XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用深度学习
方法：我们评估了2019 - 2021年与医疗保健相关的选定同行评审AI出版物的成熟度。在报告中，数据收集是由PubMed搜索使用布尔运营商“机器学习”或“人工智能”和“ 2021”或“ 2020”或“ 2019”或“ 2019”的英语和人类主题研究一起进行的。选定的所有三年都被手动分为34个不同的医学专业。我们使用了来自变形金刚（BERT）神经网络模型的双向编码器表示，以根据其摘要来确定研究出版物的成熟度。我们根据该文章的高级作者的医疗保健专业和地理位置进一步对成熟的出版物进行了分类。最后，我们手动从成熟出版物（例如模型类型，数据类型和疾病类型）中手动注释了特定细节。
使用深度学习
方法：我们评估了2019 - 2021年与医疗保健相关的选定同行评审AI出版物的成熟度。在报告中，数据收集是由PubMed搜索使用布尔运营商“机器学习”或“人工智能”和“ 2021”或“ 2020”或“ 2019”或“ 2019”的英语和人类主题研究一起进行的。选定的所有三年都被手动分为34个不同的医学专业。我们使用了来自变形金刚（BERT）神经网络模型的双向编码器表示，以根据其摘要来确定研究出版物的成熟度。我们根据该文章的高级作者的医疗保健专业和地理位置进一步对成熟的出版物进行了分类。最后，我们手动从成熟出版物（例如模型类型，数据类型和疾病类型）中手动注释了特定细节。
greendfl：评估分散联合学习系统可持续性的框架
上下文：分散的联合学习（DFL）是一个新兴的范式，可以实现无需集中数据和模型聚合的协作模型培训，从而增强了隐私和弹性。然而，随着能源消耗和碳排放量在不同的系统配置中有所不同，其可持续性仍未得到充满信心。了解DFL的环境影响对于优化其设计和部署至关重要。目标：这项工作旨在开发一个全面和运营的框架来评估DFL系统的可持续性。为了解决它，这项工作提供了一种系统的方法来量化能耗和碳排放，从而提供了有关提高DFL可持续性的见解。方法：这项工作提出了Greendfl，这是一个完全可实现的框架，已集成到现实世界的DFL平台中。greendfl系统地分析了各种因素的影响，包括硬件加速器，模型架构，通信介质，数据分布，网络拓扑和联邦规模，对DFL系统的可持续性。此外，开发了一种可持续性感知的聚合算法（GREENDFL-SA）和节点选择算法（GREENDFL-SN），以优化能源效率并减少DFL培训中的碳排放。结果：经验实验是在多个数据集上进行的，在DFL生命周期的不同阶段测量能耗和碳排放。结果表明，本地培训主导了能耗和碳排放，而沟通的影响相对较小。使用GPU代替CPU来优化模型复杂性，并从策略上选择参与节点可显着提高可持续性。此外，使用有线通信，尤其是光纤，有效地减少了通信阶段的能源消耗，同时整合早期停止机制进一步最小化了总体排放。结论：拟议的Greendfl提供了一种评估DFL系统可持续性的全面和实用方法。此外，它提供了提高DFL环境效率的最佳实践，从而使可持续性考虑在现实世界部署中更具可行性。
鸡肉乳房肌病的心脏影响
全球糖尿病患病率的增加，在某些地区，在过去的几十年中，糖尿病的患病率增加了一倍（1）。在2019年，糖尿病的整体世界患病率估计为8.3％，约10％被诊断为1型，为2型糖尿病。在地中海东部地区观察到最高的患病率，估计为12.2％，而在欧洲估计为6.3％（2）。Long standing diabetes is the cause of diabetes complications, including microvascular complications (such as nephropathy leading to ESRD, retinopathy leading to impaired vision or blindness, neuropathy leading to several symptoms including diabetic foot ulcers and amputation) ( 3 ) and macrovascular complications (such as cardiovascular disease, stroke, and peripheral vascular disease) ( 4 , 5 ）。这种情况无疑会导致许多患者的生活质量降低（6）。
MDT活动，最近完成的研究项目
