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proprotein转化酶枯草蛋白/ ... div>的现实世界功效
背景：一小部分家族性高胆固醇血症（FH）患者可以充分控制这种情况，尽管实现了低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）水平的推荐靶标仍然是一个挑战。普罗蛋白转化酶枯草蛋白/Kexin 9型抑制剂（PCSK9I）是新的且有效的脂质药物。但是，关于其在FH患者中使用的现实数据的文献稀缺。材料/方法：我们检查了基线的LDL-C水平的降低，在我们区域脂质诊所的杂合家族性高胆固醇血症患者的杂合家族性高胆固醇血症患者开始后，我们研究了LDL-C水平的降低。这项研究是从2018年3月到2019年9月进行的，这是PCSK9I报销后立即进行的，法国可用。PCSK9I被添加到患者最大耐受脂质降低方案的顶部。结果：该研究患有123例杂合FH患者。患者的平均年龄为59±11岁。所有参与者的平均基线LDL-C为277±78 mg/dl。在PCSK9I单一疗法组（n = 83）中为283±81 mg/dl，PCSK9I PLUS EZETIMIBE组（n = 12）和264±78 mg/dl在PCSK9I和PCSK9I PLUS PLUS PLUS PLUS statin和Ezetimibe组中为264±78 mg/dl。基线在LDL-C水平上观察到的平均降低为136±70 mg/dl（n = 123），125±60 mg/dl（n = 83），103±77 mg/dl（n = 12）和175±70 mg/dl（n = 28）。结论：在现实世界中PCSK9I启动后，在杂合FH种群中观察到了基线LDL-C的总体降低49.1％。用PCSK9I ezetimibe Plus汀类药物治疗的组显示其LDL-C水平的降低，其响应率更高，从而实现了基线的LDL-C降低50％。
深度学习技术在自动多
摘要 多发性硬化症 (MS) 是一种脑部疾病，会导致视觉、感觉和运动问题，并对神经系统功能产生不利影响。为了诊断 MS，迄今为止已提出了多种筛查方法；其中，磁共振成像 (MRI) 引起了医生的极大关注。MRI 模式为医生提供了有关大脑结构和功能的基本信息，这对于快速诊断 MS 病变至关重要。使用 MRI 诊断 MS 既费时又繁琐，而且容易出现人为错误。基于人工智能 (AI) 的计算机辅助诊断系统 (CADS) 诊断 MS 的实施研究涉及传统机器学习和深度学习 (DL) 方法。在传统的机器学习中，特征提取、特征选择和分类步骤是通过反复试验进行的；相反，DL 中的这些步骤基于深层，其值是自动学习的。本文全面回顾了使用 DL 技术与 MRI 神经成像模式执行的自动 MS 诊断方法。首先，研究了使用 MRI 模式和 DL 技术进行 MS 诊断的各种 CADS 所涉及的步骤。分析了各种工作中采用的重要预处理技术。介绍了大多数关于使用 MRI 模式和 DL 进行 MS 诊断的已发表论文。还提供了使用 MRI 模式和 DL 技术自动诊断 MS 面临的最大挑战和未来方向。
人工智能在皮肤病学中的原理、应用和未来
深度学习 (DL) ( 19 ) 是机器学习的一个子集，它使用以人类神经元为模型的算法来对数据中的复杂模式和关系进行建模。在引入 DL 之前的机器学习技术需要领域专业知识和人体工程学，才能将原始数据转换为算法可以理解和检测模式的特征。另一方面，在 DL 中，原始数据可以输入到算法中，机器能够创建模式识别所需的自身表示。这些表示通常按顺序排列，其中每一层都输入到下一层，从而增加了数据的抽象度，统称为神经网络 ( 6 )（图 2 ）。在 DL 中，有多种可实现的算法，包括传统上用于图像处理的卷积神经网络 (CNN) ( 20 ) 和 Transformer 模型 ( 21 )，后者是学习上下文和跟踪顺序数据中的关系的神经网络。
档案和博物馆信息作为科学知识共同数字空间的组成部分
