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超声成像的数据增强，用于非侵入性白细胞的体外腹膜透析
摘要医疗领域中的数据数量有限，并且需要培训样本以提高深度学习模型的性能是一个反复的挑战，尤其是在医学成像中。新生儿溶液旨在通过创建合成的体外超声图像来促进更有效的图像生成过程，从而增强其非侵入性白细胞计数装置Neosonics。本研究通过设计和评估连续的标量有条件生成对抗网络（GAN）来解决数据稀缺问题，以增加体外腹膜透析超声图像，从而增加训练样品的体积和变异性。开发的GAN结构结合了新型设计特征：发电机的转置卷积层中的内核大小和潜在的中间空间，预测噪声和条件值，以提高图像分辨率和特异性。实验结果表明，GAN成功地产生了高视觉质量的各种图像，非常类似于真实的超声样品。虽然视觉结果是有希望的，但使用基于GAN的数据增强并不能始终提高图像回归器的性能，从而区分特定于各种白细胞浓度的特征。最终，尽管这种连续的标量有条件的GAN模型在生成逼真的图像方面取得了进步，但仍需要进一步的工作来实现回归任务的一致提升，旨在实现强大的模型概括。
蛋白质和编码序列的整合可以使语言模型的相互增强
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年10月29日。 https://doi.org/10.1101/2024.10.24.620004 doi：Biorxiv Preprint
https://doi.org/10.1038/s41551-024-01272--------------------------------------------0.1038/
使用合成抗原的细胞激活和扩展了工程的T细胞以治疗癌症，通常会导致疗效和耐用性的疗法。在这里，我们描述了一种用于制造合成细胞的高通量微流体系统，该系统模仿了抗原呈递细胞的粘弹性和T细胞激活特性。与刚性或弹性微球相比，合成粘弹性T细胞激活细胞（SYNVAC）导致了人CD8 + T细胞扩张的大量增强，并抑制了调节T细胞的形成。值得注意的是，用Synvacs激活和膨胀的嵌合抗原受体（CAR）T细胞导致汽车转导效率约为90％，并大幅增加T记忆干细胞。工程的汽车T细胞消除了人类淋巴瘤小鼠模型中的肿瘤细胞，抑制了人类卵巢癌异种移植的小鼠肿瘤生长，持续了更长的时间，并降低了肿瘤转发风险。我们的发现强调了粘弹性在T细胞工程中的关键作用，并强调了Synvacs在癌症治疗中的实用性。
MAD-TD：模型增强的数据稳定了高更新比率RL
建立深厚的强化学习（RL）特工，这些特工找到了很少的样本政策，事实证明，众所周知。为了达到样本效率，最近的工作探索了为每个新样本提供大量级别的神经网络的更新。虽然如此高的更新对数据（UTD）比率表现出强烈的经验表现，但它们也引入了训练过程的不稳定。先前的方法需要依靠定期神经网络参数重置以解决这种不稳定，但是在许多现实世界中，重新启动训练过程是不可行的，并且需要调整重置间隔。在本文中，我们关注稳定训练的核心困难之一：学到的价值功能无法概括到未观察到的上利方灯。我们通过通过从学习的世界模型中产生的少量数据来直接扩大了非政策RL训练过程来直接减轻此问题。我们的方法，型号的时间差异学习数据（MAD-TD）使用少量生成的数据来稳定高UTD训练，并在DeepMind Contolol Suite中最具挑战性的任务上实现竞争性能。我们的实验进一步强调了采用良好模型生成数据的重要性，MAD-TD对抗价值高估的能力以及其实际稳定性提高以继续学习。
为什么Oracle自主数据库优越，更快，...
•所需的业务结果是在业务中的每个工作流程中实现快速，可访问和可靠的见解。•生成的AI和LLM具有巨大的潜力，可以通过对话将其界定到数据见解来推动这一结果，但是必须减轻幻觉。•培训自定义LLM，甚至通过您的业务数据微调LLM，这可能是昂贵，复杂且耗时的。
DOI：https://doi.org/10.48009/1_iis_2024_132 赋能人工智能实现知识管理增强
本研究调查了人工智能 (AI) 在增强知识管理 (KM) 系统方面的变革潜力。组织面临着大量数据积累和碎片化知识孤岛的挑战，传统管理系统无法有效解决这些问题。本研究重点介绍了如何自动化知识捕获、检索和综合以提高组织绩效。本研究致力于释放人工智能的潜力，推动组织走向知识管理高效、本质上协作和精明的未来，标志着数字时代组织动态的重大演变。关键词：人工智能、决策、生成人工智能、知识管理、组织绩效、问题解决
技术探索增强现实Mathcitymap ...
