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的机械洞察力洞察维生素D和锌在调节COVID-19的免疫力中的作用：从免疫学的角度来看
摘要冠状病毒病的病理生理19（COVID-19）的特征是由于免疫力弱而导致炎症恶化，导致免疫细胞的浸润，然后是坏死。因此，这些病理生理的变化可能导致由于肺部增生，促进严重的肺炎并导致死亡而导致灌注生命的下降。此外，严重的急性呼吸道综合征2（SARS-COV-2）感染可能会导致病毒性败血性休克引起的死亡率，这是由于无节食和适中对病原体的免疫反应而导致的。败血症也可能导致1900例患者的过早器官衰竭。值得注意的是，据报道，维生素D及其衍生物和矿物质（例如锌和镁）可以改善针对呼吸系统疾病的免疫系统。这项全面的评论旨在提供维生素D和锌作为免疫调节剂的最新机械细节。此外，这篇综述还侧重于它们在呼吸道疾病中的作用，同时特别阐述了从免疫学角度利用它们作为对当前和未来大流行的预先治疗和治疗剂的合理性。此外，这项全面的审查将吸引卫生专业人员，营养学家，药品和科学社区的关注，因为它鼓励将这种微量营养素用于治疗目的，并促进其健康益处以获得健康的生活方式和健康。
LEO卫星轨道轨道通过闭环机器学习，并应用于机会性导航
摘要 - 提出了通过闭环机器学习的低地球轨道（LEO）卫星轨道预测的框架。通过改进地面车辆的导航，与使用简化的一般扰动4（SGP4）Orbit Orbit Expagator相比，使用“非合作” LEO卫星信号来证明该框架的功效，并通过“非合作” LEO卫星信号导航。该框架称为LEO-NNPON（具有机会性导航的NN预测），假定以下三个阶段。（i）LEO卫星第一通过（跟踪）：具有其位置提取物测量值的陆地接收器（伪造，载波相位和/或多普勒）从接收到的Leo卫星的信号中，使其能够估算到达的时间。LEO卫星的状态用SGP4传播的两行元素（TLE）数据初始化，随后在卫星可见性期间通过扩展的Kalman滤波器（EKF）估算。（ii）未观察的LEO卫星（预测）：在估计的ephemerides上对具有外源输入（NARX）NN的非线性自回归进行了训练，并用于传播Leo卫星的轨道，以期在此期间不观察卫星。（iii）LEO卫星第二通道（导航）：配备LEO接收器的地面导航器（例如，车辆），从Leo卫星的下链路信号中提取导航可观察到可观察到的可观察到的可观察到的可观察到的导航器。这些导航可观察物用于以紧密耦合的方式（例如，通过EKF）以紧密耦合的方式帮助导航器安装的惯性测量单元（IMU）。LEO卫星状态是从NN预测的胚层获得的。提出了装有工业级IMU导航4.05 km的地面车辆的实验结果，并提供了来自两个Orbcomm卫星的信号。比较了三个车辆导航框架，所有车辆导航框架都用全球导航卫星系统（GNSS） - 惯性导航系统（INS）位置和速度解决方案进行初始化。 （ii）使用SGP4传播的Leo Esphemerides的Leo-Aided Ins； （iii）与狮子座的狮子座。独立的三维（3-D）位置根平方（RMSE）为1,865 m，而SGP4的Leo Aided INS为175.5 m。 Leo-Nnpon的Leo Aided Ins为18.3 m，证明了拟议框架的功效。
机会主义案例查找计划中的计划
表9显示了患者注册预防计划的原因。到目前为止，有54％的患者参加了预防计划，因为他们的心血管Q风险评分升高。随着时间的流逝，这一比例可能会减少，并且越来越多的45至64岁患者被招募，因为Q风险与年龄高度相关。还参加了25％的患者，因为他们患有高血压阶段1具有最终器官损伤，而6.3％的患者因患有高血压阶段2或3。这再次可能会在将来下降，因为自2023年1月以来高血压现在是一种
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
实现脑电信号自动编码器压缩的机械可解释性
脑电图 (EEG) 是一种非侵入性工具，通过将电极放置在人体头皮上来测量大脑活动，从而检测神经元放电电压。虽然 EEG 技术存在信噪比差和仅捕获表面大脑活动等局限性，但它仍然是诊断癫痫和睡眠障碍等疾病的可靠方法 [ 1 ]。自动编码器 [ 2 ] 是一类特殊的神经网络，用作编码器-解码器对。编码器通过逐步减少各层的神经元数量，最终达到瓶颈层，将输入数据压缩为压缩表示，称为潜在空间。相反，解码器通过逐渐增加后续层中的神经元数量从这种压缩形式重建输入数据。这种压缩和重建过程使网络能够有效地捕获输入数据的显着特征。卷积变分自动编码器 (CVAE) [ 3 , 4 ] 通过合并卷积层扩展了此框架，使其特别适合处理图像数据。与标准自动编码器不同，CVAE 生成概率潜在空间。这种概率方法有助于学习稳健的特征，并增强模型生成类似于训练数据的新数据实例的能力。利用卷积层，CVAE 可以利用数据中的空间层次结构，从而增强其分析和重建图像数据中固有的复杂模式和纹理的能力。因此，CVAE 在要求详细
