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数字健康和国际人权法
该课程将分为三个部分。在第一部分中，将向学生介绍国际人权法，探索其进化，基础原则，国家义务的本质，私人参与者的责任及其对算法责任制在发展和使用数字健康解决方案中的影响。第二部分将重点介绍在数字健康背景下应用的特定实质权利的详细检查。尤其是私人生活和数据保护的权利，健康权以及免于歧视的权利，将在个性化医学和AI（包括算法偏见）带来的挑战中进行审查。也将分析数字解决方案的文化权利和可接受性。最后，第三部分将讨论国际人权法的实施和执行。
气候变化，范围变化和多养相互作用
气候变化是对生物多样性和生态系统功能的最严重威胁之一。当前的温度变化速率主要由化石燃料的人类组合驱动，远远超过至少10，000年（较低的PleistoCene）和更长的时间（IPCC，2014年）。最后一次重大的气候变化事件引起了巨大的灭绝，导致许多大型四足动物突然灭亡，包括诸如羊毛猛mm，羊毛犀牛，毛s，牛皮龙，巨型麋鹿，巨型麋鹿，saber齿的虎和dire虎[1]等特征物种[1]。在先前的气候变化事件时，景观之间的主要差异之一是当前的景观是，生物圈现在由单个物种Homo Sapiens Sapiens主导，该物种已深刻改变并简化了许多陆地和水生生态系统。因此，除了气候变化外，自然生态系统还因其他人类引起的变化而改变了，包括森林砍伐，富营养化，过度收获，非本地物种的引入和各种类型的污染。因此，物种和种群受到多种压力源的挑战，使他们更难适应气候制度的快速变化。人们可以强烈认为我们不再生活在全新世，而是在人类世[2,3]。
AI驱动的医疗保健：塑造人口健康的未来
通过使用计算机视觉，AI解释了复杂的医学成像，为我们对生理条件的理解增加了一层深度。 自然语言理解（NLU）将这种能力扩展到文本数据，通过临床注释进行解析，并报告了提取相关健康信息的结果，将其无缝整合到更广泛的健康状况中。 图形神经网络（GNNS）通过对不同的健康决定因素之间的复杂关系进行建模，从而提供了一个动态框架，从而反映了健康因素的现实世界相互联系，从而进一步丰富了该数据综合。通过使用计算机视觉，AI解释了复杂的医学成像，为我们对生理条件的理解增加了一层深度。自然语言理解（NLU）将这种能力扩展到文本数据，通过临床注释进行解析，并报告了提取相关健康信息的结果，将其无缝整合到更广泛的健康状况中。图形神经网络（GNNS）通过对不同的健康决定因素之间的复杂关系进行建模，从而提供了一个动态框架，从而反映了健康因素的现实世界相互联系，从而进一步丰富了该数据综合。
关于单词顺序和方面的跨语言，基于语料库的定量建模
人类语言最引人注目的特征之一是它们的极端变化。更加惊人的是，在统治其形式和功能的强烈代表性和认知规律的明显变化背后的存在：语言普遍性。我们在这里讨论我们小组的一些最新工作，其中大规模，数据密集型计算建模技术用于解决有关语言规律性的基本语言问题。在单词顺序区域中，我们在此处报告工作，这些工作利用大量单语和平行语料库数据来开发名词短语（通用20）和一般结构最小化原则的内部结构的计算模型。在事件持续时间的领域，我们报告的工作利用了深厚的相似性和表面差异来开发真正的跨语言自然语言处理工具。
利基结构，生物进化和文化变革。
遗传进化与培养之间的关系提出了两个因果问题。第一个关注当代人类文化受到我们的生物进化遗产的约束或局限的程度；第二个问题是，遗传进化本身是否受到文化活动的影响。我们认为，如果没有更完整地了解一般的表型，尤其是人类特别修改了环境中选择源的意义，从而无法完全理解进化论对人类科学的意义与人类科学的意义，从而无法充分理解。我们的主要目标是描绘和探索生物进化与文化变化之间的相互作用。进化生物学已被广泛援引人类的行为和社会制度。这些解释产生了社会生物学（Trivers 1985; Wilson 1975），人类行为生态学（Borgerhoff Mulder 1991）和进化心理学（Barkow等人（Barkow等）1992），以及进化论和社会达尔文主义（Kuper 1988）。 但是，人类行为的进化方法1992），以及进化论和社会达尔文主义（Kuper 1988）。但是，人类行为的进化方法
