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机器学习中的可解释人工智能
本文介绍了可解释人工智能 (XAI)，这是提高 ML 系统可解释性和可信度的必要解决方案。本文通过两个关键领域的案例研究探讨了 XAI 的重要性：制造业和医疗保健。第一个案例涉及预测性维护应用程序，该应用程序使用 XAI 通过梯度提升决策树预测机器故障的可能性，从而为优化生产力提供详细建议。第二个案例研究基于医疗保健部门。用于 AI 模型解释的 LIME 和 SHAP 工具增强了人们对 AI 辅助医疗诊断的糖尿病预测有效性的信任。这两个案例都证明 XAI 有助于更好地理解所展示的机器学习模型的工作原理，并符合道德决策和监管要求。因此，在本文的最后一部分，作者讨论了当前形式的 XAI 的一些缺点以及该领域的潜在进步，包括水平性和更好地融入使用 AI 的系统。这一发现支持使用 XAI 在众多行业中促进更透明、更负责任和更值得信赖的 AI 应用。
polidopamin temelli nanosistemlerinilaçtaşıyıcıSistem...
目标：多多巴胺（PDA）是多巴胺单体自身氧化和聚合过程的最终产物。PDA在具有光疗法转化能力，药物结合能力，多面粘附和生物粘现实能力，对pH变化的敏感性以及高生物医学方面的生物医学领域表现出巨大的潜力。它所携带的优质特征使基于PDA的纳米颗粒具有药物载体系统和处理的潜力。在这篇综述中，旨在评估PDA的潜力，聚合机制和基于PDA的纳米含量在各种疾病的诊断和治疗中，并使PDA在医学和药房领域中发挥作用。结论和讨论：文学研究；凭借其出色的特征，已经看到，基于PDA的纳米系统在许多领域都对诊断和治疗具有希望。颗粒大小，稳定性，药物释放优化，生物形成和长期毒性分析的PDA纳米颗粒的研究正在逐日增加。人们认为，这些系统可以通过阐明无法完全澄清的信息（例如了解PDA的代谢和生物调节机制）来有效地参与诊断和治疗。关键词：药物载体系统，纳米齿状系统，多巴胺，治疗
Vemlidy® 与恩替卡韦的比较
日本进行了一项前瞻性、单中心、对照、观察性研究，在服用 ETV ≥ 1 年的 CHB 患者中，比较从 ETV 0.5 mg 每日一次换为 TAF 25 mg 每日一次（n=48）与继续使用 ETV（n=32）的长期疗效和安全性。参与者招募于 2017 年 3 月至 2020 年 12 月期间。符合条件的参与者患有代偿性肝病，在开始使用 ETV 治疗之前未接受过 NUC 治疗，仅对基因型 C HBV 呈阳性，HBV DNA 水平 <1.3 log 10 IU/mL，并且 HBsAg 水平≥800 IU/mL 或 HBsAg 水平为 80 至 800 IU/mL，且筛选前波动不超过 -0.1 log 10 IU/mL/年。主要终点是 96 周时血清 HBsAg 相对于基线的变化。研究组间的基线特征相似（所有 P 值≥0.07；表 1）。
mlr3viz：'mlr3'
数据包包。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 AS_PRECRET。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 AutoPlots.Benchmarkresult。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 autoplots.insensusresult。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 autoplot.filter。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 autoplot.lear-classif。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 autoplot.lear-classifvgggggmnnet。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 autoplot.learnerclassifrpart。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 autoplot.learnerclusthererarchical。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 autoplot.learnerregr。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 autoplot.learnersurvcoxph。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 autoplot.optiminstancebatchsinglecrit。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 AutoPlot.PredictionClassif。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 autoplot.predictionclust。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 autoplot.predictionregr。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 autoplot.resampleresult。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 autoplot.taskClassif。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 AutoPlots.TaskClust。