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WHO-EM-CSR-789-E AMR FACTSHEET-糖尿病
访问密钥资源扫描QR码：©世界卫生组织2024。保留一些权利。这项工作可在糖尿病与AMR之间的联系的教育下获得，促进预防糖尿病，健康的生活方式和负责任的抗生素使用。开发糖尿病和AMR的预防，诊断，治疗和管理的全面，综合的指南。增强了对糖尿病患者感染的监测和共同监测，以识别AMR模式并为预防策略提供信息。
“单细胞线粒体中的人工制品......”的补充说明
我们使用过滤器 -1 和 -2 对原始 ReDeeM 数据进行了重新分析，结果表明这两个过滤器得出的结果大相径庭。两个过滤器之间的连接指标和由此产生的系统发育树存在很大差异，这一事实进一步证实了我们最初的担忧，即人工 mtDNA 变体（现在已被过滤器 -2 移除）仍然是所谓系统发育信号的重要驱动因素。反复提出的 k-NN 分析在设计上存在缺陷，不能被视为对 ReDeeM 方法的验证，也不能为人工变体的有效性提供支持。没有考虑影响单分子支持变体对克隆和系统发育推断的稳健性的其他混杂因素。作者认为，通过强调观察预期的 mtDNA 突变特征谱，仅由一个分子支持的变体仍然对系统发育推断具有参考价值。然而，我们对污染率的估计表明，环境 mtDNA 是 ReDeeM 方法的一个显著混杂因素。值得注意的是，污染率明显高于之前报道的 mtscATAC-seq 4，这需要进一步研究，但仅支持这样一种观点，即低分子拷贝数支持的 mtDNA 变体不应被视为系统发育推断。
全球疫苗免疫联盟的事实和数据
一项涵盖 73 个 Gavi 资助国家的研究表明，2021-2030 年期间，每花费 1 美元用于免疫接种，就可以节省 21 美元的医疗费用、工资损失和因疾病和死亡造成的生产力损失。考虑到人们对疫苗挽救生命的重视程度（这可能包括避免成本的价值以及挽救生命和人们活得更长、更健康的更广泛社会价值），每花费 1 美元的投资回报估计为 54 美元。
mc-former：使用...
MC形式是从带有编码器编码器结构和跳过连接的基于视觉变压器的模型得出的。我们从T1加权轴向清洁图像中随机掩盖了50％的补丁，并使用自我监督的预训练重建了缺失的补丁。T1加权轴向脑图像被合成运动污染，以训练MC-前者去除运动伪影。评估在训练过程中使用了模拟的T1加权轴向图像。将MC形式与MC-NET 1和RESTORMER 2进行了比较，后者是运动校正和运动去膨胀的最新方法。
使用生成式人工智能重建文化文物
在 ChatGPT 等创新的推动下，生成式人工智能已获得广泛认可。在考古学领域，生成式人工智能具有巨大潜力，特别是通过引入源自受损或退化物体的 2D 或 3D 渲染来重建文化文物的外观。在本研究中，我们展示并评估了生成对抗网络 (GAN) 的实际应用，利用深度学习的力量，对古罗马硬币进行 2D 图像重建，旨在帮助改善其可视化效果。罗马硬币被选为我们的焦点，因为它们相对丰富，并且可以通过在线存储库和数据集获得。我们的结果表明，增强受损或退化硬币的能力有所提高，使它们更类似于保存更完好的硬币。在某些情况下，生成的硬币与原件几乎没有区别。这项工作的贡献展示了 GAN 在协助文化遗产专家和考古学家重现受损物体外观方面的潜力，从而有助于改善保存不佳的硬币的可视化效果。但是，我们还讨论了在重建中使用 GAN 的局限性。虽然这项工作是针对古钱币量身定制的，但只要有足够的训练数据，GAN 在其他文物中的应用前景广阔。我们讨论了如何应用 GAN 并改善文物重建的外观，我们还提供了本研究中使用的相关数据。
事实表-癌症影响-改善业务成果.pdf
CancerLandscape 将美国、欧盟和日本的试验注册中心与其他数据源相结合并加以标准化，从而按公司、肿瘤、药物和靶标提供对肿瘤试验前景的直观和详细了解。用户可以筛选详细的临床和商业变量、进行快速比较、发现趋势并评估试验时间和入组情况。通过每周更新的简单界面详细了解肿瘤学前景。Oracle Life Sciences 肿瘤学支持团队提供临床和科学支持。
减少语音扭曲和通过损失功能增强语音的伪影
深度学习的语音增强已取得了显着的进步。然而，诸如语音扭曲和伪像之类的挑战仍然存在。这些问题可以降低听觉质量和语音识别系统的准确性，这在采用轻量级模型时尤其。因此，本文研究了管理语音失真和伪像的基本原则，并引入了一种新颖的组合损失函数，该函数整合了语音活动检测（VAD）信息和语音连续性以解决问题。此外，基于提出的损失功能设计了一种新的培训策略，以解决训练极小模型上这种综合损失的困难。实验 - 我们的方法对DNS2020数据集的有效性和实际会议数据在增强主观和objective语音指标以及自动语音识别（ASR）性能方面的有效性。索引术语：言语增强，损失功能，语音差异，光谱中断，伪影
fa-gan：无伪像和相感的高保真gan vocoder
基于生成的对抗网络（GAN）的声音编码器在高质量和快速的推理速度方面已在语音合成中获得了极大的关注。但是，仍然存在许多明显的光谱伪像，导致综合语音的质量下降。在这项工作中，我们采用了一种基于Gan的新型Vocoder，专为少数文物和高保真效果而设计，称为Fagan。为了抑制高频组件中非理想的上取样层引起的混叠伪像，我们在发电机中引入了抗脱氧的双反卷积模块。为了减轻模糊的伪影并丰富了规格细节的重建，我们提出了一种新型的细粒度多分辨率真实和虚构的损失，以帮助对相信息进行建模。实验结果表明，FA-GAN的表现优于比较促进音频质量和减轻光谱伪像的方法，并且在应用于看不见的说话者场景时表现出卓越的性能。索引术语：语音综合，生成对抗网络，光谱伪像，频域