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退化性脊髓病
1。退化性骨髓病是一种无法治愈的疾病，不幸的是，脊髓和最终瘫痪的恶化缓慢。2。不幸的是，这种疾病无法治愈，但已显示出强烈的物理疗法可以减缓进展。3。例如，某些网站推荐的补充剂（例如，氨基酸酸和二乙酰半胱氨酸）在临床和研究中都显示出无效的补充。因此不建议它们。解释：退化性骨髓病（DM）是一种通常在中年诊断为年龄较大的狗的疾病。任何狗都会患上退化性的脊髓病，但是与其他狗相比，德国牧羊犬，拳击手，罗得西亚山脊，切萨皮克湾猎犬和科长似乎有增加患病的风险。当这种疾病发生在柯基氏症中时，它往往会在以后的生活中出现（发病时期的平均年龄为11岁）。在DM中，脊柱中的神经纤维称为轴突。该过程类似于人类病肌萎缩性的侧面硬化症或ALS，也称为Lou Gehrig病。我们不知道是什么原因导致这种轴突死亡，但它与遗传缺陷有关（SOD1突变）。有针对此突变的测试，在诊断部分中进行了进一步讨论。症状的进展：在早期阶段，狗的后腿将不协调。他们可能会绊倒脚或擦脚趾指甲。随着这种情况的进行，他们可能站在脚的顶部，或者双腿在行走时可能会交叉并纠结。The disease is not painful.在6到12个月的时间内，患有骨髓病变的狗会在后腿瘫痪。这种疾病在科长中的移动趋势较慢，瘫痪时间平均为19个月。通常会逐渐发生瘫痪，但是有些狗会显示出“楼梯步骤”模式，在这种情况下它们长时间稳定，功能突然下降。随着狗的后腿瘫痪，它们也会失去膀胱和肠道控制，从而导致尿失禁。失禁的狗将需要帮助清空膀胱。如果您的宠物需要帮助，则需要表达狗的膀胱（请您的兽医提供有关此过程的说明）。有些人在不再走路时对宠物实施安乐死。其他人选择让狗适合轮椅。决定安乐死或将狗放在轮椅上的决定是一个非常个人的。与您的兽医谈谈您的处境以及您和您的狗的感觉。
扩展数据图1. 使用RFdiffusion设计β链配对支架。为了充分利用RFdiffusion的多样化生成潜力，同时
扩展数据图 1. 使用 RFdiffusion 设计 β 链配对支架。为了充分利用 RFdiffusion 的多样化生成潜力，同时鼓励在设计输出中使用 β 链界面，我们实现了一种界面调节算法，该算法可根据简单的用户输入生成 SS/ADJ 调节张量。该模型以张量的形式理解折叠调节，这些张量标记每个残基（a，顶部和左侧）的二级结构（蓝色）以及这些二级结构块的邻接关系（a，黄色中心）。用户指定的参数指定了以下信息：结合剂界面二级结构块（在本例中为 β 链）、该块的长度（b，结合剂张量 L 中的青色块）以及结合剂块相邻的靶位残基（b，靶位张量 T 中的青色块）。根据这些预定义参数，该算法随机采样结合剂界面二级结构块在残基索引空间中的位置，同时保持与指定靶位残基的确定邻接关系（绿色）。该用户定义的调节张量将扩散输出导向β链配对的结合物-靶标界面 (c)。此前，RFdiffusion 界面设计计算可以针对指定为靶标“热点”的特定残基，以指定要结合的靶标残基。而这种新的链间 SS/ADJ 调节功能，使用户能够在结合物支架生成过程中指定“β链热点”或“ɑ-螺旋热点”。基于扩展的结合物-靶标 SS/ADJ 张量调节的结合物支架输出，支持用户指定 β 链界面类型的设计。
宣传与生成ai
Mark Alfano，Macquarie University Amir Ebrahimi Fard，独立研究人员的关键字：错误信息，虚假信息，生成人工智能，宣传，Slopaganda摘要，至少自Francis Bacon，口号“知识IS Power”以来，已使用“知识IS Power”来捕获在小组级别上的决策之间的关系。我们知道，能够塑造小组的信息环境是塑造他们决策的一种方式。从本质上讲，这是为他们做出决定的一种方法。本文重点介绍了通过设计故意影响群体决策能力的策略，从而有效地塑造了他们在环境中利用信息的能力。其中最著名的是政治言论，宣传和错误信息。本文从这些文章中引出的现象是一种相对较新的策略，我们称之为Slopaganda。根据《卫报》的报道，澳大利亚新闻集团目前每周都会筹集3000种“本地”生成AI（GAI）故事。在未来几年中，这种“生成的AI斜率”将带来多种与知识有关的（认知）挑战。我们借鉴了认知科学和人工智能方面的当代研究来诊断斯洛帕加达的问题，描述了一些最近的令人不安的病例，然后提出了一些干预措施，这些干预措施可能有助于对抗Slopaganda。
