数学优化和机器学习可以为未来的指导提供复杂的决策和预测行动。爱德华·罗斯伯格(Edward Rothberg)的《福布斯》(Forbes)的文章重点介绍了这些技术之间的四个关键差异:分析类型,应用程序,适应性和成熟度。数学优化通过考虑多个级别的决策来确保系统性运营绩效,优化盈利能力,同时消耗更少的情况,从而改善了问题的解决。当机器学习在复杂的业务问题上达到限制时,数学优化将取代获得最佳结果。这些高级分析工具包括描述性(对过去或时事的见解),预测性(预测未来事件)和规定性(决定达到业务目标的决定)。在基于历史数据的基于历史数据方面擅长预测机器,但使用最新数据,数学模型和基于算法的求解器,数学优化为挑战业务问题生成了解决方案。机器学习的输出可以指导决策,但无法处理复杂的,相互联系的决策集,例如数学优化可以。机器学习用于各种应用程序,包括图像识别,产品建议和自动驾驶汽车,而数学优化解决了整个企业频谱的大规模业务问题。数学优化和机器学习对我们世界的各个行业和各个方面产生了深远的影响,两种技术在多个领域都被广泛采用。在本节中,共有18篇已发表的论文可用于详细信息。随着企业在以不断变化和中断为特征的环境中运作,数学优化应用程序可以轻松地适应变化的条件,从而提供必要的可见性和敏捷性,以有效地响应中断。相比之下,机器学习应用程序通常在“模型漂移”方面困难,从而导致随着时间的推移降低预测能力。尽管数学优化模型的鲁棒性需要在建筑物上进行更多的前期投资,但它在整个行业中广泛应用了良好的记录。另一方面,机器学习已经达到了普遍存在的状态,但是由于无法满足其能力,因此其膨胀期望的高峰可能会导致幻灭。但是,这两种技术都对世界都有持久和不断扩大的影响,企业找到了创新的方法来利用这些AI工具来应对其最重要的业务挑战。这本数学特刊探讨了优化,机器学习和数学建模的收敛性。从图像识别到自动驾驶汽车的一系列应用程序受益于这些相互联系的字段。鼓励研究人员提交专注于解决复杂问题的新分析或数值方法的论文。潜在的主题包括机器学习基础,新算法和体系结构,数据分析以及在各种科学中的应用。手稿可以在www.mdpi.com上在线提交,并且接受的论文将连续出版在日记中,并具有单盲的同行评审过程。客座编辑Andrey Gorshenin教授,Mikhail Posypkin博士教授以及Vladimir Titarev博士教授邀请研究文章,评论文章或简短的沟通,以展示有关数学建模,优化,优化和机器学习的无与伦比的方法。提交的论文应符合适当的格式,并利用明确的英语写作来进行国际理解。作者可以选择MDPI的专业编辑服务,以在发布之前或在修订过程中完善其工作。本期刊所包含的研究领域包括数学建模,优化技术,控制理论,高性能计算,随机过程,数值分析,计算流体动力学,机器学习和数据分析。为了促进轻松的浏览,根据相关主题组织了论文,使学者可以更轻松地在广泛的范围期刊上行驶。此分类还提高了特殊问题中文章的可见性,这些问题旨在突出特定的研究主题。通过提高可发现性和引文率,这些问题对科学研究的影响产生了重大贡献。创建特殊问题不仅有助于作者之间的联系,而且鼓励科学界的合作努力。此外,这些问题通常通过社交媒体平台获得外部晋升,从而扩大了其覆盖范围和可见度。此外,可以将10篇文章的特殊问题汇编成专用的电子书,以确保快速传播研究结果。有关MDPI关于特殊问题的政策的更多信息,请参阅提供的链接。
由于这一趋势,全球制药和生物技术市场预计将每年增加6%,这是由美国驱动的(每年在欧洲到2028年的+5%),并通过推出产品来增强现有治疗方法(例如在肿瘤学和斑块硬化症领域)。在创新领域,生物技术在治疗稀有和/或神经退行性疾病方面也将发挥关键作用。同时,新的增长来源,尤其是在中国,表明该行业的扩张潜力很大。在过去15年左右的时间里,全球助听器,光学和诊断的全球市场上的可见增长也表现出色。这种增长可能会溢出到其他市场,例如家庭自动化,住院,数字健康和物联网。
作为应用数学领域中更高级的课程,本课程的重点是传统方法论和数学优化领域的最新发展。本课程将数学优化作为一种灵活的方法,可扩展学生解决问题的能力。学生被教导如何将(现实生活中)的重大复杂性转化为正式的数学优化问题。此外,学生将学习如何选择,应用和/或创建有效的优化程序来有效地解决这些优化问题。本课程背后的一般理念是面向应用程序的。由生物工程中的各种应用(包括但不限于生物信息学)驱动,将引入数学优化的几种理论概念,并将其研究到一个允许这些概念在实践中适用的水平。因此,主要重点将放在这些概念的应用和实施(以编程语言)上。