摘要：科学知识的公共数字空间（CDSSK）在其现代解释中是一个全新的信息环境，它积累了来自各个科学领域的知识，是解决从人工智能到科学普及等广泛问题的基础。CDSSK 模型的原型之一是数字图书馆“俄罗斯科学遗产”（DL SHR），其中正在开发集成与俄罗斯科学成就相关的异构数字信息（包括档案和博物馆信息）的方法和手段。多年来，俄罗斯科学院档案馆（ARAN）和俄罗斯科学院 VI 维尔纳茨基国家地质博物馆（GGM RAS）参与了 DL SHR 的开发，并向 DL SHR 填充了 DL SHR 的数字内容。本文讨论了在 CDSSK 中显示档案和博物馆物品所采用的元数据配置文件，并提供了搜索和可视化的示例。
学术机构 (AI) 参与海军学院海上学院 (NCPACE) 计划的步骤
a. NCPACE POC 包含联系信息、NCPACE 登陆页面链接、课程信息、先决条件、交付方式、所需材料等。对于教科书/材料信息，提供书店链接可能更容易，而不是列出教科书名称、ISBN 等。b. 如果您要上传包含 TA 和 NCPACE DL 课程的目录文件，请务必验证 NCPACE 列中只有您可用的 NCPACE DL 课程标有“Y”。如果您有可用于 TA 的课程，但没有 NCPACE DL，请务必在 NCPACE 列中将其标记为“N”。13. PM 将确认 NCPACE 登陆页面。14. 如果目录和登陆页面都很好，PM 将打开课程并让水手在 NCPACE DL 申请中选择它们。15. 向 PM 报告任何未来学位（名称、学位课程等）的变化，或如果 AI 选择不参加 NCPACE。
基于学习的深度学习方法，用于解码从周围神经信号
上limb神经假体的最终目标是实现对单个纤维的灵巧和直观的控制。以前的文献表明，深度学习（DL）是从神经系统不同部分获得的神经信号中解码电动机的有效工具。但是，它仍然需要复杂的深层神经网络，这些神经网络是有效的，并且无法实时工作。在这里，我们研究了不同的方法，以提高基于DL的运动解码范式的效率。首先，应用了特征提取技术的全面集合来降低输入数据维度。接下来，我们研究了两种不同的DL模型策略：当可用大输入数据可用时，一步（1s）方法，当输入数据受到限制时两步（2s）。使用1S方法，一个单个回归阶段预测了所有纤维的轨迹。使用2S方法，一个分类阶段可以识别运动中的纤维，然后进行回归阶段，该回归阶段可以预测那些主动数字的轨迹。添加特征提取大大降低了电动机解码器的复杂性，使其可用于转换为实时范式。使用复发性神经网络（RNN）的1S方法通常比所有具有平均平方误差（MSE）范围的ML算法（MSE）范围在所有字符的范围为10-3到10-4的ML算法更好，而（VAF）分数（VAF）得分的范围为0.8，自由度（DOF）高于0.8（DOF）。此结果是DL比处理大数据集的经典ML方法更有优势。但是，当对较小的输入数据集进行训练如2S方法中时，ML技术可以实现更简单的实现，同时确保对DL的实现结果相似。在分类步骤中，机器学习（ML）或DL模型的准确性和F1得分为0.99。由于分类步骤，在回归步骤中，两种类型的模型都会使MSE和VAF分数与1S方法的分数相当。我们的研究概述了用于实施实时，低延迟和高精度DL基于DL的电机解码器的贸易交易。
valbiotis发布了2023年上半年的财务报告，并确认其战略路线图
全面的结果证实了Totum•63对葡萄糖代谢的显着功效。6个月后的关键结果与安慰剂•2剂量以5克/天的补充2剂：•减少糖尿病前和2型糖尿病的主要标记：空腹血糖（-8.1 mg/dl），2小时的血糖（21.9 mg/dl），glabobir（-21.9 mg/dl）（-21.9 mg/dl）（-0.18）得分（-1.04 pts）; •对2型糖尿病的进展显着降低，6个月后2型糖尿病的新病例相对减少40％； •在胰岛素抵抗根部衰减（低级）炎症过程； •确认未经治疗的早期2型糖尿病患者的功效； •该研究证实了Totum•63的出色安全性，没有降血糖风险，易耐受性，尤其是消化率和97％以上的依从性。
偏瘫，类似于...
