NVIDIA 加速计算技术解决了远远超出普通计算机能力的计算挑战。加速计算需要的不仅仅是强大的 GPU。NVIDIA® CUDA® 通用可编程 GPU 与众多 GPU 加速 SDK、API 和算法相结合,提供了全栈计算解决方案,可在多个领域提供令人难以置信的应用程序加速。分布式 GPU 计算系统和软件可在整个数据中心扩展处理。全球云数据中心越来越多地使用 NVIDIA GPU 加速系统和架构进行扩展和扩展,运行各种 AI、HPC 和数据分析应用程序。
抽象目的:证明在瓣膜闭合期间预测的血剪力与血栓形成性之间的明确联系,这解释了组织和机械阀之间的血栓形成差异,并提供了一种实用的度量,以开发和完善假体瓣膜设计,以降低血栓形成性。方法:使用脉冲和准稳态流系统进行测试。使用校准预测的参考孔口区域的模拟光电电子学测量了预计开放阀区域(POVA)的时间变化。在心脏周期上确定的流速度等于瞬时体积流速除以POVA。对于闭合阀间隔,获得了准稳态的背压/流动测试的数据。性能通过得出的最大负和正闭合流速度排名,通过推断的速度梯度(剪切)证明潜在的临床血栓形成性。测试了临床,原型和对照阀。结果:多个测试数据集的血液剪切和凝块潜力指导经验优化和阀设计的比较。评估了用于软闭合和减少血栓形成电位的3-D打印原型阀设计(BV3D)。结论:在瓣膜闭合处的传单几何形状,流速和预测的剪切之间的关系,照亮了假体瓣膜血栓形成的重要来源。对这种关系表示赞赏,并基于我们的实验产生了比较数据,我们实现了瓣膜原型的优化,具有降低的血栓形成性。竞争利益:没有声明。财务披露:这项研究都是所有作者都在无偿的基础上进行的。关键词:假肢;实验室模拟;预计的开放阀区;瓣膜闭合,血栓形成;阀流速;反弹中央消息是阀门关闭流速的衍生实验室指标,提供了一种对阀门模型进行潜在血液损伤的方法。这些结果为先前的临床观察提供了新的见解和机理解释,在该观察中,主动脉和二尖瓣替代物的替代方案的血栓形成潜力和抗凝需求有所不同。这项研究提出了设计和评估新型机械阀模型的前进道路,以进行未来的开发。作为对机械和生物假体瓣膜的多次修改尚未解决与血栓形成和耐用性有关的慢性缺点,因此需要一个新的开发途径,以消除前者的血栓形成,并在后者中延长耐用性。透视假肢机械阀装置会导致血细胞损害。激活凝血级联反应是通过动态阀函数引发的。设计以关注阀门行为为重点的创新可能会降低瓣膜血栓形成潜力。我们的研究表明,阀门设计可以在经验上优化,重点是该阶段。对开放气门性能的重要性重点鼓励了长期存在的偏见,而对识别潜在血栓形成并发症至关重要的闭合相位持续存在。我们的多个数据集可用于挑战这种偏见。本研究比较了三个临床瓣膜和两个实验原型。机械阀的动态运动和衍生的区域流速受到阀几何形状的影响。关注瓣膜闭合动力学可能导致潜在的血栓形成原型阀的发展。实验室实验支持阀区域流速与瓣膜血栓形成潜力有关的假设。
摘要简介:肥胖与不育之间的关系已被广泛研究。研究表明,肥胖可以降低生育能力并增加妊娠并发症的发生率,例如妊娠糖尿病,先兆子痫,早产和胎儿生长限制。目的:回顾有关肥胖对生育影响的当前文献,包括肥胖相关的不育症的可能原因以及肥胖对不孕治疗成功的影响。方法论:进行集成和描述性定性审查。结果和讨论:肥胖是一种影响世界大部分人口的健康状况,并且与各种合并症(例如女性不育症)有关。肥胖对女性不育的影响是在科学文献中广泛讨论的主题。最终考虑:总而言之,肥胖是不育的危险因素,可能会对生育治疗的成功产生负面影响。体重减轻和健康生活方式的采用是治疗与肥胖相关的不育症的基础,但是多学科和个性化方法对于治疗的成功至关重要。需要进行更多的研究,以提高对肥胖与不育之间关系基础机制的理解,并制定更有效的策略来治疗这种情况。