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错失的机会：急性住院患者高风险饮酒和非法药物使用的检测和管理
高风险的酒精和非法药物使用是疾病和住院并发症的危险因素。本研究调查了临床医生是否在急性住院内科患者的电子记录中记录药物使用情况。研究样本包括 2016 年 11 月至 2017 年 12 月期间在挪威奥斯陆一家内科医院接受治疗的 2,872 名患者，前瞻性地收集了药物使用数据，从而确定了酒精和非法药物阳性患者。医院工作人员不知道这些数据。对于研究证实的酒精使用量超过低风险指南（酒精使用障碍识别测试 4 评分 [AUDIT-4] 女性≥ 5，男性≥ 7）和/或非法药物使用（液相色谱-质谱 [LC-MS] 分析检测到一种或多种非法药物）的患者，检查了医生是否记录了定量的药物使用评估和干预措施。在 548 名经研究证实的酒精阳性患者中，医生记录了 43.2%（n = 237）患者的使用数量和频率 (QF)，22.0%（n = 121）患者的干预措施。酒精干预与有害饮酒（AUDIT-4 ≥ 9 分；调整后的优势比 [AOR] = 4.87；95% CI：2.54 – 9.31；p < 0.001）和 QF 评估（AOR = 3.66；95% CI：1.13 – 11.84；p = 0.02）相关。在 157 名非法药物阳性患者中，34.4%（n = 54）定量描述了药物使用情况，26.0%（n = 40）描述了干预措施。医院医生对酒精和非法药物使用的定量评估率较低，因此干预率较低。错过了减少或干预酗酒和非法药物滥用风险的重要机会。
在整个鼠标脑图像数据集中用于3D细胞检测的深度学习算法
了解神经系统的功能需要绘制其由功能，解剖学或基因表达定义的其组成细胞的空间分布。最近，组织制备和显微镜的发展使整个啮齿动物大脑都可以成像细胞种群。但是，手动映射这些神经元很容易偏见，并且通常不切实际。在这里，我们提出了一种开源算法，用于使用标准台式计算机硬件在鼠标全脑显微镜图像中完全自动化的3D检测神经元somata。我们通过绘制通过通过逆行反式突触病毒感染表达的细胞质荧光蛋白标记的大型细胞的大脑范围来证明我们方法的适用性和功能。
有关免疫原性死亡定义，检测和解释的共识指南
Lorenzo of Galluzzi, 1,2,3,4,5 Ilio Vitale, 6.7 Sarah Warren, 8 Sandy Adgemian, 9,10 Patricksia of Agostinis, 1,2,16 Eric Deutsch, 17,18,19 Dobrin Draganov, 20 Richard L Edelson, 4,21 Silvia C Formenti, 1.2 Jian Han, 5,37,39,40,40,41,43,43.44 Juna Lasarte，45 Sherene Loi，46,47 Michael Tlotze，48,49,49。 Prosper，70 Tatsuno Kazuki，
引用：Rabie，Obj和Selvarajan，S和Hasanin，T和Alshareef，Am和Am和Yogesh，CK和Uddin，M（2024）一种新颖的IoT Intrusion Intrusion检测框架U
物联网（IoT）在现代生活中广泛使用，例如在智能家居，智能运输等中。但是，由于物联网对恶意袭击的脆弱性，目前的安全措施无法完全保护该物联网。入侵检测可以保护物联网设备作为安全工具的最有害攻击。然而，常规入侵检测方法的时间和检测效率需要更准确。本文的主要贡献是开发一个简单的智能安全框架，以保护物联网免受网络攻击。为此，在拟议的工作中开发了决定性的红狐（DRF）优化和描述性背部传播径向函数（DBRF）分类的组合。这项工作的新颖性是，与机器学习算法合并的最近开发的DRF优化方法可用于最大化物联网系统的安全水平。首先，进行数据预处理和归一化操作以生成平衡的物联网数据集，以提高分类的检测准确性。然后，应用DRF优化算法以最佳调整精确入侵检测和分类所需的功能。它还支持提高训练速度并降低分类器的错误率。此外，还部署了DBRF分类模型，以使用优化的功能对正常和攻击数据流进行分类。在这里，建议的DRF-DBRF安全模型的性能使用五个不同且流行的IOT基准测试数据集进行了验证和测试。最后，通过使用各种评估参数将结果与先前的异常检测方法进行比较。
分析系统通过CRISPR技术增强了病原体检测
LIFT-CM POCT分析系统，其中包括一个加热平台，离心模块和实时荧光检测。它是紧凑的，易于使用的，并且由智能手机应用程序控制，从而减少了对多个实验室仪器的需求。这使CRISPR-DX技术在资源有限的设置中更加实用。
在Jezero火山口的水合 - 二氧化硅的多光谱检测
