件分析了收集的数据，以确定任务中每个感兴趣的皮质区域（ROI）的平均氧降压蛋白（HBO）浓度和每个受试者的休息状态。刺激任务是直接应用于受影响侧的屈肌腕radialis肌（FCR）的FMV（频率60 Hz，振幅6 mm）。HBO在大脑皮层中的六个兴趣区域（ROI）中进行测量，其中包括双侧前额叶皮层（PFC），感觉运动皮层（SMC）和枕皮层（OC）。同时对患者的临床特征进行评估，包括Lovett的6级肌肉力量评估，临床肌肉张力评估，Fugl-Meyer评估（FMA-EU）的上肢功能项目（FMA-EU），Bruunstrom登台量表（BRS）和Barthel Index（MBI）。统计分析以确定ROI的激活，并理解其与患者的临床特征的相关性。
人工智能在疫情期间的分析：巴西北里奥格兰德州新冠肺炎病床占用情况
COVID-19 大流行已被视为全球最大的卫生危机之一。在巴西的北里奥格兰德州，RegulaRN 平台是用于管理 COVID-19 患者床位的卫生信息系统。本文探索了使用 RegulaRN 数据的机器学习和深度学习技术，以确定预测住院患者结果的最佳模型和参数。共分析了 25,366 条 COVID-19 患者的床位规定。分析的数据来自 2020 年 4 月至 2022 年 8 月的 RegulaRN 平台数据库。从这些数据中，从 20 个可用特征中选择了 9 个最相关的特征，并排除了空白或不确定的数据。接下来是以下步骤：数据预处理、数据库平衡、训练和测试。结果显示，使用随机梯度下降优化器的多层感知器模型在准确度（84.01%）、精确度（79.57%）和 F1 分数（81.00%）方面表现更好。通过均方根传播，召回率 (84.67%)、特异性 (84.67%) 和 ROC-AUC (91.6%) 达到了最佳结果。本研究比较了不同的机器学习和深度学习计算方法，其目标是对来自 RegulaRN 平台的 COVID-19 患者床位管理数据进行分类。研究结果使我们能够确定最佳模型，以帮助卫生专业人员管理 COVID-19 患者的床位。本文的科学发现表明，通过数字健康解决方案应用的计算方法可以在公共卫生危机情况下协助医疗监管机构和政府机构做出决策。
通过深度学习应用于超声心动图
1电气和计算机工程系，德克萨斯大学奥斯汀，美国德克萨斯州奥斯汀； 2耶鲁大学医学院内科医学系心血管医学部，美国纽黑文市锡达街333号，美国康涅狄格州06520-8056； 3美国德克萨斯州大学车站，得克萨斯农工大学计算机科学与工程系； 4美国康涅狄格州纽黑文教堂5楼195 Church St 5楼的耶鲁 - 新避风港医院研究与评估中心； 5耶鲁大学医学院生物医学信息学和数据科学部分，美国康涅狄格州纽黑文； 6美国加利福尼亚州旧金山旧金山大学医学系； 7美国加利福尼亚州旧金山旧金山退伍军人事务中心心脏病学系； 8美国加利福尼亚州洛杉矶锡奈医学中心Smidt Heart Institute心脏病学系； 9美国加利福尼亚州洛杉矶的Cedars-Sinai Medical Center的医学人工智能司； 10美国康涅狄格州纽黑文市耶鲁大学公共卫生学院卫生政策与管理部；和11耶鲁大学公共卫生学院生物统计学系的健康信息学部分，美国康涅狄格州纽黑文市街60号1电气和计算机工程系，德克萨斯大学奥斯汀，美国德克萨斯州奥斯汀； 2耶鲁大学医学院内科医学系心血管医学部，美国纽黑文市锡达街333号，美国康涅狄格州06520-8056； 3美国德克萨斯州大学车站，得克萨斯农工大学计算机科学与工程系； 4美国康涅狄格州纽黑文教堂5楼195 Church St 5楼的耶鲁 - 新避风港医院研究与评估中心； 5耶鲁大学医学院生物医学信息学和数据科学部分，美国康涅狄格州纽黑文； 6美国加利福尼亚州旧金山旧金山大学医学系； 7美国加利福尼亚州旧金山旧金山退伍军人事务中心心脏病学系； 8美国加利福尼亚州洛杉矶锡奈医学中心Smidt Heart Institute心脏病学系； 9美国加利福尼亚州洛杉矶的Cedars-Sinai Medical Center的医学人工智能司； 10美国康涅狄格州纽黑文市耶鲁大学公共卫生学院卫生政策与管理部；和11耶鲁大学公共卫生学院生物统计学系的健康信息学部分，美国康涅狄格州纽黑文市街60号
A.Radha Rani 1，M.Nikhiila2，M.Manju Bhargavi2，P.Sushma 2（2024）。基于学习的基于学习的植物物种，用于精确电子农业，v
