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视觉皮层的功能专业化是从训练平行途径中出现的
哺乳动物的视觉系统由平行的分层专业途径组成。不同的途径在使用更适合支持特定下游行为的表示形式方面是专门的。在特定的情况下，最清楚的例子是视觉皮层的腹侧（“ What what”）和背（“ Where”）途径的专业化。这两种途径分别支持与视觉识别和运动有关的行为。至今，深度神经网络主要用作腹侧识别途径的模型。但是，尚不清楚是否可以使用单个深ANN对两种途径进行建模。在这里，我们询问具有单个损失函数的单个模型是否可以捕获腹侧和背途径的特性。我们使用与其他哺乳动物一样的小鼠的数据探讨了这个问题，这些途径似乎支持识别和运动行为。我们表明，当我们使用自我监督的预测损失函数训练深层神经网络体系结构时，我们可以在拟合鼠标视觉皮层的其他模型中胜过其他模型。此外，我们可以对背侧和腹侧通路进行建模。这些结果表明，应用于平行途径体系结构的自我监督的预测学习方法可以解释哺乳动物视觉系统中看到的一些功能专业。
计算机视觉预测收获的影响...
摘要 - 全球计算机视觉的加速发展对水果收获的估计产生了重大影响，从而提高了效率并大大减少了食物浪费。此外，这项技术在农业部门面临着显着的抵抗力和缺乏知识。本综述的目的是分析人工视力方法在预测高茎果的收获时。因此，应用了非实验性描述性设计，属于无荟萃分析的系统综述。基于定义的标准（包含和排除），从电子数据库Scopus，Scielo和Redalyc中选择了26篇开放访问文章，这些文章涉及使用VA来预测高茎水果的收获。的发现表明，大多数研究使用近红外（NIR）光谱和RGB图像处理来估计收获，分别达到95％（柑橘类水果）和75％（苹果）的平均准确性。此外，使用RGB和YOLOV3图像传感器的无人机的使用使得获得大于90％的精确度成为可能，从而实现了收获前4到6个月之间的预测。得出结论是，使用最常用的VA方法是RGB图像传感器，光谱法（NIR），无人驾驶飞机（UAV）和Yolov3，它们在预测高茎果实的成熟方面的准确性大于75％。该方法的选择将主要取决于您是要分析果实的内部还是外部部分，因此，重要的是要识别高茎果实在其生长阶段的色素沉着的变化。
AI 预测的 mTOR 抑制剂可减少癌细胞增殖并延长秀丽隐杆线虫的寿命
摘要：雷帕霉素 (mTOR) 激酶的机制靶点是促进健康和延长寿命的首要药物靶点之一。除雷帕霉素外，只有少数其他 mTOR 抑制剂被开发出来并被证明能够减缓衰老。我们使用机器学习来预测针对 mTOR 的新型小分子。我们选择了一种小分子 TKA001，基于对高靶向概率、低毒性、良好的物理化学性质和更好的 ADMET 特征的计算机预测。我们通过分子对接和分子动力学对 TKA001 结合进行了计算机建模。TKA001 在体外可有效抑制 TOR 复合物 1 和 2 信号传导。此外，TKA001 在体外可抑制人类癌细胞增殖并延长秀丽隐杆线虫的寿命，这表明 TKA001 能够在体内减缓衰老。
应用机器学习算法预测非正规经济的规模
近来，使用机器学习模型和技术预测经济变量的情况越来越多，其动机是它们比线性模型具有更好的性能。尽管线性模型具有相当大的解释能力的优势，但近年来，人们加大了努力，使机器学习模型更具解释性。本文进行了测试，以确定基于机器学习算法的模型在预测非正规经济规模方面是否比线性模型具有更好的性能。本文还探讨了机器学习模型检测到的最重要的这种规模的决定因素是否与文献中基于传统线性模型检测到的因素相同。为此，从 2004 年到 2014 年，收集并处理了 122 个国家的观测数据。接下来，使用 11 个模型（四个线性模型和七个基于机器学习算法的模型）来预测这些国家非正规经济的规模。使用 Shapley 值计算了预测变量在确定机器学习算法产生的结果中的相对重要性。结果表明：(i)基于机器学习算法的模型比线性模型具有更好的预测性能；(ii)通过 Shapley 值检测到的主要决定因素与文献中使用传统线性模型检测到的主要决定因素一致。