支原体肺炎是一种细菌,可引起上呼吸道和非典型肺炎感染[1]。M.肺炎感染会影响皮肤,并可能导致多达25%的病例粘膜受累,可能导致多形性红斑(EM)和Stevens-Johnson综合征(SJS)/毒性表皮坏死分析(10)[2]。M.肺炎在40岁以下的人群中更为普遍。M.肺炎感染可能全年发生,但每三到七年就会发生一次社区爆发。肺炎支原体的临床表现包括温和的症状,例如发烧,咳嗽,喉咙痛,不适和头痛,而EM会出现皮肤上的靶标病变,通常伴有粘膜受累,例如口腔溃疡和结膜炎。大约30%的小儿病例发生了眼部受累。在大多数情况下,症状是轻度的,但在严重的情况下,肺炎支原体会引起严重的并发症:急性肺炎,脑炎,肾功能障碍和溶血性贫血,尤其是在老年人或免疫繁殖的人群中。传播是通过咳嗽或打喷嚏或直接与感染的鼻或喉咙放电的呼吸液滴发生的,或者可能通过受污染的物品间接发生。孵育期的范围为两到三周,大多数情况下轻度病例会自发地解决,但是如果它们变得严重,则会开处方抗生素治疗[1]。然而,5%至10%的肺炎开发症患者可能发育非典型肺炎[1]。然而,5%至10%的肺炎开发症患者可能发育非典型肺炎[1]。
摘要目的:患者接受同种异体造血干细胞移植(Allo-HSCT)的原因,以及迄今为止尚未对涉及的长距离影响如何影响他们的决策。因此,我们进行了一项定性研究,以确定海外患者接受Allo-HSCT的决定。方法:深入的半指导性访谈是针对海外同种吸收的患者(n = 22)的,以及一名不同意的患者及其护理人员(n = 24)。采访采用了归纳主题方法。结果:受访者说,他们决定接受移植的决定受到了他们的治疗性僵局的感觉,生存策略的需求,为家庭的缘故,家庭和医生的压力以及受到管理的感觉而生存的需求。以下因素有利于患者接受的因素是收到的医疗信息,他们的信仰,拥有家庭捐助者,同伴证词和对移民的积极代表。针对患者接受的因素是距家中的地理距离
造血干细胞和祖细胞(HSPC)依靠细胞间信号传导来维持和调整其血液和免疫细胞的产生。此过程发生在半流利的骨髓中,载有数十种不断迁移和相互作用的细胞类型。为了阐明造血造血的基础细胞相互作用和信号转导的动态网络,我们通过整合有关配体和受体表达,细胞类型丰度和细胞空间定位的数据来测量细胞细胞空间相互作用概率(Cellip)的算法。使用新的和已发表的鼠标数据集,我们验证了细胞IP,并发现了指示造血的反馈机制的信号转导。此外,我们在同一造血阶段确定了跨个别HSPC的信号通路之间的显着相关性。这些途径相关性阐明了造血作用的细胞和信号网络的组织,从而通过与已建立的途径揭示了新调节剂。信号定量和相关数据可通过造血界面信号探索器(HISE)获得。关键字:造血,造血茎和祖细胞,骨髓,细胞间信号传导,信号网络,细胞 - 细胞通信,单细胞RNA测序,细胞 - 细胞空间相互作用,反馈机制,PARS PATH
抽象背景:HPSC来源的内皮和造血细胞(ECS和HCS)是组织工程的有趣细胞来源。尽管它们紧密的空间和时间胚胎发育,但当前的HPSC分化方案仅专门用于这些谱系之一。在这项研究中,我们产生了一种可以在两种谱系的体外分化的血红素内皮人群。方法:通过CD144 + - 胚胎体(HPSC-EBS),将两条hESC和一条HIPSC线分化为血红素内皮人群,HPSC-EC和爆炸菌落(HPSC-BC)。HPSC-EC的特征是内皮菌落形成测定,LDL摄取测定,TNF-α的内皮激活,一氧化氮检测和基于基质的管子的形成。造血集落形成细胞分析是从HPSC-BCS进行的。有趣的是,我们确定了以CD144和CD45的表达为特征的HPSC-BC种群。HPSC-EC和HPSC-BC;在小鼠背侧皮肤折室上的缺血性组织损伤模型和造血重建的HPSC-ECS和HPSC-EB-CD144 +的免疫抑制小鼠中,体内实验已通过缺血性组织损伤模型实现。进行转录组分析以确认hESC衍生细胞群体的内皮和造血认同,通过将它们与未分化的hESC进行比较(例如,HPSC-EC与HPSC-EB-CD144 +),并针对人类胚胎肝(EL)内皮,血红蛋白和造血细胞亚群。结果:在无血清条件下进行84小时HPSC-EBS形成后,获得了血红素内皮种群,并根据CD144表达分离。在人间注射HPSC-EB-CD144 +的hPSC-EB-CD144 +有助于免疫缺陷小鼠中CD45 +人类细胞的一代,这表明HPSC-EB-CD144 +内血液发电性ECS存在。HPSC-EB-CD144 +的内皮分化在体外的功能性EC> 95%。HPSC-EC参与了小鼠缺血模型中体内新容器的形成。在体外,HPSC-EB-CD144 +的造血分化产生了> 90%CD43 + HPSC-BC的中间群体,能够产生髓样和红系菌落。最后,转录组分析分别证实了HPSC-EB-CD144 +,HPSC-ECS和HPSC-BC的血液层,内皮和造血认同,以及