XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemlenging
基因组肿瘤分析为治疗犬类疑难癌症提供临床指导
临床意义 据我们所知，这是第一项评估单一癌症基因组测试在兽医学中的多方面临床效用的研究。研究结果支持对患癌症的狗进行肿瘤基因组检测，特别是那些诊断不明确因此本身就难以管理的癌症。这种以证据为导向的基因组检测为大多数癌症诊断不明确的患者提供了诊断指导、预后支持和治疗选择，否则这些患者的临床计划将得不到证实。此外，38% (26/69) 的样本是容易获得的抽吸物。样本因素（样本类型、肿瘤细胞百分比和突变数量）不影响诊断结果。我们的研究证明了基因组检测对犬癌症管理的价值。
企业净零：在充满挑战的经济环境中取得进展
在充满挑战的经济背景下，自 2022 年 10 月推出以来，能源账单减免计划 (EBRS) 为陷入困境的企业提供了可喜的支持。但随着该计划于 2023 年 3 月 31 日结束，并被能源账单折扣计划 (EBDS) 提供的大幅减少和更有针对性的支持所取代，企业担心基本支持水平是否足够。虽然所有企业都会在一定程度上受到影响，但能源密集型产业 (EIIs) 或中小企业 (SMEs) 占比较高的行业可能特别容易受到高能源价格的影响，但只有能源和贸易密集型产业 (ETIIs) 行业的公司才有资格获得 EBDS 下的额外定向支持。即使 EBDS 的支持水平相对于 EBRS 有所降低，也可能有助于在短期内防止一些企业倒闭。然而，EBDS 不太可能提供足够的资金支持来释放支持净零和环境、社会和治理 (ESG) 承诺所需的企业资本投资水平。
使用药物来挑战行为
精神病疾病通常被认为是一种疾病，通常是成人生活中第一次发生的疾病，其特征是该人的心理经历发生了变化，例如幻觉或妄想的发作和/或人思考能力的恶化。在更严重的学习障碍者中，这可能很难诊断，但是良好的历史可以诊断出口语和不太严重的学习障碍者中的此类疾病。如果有证据表明，在发生精神病性疾病的背景下，一个人的挑战行为首次发展，那么使用这种药物是合适的，并且很可能有效地减少有关人员和相关的挑战行为的异常经历。这组药物与短期和长期副作用有关；影响身体的运动系统并导致一些僵化或震颤，或者体重增加的问题，增加糖尿病和心血管疾病的风险增加，可以通过保持最低剂量并仔细监测需要多少药物来最大程度地减少这种风险。
受大脑启发的预测编码提高了机器挑战性任务的性能
反向传播被认为是训练人工神经网络最有利的算法。然而，由于其学习机制与人脑相矛盾，反向传播因其生物学上的不合理性而受到批评。尽管反向传播在各种机器学习应用中取得了超人的表现，但它在特定任务中的表现往往有限。我们将此类任务统称为机器挑战任务 (MCT)，旨在研究增强 MCT 机器学习的方法。具体来说，我们从一个自然的问题开始：模仿人脑的学习机制能否提高 MCT 的性能？我们假设，复制人脑的学习机制对于机器智能难以完成的任务是有效的。使用预测编码（一种比反向传播更具生物学合理性的学习算法）进行了多个对应于特定类型的 MCT 的实验，其中机器智能有提高性能的空间。本研究将增量学习、长尾和小样本识别视为代表性的 MCT。通过大量实验，我们检验了预测编码的有效性，它对 MCT 的表现远优于反向传播训练的网络。我们证明了基于预测编码的增量学习可以减轻灾难性遗忘的影响。接下来，基于预测编码的学习可以减轻长尾识别中的分类偏差。最后，我们验证了用预测编码训练的网络可以用少量样本正确预测相应的目标。我们通过将预测编码网络的特性与人脑的特性进行比较并讨论预测编码网络在一般机器学习中的潜力来分析实验结果。
挑战主要的经济范式？
11。该报告继续探讨国际发展和发展教育组织在其关于确定问题及其原因的教育工作中所做的事情。鉴于Dóchas，ActionAid，Trócaire，Oxfam和Concord具有当前主要的全球经济体系具有的基本批评，期望可能会进行重大的外展活动，使公众参与旨在发展理解，探索和讨论选择方案的教育工作。 但是，ActionAid和乐施会以及其他各种NGDO似乎没有专门的教育计划来探索这些问题，更不用说通过其“国内”公众来调查全球经济体系的问题了。 一个例外是Trócaire，其教育工作确实与其政策分析强调的许多问题有关。鉴于Dóchas，ActionAid，Trócaire，Oxfam和Concord具有当前主要的全球经济体系具有的基本批评，期望可能会进行重大的外展活动，使公众参与旨在发展理解，探索和讨论选择方案的教育工作。但是，ActionAid和乐施会以及其他各种NGDO似乎没有专门的教育计划来探索这些问题，更不用说通过其“国内”公众来调查全球经济体系的问题了。一个例外是Trócaire，其教育工作确实与其政策分析强调的许多问题有关。
摘要 : 早期肿瘤诊断是神经内科治疗中最具挑战性的任务。脑肿瘤是最常见的