预测月鱼分布和捕获率的变化
气候变化显着和不利影响了全球环境，生物多样性和可持续的人类发展，主要是通过修改全球温度模式，水文循环和诱导酸性（Habib等，2025）。海洋中的主要反应变量（例如，物理，化学和生物学）可以用作气候变化影响的前哨指标。在当代和即将到来的气候变化情景中，预期的水生生物多样性的灭绝率通常大于陆地物种的灭绝率（Huang等，2021）。小规模的鱼纹（SSFS）显着有助于粮食安全，减轻贫困，就业和维持健康的海洋生态系统（Gatta，2022），因此促进了某些可持续发展的发展目标的实现。尽管是全球数百万的主要生计选择，但SSF遇到了与全球化，气候变化和过度融化相关的不确定性和可变性的升级（Nilsson等，2019）。气候变异性通过影响杂种资源，捕捞者的生计以及更改人口和生产价值来对SSF构成重大危险（Mbaye等人，2023年）。沿海地区尤其容易受到全球变暖的有害影响，这主要是在陆地和海洋因素的收敛中。影响可能是海洋，生态或社会经济。海洋变暖有海洋学的意义包括在杂种季节的改变，弯曲位置的变化以及由于波高和湍流风而引起的与海上活动相关的危险（N'Souvi等，2024）。同时，捕捞收入的不可预测性以及即将来临的气候变化造成的潜在生物多样性损失（Pörtner等人，2023年）分别体现了社会经济和生态经济和生态学的反应。气候变化的其他后果包括沿海水温的变化，降水模式，海平面上升，沿海流量和侵蚀的变化，这显着影响的多样性，分布和丰度，随后影响海洋生物生物系统和生态系统，以及n's sherfculations n s shefivies n's''s''s''''souvient''。例如，海平面的上升通过降低薄壁架的生产力和价值来影响沿海景观和社区的生计（N'Souvi等，2024），从而损害了融化操作的安全性和效率（Bertrand等人，2019年）。此外，降水，暴风雨发生和干旱模式的变化影响了水流量，从而影响了沿海地区的物种运动和招募模式以及盐度水平（Trégarot等，2024）。因此，海温的加速升高（Cheng等，2019），盐度（Cheng等，2020），海平面（Kulp and Strauss，2019），酸性（Cattano等，2018）和脱氧（Kwiatkowski等，2020年），MARRINANT在MARRINANT中，MARRINANT在MARRINANT上，一定的物种和偏移分配，一定的物种和境内迁移。 Venegas等人，2023年），丰度降低（McCauley等，2015），以及生产力的转变（Venegas等，2023），通过改变季节性模式和减少的填充效率和减少的填料（france and france and france and france），从而导致社会经济的影响。
听觉刺激和深度学习可预测心脏骤停后昏迷苏醒
评估心脏骤停后昏迷患者的神经功能完整性仍是一个悬而未决的挑战。昏迷结果的预测主要依赖于专家对生理信号的视觉评分，这种方法容易产生主观性，并使相当多的患者处于预后不确定的“灰色地带”。对听觉刺激后脑电图反应的定量分析可以让我们了解昏迷时的神经功能以及患者苏醒的机会。然而，由于协议繁琐多样，标准化听觉刺激后的反应还远未在临床常规中使用。在这里，我们假设卷积神经网络可以帮助提取昏迷第一天对听觉刺激的脑电图反应的可解释模式，这些模式可以预测患者苏醒的机会和 3 个月后的存活率。我们使用卷积神经网络 (CNN) 对多中心和多方案患者队列中在标准化镇静和目标体温管理下昏迷第一天对听觉刺激的单次脑电图反应进行建模，并预测 3 个月时的结果。