Projects 8882-444-17, -18, -21, -24, and -25: MGMT Support (2020-2024 FFY) Project 8882-444-19: A Review of Methods to Change Beliefs Project 8882-444-20: Resources and Tools to Reduce Multi-Risk Driving Behaviors Project 8882-444-22 : Resources and Tools to Improve Pedestrian Safety Project 8882-444-23：了解积极的驾驶和减少它的方式 - 第1阶段项目8882-444-26：了解攻击性驾驶和减少驾驶方式 - 第2阶段
基于纳米材料的牙周炎检测生物传感器的最新进展
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
无噪用的隐私权分散学习
分散的学习（DL）启用与服务器的协作学习，而无需培训数据，可以使用户的设备留下。但是，DL中共享的模型仍然可用于推断培训数据。传统的防御措施，例如差异隐私和安全汇总在有效地保护DL中的用户隐私方面缺乏牺牲模型效用或效率。我们介绍了Shatter，这是一种新颖的DL方法，其中节点可以创建虚拟节点（VN S）代表他们传播其完整模型的块。这通过（i）防止攻击者从其他节点收集完整模型，以及（ii）隐藏产生给定模型块的原始节点的身份。从理论上讲，我们证明了破碎的收敛性，并提供了正式的分析，揭示了与在节点之间交换完整模型相比，Shatter如何降低攻击的效力。我们评估了与现有DL算法，异质数据集的融合和攻击弹性，并与三个Standard隐私攻击进行评估。我们的评估表明，破碎不仅使这些隐私攻击在每个节点运行16个VN时不可行，而且与标准DL相比，对模型实用程序产生了积极影响。总而言之，Shatter在保持模型的效用和效率的同时，增强了DL的隐私。
3D生物打印的基于水凝胶的生物学的最新进展：专利景观分析和技术更新
摘要：基于水凝胶的生物界已成为三维（3D）生物打印领域的关键组成部分，并将许多聚合物用于此目的。大量的专利申请反映了一个竞争性和动态的研究环境，在该环境中，各种实体正在积极开发基于水凝胶的生物学的新配方和应用。随着该领域的不断发展，跟踪这些趋势对于了解技术的未来方向并确定行业中的关键创新和参与者至关重要。这项研究揭示了3D Bioprinting中基于水凝胶的生物学的专利景观的大幅增长，2013年至2024年之间出版了173个专利文件。专利申请的明显增加，特别是从2018年开始，强调了对技术在包括组织工程和再生医学在内的各种应用中潜在潜力的认识。尽管专利申请超过了授予专利，但授予专利的稳定上升表明，创新从概念到受法保护的技术的成熟和过渡。该领域的领先专利申请人包括行业领导者和学术机构。诸如Organovo Inc和Cellink AB等公司正在通过广泛的专利活动推动创新，而学术机构和基金会也做出了重大贡献，突出了一个强大的生态系统，其中工业和学术研究推动了技术的前进。该领域知识产权申请的全球分布广泛，在美国，欧洲和亚洲具有重要的活动。专利管辖区的这种多样性反映了全球在推进生物打印技术的兴趣，尤其是用于医疗保健应用。3D生物构图中基于水凝胶的生物互联的专利分类说明了材料科学，生物技术和先进制造的收敛性。这些分类突出了生物互联的各种应用，从组织再生和干细胞疗法到基于聚合物的多功能生物活性材料的开发。
无线传感器网络：有关最新发展和潜在协同作用的调查
抽象无线传感器网络（WSN）已成为未来最有前途的技术之一。这是通过技术的进步和小型，廉价和智能传感器的可用性来实现的，从而产生了成本效率且易于部署的WSN。但是，研究人员必须采取各种挑战，以促进现实世界中WSN技术的广泛部署。在本调查中，我们概述了无线传感器网络及其应用领域，包括为了进一步推动技术应解决的挑战。然后，我们回顾了WSN的最新技术和测试床。最后，我们确定了几个未来需要研究的开放研究问题。我们的调查与现有调查不同，因为我们专注于无线传感器网络技术的最新发展。我们回顾了领先的研究项目，标准和技术以及平台。此外，我们重点介绍了WSN研究中最近的一种现象，该现象是探索传感器网络与其他技术之间的协同作用，并解释这如何帮助传感器网络实现其全部潜力。本文打算通过对最近的发展进行全面调查来帮助新的研究人员进入WSN领域。