SuperCame和M2020团队：P。Beck，Ipag，Unive。Grenoble E. Dehouck，LGL-TPE，Unive。Lyon O. Beyssac，IMPMC，Paris O. Fornic，Irap，ToulouseE.Clavé5，DLR，DLR，Berlin St. Bernard，IMPMC，Paris E.A. 关闭，Unive。 温尼伯·L·曼顿（IPAG），大学。 Grenoble Alpes C. Royer，University W. Rapin，Irap，Toulouse S. Lyon F.污染，IAS，Unive。 巴黎 - 斯凯利T.脚，让，观察。 巴黎C. Plorage，IAS，Unive。 巴黎 - 塞克拉迪C.C. 贝德福德。 Gabriel，USGS，Flagstaff J.M. Madiaga，Unive。 国家巴斯克·阿拉纳（Basque G. Arana），Unive。 国家巴斯克圣克莱格特，Lanl A. Shock，IRAP，图卢兹R.C. 图卢兹大学圣莫里斯大学Lyon O. Beyssac，IMPMC，Paris O. Fornic，Irap，ToulouseE.Clavé5，DLR，DLR，Berlin St. Bernard，IMPMC，Paris E.A.关闭，Unive。温尼伯·L·曼顿（IPAG），大学。Grenoble Alpes C. Royer，University W. Rapin，Irap，Toulouse S.Lyon F.污染，IAS，Unive。 巴黎 - 斯凯利T.脚，让，观察。 巴黎C. Plorage，IAS，Unive。 巴黎 - 塞克拉迪C.C. 贝德福德。 Gabriel，USGS，Flagstaff J.M. Madiaga，Unive。 国家巴斯克·阿拉纳（Basque G. Arana），Unive。 国家巴斯克圣克莱格特，Lanl A. Shock，IRAP，图卢兹R.C. 图卢兹大学圣莫里斯大学Lyon F.污染，IAS，Unive。巴黎 - 斯凯利T.脚，让，观察。巴黎C. Plorage，IAS，Unive。巴黎 - 塞克拉迪C.C.贝德福德。Gabriel，USGS，Flagstaff J.M. Madiaga，Unive。 国家巴斯克·阿拉纳（Basque G. Arana），Unive。 国家巴斯克圣克莱格特，Lanl A. Shock，IRAP，图卢兹R.C. 图卢兹大学圣莫里斯大学Gabriel，USGS，Flagstaff J.M.Madiaga，Unive。国家巴斯克·阿拉纳（Basque G. Arana），Unive。国家巴斯克圣克莱格特，Lanl A. Shock，IRAP，图卢兹R.C.图卢兹大学圣莫里斯大学
用于测量电 - ...
光频率梳（OFC）参与了大量应用，例如计量，电信或光谱。在过去的几年中，已经探索了不同的技术。使用电气调制器（EOM），可以生成完全可调的OFC，该OFC通过应用的电气射频（RF）信号的频率设置了光学重复速率。为了实现芯片OFC发电机，Silicon Photonics是一项非常合适的技术，受益于大规模制造设施，并且有可能将电子设备与EOM整合在一起。但是，重复速率低于10 GHz的OFC可能具有挑战性，因为此类间距小于基于光栅的光谱分析仪的典型分辨率。为了克服这个问题，使用了基于异差检测技术的两种替代解决方案来对电气RF域上的OFC进行成像。第一种技术包括在调制器上同时应用两个频率，并观察结果的两个梳子之间的跳动。另一种方法是观察OFC和输入激光器之间的跳动，一旦该输入激光器的频率通过Acousto-Oc-Oc-Octic调制器从OFC的中心移动。基于两种测量技术，已观察到包含超过10条线的OFC，重复速率从100 MHz到15 GHz。它们是使用基于4毫米的硅耗尽耗尽的手动马赫 - Zehnder调制器（MZM）生成的，其波长为1550 nm。
多语言仇恨语音检测：半监督的生成对抗方法
摘要：社交媒体平台已经超过了文化和语言界限，因此在全球范围内实现了1个在线通信。但是，各种语言的扩展使用加剧了2在线检测仇恨言论内容的挑战。尽管发布了多种天然3语言处理（NLP）解决方案，该解决方案实施了尖端的机器学习技术，但数据的4个稀缺性，尤其是标记的数据，仍然是一个相当大的障碍，这进一步需要5使用半佩顿的方法以及生成的人工智能（Generative AI）6技术。本文介绍了一种创新的方法，这是一种多语种半佩斯特的模型7，将生成对抗网络（GAN）和审计的语言模型（PLMS）组合在一起，更多8个精确的Mbert和XLM-Roberta。我们的方法证明了它在仇恨9语言和以印度语言（用英语，德语和印度语中）的仇恨检测中的有效性，当时只有10个仅采用20％的Hesoc2019数据集中的20％注释数据，从而在每种多种语言，零刺激的杂种式跨语言和单声道培训场景中都表现出11个高表现。12我们的研究提供了一个强大的基于MBERT的半纯GAN模型（SS-GAN-MBERT），该模型的表现优于基于XLM-ROBERTA的模型（SS-GAN-XLM），并达到平均F1得分14增长9.23％，准确率提高了9.23％，而准确性增加了5.75％的SemiSuline SemiSupersupervers Mbert模型。15
咪唑实用的石墨烯和碳纳米管用于CO2检测
a) Univ Gustave Eiffel, Univ Paris is Creteil, CNRS, UMR 8208, MSME, F-77454 Marne-la-Vallée, France B) Univ Gustave Eiffel, Cosys-Lisis, F-77454 Marne-la-Vallée, France C) Laboratory of Physics of Mince Interfaces and Simals (LPICM) Ecole Polytechnique，Polytechnique de Paris，91128 Palaiseau，法国