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经典ehlers中的罕见血管并发症
摘要Ehlers-Danlos综合征（EDS）是一组与皮肤，韧带，血管和器官异常相关的结缔组织疾病。皮肤过度伸缩，关节过度运动和扩大的萎缩疤痕是经典ED的特征。血管并发症虽然在古典ED中很少见，但可能会危及生命，这需要人们在非血管中寻找血管相关，例如经典的ED形式，由于综合症的异质性。经典ED中血管并发症的报道通常仅限于血肿是最常见的表现。本病例报告讨论了一名具有遗传确认的经典ED的老年患者，他们患有一系列肺部和血管并发症，包括复发性自发的骨胸膜胸膜，主动脉夹层和最终的肠系膜出血，导致他死亡。确定临床危险信号对于预测这种未来灾难性的血管事件至关重要，并指导具有经典ED的人的适当咨询和管理策略。
碳掺杂二维材料中的人工智能能隙预测：利用 Behler-Parrinello 描述符实现高密度系统
摘要 在本研究中，我们使用机器学习 (ML) 技术探索了碳掺杂六方氮化硼 (h-BN) 薄片的电子特性。六方氮化硼是一种被广泛研究的二维材料，具有出色的机械、热学和电子特性，使其适用于纳米电子学和光电子学应用。通过用碳原子掺杂 h-BN 晶格，我们旨在研究掺杂如何影响其电子结构，特别关注基态能量和 HOMO-LUMO 间隙。我们生成了一个包含 2076 个 h-BN 薄片的数据集，这些薄片被氢饱和并掺杂了随机变化浓度的碳原子。选择了三种典型的掺杂场景——一个、十个和二十个碳原子——进行深入分析。使用密度泛函理论 (DFT) 计算，我们确定了这些配置的基态能量和 HOMO-LUMO 间隙。使用 Behler-Parrinello 原子对称函数从优化结构生成描述符，这些描述符捕获了 ML 模型的关键特征。我们采用了随机森林和梯度提升模型来预测能量和 HOMO-LUMO 间隙，实现了较高的预测准确率，R 平方值分别为 0.84 和 0.87。这项研究证明了 ML 技术在预测掺杂 2D 材料特性方面的潜力，为传统方法提供了一种更快、更经济的替代方案，对纳米电子、储能和传感器领域的材料设计具有广泛的意义。
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歌舞队 12:30 pm BINGO 12:30 pm Rummikub（健身室） ********************************************** 星期二 宾果游戏/纸牌/台球 9:45 am 与 Sue 一起锻炼 10:00 am 水彩画小组 12:30 pm BINGO 12:45 pm 与 Anne 一起做椅子瑜伽 ****************************************** 星期三 宾果游戏/纸牌/台球 10:00 am 与 Pauline 一起锻炼 10:45 am 与 Anne 一起做艺术/手工艺 11:00 am 与 Pauline 一起锻炼 12:30 pm Rummikub（工艺室） 12:30 pm 麻将（健身室） 12:30 pm BINGO ****************************************** 星期四 宾果游戏/纸牌/台球 10:15 am 与 Theresa 一起跳尊巴舞上午 11:00 与 Theresa 一起跳椅子尊巴舞 下午 12:30 宾果游戏 **************************************** 周五宾果游戏/纸牌/台球 上午 10:00 编织小组 上午 10:00 与 Elsa 一起弹钢琴唱歌 上午 10:30 使用手机/平板电脑 上午 11:00 花园俱乐部 上午 11:00 与 Rich 一起跳排舞 下午 12:30 宾果游戏
课程vitae todd a。 ehlers个人信息
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超运动量103：超动Ehlers的疼痛管理...
