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向量选择，矢量惊喜
临床研究常规表明，个体患有维生素D的缺乏症，这可能导致健康并发症，包括心血管疾病，自身免疫性疾病，神经退行性疾病和不同的骨骼畸形。鉴于其在体内平衡中的不可或缺的作用和与许多病理的联系，维生素D的早期诊断至关重要。但是，由于现有方法的成本，时间和复杂性，监测维生素D水平是具有挑战性的，尤其是在偏远地区。在这里，我们开发了一种基于抗体功能化MXENE的维生素D的电化学生物传感器，提供了临床相关的敏感性，特定的特定性和可促进点测试的敏感性。ti 3 c 2 t x mxene纳米片通过与聚乙基亚胺的静电驱动的修饰化氨基官能化，然后将其功能用于通过戊二醛化学的抗Vitamin d抗体共轭的共轭。该平台的检测极限为1 pg mL -1，具有动态范围（0.1 - 500 ng ml -1），涵盖临床上相关的缺乏效率，不足，舒适性和毒性。
根据chatgpt的说法，生成的AI检测器高度错误 - 易于出现：
1。AI的人类写作模仿：生成的AI模型经过训练，可以产生与人写作非常相似的文本。这使得探测器很难区分AI生成的和人编写的内容，尤其是当AI输出精心制作时。2。上下文依赖性：AI检测器通常依赖于上下文依赖的模式或功能。人类撰写的文本可以表现出相似的模式或样式，因此准确识别AI生成的内容的挑战。3。微妙的差异：虽然AI可能会产生带有明显符号的文本（例如某些重复模式或不自然的措辞），但这些差异通常是微妙的，并且在所有类型的内容中都不一致。这两个会导致误报（AI标记为人写）和假否定性（AI内容未被发现）。4。不断发展的AI模型：随着生成AI模型的改善，它们变得更好地避免了训练探测器的模式。这为检测器创造了一个移动的目标，该目标可能难以快速适应新的AI写作技术。5。缺乏通用特征：没有单一的万无一失的指标AI生成的内容。ai可以用各种样式，音调和结构编写，从而使探测器很难依靠固定的，普遍可识别的特征。6。培训数据偏差：AI检测器通常是在特定数据集上训练的，如果数据不涵盖广泛的AI写作可能性，则检测器可能无法识别AI生成的文本的某些样式或变体。7。连贯但浅的输出：AI可以产生语法正确且相干的文本，但有时缺乏深刻的理解或细微差别。检测器可能很难将这种类型的浅但合理的文本与真实的人写作区分开。
一个基于摄像头的系统，可在半自动车辆中检测到方向盘上的驾驶员
摘要。半自主车需要监视驾驶员检查他是否正在监督系统和/或准备接管。大多数汽车都依靠方向盘传感器来检测手，并且不监视驾驶员可能执行的非驾驶相关任务。我们提出了一个带有多个分支体系结构的基于摄像头的系统，该系统在代表次要任务和平板电脑位置的平板电脑上提供了方向盘上的手数。它还解决了其他基于摄像头系统的常见问题：转向轮前的自由手可以归类为抓住它。此外，我们的系统处理驾驶员可能在方向盘上使用平板电脑的情况，因为他可以在自主模式下进行。这两个点对于评估驾驶员需要接管的时间至关重要。最后，将方向盘和相机系统都结合在一起也将使车辆更难欺骗，因此更安全。视频可用：https：//www.youtube.com/watch?v=qfyom4sdwr4
利用AI进行早期霍乱检测和反应
霍乱继续在尼日利亚构成巨大的公共卫生挑战，这是由于卫生不良，水质不足和气候因素的驱动，从而为爆发带来了有利的条件。自1972年第一次流行以来，尼日利亚经历了反复爆发，1991年最严重，导致7,000多人死亡。当前的监视系统和诊断方法受到基础设施差距，熟练人员不足和报告不足的限制，从而导致爆发发现和反应延迟。这些局限性加剧了公共卫生负担，增加了霍乱流行病的死亡率和经济影响。本文探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）解决这些挑战的潜力。AI技术，包括预测建模和ML算法，例如随机森林和卷积神经网络（CNN），可以分析多种数据源（例如气象，环境和健康记录），以检测模式并预测暴发。来自其他霍乱特征区域的案例研究，AI具有高预测性的准确性，证明了其变革性的潜力。通过将AI集成到尼日利亚的公共卫生基础设施中，可以改善早期检测和反应，资源分配优化和疾病传播
