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Zhang, Y., Valsecchi, M., Gegenfurtner, KR, Chen, J. (2023)。拉普拉斯参考是稳态视觉诱发电位的最佳选择。JOURNAL OF N
Zhang, Y., Valsecchi, M., Gegenfurtner, KR, Chen, J. (2023)。拉普拉斯参考是稳态视觉诱发电位的最佳选择。JOURNAL OF NEUROPHYSIOLOGY，130(3)，557-568 [10.1152/jn.00469.2022]。
复活的cas12a祖先扩展了对核酸编辑和检测底物的目标和识别的访问
据众所周知，RECHB是唯一描述的具有这种扩展活性的核酸酶。 div>很有可能在自然界中具有这些特征，但是在天然酶的空间中，可能会很艰巨，昂贵且需要很长时间。 div>同样，基于自动学习的计算方法仍在开始，尚无法设计具有复杂和受控功能的酶，例如大型构象变化。 div>开发了深度学习方法（OpenCrispri-1），尽管有希望，但尚未证明具有新功能设计蛋白质的能力。 div>这些限制突出了ASR生成具有多种和改进特性的复杂合成酶的能力，并开放了与深度学习和语言方法结合的新方法。 div>
在丽贝卡·埃利奥特（Rebecca Elliott）的水下：损失，洪水保险和美国气候变化的道德经济
仍然是理论上的'（圣约翰，2019年）。作为受飓风桑迪（Sandy）影响的居民，并且正如丽贝卡·埃利奥特（Rebecca Elliott）的书提醒我们的那样，气候变化的影响不仅是理论上的。随着佛罗里达州门口的浮游圈和在加利福尼亚的郊区撕裂的野生动物撕裂，很明显，城市必须改变或继续面临破坏。问题是 - 面对巨大的损失，谁负责这一变化？在水下：损失，洪水保险和美国气候变化的道德经济，丽贝卡·埃利奥特（Rebecca Elliott）的奇异成就正在创建一个社会学框架，以面对这个问题。这本书是围绕损失的概念而组织的，这些损失源于损失，这些损失源于克利姆特的变化。埃利奥特（Elliott）认为，由于“现在显而易见的是气候变化破坏，损害和摧毁”（埃利奥特（Elliott），2021b，p。3），已经过去了社会科学家将他们的意义转移到旨在管理这些损失的机构中。通过保险，气候风险得到了经济的评估，或者是如何在家庭财政上进行节省的。为了说明这种动态的埃利奥特（Elliott），通过对美国浮游保险的深入历史和社会学考试来研究气候变化的道德经济。她的经验重点是国家洪水保险计划（NFIP）。水下的主要产物是损失的政治，在家里近在咫尺。这本书始于一个关于皇后区居民的故事。虽然Doyle的家不再在水下，但可能是如此。尽管他的墙仍然带有桑迪（Sandy）浮出水面的痕迹，但帕尔默·道尔（Palmer Doyle）的主要关注点是他是否负担得起新的保险费率。埃利奥特（Elliott）的中心论点是，保险是一个损失的地点，随后出现了道德困境（Elliott，2021b，p。7）。谈判包括关于公平和有价值的问题，以及关于谁可以在哪里，在哪里，多长时间和以多少代价生活的政治和道德问题。对于埃利奥特（Elliott）来说，气候变化的道德经济可以概念化为围绕损失的三个相互关联的困境集：责任，正当和损失的补偿。这些困境在多章中出现并重叠，说明了道德经济的复杂性质。这本书的经验故事是按时间顺序组织的，围绕过去，预先提出和可能的未来。在第1章中，埃利奥特（Elliott）提供了历史性的概述，概述了它所面临的NFIP和困境的起源，负责损失。埃利奥特（Elliott）描述了如何通过保险来构建的风险，以及这种转变如何需要“良性行为的特定愿景”以降低风险（Elliott，2021b，p。28）。在解决补贴利率可能对长期洪水土地利用的影响时，决策者和联邦官员认为，假设房屋已被损坏后，将被放弃，从而造成补贴政策的“自然磨损”（Elliott，2021b，2021b，p。56）。房主挑战了这样的假设，即财务薪酬是他们将损失的一切的公平权衡。这将水下放在对话中当这种消耗没有实现时，1973年对NFIP的叙述性的理由转移到了洪流受害者的应有性，以访问财务财务。在第2章中，埃利奥特（Elliott）将读者带入纽约人的家园，以应对飓风桑迪（Sandy）的后果，在那里失去财产意味着失去家庭和社会关系。对于一个面临决定支付100 000美元来减轻风险或将其子女送入大学的妇女来说，流量保险将财务价值带到风险上（Elliott，2021b，第83页）。尽管埃利奥特（Elliott）描述了详细的道德损失经济，但她从未看不见保险既是机构又是一门技术。
在人工智能时代的诊断和治疗定制方面的挑战和进步
综合综述在医学中的人工智能（AI）和机器学习（AM）的摘要整合代表了一个快速增长的领域，有望在诊断和治疗过程中取得重大进展。鉴于这种情况，这项综合审查旨在巩固和批判性地分析有关这些创新技术在医学实践中的应用的可用科学证据。使用相关描述符，例如“人工智能”，“机器学习”，“临床诊断”，“机器学习”，“机器学习”和“深度学习”。仔细参考参考文献包括针对AI和AM在各种医学领域中应用的相关研究，特别关注本摘要中温哥华所示的参考文献。这篇综述的结果揭示了广泛的成功AI和AM在诊断和医疗治疗中的应用。Wang等人等研究。 （2019）强调了在医学中使用深度学习的进步和挑战，而Erickson等人的作品。 （2017）显示了AM在医学图像中的有效性，这有助于临床实践的进步。 如Ahuja（2019）和Farhud和Zokei（2021）所讨论的那样，道德方法和未来对卫生专业人员表现的影响是这些技术整合的关键点。 在这种情况下，患者隐私和道德考虑成为关键因素。