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全局PM2.5暴露和不平等
在计算机科学和人工智能不断发展的景观中，模糊图理论和拓扑指数的整合为决策过程提供了强大的框架。模糊图，其特征是它们处理不确定性和不精确的能力，扩展了传统的图形概念，从而使复杂网络的更细微的表示。本研究探讨了模糊拓扑指数在梯子和网格图中的应用，这些阶梯和网格图是网络理论中的基础结构。梯子图，类似于梯子的梯级，以及代表网状结构的网格图，通过模糊图理论的镜头进行分析，以提取有意义的见解，有助于决策。模糊拓扑指数与这些图形结构的融合为评估网络鲁棒性，优化路线和增强整体系统可靠性提供了强大的工具。本文深入研究了传统拓扑指数的探索，例如randić索引以及模糊的拓扑指数和模糊的Zagreb索引，专门用于梯子和网格图。我们通过机器学习技术分析上述图表，并提供全面的统计分析。我们发现梯子和模糊阶梯图之间以及网格和模糊的网格图之间存在很强的相关性。我们的发现表明，如果已知梯形图和网格图中的拓扑索引的值，那么我们可以准确地预测梯形图和网格图的模糊拓扑索引的值。使用机器学习技术对清晰和模糊图中的拓扑指数进行分析是一种创新的方法，不仅可以节省时间，而且还提供了更全面，更精确的评估。
在医疗保健数字健康和AI
打破神话：印度农村地区的农村范围不需要妥协质量，医疗保健访问一直是一个挑战，许多人认为任何有效的解决方案都必须降低，成本低，质量不可避免地低。多年来，这种看法一直受到社会经济因素的影响：农村地区低成本产品的成功，例如基本的手机和预算设备，强化了可承受能力必须以质量为代价的想法。但是，随着技术的发展，一些先驱正在努力揭穿这个神话，并重新定义农村医疗保健的可能性。
科学的聚光灯：突破，挑战和见解
为了促进和增强沟通，Josha分享了其编辑的主观选择，而不是所有研究的全面概述。此版本的摘要摘要了七本引人入胜的研究论文和计划，探讨了各种领域的关键进步和挑战。主题包括欺诈性论文对系统评价的影响，科学社区向蓝军的迁移以及对恶性疟原虫毒素耐药机制的关键见解。一项关于“黑暗蛋白质组”的开创性研究揭示了成千上万的新人类基因，而美国科学和技术愿景（广阔）工作队的建议旨在重塑美国科学领导的未来。重点还包括2024年世界获奖协会奖品，庆祝对算法和视觉科学的关键贡献，以及分析错误信息如何利用在线道德愤怒来传播的道德愤怒。，这些总结为科学创新，伦理和社会影响的动态景观提供了一个窗口。探索完整的文章，以深入了解这些开创性的作品。
建议引用：Fehsel，K。（2023）。为什么铁缺乏症/贫血与阿尔茨海默氏病及其合并症有关，如何预防？ [ON
摘要：在许多疾病中越来越多地观察到铁代谢受损，但是仍然缺乏对改变铁代谢的细胞影响的更深入的机械理解。此外，描述了阿尔茨海默氏病（AD）及其合并症（如肥胖，抑郁症，心血管疾病和2型糖尿病）的合并症，描述了由于葡萄糖进口减少而导致的神经元能量代谢的遗嘱。这篇综述的目的是介绍两个观察结果之间的分子联系。不足的细胞葡萄糖摄取诱导者增加了铁蛋白的表达，从而导致细胞不含铁池的耗竭并稳定缺氧诱导的因子（HIF）1α。该转录因子诱导葡萄糖转运蛋白（GLUT）1和3的表达，并将细胞代谢转移到糖酵解。如果这条防线不足以足以满足能力的葡萄糖供应，则进一步减少细胞内铁池会影响线粒体电子传输链的酶，并激活AMP激活的激酶（AMPK）。该酶触发了GLUT4向质膜的转运以及细胞成分的自噬回收，以动员能量资源。此外，AMPK激活了铁蛋白噬菌的自噬过程，该过程提供了急需的铁作为辅助因子，作为辅助因子，以合成血红素和铁 - 硫蛋白的合成。该途径的过度激活以铁铁作用而结束，这是一种特殊的铁依赖性细胞死亡形式，而阻碍AMPK激活稳步减少了铁池，导致脾脏和肝脏中铁隔离性低铁血症。持久的铁耗尽会影响红细胞生成，并导致慢性疾病的贫血，这是AD患者及其合并症的常见状况。应施用改善能源供应和细胞葡萄糖摄取的药物，饮食或植物化学物质，以抵消慢性疾病的低铁和贫血。
EP 69 Gen AI播客转录时代的知识图