这项研究的目的是研究将发现模型与MathCityMap（MCM）媒体整合到增强学生数学水平的影响，尤其是在表面积和体积领域。采用准预测试框架采用准实验设计，这项研究评估了这些创新的教学工具在四个课程中的有效性，包括对学生的理解的初步评估，使用数学城市地图进行了两个教学会议，以及一项结论性的教学课程，以衡量学习量的结论。通过SPSS的数据分析揭示了学生数学水平的统计学显着提高。研究结果验证了将发现学习与MathCityMap媒体相结合的有效性，以改善数学理解和技能，强调创新教学和技术在教育中的重要性。这项研究表明，通过使用技术增强工具，实用应用和差异化的指导，更深入的概念理解，以及可容纳多种学习风格的方式，可以显着增强学习经验。对教育工作者的建议包括采用此类工具和策略来培养适应性，引人入胜且注重概念的教育环境，强调需要进一步研究教学方法和影响数学学习的因素的各种影响。
https://doi.org/10.1038/s41565-024-01747-6 文章 硅氧烷掺入脂质纳米粒子的组合设计增强细胞内加工
使用脂质纳米颗粒 (LNP) 系统性地递送信使 RNA (mRNA) 以实现组织特异性靶向具有巨大的治疗潜力。然而，可电离脂质 (脂质类) 的结构特征如何影响其靶向细胞和器官的能力仍不清楚。在这里，我们设计了一类具有不同结构的硅氧烷基可电离脂质，并配制了硅氧烷掺入 LNP (SiLNP) 来控制小鼠体内向肝脏、肺和脾脏的 mRNA 递送。硅氧烷部分增强了 mRNA-LNP 的细胞内化并提高了其内体逃逸能力，从而增强了其 mRNA 递送效率。使用器官特异性 SiLNP 递送基因编辑机制，我们在野生型小鼠的肝脏以及转基因 GFP 和 Lewis 肺癌 (LLC) 肿瘤小鼠的肺部实现了强大的基因敲除。此外，我们展示了通过用肺靶向 Si 5 -N14 LNPs 递送血管生成因子有效恢复病毒感染引起的肺损伤。我们设想我们的 SiLNPs 将有助于将 mRNA 疗法转化为下一代组织特异性蛋白质替代疗法、再生医学和基因编辑。
一种基于模糊的逻辑计算方法，用于重新利用Covid-19
摘要简介：肿瘤微环境（TME）的免疫抑制背景是乳腺癌（BC）治疗的重大障碍。针对涉及TME免疫抑制环境的癌症核心信号通路的组合疗法已成为克服TME免疫抑制并增强患者治疗结果的有效策略。这项研究提供了令人信服的证据表明，靶向缺氧诱导型因子-1α（HIF-1α）以及化学疗法和免疫诱导因子以及通过调节TME导致实质性抗癌作用。方法：通过siRNA吸附方法合成壳聚糖（CS）/HIF-1Alpha siRNA纳米复合物。纳米颗粒进行了充分的表征。CS/HIF-1αsiRNA细胞毒性。在BALB/C轴承4T1肿瘤中评估了联合疗法的抗癌作用。qPCR和蛋白质印迹用于评估与TME免疫抑制诱导有关的某些关键基因和蛋白质的表达。结果：HIF-1αsiRNA成功地加载了壳聚糖纳米颗粒。HIF-1αsiRNA纳米复合体显着抑制HIF-1α的表达。三重联合疗法（紫杉醇（PTX） +咪喹莫德（IMQ） + CS/HIF-1αsiRNA）抑制了肿瘤的生长，并下调了癌症进展基因，同时上调了细胞免疫相关的细胞因子。没有CS/HIF-1αsiRNA治疗的小鼠显示癌症抑制作用较少和TME免疫抑制因子。这些结果表明，与其他组合治疗相比，与PTX和IMQ协同抑制癌症进展的抑制作用更明显地抑制癌症的进展。结论：将HIF-1αsiRNA与PTX和IMQ结合在一起是多模式处理的有望。它有可能减轻TME抑制作用，并显着增强免疫系统对抗肿瘤细胞生长的能力，从而在与BC斗争中具有希望的灵感。
创新的人性化一面：建立人工智能增强型劳动力：您可以从 KPMG aIQ 中学到什么？
领导者将越来越多地询问 AI 如何简化项目。为此，公司应在着手推出重大技术之前进行投资，以更好地了解 AI 如何影响生产力。劳动力塑造是转变劳动力和解决未来人才缺口的关键部分。为了最大限度地减少劳动力冲击并管理组织风险，我们采取了跨职能、整体的方法来实现 AI 劳动力转型。更具体地说，我们专注于识别能力、角色和推动因素；激活角色增强；获取价值；以及解决风险和合规性问题。