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Reni-Cel，一种研究的ASCAS12A基因编辑的细胞药
*可在八名患者中评估的植入。†ANC≥0.5×10 9 /L的三个连续测量。基于八名在数据截止日期之前获得中性粒细胞植入的患者。‡连续三个连续测量，血小板计数≥20×10 9 /L，至少在血小板输血后7天开始，在血栓蛋白后10天。基于八名患者在数据截止日期之前获得血小板植入的患者。ANC，绝对中性粒细胞计数； Reni-Cel，Renizgamglogene AutogedTemcel； SD，标准偏差。
对深神经网络的近似软函数的定量评估
摘要 - 软马克斯函数用作放置在神经网络输出层中的激活函数。它允许提取输出类的概率，同时向模型引入非线性。在低端FPGA领域，深神经网络（DNN）的实现需要探索优化技术，以提高计算效率和硬件资源消耗。这项工作探讨了使用Taylor和Pad'E近似方法以及带有查找表（LUTS）的插值方法来促进软效果的近似计算技术。引入近似值旨在减少所需的执行时间，同时降低SoftMax函数产生的结果的精度。使用均方根误差（RMSE）评估每个实现，以进行准确评估，并通过测量执行时间来验证个人绩效。从我们的评估中，使用LUTS的二次插值实现了最低的错误，但是在性能方面，泰勒和垫子近似显示了更好的执行时间，这突出了数值准确性和功耗之间的现有设计权衡。索引项 - 评估计算，高级合成，推理算法，神经网络压缩，多层感知器。
病变分类和糖尿病性视网膜病变分级，通过将软效果和汇总到视觉变压器
方法：在这些技术中，深度学习模型已经证明了各种类型的机器视觉任务的有希望的结果。但是，大多数以医学图像分析为导向的深度学习方法建立在卷积操作上，这可能会忽略医学图像中远程像素之间的全球依赖性。因此，可以在医学图像分析中逐渐采用了可以揭示全球像素之间关联的视觉变压器模型。但是，注意机制的二次计算复杂性阻碍了视力变压器在临床实践中的部署。考虑到上面的分析，这项研究引入了具有软磁性和线性模块的综合自我发场机制，以同时保证效率和表现力。是特定的，通过添加一组代理令牌，在注意模块中采用了比原始查询和键代币的一部分和关键令牌。请注意，代理令牌可以完全利用软磁性和线性注意的优势。
使用 Softmax- 进行临床分布外检测...
摘要。在医学图像分析中，需要一个可靠的模型来检测包含重要解剖信息的输入并据此做出准确的决策。受此启发，我们引入了“临床分布外”（OCD）检测的概念，其中临床分布内数据（ICD）被定义为包含对临床决策至关重要的“临床感兴趣区域”的图像。我们提出了一个基于分类模型的 OCD 检测框架，并通过一种新颖的 softmax 条件变分自动编码器正则器进行增强。在该框架中，softmax 分数被合并到潜在空间中，并以可学习的类条件高斯分布作为先验。通过在特征重建中嵌入类信息，该方法加强了 ICD 类别内的特征紧凑性并增强了 ICD 和 OCD 特征之间的可分离性。所提出的 OCD 检测方法的有效性在从实时胎儿超声（US）视频中选择解剖视图的任务中得到了证明，其性能明显优于最先进的基于分类和基于生成的方法。
draftmds-30-rai-manual-v1191october2024.pdf
本手册的目的是为如何正确有效地使用居民评估工具（RAI）提供明确的指导，以帮助提供适当的护理。为有院后和长期护理需求的居民提供护理是复杂且具有挑战性的工作。临床能力，观察性，访谈和批判性思维能力以及所有学科的评估专业知识都必须制定个性化的护理计划。RAI帮助疗养院工作人员收集有关居民优势和需求的确定信息，这必须在个性化的护理计划中解决。它还通过使疗养院能够跟踪居民身份的变化来帮助员工评估目标实现和修改护理计划。由于问题识别的过程与合理的临床干预融合在一起，因此，护理计划成为每个居民实现或维持其最高实践福祉水平的独特之路。
个性化的梭状芽胞杆菌艰难梭菌植入风险预测和益生菌治疗评估
人类肠道的治疗评估。2作者：Alex Carr 1,2，Nitin S. Baliga 1,2,3,4，Christian Diener 1,5，**和Sean M. 3 Gibbons 1,2,6,7，* 4隶属关系：5 6 1 1 6 1 Systems Biology Institute for Systems Biology，Seattle，西雅图，西雅图，华盛顿州西部，美国华盛顿州，美国7 2分子工程学计划 Seattle, WA, USA 9 4 Lawrence Berkeley National Lab, Berkeley, CA, USA 10 5 Diagnostic and Research Institute of Hygiene, Microbiology and Environmental 11 Medicine, Medical University of Graz, Graz, Austria 12 6 