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[4] Besl＆McKay：一种注册3D形状的方法。PAMI（1992）[15] Horaud等。 ：刚性和铰接点的注册，并有条件地最大化。 PAMI（2011）[23] Myronenko＆Song：Point-Set注册：连贯的点漂移。 PAMI（2010）[30] Williams＆Bennamoun：同时注册多个相应点集。 CVIU（2001）[18] Jian＆Vemuri：使用高斯混合模型的稳健点设置注册。 pami（2011）PAMI（1992）[15] Horaud等。：刚性和铰接点的注册，并有条件地最大化。PAMI（2011）[23] Myronenko＆Song：Point-Set注册：连贯的点漂移。PAMI（2010）[30] Williams＆Bennamoun：同时注册多个相应点集。CVIU（2001）[18] Jian＆Vemuri：使用高斯混合模型的稳健点设置注册。 pami（2011）CVIU（2001）[18] Jian＆Vemuri：使用高斯混合模型的稳健点设置注册。pami（2011）
具有深层生成模型的扩散加权磁共振大脑图像的现实产生
深度学习方法有可能减轻放射科医生处理繁琐的，耗时的任务，例如检测和细分病理病变[1]，但是在医学成像的背景下对神经网络的培训面临着主要的挑战：它们需要训练大量图像，因为这是很难获得的，因为在许多方面都可以限制医疗信息，并且由于许多方面的范围限制了其他方面的范围。此外，虽然在世界各地的医院数据库中可以提供相对较大的医学图像，但这些图像是未标记的，并且不同的机构以派遣和不均匀的方式保存医疗图像，这使得它们在较大的数据库中收集它们。在这种情况下，从头开始生成医学图像的方法可能引起人们的极大兴趣。生成建模是机器学习的一个子字段，它在产生新的高质量自然图像（例如面部照片[2]）方面具有令人印象深刻的精力[2]，并应用于语音综合[3]和磁共振图像重建等任务[4]。如果可以教导生成模型来产生现实且多样化的新医学图像，那么它们将具有很有吸引力的潜力，可以显着增加可用于深神经网络培训的图像数量，因此可以帮助提高这些网络的准确性[5-7]。
Y. Celik，A。Stankovskiy，G。van den eynde -28/05/2024 Aleph2耗竭代码的高级特征应用于核设施的放射性保护
下一代加速器概念取决于光束分布的精确形状，要求同样精确的诊断方法，能够在6维相位空间内重建光束分布。然而，使用常规诊断技术在6维束分布中的复杂特征的表征需要数百次测量，使用许多小时的宝石时间。需要新颖的诊断技术，以大大减少重建详细的高维束特征所需的测量数量，作为精确光束塑造的反馈。在这项研究中，我们提出了一种使用6维光束分布和可区分束动力学模拟的生成机器学习模型来分析实验测量的方法。我们在模拟和实验中证明了使用分析技术，常规的光束操作和诊断可用于重建详细的6维相位空间分布，使用少于20个梁测量值，而没有事先培训或数据收集。这些开发实现了详细的高维相空间信息，作为在线反馈，以精确控制高级加速器应用中的光束分布，可用于提高我们对复杂加速器光束动力学的理解。
引入EVO 2，一种生命所有领域的预测性和生成性基因组AI
当前的基因组模型与预测各种生物系统（尤其是真核基因组）突变的功能影响。机器学习方法在建模蛋白质序列和原核基因组方面表现出了一些成功。真核DNA的复杂性及其长期相互作用和调节元素提出了更多的挑战。
使用AWS和NVIDIA的生成AI解锁创新
NVIDIA JOCHEN的EMEA金融技术负责人Jochen Papenbrock博士是金融技术EMEA /首席开发人员关系经理NVIDIA的负责人，Nvidia是全球领先的加速计算平台公司NVIDIA。 他在金融服务中的AI主题上曾在过去的25年中担任各种职务。 他与全球NVIDIA生态系统的高管，数据科学家，开发人员和合作伙伴合作。 Jochen是一名财务数据科学家，并获得了他的学位和博士学位。来自Karlsruhe理工学院（套件）。 在NVIDIA之前，他曾担任资产经理，银行，保险公司和中央银行的顾问，企业家和研究人员。NVIDIA JOCHEN的EMEA金融技术负责人Jochen Papenbrock博士是金融技术EMEA /首席开发人员关系经理NVIDIA的负责人，Nvidia是全球领先的加速计算平台公司NVIDIA。他在金融服务中的AI主题上曾在过去的25年中担任各种职务。他与全球NVIDIA生态系统的高管，数据科学家，开发人员和合作伙伴合作。Jochen是一名财务数据科学家，并获得了他的学位和博士学位。来自Karlsruhe理工学院（套件）。在NVIDIA之前，他曾担任资产经理，银行，保险公司和中央银行的顾问，企业家和研究人员。