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经典迷幻药的治疗兴趣-Dumas
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用于脑部疾病分类和预测的机器学习：最新进展和即将到来的挑战
综述目的。机器学习 (ML) 是一种人工智能技术，允许计算机执行任务而无需明确编程。ML 可用于辅助诊断和预后脑部疾病。虽然最早的论文可以追溯到十多年前，但研究增长速度非常快。最新发现。最近使用 ML 进行诊断的研究已经从对特定疾病与对照的分类转变为鉴别诊断。大量研究致力于预测未来的患者状态。虽然许多早期研究都集中在神经影像作为数据源，但目前的趋势是多模式的整合。在目标疾病方面，痴呆症仍然占主导地位，但已经开发出针对各种神经和精神疾病的方法。总结。ML 在辅助诊断和预后脑部疾病方面非常有前景。尽管如此，我们认为，社区在将这些工具纳入临床常规方面仍有关键挑战需要解决：需要更广泛地采用有关验证和可重复研究的良好实践；需要广泛的泛化研究；需要可解释的模型来克服黑箱方法的局限性。关键词：人工智能；机器学习；转化研究；分类；预测 重点
GTAW过程中的焊接配置分类的机器学习方法
在本研究中，已经尝试使用机器学习（ML）方法将实验数据（ML）进行分类，以对几种焊接进行分类。在气钨电弧焊接过程（GTAW）过程中，已经开发了ML模型并将其馈送到几个传感器捕获的实验数据中。一方面，焊接参数（电压，电流，电线速度，焊接速度等）用于监视焊接过程中传递的控制能。另一方面，使用与图像处理算法结合的摄像机被用来捕获原位焊接池轮廓。还构建了一个数据库来存储，标签和订购所获得的信息。然后将此数据库用于ML模型的各种培训，验证和预测步骤。然后使用KNN分类算法对焊接配置进行分类，然后分析其效率（准确性，处理时间等）。表明，与ML结合使用的图像处理可以通过提取的特征来训练以预测焊接配置的分类。当前研究的最终观点是实现实时识别和修改焊接操作条件。
层次结构聚类，具有离散潜在变量模型和集成分类的可能性
查找数据集的一组嵌套分区对于在不同尺度上发现相关结构很有用，并且经常处理与数据有关的方法。在本文中，我们引入了一种基于模型的分层聚类的一般两步方法。将集成的分类可能性标准视为目标函数，此工作适用于该数量可以处理的每个离散潜在变量模型（DLVM）。该方法的第一步涉及最大程度地提高相对于分区的标准。解决了通过贪婪的山坡攀岩启发式方法发现的已知局部最大最大最大最大值问题时，我们基于遗传算法引入了一种新的混合算法，该算法允许有效地探索解决方案的空间。所得算法小心地结合并合并了不同的解决方案，并允许簇数K的共同推断以及簇本身。从这个自然分区开始，该方法的第二步是基于自下而上的贪婪程序来提取簇的层次结构。在贝叶斯语境中，这是通过考虑dirichlet群集比例的先验参数α作为控制聚类粒度的正规化项来实现的。标准的新近似值被推导为α的对数线性函数，从而实现了合并决策标准的简单函数形式。第二步允许在更粗的尺度上探索聚类。将所提出的方法与现有的模拟和实际设置的策略进行了比较，结果表明其结果特别相关。本工作的参考实现可在论文1随附的r软件包贪婪中获得。
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使用加拿大酒精和健康指南的风险分类增加：安大略省社区成年人样本中的经验检查
，例如美国国家酒精滥用与酒精中毒研究所（NIAAA）以及英国的国家卫生局（NHS）。这些国际饮酒方式也被选为与加拿大DGS在这项研究中的比较，因为它们提供了指南类型的异质范围。具体来说，NIAAA定义用于定义大量的酒精使用，每次阈值杠杆衰老的饮酒定义； NHS提供了一个比较定义，每周和每个场合指南对于女性和男性都是通用的。 WHO饮酒水平是将加拿大的新指南与另一个饮酒风险连续性进行比较的机会。结果部分提供了这些国际准则转换为加拿大标准饮料的详细概述。
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就像加拿大人至少每年至少每年四分之三食用酒精一样，新建议适用于很大一部分人口。有关饮酒的建议旨在通过为可能带来可能带来急性或慢性健康风险的消费水平的取向来告知加拿大人口与Al Cool消费相关的风险。根据CCDU的最终说唱港口，有关酒精消费的建议的最后更新是基于关于酒精对健康影响的证据，同时仍集中在个人发病率和死亡的个人风险上。的变化考虑了一个事实，即现在认为健康益处可以与适度饮酒有关的概念现在被视为过时了，这些变化的启发是受到最近的证明捐赠的启发，因为任何饮酒的风险都有5.6，尤其是在某些人群中，例如年轻人，例如年轻人7。
根据全球基金质量保证政策分类的疟疾药品清单