Departments of Bioengineering and Genome Sciences, University of Washington, 13 Seattle, WA, USA 14 7 eScience Institute, University of Washington, Seattle, WA, USA 15 * correspondence can be addressed to cdiener@isbscience.org和162作者：Alex Carr 1,2，Nitin S. Baliga 1,2,3,4，Christian Diener 1,5，**和Sean M. 3 Gibbons 1,2,6,7，* 4隶属关系：5 6 1 1 6 1 Systems Biology Institute for Systems Biology，Seattle，西雅图，西雅图，华盛顿州西部，美国华盛顿州，美国7 2分子工程学计划 Seattle, WA, USA 9 4 Lawrence Berkeley National Lab, Berkeley, CA, USA 10 5 Diagnostic and Research Institute of Hygiene, Microbiology and Environmental 11 Medicine, Medical University of Graz, Graz, Austria 12 6 Departments of Bioengineering and Genome Sciences, University of Washington, 13 Seattle, WA, USA 14 7 eScience Institute, University of Washington, Seattle, WA, USA 15 * correspondence can be addressed to cdiener@isbscience.org和16
超声可编程的氢键有机框架，用于Sono-femogenetics
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2023年12月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.12.13.571396 doi：Biorxiv Preprint
通过保护、……提高 jfmcs 的社会经济水平
印度以其丰富的传统医药知识 (TMK) 而闻名，这些知识通过各种医学体系而来，例如阿育吠陀、尤那尼、悉达、顺势疗法等。大约有 8000 种药用植物用于民间和成文医学体系。大多数印度家庭的菜园里都有药用植物，用于治疗发烧、咳嗽、感冒、腹泻等常见疾病。神圣植物圣罗勒 (tulsi) 不仅出于宗教情感而装点着印度家庭的庭院，而且是一种强效的活力药物。印度森林、荒地和花园中发现的植物，例如穿心莲 (kalmegh)、印度榄仁 (arjun)、心叶青牛膝 (guduci)、印度楝 (neem)、木果 (bel)、芦笋 (satamuli) 等，在改善印度社区的健康、经济和环境方面发挥着重要作用。
milpersman 1200-040 工艺大师徽章 - MyNavyHR
YFU YO YOG YTB YTL YTM YW MSB TR TWR YTT WT CSP 65' EODSC 打捞艇 YP CT 通用登陆艇 (LCU) 风帆训练艇（长度超过 40 英尺）或机动训练艇（长度超过 100 英尺） 海骡推船 礼仪驳船 切萨皮克 (63' Burger) 美国太平洋舰队 (PACFLT) 礼仪驳船 (78' Burger) 国防武官服务机动游艇 3.资格要求自 1992 年 7 月 1 日起建立。海军作战部长已授权在 OIC 或 POIC 岗位上服役至少 6 个月并自 1992 年 7 月 1 日起在以下平台之一完成适当的指挥生成的 JRS 计划的成员佩戴工匠徽章：
生物 Softmax：在现代 Hopfield 网络中得到证明
现代 Hopfield 网络 (HN) 表现出内容可寻址存储器 (CAM) 的特性，可以存储和检索大量记忆。它们还为人类的联想记忆建模提供了基础。然而，这些网络的实现通常在生物学上是不合理的，因为它们假设突触连接的强度是对称的，并使用依赖于多体突触的功能。已经提出了更具生物学现实性的现代 HN 版本，尽管这些实现通常仍使用软最大值函数。计算单个节点的软最大值需要了解所有其他神经元，因此仍然具有一定程度的生物学不合理性。我们提出了一种现代 HN，它使用可以以更符合生物现实的方式计算的 softmax 版本，因此使我们更接近生物学上合理的记忆模型。我们还表明，我们提出的网络可以使用局部学习规则来学习连接权重，该规则源自能量函数的梯度下降。最后，我们验证了我们提出的生物网络的行为类似于现代 HN，并探索了它的其他一些有趣的特性。