对于接受治疗性低温和常温的患者，使用 CNN 预测觉醒的阳性预测率分别为 0.83 ± 0.04 和 0.81 ± 0.06，预测结果的曲线下面积分别为 0.69 ± 0.05 和 0.70 ± 0.05。这些结果也持续存在于处于临床“灰色地带”的一部分患者中。网络预测结果的可信度基于可解释的特征：它与脑电图反应的神经同步性和复杂性密切相关，并受到独立临床评估的调节，例如脑电图反应性、背景爆发抑制或运动反应。我们的研究结果强调了可解释的深度学习算法与听觉刺激相结合在改善昏迷结果预测方面的巨大潜力。
预测分析可早期检测糖尿病风险
这项研究介绍了一个先进的预测分析框架，用于早期发现糖尿病风险，旨在通过整合复杂的机器学习算法来增强主动的健康监测。该模型经过精心训练，以各种患者的健康指标，包括人口统计和临床变量，例如年龄，体重指数，血压和葡萄糖水平。通过确定数据中的微妙模式和相关性，该模型促进了对患有糖尿病高风险的个体的早期识别。这种早期检测能力可以及时进行临床干预，有可能减轻疾病的进展并优化患者管理策略。该研究强调了该模型的鲁棒性和可扩展性，突出了其在临床环境中部署的重要潜力，这是预防医疗基础设施的关键组成部分。
预测和预防犯罪
抽象的预测警务是指数据分析，人工智能和机器学习技术的应用，以预测潜在的犯罪活动。通过利用历史犯罪数据，人口统计信息和实时意见，预测警务旨在确定犯罪热点，有效地分配警察资源，并最终防止犯罪。这种技术驱动的方法在全球执法机构中寻求打击犯罪率上升的同时，同时最大程度地利用有限的资源，他们在全球范围内获得了关注。此摘要探讨了预测警务在预防犯罪方面的有效性，并应对其收益和挑战。在积极的一面，预测性警务表明，通过加强犯罪可能性高的官员的战略部署来降低犯罪率的承诺，从而导致更快的响应时间和犯罪事件的减少。但是，存在与数据模型，隐私问题以及边缘化社区过度过度积极性的偏见有关的问题。预测警务的有效性与数据输入的质量，算法的透明度以及围绕其实施的道德考虑密切相关。背景信息预测性警务是一种使用数据分析，统计算法和机器学习技术来预测犯罪活动并指导警察行动的执法策略。这种方法旨在通过预测可能发生犯罪的何时何地来增强预防犯罪，从而更具战略性的资源和干预工作。历史上下文的预测警务概念是从传统的犯罪分析技术演变而来的，该技术的重点是分析过去的犯罪数据以识别趋势和模式。随着技术和数据科学方面的进步，预测性警务变得更加复杂，利用复杂的算法和大型数据集来生成预测和建议。大数据的兴起，加上计算能力的改善，已大大扩大了预测性警务工具的范围和准确性。技术组件
免疫检查点抑制剂诱导的甲状腺功能减退症预测日本受试者的治疗反应
免疫检查点抑制剂（ICI）会导致各种与免疫相关的不良事件（IRAE）。中，甲状腺功能障碍最常在内分泌环境（1）中观察到。在一项队列研究中，有44％的ICI治疗患者出现了某种形式的甲状腺功能减退症，大多数ICI诱导的甲状腺功能障碍是破坏性的甲状腺炎或甲状腺功能减退症（2）。ICI引起的坟墓疾病的频率很低； ICI给药后，约有2％的患者表现出甲状腺毒性（3）。在一项针对恶性黑色素瘤患者的大型队列研究中，接受ICI后出现甲状腺毒性病的患者表现出无效的生存率，但癌症结局与甲状腺功能减退症之间没有相关性（4）。我们对川崎医学院医院接受ICI治疗的466例患者进行了一次单中心回顾性研究，并报告了被诊断为内分泌相关IRAE的患者的生存率明显更高（5）。我们机构中与内分泌相关的IRAE的发生率为25.5％，其中大多数是主要甲状腺功能减退症。在日本患者中，在伴有内分泌相关的IRAE的情况下，平均观察期可能更长，但先前的研究不足以评估IRAE患病率与ICI治疗的效率之间的相关性。这项研究的目的是评估甲状腺功能障碍程度与ICI治疗的效率之间的相关性在评估甲状腺功能的ICI治疗患者中。