Wang等人等研究。（2019）强调了在医学中使用深度学习的进步和挑战，而Erickson等人的作品。（2017）显示了AM在医学图像中的有效性，这有助于临床实践的进步。如Ahuja（2019）和Farhud和Zokei（2021）所讨论的那样，道德方法和未来对卫生专业人员表现的影响是这些技术整合的关键点。 在这种情况下，患者隐私和道德考虑成为关键因素。道德方法和未来对卫生专业人员表现的影响是这些技术整合的关键点。患者隐私和道德考虑成为关键因素。这项综合审查的结论加强了AI和AM在医学中提供的重大转变，提供更快，更准确的诊断，并概述了内在的道德挑战。这种全面的分析强调了对研究和负责任发展的持续需求，促进了优化临床功效的进步，并确保面对这些变革性创新，确保卫生专业人员和患者的信心。关键字：人工智能，机器学习，临床诊断，机器学习和深度学习。
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Amorphophallus Titanum（Becc。）是印度尼西亚罕见的植物区系之一，该植物植物也是苏门答腊岛的一种特有植物，自然地沿着武吉的巴里桑（Barisan）生长，大多在西方斜坡中发现了班克鲁（Bengkulu），喀林西（Kerinci），贝雷姆邦（Kerinci），palembang，bukit tinggi。进行了这项研究是为了确定在印度尼西亚的所有地区都没有发现的稀有花叶钛（BECC）的作用。本文中使用的方法是通过分析或审查几篇文章的文献研究。本评论提供了显示A. titanum（Becc。）在文化中，其在生态系统中的作用，其在科学中的作用以及未来的挑战和机遇。a.titanum的保护工作不仅保护其物种，而且还保留了与其存在相关的文化价值。泰坦尼姆不仅对于维持自己的物种的可持续性很重要，而且对于保护具有多种动植物范围的热带森林生态系统。A.泰坦姆（Becc。）也是科学研究的重要作用，以了解生活，生态系统和环境保护工作的各个方面。关键字：杀titanum（BECC）;文化;生态系统；科学如何引用：Novitasari，N.，Ruyani，A。和Yanti，F.A。（2025）。杀肌的作用（becc。）文化，生态系统和科学。Biolink：Jurnal Biologi Lingkungan，工业，Kesehatan，第11卷（2）：158-167
人类腹侧颞叶皮层的白质连接从出生起就由细胞结构、偏心率和类别选择性组成
。CC-BY 4.0 国际许可（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。它是此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 1 月 23 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.07.29.605705 doi：bioRxiv 预印本
丽贝卡·埃文斯 (Rebecca Evans) 议员/女士 内阁经济、能源和规划秘书 内阁经济、能源和规划秘书
第 5 条规定，国务大臣必须为 GBE 准备一份战略重点声明。在发表声明之前，国务大臣必须就声明涉及威尔士议会立法权限范围内的事项与威尔士部长进行磋商。按照目前的草案，战略重点声明在英国政府准备声明时不受任何特定立法审查，除了通过法案进行审查。我寻求对第 5 条中规定的程序进行修订，要求国务大臣在战略重点涉及威尔士议会立法权限范围内的事项时征求威尔士部长的同意。我希望看到修订能够反映这一要求。
在检测肺癌的人工智能
肺癌目前已成为最常被诊断出的肿瘤病理学，并且似乎是死亡的主要原因之一。 div>这种疾病的死亡率很高，这与早期缺乏症状有关，这会导致诊断确认会在高级阶段发生，从而导致治疗方案降低，有时这些患者没有治愈。 div>如果及时进行治疗，则10年生存率为88％。 div>随着上述问题，人们寻求方法来改善对肺癌的早期发现，其中一种改进了这种疾病中人工智能的使用。 div>对各种科学数据库进行的书目审查，目的是确定和综合人工智能检测有关肺癌的相关信息。 div>人工智能与低剂量计算机断层扫描结合使用，可以在及时诊断肺癌的敏感性和特异性中提高敏感性和特异性，并提供更精确的分析，目的是减少误报和假否定性。 div>但是，作为当今的新工具，这种类型的技术缺乏控制和适当的正常化。 div>
丽贝卡·亨德里克森（Rebecca Hendrickson）
我是位于西雅图VA Puget Sound的精神科医生和研究人员，以及华盛顿大学的Denise L Tabbutt创伤与大脑健康教授。I在PTSD中进行了介入的临床试验，以及PTSD和其他与创伤有关的疾病中以机制为重点的观察试验。 重点领域包括在基线时测量的临床上可访问的生物标志物的整合，以预测治疗反应，并使用汇总的N-1-Of-1临床试验设计（多个跨界设计）来解决临床试验中人群异质性和精度医学的目标。 我的工作还集中于创伤后儿茶酚胺失调的生理生物标志物，包括自主和睡眠测量指标以及这些生物标志物与症状表达相关的机制。 我还在VA PTSD门诊诊所和全面的DBT团队中看到患者。I在PTSD中进行了介入的临床试验，以及PTSD和其他与创伤有关的疾病中以机制为重点的观察试验。重点领域包括在基线时测量的临床上可访问的生物标志物的整合，以预测治疗反应，并使用汇总的N-1-Of-1临床试验设计（多个跨界设计）来解决临床试验中人群异质性和精度医学的目标。我的工作还集中于创伤后儿茶酚胺失调的生理生物标志物，包括自主和睡眠测量指标以及这些生物标志物与症状表达相关的机制。我还在VA PTSD门诊诊所和全面的DBT团队中看到患者。