我最喜欢的人倾向于思考知识图是我们将世界视为事物的看法，而不一定是如何将数据存储和结构化为字符串。以及组织内部的许多这些信息存储库。因此，概念，商业概念的概念，我们都可以与人，地点，订购供应商，字体，代表性的skus以及这些商业概念之间的关系相关联是您如何开始描述数据并将含义附加到其上的关键。这确实是许多组织中知识图的体现。，因此，知识图确实适合这种模具，其中知识图的焦点往往是在需要消耗信息而不是需要如何生成，结构化或存储的信息上。以及在业务概念层面上以业务层面的代表数据，以至于企业中的所有用户不一定必须具有技术背景，了解技术的需求和寻找的内容，并以这种方式代表这些数据，只有这些数据只能使他们能够成为这个位置，使我们能够在这个位置处于这个位置，我们最终可以在自我服务的角度来看，这是我的最终数据，我知道这一点是我的讨论，而我的讨论得出了，这是我的讨论，这是我的讨论，这是我的讨论，而这是我的讨论，而这是一个如此之多，这是我的讨论，而这是一个如此之所以如此，这是我在这个位置的讨论。
来自低度猜想的算法连续性和相关的随机图中的应用
图形匹配，也称为网络对齐，是识别两个图表之间的双向反射，从而最大程度地提高了公共边数的数量。当两个图彼此完全同构时，此问题将减少到经典的图形同构问题，其中最著名的算法在准杂音时间时间中运行[1]。通常，图形匹配是二次分配问题[7]的实例，该实例已知可以解决甚至近似[38]。是由现实世界应用（例如社交网络去匿名化[45]和计算生物学[51]）以及了解平均计算复杂性的需求，最近的研究集中在统计模型下的理论基础和有效的算法。这些模型假设这两个图是在隐藏的顶点对应关系下随机生成的，其中有相关的边缘，其中规范模型是以下相关的随机图模型。对于任何整数n，用u = u n表示为1≤i=j≤n的无序对（i，j）集。
pygraft：触手可及的合成模式和知识图的可配置生成
摘要。知识图（kgs）已成为突出的数据表示和管理范式。通常受到架构（例如，本体论）的基础，KGS不仅捕获了事实信息，而且捕获了上下文知识。在某些任务中，一些公斤将自己确立为标准基准。但是，最近的工作概述依靠有限的数据集集合不足以评估方法的概括能力。在一些数据敏感领域（例如教育或医学）中，对公共数据集的访问更加有限。为了纠正上述问题，我们释放了Pygraft，这是一种基于Python的工具，生成了高度定制的域 - 不可能的模式和KGS。合成的模式包含各种RDF和OWL构建体，而合成的KG则模仿了真实世界KGS的字符和规模。最终通过运行描述逻辑（dl）追求来确保生成资源的逻辑一致性。通过提供单个管道中同时产生模式和kg的方式，Pygraft的目的是赋予在基于图形的机器学习（ML）或更一般的KG处理等领域的基准新颖方法中生成更多样化的kgs。在基于图的ML中，这应该促进对模型性能和概括能力的更全面评估，从而超越了可用基准的有限收集。Pygraft可在以下网址提供：https：//github.com/nicolas-hbt/pygraft。
“ Time Technoplast Limited Q3＆9个月财政财政收益...
d iRector - ime technoplast l imited m r。n aveen j ain - w hole -t ime d Irector，technical - t ime t echnoplast l Imited m r。s andip m odi - s Enerior v iCe p居民，ccounts和corporate p lanning - t ime technoplast l Imited M r。h emant s oni - v冰p居民，l大等法和c orporate a ffairs - t ime t echnoplast l imited m oderator：m r。bhijeet m ukesh p urohit - k aviraj s ecurities
在分类结直肠癌或肺癌患者死亡的多伴病因
患者多酸性生存结果的分类对于个性化的癌症治疗很重要。机器学习（ML）算法越来越多地用于为医疗保健的决策提供信息，但是这些模型容易受到数据收集和创建算法的偏见。ML模型以前已显示出表现出种族偏见，但他们对不同年龄和性别群体的患者的公平性尚未研究。因此，当对结直肠癌患者（n = 515）分类时，使用TCGA数据进行分类时，我们比较了5个ML模型（随机森林，多项式逻辑回归，线性支持矢量分类器，线性判别分析和多层感知）的多项性表现。所有五个模型均对这些社会人口统计学群体表现出偏见。然后，我们在肺腺癌（n = 589）上重复了相同的过程，以验证我们的发现。令人惊讶的是，对于最大的社会人口统计学组，大多数模型的总体趋势往往较差。优化模型性能的方法，包括在合并年龄，性别或种族群体上测试模型，以及创建经过培训并用于个人或合并的社会人口统计学群体的模型，显示出减少不同群体模型绩效差异的潜力。值得注意的是，这些方法可用于提高ML公平性，同时避免对表现出偏见的模型进行惩罚，从而牺牲整体性能。