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科学与教育领域的人工智能技术”生成式...
数千年来，音乐一直是人类文明不可分割的一部分。尽管如此，准确地描述和模拟音乐的难以捉摸的本质仍然是一项具有挑战性的任务，几十年来一直激发着计算机科学家的好奇心 [n4]。虽然音乐理论为分析音乐作品提供了基础，但近年来生成模型的显著进步为研究开辟了新的途径。本文指出需要对流行音乐和古典/学术音乐的生成模型进行分类，因为前者的目标是加快作曲过程并使其更加方便，而后者的目标是创作出最好的音乐 [n1]。论文讨论了生成音乐建模的各种方法、它们的优点和局限性、数据集选择、训练和评估策略对生成音乐质量的影响，以及该技术在各个领域的潜在应用。目前已经注意到，在选择建筑时，人们必须在保持既定风格的稳定精度与音乐材料的原创性和新鲜度之间做出选择 [n3]。在创作较大形式的作品时还未能取得令人信服的效果。结论是，目前最好的结果虽然远非完美，但却是由人工智能与人类作曲家的共同努力实现的。
社论：基于人工智能的工具对帕金森氏病和其他运动障碍研究的贡献
帕金森氏病是第二频繁的神经退行性疾病，在60岁以上的成年人中影响约1％。其他运动障碍，例如多个系统萎缩，亨廷顿氏病，肌张力障碍或小脑共济失调，可能不那么普遍，但严重损害了患者的生活质量。不仅这些疾病中许多疾病的病理生理学不完全理解，而且诊断工具和治疗性干预措施也常常不足。机器学习（ML）是人工智能（AI）的主要特征，即基于计算机的智能，能够执行类似人类的任务。AI和ML在医疗保健环境中的应用可能参与开发和应用新的疾病诊断和治疗方法，药物发现过程，并深入研究某些疾病的病理生理学。在这里，我们使用基于AI/ML的工具介绍了一些科学文章，以诊断，预后和治疗帕金森氏病和其他运动障碍，包括其他也以多巴胺能功能障碍为特征的其他工具。这些是：通过对中脑MRI进行深入学习，帕金森氏病的分类。作者比较了PD患者和健康对照中四种方法的诊断性能（Welton等人）。易感性映射加权成像（SMWI）基于定量易感映射（QSM），允许准确的Nigrosome-1（N1）评估，并已用于开发帕金森氏病（PD）深度学习（DL）分类算法。数据表现出神经素敏感的（NMS）MRI可以通过揭示神经元素含量来改善自动定量N1分析（Fu等，2016; Shin等，2021; Sung等，2019）。本研究中比较的四种诊断方法是：（1）N1定量“ QSM-NMS”复合标记，（2）使用SMWI（“ Heuron IPD”）的N1形态异常的DL模型（3）DL模型，用于N1使用SMWI（“ Heuron ni Ni”）和（4）N1 smwi neuror n Neuror neuror neuror neuror neuror neuror neuror neuror neuror neuror neurorar neuror。
树突状细胞作为抗癌免疫和免疫疗法的管弦乐队Ignacio Heras-Murillo 1，IreneAdán-Barrientos 1，MiguelGalán1，Stefan
†电子邮件：dsancho@cnic.es; stefanie.wculek@irbbarcelona.org;摘要树突状细胞（DC）是一组异质的抗原呈递抗原的先天免疫细胞，可调节适应性免疫，包括抗癌。因此，了解DC在肿瘤和癌症患者中的精确活性很重要。DC子集的分类历来是基于个体发育。但是，单细胞分析现在还揭示了DC在癌症中的多样性。dcs可以通过多种机制促进有效的抗肿瘤T细胞的激活和免疫反应，尽管它们也可以被肿瘤介导的因子劫持，从而有助于免疫耐受性和癌症进展。因此，直流活动通常是免疫疗法（包括免疫检查点抑制剂）功效的关键决定因素。增强DC的抗肿瘤功能或将其用作协调短期和长期抗癌免疫力的工具，具有巨大的，但尚未呼吸的治疗潜力。