专家审查小组（ERP）：专家审查小组是由WHO基本药品和药品部门主持的外部技术专家组成的独立技术机构，旨在审查与未经Qualqualififififififice或SRA/WLA的使用相关的FPP相关的潜在风险/福利，或者允许允许其允许全球基金进行裁决。ERP审查的产品可以在有限的时间内（最多12个月）购买。 但是，在某些情况下，可以延长建议期。 与ERP审查产品的供应商/制造商的合同不应比该产品建议的有效期更长。 有关ERP流程和质量保证信息的详细信息，请参阅https://www.theglobalfund.org/en/sourcing-management/quality-assurance/。ERP审查的产品可以在有限的时间内（最多12个月）购买。但是，在某些情况下，可以延长建议期。与ERP审查产品的供应商/制造商的合同不应比该产品建议的有效期更长。有关ERP流程和质量保证信息的详细信息，请参阅https://www.theglobalfund.org/en/sourcing-management/quality-assurance/。
rank-1 CNN用于脑电图的心理工作负载分类
脑计算机界面（BCIS）可以分为两种主要类型：主动和被动BCI（Clerc等人2016）。当系统使用用户非自愿生成的信号时，BCI可以被动。更具体地说，这种类型的BCI经常用于评估执行不同心理需求的各种任务的用户的心理工作量，尤其是脑电图（EEG）（EEG）（Wang等人。2015，Adryou等。2018，Shalchy等。 2020）。 在大多数情况下，这些系统是使用分类器构建的，该分类器将大脑信号分为不同类别。 这取决于事先收集了标记的数据。 但是，这些系统通常是在火车和测试集都具有已知标签的实验室环境中开发的。 为神经经济学的2021会议组织的“大挑战：被动BCI Hackathon”可以通过被动BCI的真实情况来挑战研究人员：从看不见的会话中分类数据，并掩盖了标签，以防止在测试集中进行任何细微的调谐。 为此挑战提供的数据集（Hinss等人 2021）由15个参与者的脑电图记录组成，这些参与者在3个不同的会议中进行了3个不同的会议，由NASA开发的多属性任务电池II（MATB-II）。 每个会话都在不同的困难的块中分解：简单，中和困难。 提供的数据包括来自这些块的2秒钟（采样频率为250 Hz），每个会话总共447个时代和每个参与者。2018，Shalchy等。2020）。在大多数情况下，这些系统是使用分类器构建的，该分类器将大脑信号分为不同类别。这取决于事先收集了标记的数据。但是，这些系统通常是在火车和测试集都具有已知标签的实验室环境中开发的。为神经经济学的2021会议组织的“大挑战：被动BCI Hackathon”可以通过被动BCI的真实情况来挑战研究人员：从看不见的会话中分类数据，并掩盖了标签，以防止在测试集中进行任何细微的调谐。为此挑战提供的数据集（Hinss等人2021）由15个参与者的脑电图记录组成，这些参与者在3个不同的会议中进行了3个不同的会议，由NASA开发的多属性任务电池II（MATB-II）。每个会话都在不同的困难的块中分解：简单，中和困难。提供的数据包括来自这些块的2秒钟（采样频率为250 Hz），每个会话总共447个时代和每个参与者。难度标签仅在两个初次会议上提供。
多层法分析揭示了一个非古典视黄酸信号传导轴，该轴调节造血干细胞身份
2008; Till and McCulloch，1961）。 hsc可以引起多能祖细胞（MPP），该祖细胞将逐步分为谱系的祖细胞，最终分为效应细胞（Ikuta和Weissman，1992; Okada等，1992）。 在稳态条件下，HSC是高度静止的，并且表现出低的生物合成活性（Cabezas-Wallscheid等，2017； Wilson等，2008）。 尽管目前有辩论，但HSC通常描述了依赖糖酵解ATP产生的TA，同时抑制线粒体氧化磷酸化（OXPHOS）（Chandel等，2016; Ito and Suda，2014; Liang et al。，Liang等，2020; Vannini等，2016）。 尽管如此，HSC必须能够在压力引起的激活后可逆地切换其代谢程序，以满足更高的能量需求并驱动分化（Ito和Suda，2014; Ito等，2019; Simsek et al。，2010; Takubo等，2013）。2008; Till and McCulloch，1961）。hsc可以引起多能祖细胞（MPP），该祖细胞将逐步分为谱系的祖细胞，最终分为效应细胞（Ikuta和Weissman，1992; Okada等，1992）。在稳态条件下，HSC是高度静止的，并且表现出低的生物合成活性（Cabezas-Wallscheid等，2017； Wilson等，2008）。尽管目前有辩论，但HSC通常描述了依赖糖酵解ATP产生的TA，同时抑制线粒体氧化磷酸化（OXPHOS）（Chandel等，2016; Ito and Suda，2014; Liang et al。，Liang等，2020; Vannini等，2016）。尽管如此，HSC必须能够在压力引起的激活后可逆地切换其代谢程序，以满足更高的能量需求并驱动分化（Ito和Suda，2014; Ito等，2019; Simsek et al。，2010; Takubo等，2013）。