关键字:肥胖;不育;排卵。摘要简介:肥胖与不育之间的关系已被广泛研究。研究表明,肥胖可以降低生育能力并增加妊娠并发症的发病率,例如妊娠糖尿病,前倾向,早产和胎儿生长限制。目的:回顾有关肥胖对生育影响的当前文献,包括与肥胖相关不育症的可能原因以及肥胖对不孕治疗成功的影响。方法:进行了综合和描述性定性审查。结果和讨论:肥胖是一种影响世界大部分人口的健康状况,并且与几种合并症(例如女性不育症)有关。肥胖对女性不育的影响是在科学文献中广泛讨论的主题。最终思想:总而言之,肥胖是不孕症的危险因素,可能会对生育治疗的成功产生负面影响。体重减轻和健康生活方式对于治疗与肥胖相关的不孕症至关重要,但是多学科和个性化的方法对于成功治疗至关重要。需要进行更多的研究,以提高对肥胖与不育之间关系的机制的理解,并制定更有效的治疗这种情况的策略。关键字:肥胖;不育;排卵。
背景:不育症是由异质风险引起的,但大多数是无法解释的。精子DNA碎片指数(DFI)越来越被认为是评估男性不育症的参数。这项研究旨在研究精子DFI与实验室之间的关联以及无法解释的不孕症的人口中的临床结果。方法:收集了不育群体的临床数据,以选择无法解释的不育症的生殖患者。作者对对照组(DFI <25%)和观察组(DFI≥25%)的患者进行了正常精子参数的分类,并比较了两组之间的基础特征,实验室和临床结果的差异。作者进行了相关分析,以检查DFI与D3良好胚胎数量之间的关系,以及临床妊娠率和活出生率。回顾性研究共有176例病例。结果:观察组(n = 88)比对照组显示出晚期男性年龄,精子浓度较低,进行性运动性和形态评估。此外,下部号在观察组中显示了良好质量胚胎,临床妊娠率和活出生率。DFI与No.显示了良好质量的胚胎(RS = -0.347,p <0.001)或活出生率(RS = -0.185,P = 0.028)。结论:精子DFI是在无法解释的不明显伴侣中预测D3良好胚胎的一个很好的指标,但它没有提供有关临床妊娠结局的足够信息,而是实时的预期。
牙齿是连续的结构,其进化和发育历史与脊椎动物矿化组织的出现密切相关。牙齿表现出多种形式,在现存脊椎动物中发育模式不同,使其成为研究物种多样化的重要元素。鲨鱼牙齿永久更新,并表现出与交配和营养行为相关的形态。这项工作首先使用 3D 几何形态测量和机器学习来评估两种鲨鱼牙齿形态的变化。首次详细描述了雌雄异齿在鲨鱼个体发育过程中的出现,并表明在进行物种鉴别之前应首先评估这种自然变异。这项工作还质疑特定蛋白质在发育过程中对鲨鱼牙齿形态获得的作用。功能测试表明 Shh 和 Fgf3 对尖端形态发生和矿化过程有影响。这些蛋白质是对观察到的牙齿差异的有前途的解释性变量,导致假设它们在具有物种形成和营养和交配行为的结构演变中的作用,这是对广泛的bone tertebraey thermenthers thry thry thry thriment thrimation sermast sermast symant symast and symast symast and sentriment and symast sensiment and symast rastiment and symast symast insment astriment symast rast的同时,长期以来,这一组中的发生
摘要:Segundo-Ortin&Calvo's(S&C)对“植物神经生物学”的彻底回顾提出了支持植物知觉可能性的证据。他们提出了一个令人信服的案例,植物可以预期,评估风险,合作,模仿和追求目标,以及动物对应物。S&C指出,有一个双重标准:与人类主观经历相关的行为模式被认为是在非人类动物中推断认知的有效,而在包括植物在内的其他系统中则无效。我们认为,包括知觉在内的认知功能可以通过非常不同的系统及其不同的底物来实现。我们提供了基础认知文献中的一些背景,并表明神经生物学的深刻见解远远超出了神经元。