案例演示在这里，我们报告了一个10岁的意大利男性的案例，具有常规的出生病史，自闭症谱系障碍以及正常智力和语言（阿斯伯格综合征）。在母亲（母亲，祖母，叔叔）中报道了偏头痛的熟悉程度，与母亲的感觉光环偶然相关。由于额叶，脉动，严重的头痛，与腹痛相关，敏锐地唤醒了夜间觉醒，迅速发生失语症，反复呕吐和轻度发烧。然后，他被送往儿科紧急病房进行进一步侵犯。非增强的大脑计算机断层扫描，磁共振成像（MRI）和眼科评估是不明显的。脑脊液（CSF）分析表明，蛋白质增加（312 mg/dL，参考15至45）和多克隆IgG（15.6 mg/dl，参考0至4.5），受损的血液-CSF屏障障碍性渗透率不良（5.10，5.10，参考<4.9），较小的单元格总计glucose（505 milty for Glucose and nounder and nounder and nounters and Cirtion and Cirtion and dl nounters and dl and dl and dl dl and dl dl and dl。显微镜，文化和病毒学检查是不可传染的。他在7天内逐渐康复，然后出院。在接下来的6个月中，他每月介绍自我限制的偏头痛，偶尔与混乱，右侧异常和言语障碍有关。然后，第二个主要发作发生，与呕吐，发烧，脑病，中央VII右颅神经瘫痪，失语症和右侧偏瘫有关，并减少了深腹膜。新的CSF分析基本上与前面的分析相似。1）。2）。大脑计算机断层扫描，血液测试，自身免疫性脑膜炎的研究和结核分枝杆菌没有改变。然后将患者转介给我们的儿科神经病学中心。脑电图（EEG）显示出明显的不对称性，左半球放慢（图由于他符合HM的临床标准，因此进行了2种FHM的遗传分析，显示Cacna1a，ATP1A2，SCN1A和PRRT2中未发生突变。在同一天，新的大脑和脊柱MRI揭示了弥漫性麻风动物的增强，主要涉及基底骨和后窝，以及沿脊髓和cauda equina;没有发现CSF流异常（图随后，进行了具有术中神经生理学监测的Cauda Equina活检。组织学和免疫组织化学检查显示，没有BRAF/KIAA1549重排的DLGNT。HM样症状在2周内逐渐愈合，只要脑电图归一化。首先采用了一种严格的监测方法，因为肿瘤的分级低以及类似HM样发作的零星和自限性。一种预防性疗法的氟氨基疗法
解剖种族差异对使用基于图像的深度学习模型对菲律宾视网膜眼底照片进行人工智能分析的影响，MD 1,2,3
人工智能 (AI) 是诊断和治疗视网膜疾病的一种可能改变范式的创新。深度学习 (DL) 是一种更新、更复杂的 AI 子类型，通常用于处理来自文本、音频和照片的信息。较旧的 AI 模型需要预先编程的指令来分析信息，而较新的 DL 算法可以基于之前输入的信息来“学习”新事物并得出结论。1 例如，DL 算法首先被教导什么是视网膜眼底照片。它学习如何识别正常标志。一旦它能够正确地做到这一点并遇到视网膜病变，它就会学会将其识别为异常发现。它可以学会这种病变是什么，然后 DL 算法识别特征并将其与之前训练的内容联系起来。当它在另一张图片中遇到它时，它应该能够识别它是什么，尽管它的外观有所不同。
MIP：科学与医学的高级数据处理和分析从关系数据库提供深度学习模型
在关系数据上提供深度学习（DL）模型已成为各种商业和科学领域的关键要求，最近引发了人们日益增长的兴趣。在这篇有远见的论文中，我们开始对代表体系结构进行全面探索以满足要求。我们突出显示了三个关键范式：最新的以DL中心体系结构将DL计算卸载到专用的DL框架上。以UDF为中心的体系结构将一个或多个张量计算封装到关系数据库管理系统（RDBMS）中的用户定义功能（UDFS）中。潜在的以关系为中心的体系结构旨在通过关系运算符代表大规模的张量计算。虽然这些体系结构中的每一个都在特定的使用方案中表现出了希望，但我们确定了这些体系结构的无缝集成和这些体系结构之间的中间地面的紧迫要求。我们深入研究了阻碍整合并探索创新策略以关闭它们的差距。我们提出了一种建立新型RDBM的途径，以实现一类广泛的数据密集型DL推理应用程序。