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神经ICU中的机器学习应用程序
神经系统ICU（神经ICU）通常由于其神经严重护理患者的资源可用性稀缺而受到重大限制。神经ICU患者需要经常进行神经系统评估，对各种生理参数的连续监测，频繁的成像和常规实验室测试。这对每位患者的特定数据进行了大量数据。Neuro ICU团队通常对每个患者的数据复杂性负担过重。机器学习算法（ML）具有独特的能力，能够解释太困难的高维数据集，无法理解。因此，ML在神经ICU中的应用可以减轻分析每个患者的大数据集的负担。本综述用于（1）Brie -fl y总结了ML并比较不同类型的MLS，（2）回顾了改善Neuro ICU管理的最新ML应用，（3）描述ML对Neuro ICU管理的未来影响。
海洋管理区域：划定边界的最佳实践
手册撰稿人 Suzanne Bass，NOAA 海洋服务总法律顾问办公室 Brie Bierman，NOAA 沿海服务中心 Cindy Fowler，NOAA 沿海服务中心 Rob Hudson，Photo Science，Inc. Robert E. Johnson，矿产管理局 Stephen G. Kopach，美国鱼类和野生动物管理局 Donna McCaskill，NOAA 沿海服务中心 Joshua Murphy，NOAA 沿海服务中心 Richard Naito，矿产管理局 Henry Norris，佛罗里达鱼类和野生动物保护委员会 J. Ashley Roach，美国国务院 Paul H. Rogers，矿产管理局 Robert W. Smith 博士，地理顾问（前美国国务院） David Stein，NOAA 沿海服务中心 Mitchell Tartt，NOAA 国家海洋保护区计划 Leland Thormahlen，矿产管理局（已退休） Douglas Vandegraft，美国鱼类和野生动物服务局 Ole Varmer，NOAA 国际法总法律顾问办公室 Meredith Westington，NOAA 海岸调查办公室
共识分子亚型CMS4结肠癌的临床挑战
在Guinney及其同事在2015年的具有里程碑意义的研究中的共识分子亚型（CMS）的定义，基于大量转录组的专业填充，已将结直肠癌的新时代视为具有不同的实体，并具有不同的实验，并具有特定的基因疗法，基因分子疗法，临床上，分子，分类（Morecular），分类（Molecormult）。从那时起，CMS分类已成为描述大肠癌多样性的重要参考。这显着来自更专门的深入研究，表明该分类也与肿瘤微环境有关（TME;参考2），miRNA（3）或表观基因组景观（4）。表1总结了每个子类型的各种特征，我们将读者引用了几个出色的评论，以获取更多细节（5，6）。Brie pl Y，CMS1组（占患者的14％），称为“免疫”，在微卫星不稳定性的患者中富含（MSI；参考1）。“典型” CMS2（患者的37％）和“代谢” CMS3（13％的患者）亚组的特征都是上皮类型和良好的
人工智能和深度学习在城市计算中的应用
摘要 大数据时代，随着城市中部署的各种传感器收集到的海量数据以及人工智能技术的进步，城市计算对改善人们生活、城市运行系统和环境变得越来越重要。本章介绍人工智能技术在城市计算中的挑战、方法和应用。我们首先介绍背景，然后从计算机科学的角度列出应用人工智能技术的关键挑战。然后我们简要介绍城市计算中广泛使用的人工智能技术，包括监督学习、半监督学习、无监督学习、矩阵分解、图模型、深度学习和强化学习。随着深度学习技术的最新进展，CNN和RNN等模型在许多应用中显示出显着的性能提升。因此，我们简要介绍了广泛应用于各种城市计算任务的深度学习模型。最后，我们讨论了城市计算的应用，包括城市规划、城市交通、基于位置的社交网络 (LBSN)、城市安全与保障以及城市环境监测。对于每个应用，我们总结了主要的研究挑战，并回顾了以前使用 AI 技术解决这些挑战的工作。
微藻种植：缩小从实验室到场量表的产量差距
已有70多年的历史，无数的研究计划旨在开发基于微藻的产品和服务，例如食品和生物燃料，废水处理和碳封存（Borowitzka，2013b; Craggs et al。不幸的是，尽管这项研究在微藻生物学，反应堆设计和生物量处理方面产生了显着的知识进步，但微藻类的培养仍然是一个围绕一些高价值食品应用的新兴行业（Plouviez等，2022年）。要了解为什么学术期望和商业现实之间仍然存在如此差距，这篇意见文章Brie trip y审查了商业微藻生产的最新技术，并讨论了限制其工业吸收的约束。值得注意的是，本文既不打算对领域的研究进展进行全面综述，也不会挑战微藻生物技术的巨大潜力。相反，我们试图提高人们对当前期望与微藻种植现实之间差距之间的认识，以便更好地为未来的投资提供对领域的投资。
