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关于肝功能的代谢和临床观点
Sugar ..................................................................................... 208 Saturated and unsaturated fat ............................................... 209 Cholesterol ............................................................................ 210 Protein .................................................................................. 211 Choline .....................................................................................................................................
使用Neuroconn DC- ...
非侵入性经颅电刺激（TES）可以调节健康受试者和神经或精神疾病患者的脑活动。可以通过在某些任务下使用脑刺激技术或与神经膜法（例如EEG，MEG和FMRI）结合使用脑刺激技术来证明生理和功能效应。NeuroCare组的技术品牌Neuroconn提供了高度复杂且独特的经颅电刺激器，涵盖了所有研究要求。这些设备及其应用允许用户最大的灵活性和研究有效性。
在元强化学习中与任务相关的损失功能
在数据使用方面，设计有能力的元强化学习（META-RL）算法仍然是一个核心的挑战，可以解决其成功的现实世界应用程序。在本文中，我们提出了一种样品效率的元元素算法，该算法以任务指导的方式了解了手头的系统或环境的模型。与基于标准模型的Meta-RL方法相反，我们的方法利用了价值信息，以迅速捕获环境的决策部分。我们方法的关键组成部分是学习任务推理模块和系统模型的损失函数。该系统地将模型差异和价值估计值结合在一起，从而使我们的建议算法能够与现有的Meta-RL算法相比，使用较小的数据来学习策略和任务推理模块。在高维机器人控制中评估了所提出的方法，从经验上验证其在提取信息中以样本效率低的方式从观察中求解任务必不可少的信息的有效性。关键字：强化学习，元提升学习。
与...
摘要：生成对抗网络（GAN）已转换了图像合成的领域，尤其是在引入条件gan（CGAN）（CGAN）的引入中，通过在整个生成过程中整合额外信息，从而允许更自定义的方法。模糊图像的存在可能会对图像质量产生不利影响，并可能阻碍随后的图像处理活动。为了对抗图像模糊，我们引入了一种新型的单像模糊去除技术，该技术依赖于条件生成的对抗网络（CGAN）。在这种方法中，CGAN充当基本框架，将模糊的图像作为补充条件数据并实施Lipschitz的约束。通过有条件的对抗损失，内容损失和感知损失的组合来培训网络体系结构，以纠正模糊区域并重建图像。通过实验评估，很明显，所提出的方法在删除模糊方面优于现有算法，在保持图像清晰度的同时有效地减少了模糊性。
13 种 IFN-α 亚型的异质性和功能
I 型 IFN 对宿主对病毒感染的反应至关重要，也与多种自身免疫性疾病的发病机制有关。I 型 IFN 家族中有多种亚型，特别是 13 种不同的 IFN-α 基因，它们通过哺乳动物细胞中普遍表达的相同异二聚体受体发出信号。进化遗传学研究和功能性抗病毒检测都强烈表明 13 种 IFN-α 亚型之间存在不同的功能和活性，但我们仍然对这些不同的作用缺乏清晰的认识。本综述总结了描述 IFN-α 亚型不同功能的研究证据，并强调了报告之间存在差异的潜在原因。我们研究了急性和慢性病毒感染以及自身免疫，并整合了最近对抗 IFN-α 自身抗体在这些不同情况下塑造 I 型 IFN 反应的重要性的认识。
MISTY：其他功能'T。 Yanagida'
Description Miscellaneous functions for (1) data management (e.g., grand-mean and group-mean cen- tering, coding variables and reverse coding items, scale and cluster scores, reading and writ- ing Excel and SPSS files), (2) descriptive statistics (e.g., frequency table, cross tabulation, ef- fect size measures), (3) missing data (e.g., descriptive statistics for missing data,错过数据模式，Little的完全随机丢失的测试以及辅助可变分析），（4）多级数据（例如，多级统计统计，组内和组相关矩阵，多级验证性因素分析，多层次验证性因素分析，特定水平的级别拟合分析，跨级别的级别测量量度分析，多数级别的多数级别的多数级别，以及5）多重级别的多重级别，多）多（5） (e.g., confirmatory factor analysis, coefficient al- pha and omega, between-group and longitudinal measurement equivalence evaluation), (6) statis- tical analysis (e.g., bootstrap confidence intervals, collinearity and residual diagnostics, domi- nance analysis, between- and within-subject analysis of variance, latent class analysis, t-test, z- test, sample size determination), and (7) functions to interact用“飞艇”和“ mplus”。
支持人工智能的设备软件功能
FDA长期以来一直促进了总产品生命周期（TPLC）方法来监督医疗105个设备，包括人工智能（AI）启用设备，并致力于为这种方法开发106个指导和资源。最近的一些努力包括为良好的机器学习实践（GMLP）1开发指导107原理和机器学习的透明度-108支持设备2，以帮助促进安全，有效和高质量的机器学习模型； 109公共研讨会，旨在为AI-Expices培养以患者为中心的方法，包括110个对用户设备透明度的讨论。3本指南打算继续进行这些努力，到111提供了生命周期管理和营销提交建议，该建议符合AI-ai-Spapition设备的112 TPLC方法一致。113
具有多种功能的人类蛋白质数据库
摘要 MultifacetedProtDB 是一个多功能人类蛋白质数据库，其信息来源于其他数据库，包括 UniProt、GeneCards、人类蛋白质图谱 (HPA)、人类表型本体 (HPO) 和 MONDO。它收集了文献中提到的“多面”多任务蛋白质，这些蛋白质具有多效性、多结构域、混杂性（与催化多种底物的酶有关）和兼职性（具有两种或多种分子功能），难以在现有的非特定数据库中直接搜索到。多功能蛋白质的研究是一个不断扩展的研究领域，旨在阐明生物过程的复杂性，特别是在人类中，其中多功能蛋白质在各种过程中发挥作用，包括信号转导、代谢、基因调控和细胞通讯，并且经常参与疾病的爆发和发展。该网络服务器允许使用多个过滤器按基因、蛋白质和任何相关的结构和功能信息进行搜索，如 PDB 中的可用结构、结构模型和相互作用因子。蛋白质条目补充了全面的注释，包括 EC 编号、GO 术语（生物途径、分子功能和细胞成分）、Reactome 中的途径、UniProt 中的亚细胞定位、HPA 中的组织和细胞类型表达以及 MONDO、Orphanet 和 OMIM 分类后的相关疾病。MultiFacetedProtDB 可作为网络服务器免费使用：https://multifacetedprotdb.biocomp.unibo.it/。