摘要：在神经病学领域，早期肿瘤诊断是治疗肿瘤最具挑战性的任务。由于脑瘤是世界上最常见的问题，因此人们正在进行大量研究以在癌症发病阶段发现它。使用传统的图像处理方法进行诊断及其自动化的任务极其困难。鉴于此，提出了一种基于卷积神经网络架构的新技术来对脑瘤进行分类，以帮助放射科医生和医生快速准确地做出决策。所提出的深度学习结构有助于分析和生成更好的特征图，以对正常和恶性病例中的变化进行分类。所提出的方法，即混合深度神经网络 (H-DNN) 架构，是两种不同 DNN 的组合。第一个深度神经网络 (DNN-1) 使用颅脑磁共振 (MR) 图像的空间纹理信息，而在第二种方法中，深度神经网络 (DNN-2) 使用 MRI 扫描的频域信息。最后，我们将两个神经网络结合起来，根据预测分数产生更好的分类结果。DNN-1 的训练输入是局部二元模式计算的纹理，而 DNN-2 使用小波变换计算的频率作为训练输入。这里使用了两个数据集来评估所提出的模型，即真实 MRI 数据集和用于 T2 加权 MRI 扫描的 BraTS 2012 MRI 数据集。在本研究中，所提出的模型提供了 98.7% 的分类准确率，优于相关工作中报告的其他方法。此外，还使用 DNN-1 和 DNN-2 架构对所提出的方法进行了准确度、灵敏度和特异性的比较，以表明与其他方法相比，所报告的模型给出了更好的结果。关键词：脑肿瘤、卷积神经网络、深度学习、图像分类、磁共振成像。如何引用：Singh, M., & Shrimali, V. (2022)。使用混合深度学习方法对脑肿瘤进行分类。 BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (2), 308-327。https://doi.org/10.18662/brain/13.2/345
积极应对挑战性行为
• 感觉统合可以定义为中枢神经系统组织和处理来自不同感觉通道的输入以做出适应性反应的能力。听觉、视觉和嗅觉都是我们可以命名的感觉。在日常生活中，我们都会受到各种感觉的轰炸。有些会引起我们的注意，有些则不会。在那些引起我们注意的感觉中，有些我们会做出反应，有些我们会忽略。管理所有这些输入的能力取决于一个有效的感觉统合系统。如果我们管理得当，并且反应有助于我们满足需求，那么反应就是适应性的。由于脑损伤而患有发育障碍的人往往在处理许多感觉方面存在重大问题，而其他没有处理问题的人则认为这些感觉是理所当然的。他们可能会变得感觉防御。• 是否已为该人完成感觉清单？（感觉清单）• 是否已实施感觉饮食？例如，Wilbarger 方案（感觉刷）
推荐引用（APA）：Martin, A. S., & Freeland, S. R. (2020). 人工智能——监管太空活动的挑战性领域。航空和空间法年鉴，XLV，275-306。
罗马大学国际法和空间法博士后研究员。她在巴黎萨克雷大学（法国）获得空间法和电信法法学硕士学位并在罗马大学（意大利）获得博士学位。2017 年 8 月，她就读于海牙国际法学院研究中心。她是航天文明中心的客座研究员。国际空间法研究所成员；空间世代咨询委员会成员；欧洲空间法中心成员；法国航空和空间法学会成员；空间和电信法研究所成员；For All Moonkind 法律委员会成员；太空法院基金会顾问委员会成员。电子邮件联系 annesophie.martin@uniroma1.it。西悉尼大学国际法名誉教授；邦德大学教授研究员；维也纳大学客座教授：哥本哈根大学 iCourts 国际法院卓越中心永久客座教授；图卢兹第一大学客座教授；麦吉尔大学航空和空间法研究中心准会员；伦敦空间政策与法律研究所高级研究员；香港大学兼职教授；马来西亚玛拉工艺大学 (UiTM) 外部审查员；澳大利亚航天局咨询委员会成员；国际空间法研究所所长；国际法协会空间法委员会成员；国际律师协会空间法委员会成员；欧洲空间法中心成员；外层空间研究所研究员。电子邮件联系 s.freeland@westernsydney.edu.au。本文于 2020 年 10 月完成。
NFT：去中心化系统中挑战版权法相关性的最新技术
丽贝卡·卡罗尔* 非同质化代币（“NFT”）重新定义了社会对数字所有权的理解，并改变了创作者向消费者分发原创作品的方式。这种独特且经常被误解的技术有可能为创作者和消费者带来非凡的价值。虽然 NFT 已经存在了一段时间，但最近几起高价 NFT 销售引发的狂热暴露了许多尚未解答的法律问题，特别是在版权法方面。NFT 还引发了人们对政府对“开放”互联网应该在多大程度上（如果有的话）进行监督和监管的意识形态担忧。本说明探讨了版权法对 NFT 的应用，并试图解决一些尚未解答的版权法问题，包括谁有权将受版权保护的作品铸造成 NFT。然后，本说明试图解决如何将版权法的应用扩展到去中心化系统以支持自由开放互联网的理想。
是什么让 AAM 的工作充满挑战？
Barrett, E., & IJtsma, M. (2021)。无人机系统交通管理中的应急管理建模。第 21 届航空心理学研讨会论文集，48–53。Mosier, K. L., & Kirlik, A.(2004)。Brunswik 的人为因素研究中的镜头模型：经典理论的现代应用。人为因素和人体工程学学会年会论文集，48(3)，350-354。https://doi.org/10.1177/154193120404800316 Deloitte Consulting。(n.d.)。UAM 愿景运营概念。0–94。Woods, D. D. (2015)。四个弹性概念及其对弹性工程未来的影响。可靠性工程与系统安全，141（9 月），5–9。https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3380774.3380779 Klein, G., Feltovich, P. J., Bradshaw, J. M., & Woods, D. D. (2005)。联合活动中的共同点和协调。在组织模拟中（6 月刊）。https://doi.org/10.1002/0471739448.ch6 Sperandio, J. C. (1978)。空中交通管制员的工作方法与工作量的关系。人体工程学，21(3)，195–202。https://doi.org/10.1080/00140137808931713 Hollnagel, E. (认知的情境控制模型。人类可靠性分析：情境与控制，315–326。