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MBM 421强度增强剂交易讲师。成员Salim LeventAktuğ12.11.2024-13：30 MBM 486 Glass Technology Assoc。neslihantamsüselli 12.11.2024-13：30数学102微积分II教职员工12.11.2024-18：00 MSE 221材料机制教授AligülBüyükaksoy13.11.2024-09：30 MBM 345金属实验室教授 MehmetTarakçi15.11.2024-09：30 MAT 215差异等于基础科学学院15.11.2024-18：00 ENF 100 Computer Systems 见。 HATICEYaseminİskender18.11.2024-13：30 MSE 481 BioMaterials Prof.Dr. A. Yavuz博士口服19.11.2024-10：00 MBM 201材料科学I教授Dr.erdem Atar 20.11.2024-09：30 MBM 476聚合物讲师的机械特性。 成员Merve Mocan 20.11.2024-09：30类型101土耳其I 见。 TuranHancı20.11.2024-18：00 MSE 321材料的机械行为Dr.Dr.Yahya K.Tur 21.11.2024-09：30AligülBüyükaksoy13.11.2024-09：30 MBM 345金属实验室教授MehmetTarakçi15.11.2024-09：30 MAT 215差异等于基础科学学院15.11.2024-18：00 ENF 100 Computer Systems见。HATICEYaseminİskender18.11.2024-13：30 MSE 481 BioMaterials Prof.Dr. A. Yavuz博士口服19.11.2024-10：00 MBM 201材料科学I教授Dr.erdem Atar 20.11.2024-09：30 MBM 476聚合物讲师的机械特性。成员Merve Mocan 20.11.2024-09：30类型101土耳其I见。TuranHancı20.11.2024-18：00 MSE 321材料的机械行为Dr.Dr.Yahya K.Tur 21.11.2024-09：30
感知的操纵者：人工智能 (AI) 系统如何设计来误导乔纳森·科勒
人工智能 (AI) 与计算机一样古老，可以追溯到 1945 年的 ENIAC (电子数字积分计算机)。“人工智能之父”约翰·麦卡锡在 1956 年他召集的达特茅斯会议上对人工智能进行了定义，他指出“学习的每个方面或智能的任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述，以至于可以让机器对其进行模拟。” 1958 年，他专门为人工智能开发了 LISP 语言。20 世纪 60 年代、70 年代和 80 年代见证了专家系统和一些自然语言系统的发展。20 世纪 90 年代，机器学习得到了发展。21 世纪的特色是大数据；2010 年代和 2020 年代是神经网络。神经网络理论是在 20 世纪 40 年代发展起来的，第一个神经网络是在 20 世纪 50 年代、60 年代和 70 年代设计的。反向传播训练是在 20 世纪 80 年代发展起来的，循环神经网络和卷积神经网络是在 20 世纪 90 年代和 21 世纪发展起来的，而生成对抗神经网络是在 2014 年发展起来的。2017 年，Vaswani 等人 1 提出了一种新的网络架构 Transformer，它使用了注意力机制，省去了循环和卷积机制，所需的计算量大大减少。这被称为自注意力神经网络。它允许将语句的分析分成几个部分，然后并行分析它们。这是自神经网络诞生以来唯一真正重大的创新，因为它显著减少了推理和训练的计算负荷。神经网络的功能与人脑相同，使用大脑神经元、树突、轴突和突触的数学等价物。计算机和大脑都使用电信号，但神经脉冲是通过电化学方式传输的，这比计算机中的纯电流慢得多。轴突被髓鞘隔离，髓鞘可以大大加快传输速度，大量髓鞘化可以使速度提高 100 倍。2 GPT-3 系统中的人工智能神经网络在 2023 年就已经拥有爱因斯坦的智商，到现在可能已经是人类的 1000 倍。3 神经网络的心理层面在 1993 年由 K. Anders Ericsson 等人在一部被广泛称为“10,000 小时参考”的作品中描述。这适用于任何类型的技能——演奏乐器、做数学、参加体育比赛。当然，那些出类拔萃的人确实练习了很多，但更重要的是深度思考。爱立信并不了解其中的机制。2005 年，R. Douglas Fields 提出了
激肽释放酶基因家族变异和过度活动型埃勒斯-丹洛斯综合征
覆盖度在外显子组测序中达到最高，从27.7X到33.6X不等。外显子组的中位覆盖度从14X到100X不等，而基因组测序则从27X到33X不等。从受试者的覆盖度来看，对于外显子组测序，超过58.8%的受试者对所有变异的覆盖度超过10X，对于许多变异，这个值达到了100%。对于15X和20X的覆盖度也是如此，拥有这种覆盖度的受试者比例最低分别为49.9%和35.7%，在很多情况下，这个值达到了100%。对于基因组测序，超过99.1%的受试者对所有变异的覆盖度超过10X，对于许多变异，这个值达到了100%。 15X 和 20X 以上的覆盖率也是如此，具有此类覆盖率的受试者的最低比例分别为 96.0% 和 82.9%，在许多情况下，该值达到 99.3% 和 95.1%。这些来自外显子组和基因组测序的覆盖率统计数据确保了变异调用的高可信度，并强调了我们