基于自然的创新生物量化剂对农业的影响
lable气候变化导致意外的干旱，极端温度，过度降雨和意外风暴，导致过去从未发生过的灾难。考虑到这一点，建立环境友好机制至关重要。近年来，农业化学物质的不受限制和不受限制地使用了，以获得更高的产量，而另一侧的产量导致了几个农业问题和损坏的土壤。过度使用化学氮肥不仅会加速土壤酸化，还冒着污染地下水和大气的风险。生物肥料和那些包含土壤本地微生物群的投入为减轻不利气候变化的负面影响提供了更安全的选择。Mycorrhiza是一种土壤真菌，在自身与宿主植物根部之间建立了共同的共生关联。它对植物营养产生了重大贡献，特别是磷摄取以及固定（例如Zn）和移动（S，Ca，k，k，fe，Mn和N）元素的选择性吸收
深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
在半sib中的定量性状基因座的多个标记映射在半sib中的定量性状基因座的多个标记映射
许多作者考虑了用于分析来自杂种种群数据的设计（例如Neimann-Sprensen和Robertson，1961年； Soller和Genizi，1978年； Geldermann等，1985； Weller等，1990）。这些方法的缺点是他们一次使用来自单个MARIRW的信息。没有标记将具有统一性的杂合性，因此对于任何给定的标记，有些父亲都会是纯合的，因此是非信息的。这会浪费信息，并在QTL的估计位置中引入偏差可能会有更大的问题。此外，提出的最小二乘方法不能单独估计任何检测到的QTL的位置和效果。最大似然（ML）方法（Weller，1986; Knott and Haley，1992a）可以估计这两种效果，但是通常仅使用单个标记（Weller，1986; Knott; Knott and Haley，1992a and B）估计，位置与标记相对（I.E.可以是它的任何一侧）。
相关免疫细胞浸润的生物信息学分析...
方法：用于对ONFH患者和健康对照组中的mRNA表达训练进行仔细检查，其数据整合来自GEO数据库。de mRNA。通过基因和基因组（KEGG）途径富集分析，基因本体论（GO）功能分析以及基因集富集分析（GSEA）的基因和基因组（KEGG）途径富集分析，基因和基因组百科全书（GSEA）探索了DE mRNA的生物学功能。此外，支持向量机 - 递归特征消除（SVM-RFE）和最低绝对收缩和选择操作员（Lasso）（Lasso）被用来辨别与该疾病相关的诊断生物标志物。接收器操作特征（ROC）分析用于评估特征基因的统计性能。使用QRT-PCR在从ONFH患者和健康对照组中获得的骨组织中进行关键基因的验证。成骨分化，以验证关键基因与成骨分化之间的相关性。最后，执行免疫细胞进行锻炼分析以评估ONFH中的免疫细胞失调，同时探索免疫细胞内效率与关键基因之间的相关性。
人工智能在医疗保健中的应用
摘要：本研究彻底回顾了人工智能（AI）在医疗保健中的应用状态，有关不同疾病类型的AI使用趋势，这些疾病类型和问题妨碍了他们的进一步进展。该研究通过通过PubMed数据库找到有关医疗保健中AI的相关当前文章，使用了文献综述和数据分析。这项工作分析了AI在癌症，心血管疾病和神经系统疾病以及医疗保健现实部署中的瓶颈中的使用。研究结果表明，尽管AI证明了提高诊断精度的潜力，但与数据隐私，道德考虑和模型解释性有关的几个障碍仍然存在。总而言之，本综述对医疗保健中AI应用的当前状态进行了评估，并确定了需要进一步调查的关键领域。通过解决这些挑战，可以更有效地开发和广泛地实施未来的创新，最终有助于AI驱动的医疗保健解决方案的进步和优化。