复杂行为过程中的全脑神经活动图
国际脑实验室 *，布兰登·本森1，朱利叶斯·本森2，丹尼尔·比尔曼3，尼科尔·波纳奇4，马特·卡兰迪尼5，乔纳·卡塔里诺4，盖尔·盖尔·盖尔·乔伊斯6，安妮·K教堂7，杨教堂7，杨丹8，peter dayan 9，peter dayan 9，ej tatian 9，ej tatian，ej tatian，ej tatian of Eric Fables，Michele 10 Brie 4 6，Laura Freitas-Silva 4，Berk Gerçek6，Kenneth D Harris 5，Michael Hausser 5，Sonja B Hofer 12，Fei Hu 8，F´elix Hubert 6，Julia Hubert 6，Julia Hunten，79 Christopher Krasniak 10，Christopher Kraspher Kraspher Kraspher Krandon 11 13，Thomas D MRSIC-FLOGEL 13，Jean-Paul Noel 2，Kai Nylund 3，Alejandro 11，C.V。Rille Rossant 5，Noam Roth 3，Rylan Schaeffer 1，Michael Schartner 4，Michael Schartner 4，Yanliang Shi 11 16，奥利维尔（Olivier）和r ilana b witten 11
FLEXOP 演示飞机的地面测试
本文介绍了对 FLEXOP 演示飞机进行的地面测试活动。进行的测试分为结构、飞行系统和集成测试。除了描述测试设置和测试执行之外，还给出了主要发现和结论。结构测试包括静态、地面振动和适航性测试。静态和地面振动测试用于对制造的机翼和整个机身进行结构表征。本文还介绍了用于机翼形状和负载重建的光纤布拉格应变传感系统的评估和校准。适航性测试用于证明制造的机翼在指定极限载荷下的结构完整性。在飞行系统测试的背景下，简要介绍了机载自动驾驶仪硬件软件系统的主要组件，包括从 RC 发射器到飞机控制器的信号数据流、基线自动驾驶仪软件的功能以及与地面站的通信。所有这些组件都集成到硬件在环环境中，并简要介绍了伺服电机识别和硬件延迟测量。在设计基线和颤振控制器时考虑了测量的硬件延迟。在软件在环环境中，颤振控制器与基线控制器一起进行了测试。最后介绍系统集成测试。在此背景下，介绍了空气制动器、发动机、电子元件的兼容性、航程和滑行测试。
AAD——建筑与设计
AAD 413 - 建筑学专业实践 II 学分：3 建筑管理涉及建筑实践的项目管理环境。发展专业知识以用于产生工作和收取费用的方法。重点关注建筑项目的项目简介和合同管理阶段，包括开发和合同法、项目管理框架、设计简介的制定、项目咨询协议和建筑合同的管理。入学要求：先决条件：AAD 410 建筑学专业实践 I
用于量子蒙特卡罗模拟的 Metropolis 方法
尽管 Metropolis 等人的方法[1] 最初应用于经典的硬盘系统，但后来发现该算法对于许多不同的应用都是必不可少的。在本次演讲中，我将讨论 Metropolis 算法在量子多体问题中的一些应用。本文将严格限制在量子蒙特卡罗 (QMC) 中 Metropolis 拒绝方法的使用，而不讨论 QMC 的其他方面。Metropolis 算法的丰富性和本文的简洁性意味着我只能简要介绍这些发展中的一小部分，并且必须局限于肤浅的讨论。其他人将讨论它在凝聚态物质和格点规范理论的量子格点模型中的应用，因此我将重点关注非相对论连续体应用，特别是需要推广基本 Metropolis 算法的发展。我将只简要提及这些应用背后的物理学，而不是参考评论文章。我们对 Metropolis 算法的定义如下。假设 s 是相空间中的一个点，我们希望对分布函数 π ( s ) 进行采样。在最简单的算法中，只有一个转移概率：T ( s → s ′ )。稍后我们将把它推广到一系列转移概率。有人以概率 T ( s → s ′ ) 提出一个举动，然后以接受概率 A ( s → s ′ ) 接受或拒绝该举动。详细平衡和遍历性足以确保随机游走在足够多的迭代之后将收敛到 π ( s ) ，其中详细平衡的意思是：
移动机器人技术的计算原理：第二版
这本针对高级本科生和研究生的教科书强调了针对运动，感应和推理的一系列策略的计算和算法。它集中在轮式和腿部移动机器人上，但也讨论了其他各种推进系统。新版本在过去10年中提出了机器人和智能机器的进步，包括对SLAM（同时本地化和映射）和多机器人系统的显着覆盖。它包括其他数学背景和样本问题的广泛列表。现在在第一版中假设的各种数学技术在文本末尾的附录中介绍了，以使本书更加独立。