在这篇综述中，我们概述了DC状态的性质和新兴复杂性，及其在调节不同癌症类型的适应性免疫方面的功能。我们还描述了当前免疫疗法成功所需的DC，并探索靶向DC进行癌症治疗的固有潜力。我们专注于对来自具有不同癌症的患者，DC的单细胞研究的新见解及其与治疗策略的相关性。[H1]引入释放或增强T细胞的抗肿瘤活性是当前批准的癌症免疫疗法的基础。由免疫检查点抑制剂（ICI）提供了一个主要的例子，旨在恢复肿瘤诱导的抗癌T细胞的耗尽，并由于其在许多癌症类型1,2中的无与伦比的疗效而改变了治疗景观。但是，增加对免疫疗法反应并减轻相关毒性的患者的比例是正在进行的临床研究的优先领域。
LiCuFe2(VO4)3 中存在中间多铁性相的直接证据
摘要：研究了 LiCuFe 2 (VO 4 ) 3 的磁化率、比热容、介电常数和电极化。在零磁场下观察到 T N1 ∼ 9.95 K 和 T N2 ∼ 8.17 K 处的两个连续反铁磁转变。虽然在 T N1 处可以清楚地识别出一个介电峰，但测量的热电电流在 T N1 处也呈现出一个尖锐的峰，暗示与磁相关的铁电性。有趣的是，在 T N2 附近观察到另一个具有相反信号的热电峰，导致 T N2 以下的电极化消失。此外，电极化在外部磁场下被显著抑制，证明显著的磁电效应。这些结果表明，LiCuFe 2 (VO 4 ) 3 中的磁结构与铁电性之间存在着本质相关性，值得进一步研究其潜在机制。■ 简介
基于机器学习的精神分裂症和主要抑郁症的脑电图表型
尽管精神诊断是基于公开特征（例如行为，情绪和思想）的现象学区别，但具有脑电图（EEG）神经病理学机制（EEG）的确定仍然具有挑战性。在使用脑电图确定的神经生理表型中，精神分裂症（SZ）和主要抑郁症（MDD）始终没有推荐的脑模型。以前的EEG研究集中在病理生理学的区别和症状关系上（1-3）。SZ和MDD的临床变化非常异质（4-6）。除了基于SZ和MDD之间的现象学区别的临床诊断之外，使用机器学习的脑电图定义可以提供促进治疗突破的见解（7-10）。，通过应用线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）（11）来确保精神疾病中的分类表现。听觉P300（AP300）是SZ和抑郁症患者的代表性神经生理指标（12-15）；但是，一些研究为抑郁症指标提供了不一致的发现（16）。ap300包括N1和P3组件，它们在100毫秒左右的最大电位和最正的电位分别是听觉刺激发作后300毫秒左右的最积极电位。通常观察到中线电极中P3和N1振幅的变化（17，18）。另外，定义时间范围内振幅的宽度也可以表明病理状态（21）。此外，每个组件定义时间范围内的最高峰电势在各个个体之间显示出较大的变化，因为每个成分都包含几种神经生物学属性（19，20）。AP300在听觉响应以及工作记忆和注意力过程中反映了认知过程（22，23）。n1已被定义为目标刺激的早期感觉输入的神经分配（24、25），而N1减少可以反映SZ和情绪障碍中的异常选择性注意（26 - 29）。p3是AP300的主要组成部分，它是由信息处理的晚期积极潜力产生的，例如在普通情况下的输入罕见事件（30，31）。n1和p3降低（32，33）。几项研究还报道了MDD患者的N1和P3的延迟延迟和幅度降低（13、34-36）。在这里，我们比较了健康对照组（HCS）与SZ和MDD患者之间的AP300。为了鉴定SZ和抑郁症的大脑表型，N1和P3成分的变化在三个维度上表达，即通过使用雷达图表，峰值，潜伏期，振幅和皮质来源的峰值。此外，我们使用线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类器应用机器学习技术，以适用于每个两组分类。
使用事件相关脑电位来评估运动......