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 AutoPlots.TaskReg。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28尸检。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 29 29预测 。 。 。25 AutoPlots.TaskClust。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 AutoPlots.TaskReg。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28尸检。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 29 29预测 。 。 。28尸检。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 29预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 predition_grid。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
API 开发和建模：简化金融技术集成，实现无缝数字交易
API 最重要的影响之一是其在实现金融服务民主化方面发挥的作用。由 API 推动的开放银行计划允许第三方开发人员安全地访问财务数据，为支付、贷款和投资管理领域的创新应用铺平了道路 [2]。例如，API 使用户能够将多个银行账户链接到一个平台，从而实时了解他们的财务状况。这种可访问性不仅改善了用户体验，还促进了金融机构之间的竞争，推动了具有成本效益和以客户为中心的解决方案的发展 [3]。
CSE职业日简历-Supun Gamlath
迪恩的名单：第1、2、3、5和7个亚太地区的robocon 2023：团队负责人Challengerx 2023：亚军（团队）Cypher Hackathon 2023：跑步者UP（Team）Realhack 2023：Realhack 2023：Runners Up（Team）UP（Team）Iesl Robames 2022：First Place 2022：first Place（System）bashawe 20202020202020202020202：志愿者：斯里兰卡红十字会会员：莫拉远足俱乐部
Metapipeline-DNA：综合种系和体细胞基因组学NextFlow Pipeline
Yash Patel 1,2,3*，Chenghao Zhu 1,2*，Takafumi N. Yamaguchi 1,2,3*，Nicholas K. Wang 1,2，Nicholas Wiltsie 1,2,3 Mohammed Faizal Eeman Mootor 1,2,3 , Timothy Sanders 1,2,3 , Cyriac Kandoth 1,2 , Sorel T. Fitz-Gibbon 1,2,3 , Julie Livingstone 1,2,4 , Lydia Y. Liu 1,2,4 , Benjamin Carlin 1,2,3 , Aaron Holmes 1,2 , Jieun Oh 1,2 , John Sahrmann 1,2 , Shu Tao 1,2,3 , Stefan Eng 1,2 , Rupert Hugh- White 1,2 , Kiarod Pashminehazar 1,2 , Andrew Park 1,2 , Arpi Beshlikyan 1,2 , Madison Jordan 1,2 , Selina Wu 1,2 , Mao Tian 1,2 , Jaron Arbet 1,2 , Beth Neilsen 1,2 , Yuan Zhe Bugh 1,2，Gina Kim 1,2，Joseph Salmingo 1,2，Wenshu Zhang 1,2，Roni Haas 1,2，Aakarsh Anand 1,2，Edward Hwang 1,2，Anna Neiman-Golden 1,2，Anna Neiman-Golden 1,2，Philippa Steinberg 1,2，Wenyan Zhao 1,2 Boutros 1,2,3,4,5，§
简化的、无 PCR 的 WGS 工作流程可增强...
1.0 背景 全基因组测序 (WGS) 已成为生殖系分析中广泛应用的工具，例如遗传病诊断和药物基因组学 [1]。WGS 还在人口研究中发挥重要作用，例如 All of Us 计划，它使大规模基因组研究能够揭示遗传多样性和疾病易感性 [2]。值得注意的是，WGS 正日益成为精准肿瘤学的综合工具，提供基因组景观的详细视图，以指导定制治疗方法的开发并优化癌症管理 [3]。随着 WGS 越来越多地从研究转变为常规临床使用，优化工作流程以提高精度、可扩展性和效率至关重要。解决 DNA 碎片不一致、文库转化率不理想、样本输入变异的繁琐优化及其导致的测序偏差等关键挑战对于确保高质量的数据和变异调用报告至关重要。
用主机简化体外工程生物文化的筛选设置
工程生存材料（ELMS）通常包含细菌，真菌或夹在聚粉基质中的动物细胞，在药物输送或生物传感等领域提供了无限的可能性。确定在确保与ELM宿主兼容的同时保持ELM性能的条件至关重要，然后在体内测试它们。这对于减少动物实验至关重要，可以通过体外研究来实现。当前，尚无标准来确保ELM与宿主组织的兼容性。朝向这个目标，我们设计了一种基于96孔板的筛选方法，以简化跨培养条件的ELM生长，并确定其体外的兼容性潜力。我们显示了随着时间的流逝，三种细菌物种的增殖，并筛选了六种不同的细胞培养基。我们以双层和单层格式制造了榆树，并跟踪细菌泄漏，以衡量ELM生物植物的量度。筛选后，选择了适当的培养基，该培养基可持续榆树生长，并用于在体外研究细胞相容性。通过添加ELM上清液并分别测量细胞Mem Brane完整性和活/死染色，研究了鼠纤维细胞和人单核细胞上的ELM细胞毒性。我们的工作说明了一个简单的设置，以简化榆树兼容环境条件与主机的筛查。