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异源肺炎症CT模式区分肺炎和免疫检查点抑制剂肺炎，并补充急性髓样白血病中的血液生物标志物：概念证明
结果：栖息地成像通过识别5个不同的子区域，与肺实质，巩固，异源地面玻璃不透明度（GGO）和GGO-巩固过渡相关，揭示了内在的肺炎症模式。因此，我们提出的栖息地模型（准确性为79％，敏感性为48％，特定的88％）的表现优于临床血管模型（准确性68％，敏感性为14％，特异性峰值为85％），用于对肺炎和肺炎进行分类。整合成像和血液的最佳性能（精度为81％，灵敏度为52％，特异性县为90％）。使用这种成像血管复合模型，检测肺炎的测试后概率从23％增加到61％，比临床和血液模型（测试后概率为22％）高显着（P = 1.5 E-9）。
基于区块链的碳信用生态系统
2科学技术学院，Qaminis 3高级科学与技术研究院，Alqarayt摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅速采用已经创造了对高质量标记数据的前所未有的需求。大规模数据标记是AI系统开发的关键组成部分，通常涉及来自不同人群的大量数据集，并使用自动化过程和人工劳动的结合进行了注释。但是，与这些实践相关的道德挑战引起了极大的关注。本文探讨了大规模数据标签和用法中的关键道德问题，重点关注四个关键领域：偏见，隐私，劳动实践和透明度。偏见是由注释者的固有主观性和许多数据集的不代表性产生的，这加剧了AI应用程序中不公平或歧视性结果的风险。侵犯隐私性侵犯敏感信息未经适当同意而使用，通常会挑战匿名技术的有效性。此外，对数据注释的众包劳动力的依赖引起了人们对工人剥削，低补偿和标记敏感或明确内容的心理损失的担忧。最后，数据收集和标签过程中缺乏透明度和问责制破坏了公共信任和道德标准。通过对现有实践的全面审查，本文重点介绍了现实世界中的案例研究和争议，包括偏见的数据集和侵犯隐私行为。当前的技术和政策驱动的解决方案（例如隐私的技术，劳动力改革和缓解偏见的算法）都经过了严格的研究。最后，本文讨论了按大规模实施这些解决方案并确定未来研究方向的挑战。通过解决这些问题，这项工作旨在在AI数据管理的生命周期中促进更公平，透明和道德实践。关键字：伦理AI，数据标记，机器学习中的偏见，AI隐私，众包数据注释，数据透明度，算法公平，负责任的AI实践，联邦学习，差异性学习，数据伦理，数据伦理，注释者，注释者，注释者单位，AI政，数据隐私法规，数据隐私规定，可持续的AI开发。
政治倾向和道德价值观可能会影响家庭碳排放模式
作者使用了道德基础理论，该理论认为，道德判断来自对护理，公平，忠诚，权威和纯洁的直觉。作者使用的意见调查包括12,061名受访者，从2008 - 2013年开始进行，这些受访者衡量了对气候变化的现实，人类因果关系和负面影响的信念，以及对家庭碳
基因组基因座影响人脑结构协方差的模式
Junhao Wen，Ilya M Nasrallah，Ahmed Abdulkadir，Theodore D Satterthwaite，Zhijian Yang等。基因组基因座影响人脑结构协方差的模式。美国科学学院的会议记录，2023，120（52），10.1073/pnas.2300842120。hal-04362321
1740740158.pdf
平衡的表示：确保没有国家使用加权公式，以考虑人口，发展指数，经济贡献和治理质量以进行公平代表。公平的资源分配：修改财务委员会的权力下放公式，以保护南部国家免受金融劣势，并加强州际理事会以平衡的决策。共识建设：建立一个宪法审查小组，以解决划界问题并提高人们对超出人口规模的代表性因素的认识，以防止区域不满。双色加强：为拉贾亚的南部州提供更大的代表
设计模式培训（不仅）嵌入式系统
Behavioral Patterns - Example: Handling timer events - Flexible solution based on the design pattern Observer - Practical exercise: Using the observer pattern in the elevator control - Pitfalls in interface design or implementation - "Horizontal" and "vertical" interfaces - Event handling based on the design pattern Command - Practical exercise: Using the command pattern in the elevator control - Example: Traditional implementation of a state machine in C - Object-oriented solution based on the design pattern State -实践练习：使用电梯控制中的状态模式 - 示例：用户定义的内存管理 - 使用分区管理器分区及其管理 - 基于设计模式策略的灵活内存管理 - 实用练习：使用电梯控制中的策略模式 - 示例：具有常见基本结构的策略 - 基于设计模式模板方法
在Covid-19的情况下识别DNA甲基化模式：一年的前瞻性队列研究的见解
COVID-19条件（PCC）及其长期症状范围的机制尚不清楚。这项研究在一年的非住院COVID-19患者的子集中研究了DNA甲基化模式，该模式持续症状和生活质量降低，称为PCC+（COVID-19疾病后加）。在22个PCC+个体和22个匹配的Covid-19康复（PCC-）的队列中，我们确定了随着时间的推移而减少的组之间的明显DNA甲基化差异。TXNRD1基因的甲基化变化与认知症状和疲劳显着相关，这暗示了PCC病理学中的氧化还原失衡。途径分析显示，PI3K-AKT和AMPK信号通路的富集，可能是二甲双胍在降低PCC发生率中观察到的效力的潜在。尽管我们发现两组之间的表观遗传年龄加速没有差异，但我们观察到RAS和RAP1信号通路的甲基化纵向变化。这些发现提供了对PCC+机制的关键见解，并将氧化应激途径作为治疗干预的有希望的目标。
Guillaume Lecointre，Annabelle Aish，NadiaAméziane，Tarik Chekchak，Christophe Goupil等。重新审视大自然的“统一模式”：一种生物学
1 System Institute, Evus and Biodiversity, UMR ISYEB 7205 CNRS MNHN SU EPHE UA, National Musé ém Natural History, CP 50, 45 Rue Buffon, 75005 Paris, France 2 Bioblespire-Museum, Direction G é n rale dé e e to research, expertise, valorization and education ( UM国家自然历史，57 Rue Cuvier，CP 17，75005 Paris，法国3号期货研究所，期望的127 Avenue Ledru Rollin，75011 Paris，法国45011，4 eg eg（LIED）的跨学科实验室（LIED）爱丁堡EH14 4AS，英国6结构和Instabilitédesgénommes，UMR 7196-U1154，Mnhn cnrs Inserm，Muséumnationald'Histoire自然人，43 Rue cuvier，75005 Paris，France * nositefe o n of Heriot-Watt University，Heriot-Watt University，Heriot-watt University，Heriot-Watt University，UK 6结构和InstabilitédesgénOmmes，UM1154，75005 PARISE，guillaMe，
野生动物监测实习2025史密森尼...
数字生物多样性收藏史密森尼人正在建立其第一个“天生的数字”系列，这是一个高质量的，可公开访问的相机陷阱图像数据库，记录了随着时间的推移的分布，丰富和物种的丰富性。该集合将包括来自年度快照美国调查和其他相关项目的数据集，并将通过野生动植物Insights平台，通过Zooniverse.org和数据科学技术进行机器学习。野生动植物运动数据和保护指标该计划着重于开发GPS跟踪和遥感数据的定量指标和指标，以告知生物多样性保护。该项目将运动数据纳入保护指标，弥合了本地和全球范围内生态研究与实际保护策略之间的差距。