现实世界中的行为会产生直接的感官后果。在数字环境中模仿这些后果是可以实现的，但技术限制通常会在用户操作和系统响应之间施加一定的延迟。评估这种延迟对用户的影响非常重要，最好使用不会干扰其数字体验的测量技术。一种这样的不引人注目的技术是脑电图 (EEG)，它可以通过从连续的 EEG 记录中提取事件相关电位 (ERP) 来捕捉与运动反应和感官事件相关的用户大脑活动。在这里，我们利用了这样一个事实：感官 ERP 成分（特别是 N1 和 P2）的幅度反映了感官事件被视为自身行为的预期结果的程度（自我生成效应）。参与者（N = 24）通过在虚拟键盘上输入代码来打开门，在虚拟现实 (VR) 环境中引发听觉事件。在参与者内部设计中，用户输入和声音呈现之间的延迟是跨块操纵的。有时，虚拟键盘会由模拟机器人操作，从而产生外部生成声音的控制条件。结果表明，相对于外部生成的声音，自生成声音的 N1（但不是 P2）振幅会降低，而 P2（但不是 N1）振幅会通过声音呈现的延迟以分级方式进行调制。N1 和 P2 效应之间的这种分离可以追溯到对自生成声音的基础研究。我们建议将 P2 振幅作为候选读数，以评估数字环境在系统延迟方面的质量和沉浸感。
非小细胞肺癌
肺癌预防和筛查（PREV-1）临床表现和风险评估（DIAG-1）初步评估和临床分期（NSCL-1）评估和治疗：• IA 期（T1abc，N0）（NSCL-2）• IB 期（周围型 T2a，N0）、I 期（中心型 T1abc-T2a，N0）、II 期（T1abc-2ab，N1；T2b，N0）、IIB 期（T3，N0）和 IIIA 期（T3，N1）（NSCL-3）• IIB 期（T3 侵袭，N0）和 IIIA 期（T4 延伸，N0-1；T3，N1；T4，N0-1）（NSCL-5）• IIIA 期（T1-2，N2）；IIIB 期（T3，N2）；单独的肺结节（IIB、IIIA、IV 期）(NSCL-8) • 多发性肺癌 (N0-1) (NSCL-11) • IIIB 期（T1-2、N3）；IIIC 期（T3、N3）(NSCL-12) • IIIB 期（T4、N2）；IIIC 期（T4、N3）；IVA 期、M1a：胸腔或心包积液 (NSCL-13) • IVA 期、M1b (NSCL-14) 完成确定性治疗后的监测 (NSCL-16) 复发和转移的治疗 (NSCL-17) 晚期或转移性疾病的全身治疗 (NSCL-18)
检测SARS-COV-2和庇护猫中可能的变体
SARS-COV-2是轻度至重度急性呼吸系统疾病的原因，导致2019年至2022年之间在全球范围内的人类生命丧失。在包括猫和狗在内的各种动物中发现了该病毒，这使其成为一个主要的公共卫生问题和一个健康问题。在这项研究中，在动物收容所中收集了结膜和咽拭子（n = 350）和血清样品（n = 350）（n = 350）（n = 350）。中和测试（SVNT）。203（58％）拭子样品为阴性（未检测到N1和N2），2（0.6％）为正（检测到N1和N2），而145（41％）尚无定论（仅检测到N1）。对N2区域的分析和多个序列比对揭示了猫样样品RNA提取物的N2探针结合区域中的基本对缺失和取代，与GenBank数据库中的正结构和人类SARS-COV-2序列相比。用源自CAT样品扩增子序列的探针代替N2探针，127个N2阴性样品中的123个（96.9％）返回了阳性。除350种血清样品中的所有外，所有其他人的SARS-COV-2抗体都是负面的。这些观察结果表明，尽管在测试的样品中发现SARS-COV-2感染的检测较低，但宠物猫可以怀有该病毒，并作为可能导致人类感染的病毒扩散来源。此外，猫可能带有与SARS-COV-2有关的尚未描述的病毒。
佛蒙特大学环境研究系（envs）
ENVS 2630。地质健康。3 学分。探索人类健康与地质过程和材料之间的关系，重点介绍地圈、水圈、大气圈和生物圈之间的界面。研究地质过程与人类通过空气、食物、水或土壤接触的潜在健康危害之间的联系。应用影响健康结果的地质和地球化学知识基础来了解自然和人为过程对公共健康的影响以及与检测和监管相关的问题。先决条件：Catamount Core N1 或 N2 课程、ENVS 1500、HSCI 1100 或 HSOC 1700。与 GEOL 2410 交叉列出。Catamount Core：N1。
病房：所有报告标题NCL心脏健康计划和Camden中的综合心力衰竭服务和主动护理主管的Haringey报告
日期2024年7月10日报告摘要本文提供了一份有关改善伦敦北部（NCL）心脏健康结果的工作的最新信息，包括开发NCL综合护理系统心脏健康计划，旨在将整个健康和护理系统的不同组织的工作一起改善血压检测和管理以及Compend and Haringey的新综合心力衰竭服务。1972年地方政府法案 - 访问信息没有任何需要列表的文件用于本报告的准备。联系官：艾米·鲍恩（Amy Bowen）积极护理和长期条件主任，伦敦中部中部综合护理委员会（ICB）Laycock PDC，Laycock Street N1 1th Amy.bowen@nhs.net Katie Ferguson公共卫生顾问Katie Ferguson North London North London伦敦中部伦敦ICB Laycock laycock laycock Street n1 1tthe n1 1tthe katie.thanet tontenect n.汉普斯特德集团实践75 FLEET RD，伦敦NW3 2Qu tom.aslan@nhs.net建议健康和福利委员会注意报告。签名：