科学机器学习的兴起：将机械建模与系统生物学的机器学习结合的观点
从经典上讲，系统生物学主要集中于使用动态机械模型来阐明自然现象的基础。应用的流行模型形式主义包括普通和部分微分方程（分别为ODES和PDE），布尔网络，培养皿网，蜂窝自动机，基于个体的模型以及这些组合。机械模型的属性（包括方程式或规则的类型，初始条件或参数值）取决于所涉及的研究人员的领域，感兴趣问题以及专业知识，并且经常受到实验数据的可用性和质量的确定或约束。虽然经典，低维模型可以拟合一系列浓度，时间和空间依赖于空间的数据集（Michaelis and Menten，1913; 1913; Lotka，1920; Volterra，1926; Hodgkin and Huxkin and Huxkin and Huxkin and Huxley，1952），对于较大的，高度的高维生物学系统，可以扩散到
科学机器学习的兴起：将机械建模与系统生物学的机器学习结合的观点
从经典上讲，系统生物学主要集中于使用动态机械模型来阐明自然现象的基础。应用的流行模型形式主义包括普通和部分微分方程（分别为ODES和PDE），布尔网络，培养皿网，蜂窝自动机，基于个体的模型以及这些组合。机械模型的属性（包括方程式或规则的类型，初始条件或参数值）取决于所涉及的研究人员的领域，感兴趣问题以及专业知识，并且经常受到实验数据的可用性和质量的确定或约束。虽然经典，低维模型可以拟合一系列浓度，时间和空间依赖于空间的数据集（Michaelis and Menten，1913; 1913; Lotka，1920; Volterra，1926; Hodgkin and Huxkin and Huxkin and Huxkin and Huxley，1952），对于较大的，高度的高维生物学系统，可以扩散到
创伤后应激障碍动物模型中的钾通道：机械和治疗意义
频道，导致兴奋性和超极化降低。当代分类基于其亚基组成，跨膜域的数量和功能特性，识别K +通道的三到五个亚型的任何地方。四个最广泛认识的亚型是：（a）电压门控k通道（k v），（b）钙（Ca ++）激活的K通道（k CA），（c）内部矫正K通道（K IR）和（d）两孔域K通道（k 2p）。除此之外，还有一些由特定分子激活的配体K通道，例如环状核苷酸（Kuang等，2015）。k +通道在几个大脑区域都高度表达，包括额叶皮层，基底神经节，海马和杏仁核，在那里它们影响神经元填充，发射器释放和神经可塑性。涉及大脑中K +通道相关突变的孟德尔疾病与发育延迟，癫痫和症状有关，表明焦虑，多动症和自闭症谱系障碍（Alam等，2023）。这使研究人员研究了K +通道功能对非芒德尔精神病综合症的可能贡献。此类研究发现了精神分裂症，抑郁症和自闭症谱系障碍中K +通道活性改变的可能证据。这增加了旨在调节这些通道功能的新型治疗方法的可能性（Vukadinovic和Rosenzweig，2012; Cheng等，2021; Meshkat等，2024）。最近的研究强调了K +通道在与焦虑和恐惧相关的过程中的重要性。在动物模型中，已经发现K V通道在恐惧条件和类似焦虑的行为中起着关键作用（Stubbendor Q.等，2023； Page and Coutellier，2024）。在人类中，编码K V和K IR通道亚基的基因中的多态性与青年人的焦虑症脆弱性有关（Thapaliya等，2023）。本文研究了最近的翻译证据，暗示了创伤后应激障碍发病机理中K +通道功能的变化。
具有确定性指导扩散模型
摘要。天气预报需要立即决策的确定性结果，也需要评估不可能的概率结果。但是，确定性模型可能无法完全捕获天气可能性的规范，概率预测可能缺乏特定计划所需的精确度，因为该领域旨在提高准确性和可靠性，因此面临重大挑战。在本文中，我们提出了基于确定性指导的扩散模型（DGDM），以利用确定性和概率天气前铸造模型的好处。DGDM集成了确定性分支和扩散模型作为概率分支，以提高预测精度，同时提供概率预测。此外，我们还引入了序列方差时间表，该序列方差时间表从不久的将来到遥远的未来进行了预测。此外，我们通过使用确定性分支的结果来提出截断的扩散，以截断差异模型的反向过程以控制不确定性。我们在移动MNIST上对DGDM进行了广泛的分析。此外，我们评估了Pacific Northwest风暴（PNW）typhoon卫星数据集的DGDM的有效性，用于区域极端天气预测，以及在WeatherBench数据集上用于全球天气预测数据集。实验结果表明，DGDM不仅在全球预测中，而且在区域预测方案中都能达到最先进的绩效。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/donggeun-yoon/dgdm。