使用深度学习来自动检测和分类Willis圈子
大多数颅内动脉瘤（ICA）出现在脑血管树的特定部分上，名为Willis圈（Cow）。尤其是，它们主要出现在构成这种圆形结构的主要动脉分叉上的十个。因此，对于有效而及时的诊断，开发一些能够准确识别每个感兴趣分叉（BOI）的方法至关重要。的确，自动提取出现ICA风险较高的分叉将使神经放射学家快速浏览最令人震惊的地区。由于最近在人工智能上的效果，深度学习是许多模式识别任务的最佳性能技术。此外，各种方法是专门为医学图像分析目的而设计的。这项研究旨在帮助神经放射科医生迅速找到任何出现ICA发生风险的分叉。它可以看作是一种计算机辅助诊断方案，在该方案中，人工智能有助于访问MRI内感兴趣的区域。在这项工作中，我们提出了一种完全自动检测和识别构成威利斯圈子的分叉的方法。已经测试了几个神经网络架构，我们彻底评估了分叉识别率。
2025; 15（8）：3275-3288。 doi：10.7150/thno.107488研究论文：CRISPR介导的超敏感，特定和快速的单锅检测策略f
1。医学研究与创新中心，上海朴医院，人类现象研究所，州基因工程主要实验室，生命科学学院，福丹大学药学院，上海200438，中国上海。2。张上海胰腺疾病研究所胃肠病学系，昌伊医院；国家主要的免疫与炎症实验室，海军医科大学，上海200433，中国。3。北京大学北京大学血液学系，深圳北京大学 - 香港科学技术医学中心，深圳518036，中国。4。富裕大学生物科学与工程学院，富裕大学，中国350108。5。中国上海海军医科大学，张海医院肝胰腺外科系，200433年。6。国际人类现象学院，上海，200433年，中国。
IBM 在量子计算错误检测方面取得重大飞跃
药物；大大加快人工智能系统对自动驾驶和太空旅行等时间敏感型操作的响应时间；优化拥堵城市的交通管制；帮助飞机更好地应对极端湍流；加快天气预报，让当地更好地应对潜在灾难，并优化供应链系统，实现更高效的交付时间并节省成本。
利用高精度纳米孔 RNA 碱基调用模型增强 RNA 修饰检测和可映射性
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。
使用复杂系统中模糊专家系统的出现检测
抽象的昆虫群，鱼类，鸟类群和其他自然现象都表现出新兴行为，这些行为是当今世界上最广泛讨论的主题之一。当这些生物执行任务时，很明显，它们在不相互碰撞的情况下保持一致的旅行方向。本文提出了一种基于模糊的专家系统的紧急行为分析方法。本文介绍了三步程序的第一个结果，并研究了如何将相互作用用作检测船舶模型中的新兴行为的指标：（1）模拟数据的表示和获取（2）构建FUZZY PERTERS（3）构建fuzzy Perfect，（3）构建fuzzy Perfect，（3）。由于这是正在进行的研究的一部分，因此还讨论了未来的方向。
通过完全卷积网络基于Imaged-EEG信号的自动癫痫发作检测
癫痫发作检测是需要手动干预训练有素的专家的癫痫病中的常规过程。此过程可能广泛，效率低下且耗时，尤其是对于长期记录。我们提出了一种自动方法，使用IMAING-EEG表示脑信号来检测癫痫发作。为了实现这一目标，我们分析了来自两个不同数据集的EEG信号：CHB-MIT头皮EEG数据库和包括头皮和颅内记录的癫痫项目。我们使用完全卷积神经网络自动检测癫痫发作。对于我们的最佳模型，对于CHB-MIT数据集，我们的平均准确性和特异性值分别为99.3％和99.6％，癫痫患者的相应值为98.0％和98.3％。对于这些患者，颅内电极和头皮含量分别提高了平均准确性和特异性值，分别为99.6％和58.3％。关于其他指标，我们的最佳模型达到62.7％的平均精度，召回58.3％，CHB-MIT记录的F量为59.0％，AP为54.5％，相对较低的epilepsiae数据表的性能较低。对于两个数据库，对于92％的CHB-MIT患者，每小时的误报次数达到的值小于0.5/h，而80％的癫痫患者的误报量小于1.0/h。与最近的研究相比，我们的轻量级方法不需要对预选特征的任何估计，并且表现出高表现，并且在临床实践中引入这种自动方法的可能性很有可能。