药物-靶标相互作用 (DTI) 预测是药物再利用领域中一项相关但具有挑战性的任务。计算机模拟方法引起了特别的关注,因为它们可以降低传统方法的相关成本和时间投入。然而,当前最先进的方法存在几个局限性:现有的 DTI 预测方法在计算上成本高昂,从而阻碍了使用大型网络和利用可用数据集的能力,并且 DTI 预测方法对未见数据集的推广仍未探索,这可能会在准确性和稳健性方面改善 DTI 推断方法的开发过程。在这项工作中,我们介绍了 GE NN IUS(图嵌入神经网络相互作用发现系统),这是一种基于图神经网络 (GNN) 的方法,在各种数据集的准确性和时间效率方面均优于最先进的模型。我们还通过评估每个数据集中以前未知的 DTI 展示了其发现新相互作用的预测能力。我们通过在不同数据集上训练和测试 GE NN IUS 进一步评估了其泛化能力,结果表明该框架可以通过在大型数据集上训练并在较小的数据集上测试来潜在地改进 DTI 预测任务。最后,我们定性地研究了 GE NN IUS 生成的嵌入,发现 GNN 编码器在图卷积之后保留了生物信息,同时通过节点传播这些信息,最终在节点嵌入空间中区分蛋白质家族。
IR 4.0对人类健康的某些主要影响是:(a)改进诊断和治疗:使用AI和机器学习,医疗保健提供者可以访问大量患者数据并使用它来制定更准确的诊断并制定个性化治疗计划2; (b)远程医疗:广泛使用互联设备和互联网使患者有可能在舒适的家中获得医疗建议和治疗。这对居住在偏远或服务不足地区的人们特别有益。 (c)电子健康记录(EHRS):电子健康记录的使用提高了医疗信息的准确性,效率和可访问性。这有助于减少医疗错误并改善患者的结果; (d)预测分析:在医疗保健中使用大数据分析,使医疗保健提供者能够分析大量患者数据,以识别模式并对未来的健康结果进行预测。这有助于改善人口健康并预防疾病; (e)可穿戴技术:智能手表和材料跟踪器等可穿戴设备已变得越来越流行,并为用户和医疗保健提供者提供了宝贵的健康数据。该数据可用于跟踪和监测健康趋势,确定潜在的健康问题并支持疾病管理。2
越来越多的研究表明,功能连接组具有个体特异性,因此可以视为大脑指纹;即能够在健康 [1] 和疾病 [2], [3] 的人群中识别个体。传统的方法是将大脑区域视为顶点,将区域对之间的区域时间过程的统计依赖性成对度量(即皮尔逊相关系数)视为边权重,从而构建功能连接组 (FC)。人们已经使用不同的神经成像方式研究了 FC 的指纹潜力,即脑电图 (EEG) [4], [5]、脑磁图 (MEG) [6], [7] 和功能性磁共振成像 (fMRI) [1], [8]。所有这些研究都有助于从大脑连接数据中实现单受试者水平的推断,即通过利用不同认知任务和静息状态下功能网络组织的个体属性 [9], [10],或通过将个体连接组特征与行为和人口统计分数联系起来 [1], [6], [7], [9]。然而,传统的功能连接组不仅捕捉到了神经活动之间的统计依赖性,也捕捉到了潜在噪声源的统计依赖性。此外,功能连接组的构造仅提供大脑动态的成对表示,例如通过将大脑视为二元组的组合。由于其简单性,这一假设是有益的,但它限制了对人类大脑网络中个体特征的研究。因此,已经提出了基于主成分重建 [9] 或特征空间嵌入 [10] 的功能连接组去噪补救措施,每种方法都需要从潜在空间中学习基于空间的功能连接组。