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一项新的血液测试来检测糖尿病肾脏疾病的表现优于护理测试标准
蛋白质组学国际董事总经理理查德·利普斯科姆（Richard Lipscombe博士我们承认美国的肾脏健康月，我们希望为卫生保健专业人员提供最佳的工具，以抗击这种使人衰弱的疾病。”
Promarkerd在...
关于Promarkerd（www.promarkerd.com）与糖尿病相关的慢性肾脏病（DKD）是由糖尿病引起的严重并发症，如果未经检查可以导致透析或肾脏移植。Promarkerd是一种预后测试，可以预测2型糖尿病患者的未来肾脏功能下降，而现有DKD则可以预测肾脏功能。专利的Promarkerd测试系统使用血液测试来检测疾病早期发作的独特“指纹”。在基于云的算法将结果集成到患者风险报告中之前，多元测试测量了蛋白质和临床生物标志物的精选面板。在领先的期刊上发表的临床研究中，Promarkerd正确地预测了多达86％的健康糖尿病患者，他们在四年内继续发展为糖尿病肾脏疾病。
个性化慢性适应性深部脑刺激在治疗帕金森病方面优于常规刺激
深部脑刺激是一种广泛用于治疗帕金森病 (PD) 的方法，但目前缺乏对不断变化的临床和神经状态的动态响应。反馈控制有可能提高治疗效果，但“自适应”神经刺激的最佳控制策略和其他好处尚不清楚。我们在三名 PD 患者（五个半球）的正常日常生活中实施了由丘脑底核或皮质信号控制的自适应丘脑底核刺激。我们使用数据驱动的宽频率范围和不同刺激幅度的场电位分析来确定残余运动波动的神经生理生物标志物。任一部位的窄带伽马振荡（65-70 Hz）成为刺激期间感知的最佳控制信号。一项盲法随机试验表明，与临床优化的标准刺激相比，运动症状和生活质量有所改善。我们的方法凸显了基于数据驱动的控制信号选择的个性化自适应神经刺激的前景，并可能应用于其他神经系统疾病。
可持续的金融欺诈检测包括在金融领域欺诈行为识别中使用可行且得体的方法。
可持续的金融欺诈检测包括在金融领域欺诈行为识别中使用可行且得体的表现。信用卡容易受到网络威胁，从而导致信用卡欺诈。欺诈者通过非法获取信用卡信息进行不诚实的行为，这种行为会给用户和公司带来经济损失。目前，深度学习 (DL) 和机器学习 (ML) 系统被部署在金融欺诈检测中，因为它们具有制造出发现欺诈交易的强大设备的功能。本文提出了一种基于云计算的财务管理财务数据分析，使用深度强化学习模型 (FDAFM-CCDRLM)。FDAFM-CCDRLM 模型的主要目的是改进经济管理中财务数据的分析。首先，在数据规范化阶段采用最小-最大规范化将输入数据转换为合适的格式。此外，提出的 FDAFM-CCDRLM 模型为特征选择过程的子集设计了一种黑翅风筝算法 (BKA)。对于分类过程，我们执行了双深度 Q 网络 (DDQN) 算法。最后，我们采用基于人工蜂群 (ABC) 算法的超参数范围方法来改进 DDQN 模型的分类结果。FDAFM-CCDRLM 系统的实验评估可以在基准数据库上进行测试。广泛的成果凸显了 FDAFM-CCDRLM 方法对金融数据分析分类过程的重要解决方案
高风险KMT2A重新培养白血病的双特异性CAR-INKT细胞免疫疗法以NKG2D依赖性的方式优于CAR-T，并消除了瘦脑疾病
托马斯·米尔恩4，阿纳迪塔·罗伊2,4,5，阿纳斯塔西奥斯卡拉迪米特里斯1,11 1 1,11 1血液学中心，免疫学和炎症系，伦敦帝国学院，伦敦，英国伦敦帝国学院，牛津大学牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，英国3号，牛肉科，莫克斯特大学，莫克斯福德大学，莫克斯特尔，莫克斯特尔，MORC MORC MORC MREC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MR MRC MRC MRC MRC MRC MRM MRC MRM MRC MRM MRC MRM MRC MRM MRC英国牛津大学医学，牛津大学医学院5血液学系，大奥蒙德街医院，英国伦敦大奥蒙德街医院6三一学院，都柏林大学，都柏林大学，都柏林，爱尔兰7系统生物学爱尔兰，爱尔兰大学学院8个儿童健康爱尔兰，爱尔兰，爱尔兰，爱尔兰，爱尔兰，爱尔兰，都柏林。 Glasgow, Glasgow, UK 10 Cancer Research UK Oxford Centre, University of Oxford, Oxford, UK 11 Department of Haematology, Imperial College Health NHS Trust, Hammersmith Hospital, London, UK *equal contribution Correspondence Anastasios Karadimitris: a.karadimitris@imperial.ac.uk Anindita Roy: anindita.roy@paediatrics.ox.ac.uk
作为斑马鱼 CRISPR 介导的变异敲入工具，Prime 编辑的效果优于同源定向修复
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2025 年 2 月 5 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.02.05.636566 doi：bioRxiv preprint
ChatGPT-4 在医疗 AI 模型比较中表现优于其他模型
简单问题需要基础知识，而难题则需要详细了解，并能够识别相似医学概念之间的细微差异。中等难度的问题需要稍微多一点的基本信息。研究人员使用现有的临床数据标准来评估临床代码，使他们能够区分医学概念，以完成诸如医学编码实践、总结、自动计费等任务。
AI 辅导优于主动学习
现有的教学方法往往无法满足学生的个人需求，尤其是在学生拥有广泛先验知识的课堂中。在这里，我们展示了使用异步 AI 辅导作为学生首次接触具有挑战性的材料的优势。AI 可用于在课前有效地向学生教授入门材料，这使得宝贵的课堂时间可用于培养高级技能，如高级问题解决、基于项目的学习和小组工作。教师可以亲自评估这些技能，从而避免在家庭作业、论文和项目等评估中使用 AI 作为捷径。与“翻转课堂”方法一样，AI 导师不应取代面对面教学——相反，它应该用于将所有学生提升到可以从课堂时间中获得最大收益的水平。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
tau病理学和神经炎症的时间进展
熟练的下海预测对于社会的各个部门至关重要，但构成了宏伟的科学挑战。最近，基于机器的天气前铸造模型优于欧洲中范围天气预测中心（ECMWF）产生的最成功的数值天气预测，但尚未超过季节时间尺度上的常规模型。本文介绍了Fuxi亚季节至季节（FUXI-S2S），这是一种机器学习模型，可提供长达42天的全球日平均预测，其中包括13个压力水平和11个表面变量的五个高空大气变量。fuxi-S2S对ECMWF ERA5重新分析数据进行了72年的每日统计培训，在整体平均值中超过ECMWF的最先进的季节至季节模型，用于总降水量和整体预测，用于总降水量和外出的长波辐射，显着增强了全球阳性预测。FUXI-S2S的性能提高可以归因于其占据预测不确定性并准确预测Madden-Julian振荡（MJO）的卓越能力，从而将熟练的MJO预测从30天扩展到36天。此外，Fuxi-S2S不仅捕获了与MJO相关的现实遥控器，而且还成为发现前体信号的有价值工具，为研究人员提供了洞察力，并有可能在地球系统科学研究中建立新的范式。