哥伦比亚大学 - 塞德·麦德林（SedeMedellín），院学院（Acciultad de Minas），Grupo deInvestivaciónenfenómenosde corlactifie - Michael Polanyi摘要今天，全球石油行业今天被称为进行碳中性作品，以减少当前CO 2排放。然而，不同的技术经济局限性阻止了具有较高发育水平（TRL）的碳捕获，使用和存储（CCUS）技术的进展，允许其在实际条件下进行扩展。因此，纳米技术在近年来在增强不同CCUS过程中发挥了重要作用。本文档介绍了纳米技术在脱碳化石油工业中的作用的看法，强调了与水泥行业，智能碳储存，增强的恢复（EOR）过程（EOR）流程（EOR）过程以及对CO 2和/或气流提高生产率的可能协同作用。关键字：纳米技术；石油和天然气； eor/ior;地层损坏； ccus。
应用于Gaia数据的机器学习算法
项目：由于大型调查（例如ESA Mission Gaia）的数据量成倍增长，天文学正在进入大数据科学的新时代。这些数据的非凡量大大超过了人类的发现能力。因此，利用机器学习（ML）技术可以提供利用大型数据集所需的准确性和自动化，这是非常需要的。在此项目中，我们将各种ML算法应用于Gaia数据，以：
先进制造应用于核聚变
摘要 要达到设计性能所需的材料需要能够提供金属、陶瓷和金属陶瓷化学成分的配方和加工方法，这些成分必须在源头进行精细调整，并能耐受下游的热机械调整。研究人员不断利用计算热力学模型和改进的热机械处理技术开发结构钢和金属陶瓷，目前正在评估基于 8%–16% wt.% Cr 的氧化物弥散强化钢 (ODS) 还原活化铁素体-马氏体钢 (RAFM)。SiC f 和 CuCrZr 的组合作为含有活性冷却剂的金属基复合材料将被视为一个重大机遇，此外，由 SiC 纤维增强 SiC 基体且能够与金属结构连接的复合陶瓷材料在先进热交换器的开发中具有巨大潜力。继续讨论先进制造的主题，使用粉末冶金热等静压和放电等离子烧结等固态加工技术来生产金属、陶瓷和金属陶瓷的近净成形产品是关键的制造研究主题。增材制造 (AM) 用于生产金属和陶瓷部件现在正成为一种可行的制造途径，通过 AM 和减材加工的结合，可以生产出其他任何工艺都无法制造的高效流体承载结构。将其扩展到使用电子束焊接和先进的热处理来提高同质性和提供模块化，现在可以使用双管齐下的解决方案来提高能力和完整性，同时为设计师提供更大的自由度。
人工智能应用-药物警戒中不良事件和药物的数据驱动矢量表示
目标：评估通过全球药物警戒报告模式得出的不良事件和药物的向量表示法识别的最近邻的稳定性和临床相关性。背景：药物警戒需要识别与同一临床状况相关的不良事件术语，仅依靠医学术语的层次结构往往是不够的。药品分析也存在类似的挑战。通过利用机器学习的进步，UMC 开发了 vigiVec，产生了 MedDRA 首选术语和 WHODrug 活性物质的向量表示法。
机器学习应用于大脑对残缺图片反应的 fMRI 激活模式，可预测创伤后应激障碍症状
权重图显示每个体素对预测函数的相对贡献。如文献中先前讨论的那样（Schrouff 等人，2013；Schrouff 等人，2018），机器学习模型的权重图不能像标准质量单变量分析那样通过阈值化来做出区域特定推断。由于每个交叉验证折叠都会产生不同的权重向量，因此最终的权重图是折叠结果的平均值。我们使用解剖图谱总结了解剖区域中的权重图（Schrouff 等人，2013；Portugal 等人，2016；Portugal 等人，2019）。我们计算了每个大脑区域的归一化权重，作为该区域内体素绝对权重的平均值。然后，我们根据它们解释的总归一化权重的百分比对区域进行排名。我们使用了解剖自动标记 (AAL) 图谱 (Tzourio-Mazoyer 等，2002)
地球圆顶网格结构对其地震反应的影响在应用方向
摘要：本文提出了不同强度对大地圆顶结构的影响的确定。根据常规的八面体设计了分析圆顶的结构，该结构是根据创建其拓扑的两种不同的方法。使用了四个不同强度和记录持续时间的地震记录，这使得对8个模型进行数值分析成为可能。设计的空间结构是带有钢横截面的圆顶，这一点毫无疑问地以其轻度和覆盖非常大的面积的可能性，而无需使用内部支撑。设计钢圆顶目前是构造师和建筑师的挑战，他们考虑了他们的美学考虑。使用时间历史方法，该论文在应用不同方向（两个水平的“ X”和“ Y”和一个垂直“ Z”）中呈现了地震响应。显示了强制振动和记录强度的值，在此基础上，试图确定哪种地震记录可能对根据两种不同的结构拓扑而产生的设计的地质圆顶可能更不利。为此，使用了FFT（快速傅立叶变换）方法。还分析了结构的最大加速度和位移。进行的分析表明，地震激发对大地圆顶结构的影响，具体取决于塑造其拓扑的应用方法（方法1和2）。此外，该分析可能有助于评估偶然地震的影响。本文无疑将在设计地震区域的地球圆顶结构中有用。