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在数字平台上观察“调谐”广告
摘要：过去二十年来在数字平台上出现的超级目标广告现在被更有效地理解为调整广告，这是一个充满活力且不断发展的过程，在该过程中，广告在实时对用户进行了不断地“优化”广告。在Rieder和Hofmann（2020）之后，我们旨在为“观察练习”算法调整的数字广告制定一个框架。我们借鉴了澳大利亚广告天文台的研究以及关于数字酒精广告的多年研究项目。在这些项目中，我们构建了自定义的工具，以从平台广告库中收集广告，并通过公民科学家的数据捐赠。我们认为，数字广告的力量越来越符合其调整的能力。平台的广告透明度工具引起了我们对广告的关注，但是我们需要发展能够观察动态的社会技术调整过程的能力。我们概念化了广告的“调谐序列”的可视化，作为广告“库”的替代方法。我们认为，开发观察这些调谐序列的能力更好地阐明了建立公众理解和问责制所需的观察方式，他们都在寻找公众的理解和问责制。
预测量子技术的固态材料平台
半导体材料为量子技术 (QT) 提供了一个引人注目的平台。然而，在众多候选材料中识别出有前途的材料主体是一项重大挑战。因此，我们开发了一个框架，使用材料信息学和机器学习方法自动发现用于 QT 的半导体平台。我们实施了不同的方法来标记数据，以训练监督机器学习 (ML) 算法逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升。我们发现，完全依赖文献研究结果的经验方法会明显区分预测的合适和不合适的候选材料。与文献中将带隙和离子特性作为 QT 兼容性的重要特性的预期相反，ML 方法强调了与对称性和晶体结构相关的特征，包括键长、方向和径向分布，因为这些特征在预测材料是否适合 QT 时很重要。
在欧盟，一个名为“Inheart”的免费平台已经启动，用于保存
“当亲人去世时，我发现自己承担了所有与葬礼相关的任务。这个领域的许多方面在我看来已经过时且不合逻辑。其中一些可以而且应该数字化。例如，对死者的记忆。这就是项目想法的诞生。现在，每个人都可以在一个安全方便的地方保存对亲人的记忆，”Inheart 平台创始人亚历山大·西多罗夫评论道
疫苗平台和卡介苗接种对 COVID-19 疫苗抗体反应的影响
1 澳大利亚维多利亚州帕克维尔默多克儿童研究所感染与免疫主题传染病组，2 澳大利亚维多利亚州帕克维尔墨尔本大学儿科系，3 巴西南马托格罗索州坎波格兰德南马托格罗索州联邦大学医学院，4 巴西南马托格罗索州坎波格兰德南马托格罗索州奥斯瓦尔多·克鲁兹基金会，5 巴西南马托格罗索州多拉杜斯-南马托格罗索州立大学，6 巴西多拉杜斯多拉杜斯大多拉杜斯联邦大学，7 澳大利亚维多利亚州帕克维尔默多克儿童研究所临床流行病学和生物统计学部，8 澳大利亚维多利亚州帕克维尔墨尔本皇家儿童医院传染病部，9 Helio Fraga 参考中心， Oswaldo Cruz 基金会 卫生部，里约热内卢，里约热内卢，巴西， 10 里约热内卢天主教大学，里约热内卢，里约热内卢，巴西， 11 国立公共卫生学院，Oswaldo Cruz 基金会，里约热内卢，里约热内卢，巴西， 12 临床研究所 Carlos Borborema，Fundac ¸ ão de Medicina Tropical Doutor Heitor Vieira多拉多、马瑙斯、亚马逊、巴西、
A ...
1心理健康部，Azienda Sanitaria Locale Locale salerno，意大利萨勒诺，2欧洲生物医学研究所（EBRIS），意大利萨勒诺，意大利萨勒诺，3创新技术E Sviluppo（I.T.Svil），Italy，Italy，Italy，Italy，salerno，4 Psychiatir catnia catin catan catan catan catan catan grane catan catan catan granaz catan granazia cactan cactan， Italy, 5 Department of Mental Health, Azienda Sanitaria Locale (ASL) Napoli 1 Centro, Napoli, Italy, 6 Department of Psychiatry, University of Ottawa, Ontario, ON, Canada, 7 On Track: The Champlain First Episode Psychosis Program, Department of Mental Health, The Ottawa Hospital, Ontario, ON, Canada, 8 Clinical Epidemiology Program, Ottawa Hospital Research Institute, University of渥太华，渥太华，加拿大，加拿大，9个流行病学和公共卫生学院，渥太华渥太华大学医学院，加拿大渥太华大学，10号儿童和青少年精神病学系，Charite ́ -distrizedizin，柏林大学，德国，柏林，柏林，班德，卢比尼亚尼亚，卢比尼尼亚，卢比尼尼亚，塞维利亚尼亚，塞维利亚·范维利，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州哈佛医学院儿科儿科胃肠病学和营养
Blackman，Ryan T.
空间实验在技术上具有挑战性，但是天文学和星体化学研究的科学重要组成部分。国际空间站（ISS）是一个非常成功且持久的研究平台的太空实验的一个很好的例子，在过去的二十年中，它提供了大量的科学数据。但是，未来的太空平台为进行实验提供了新的机会，该实验有可能解决天体生物学和星体化学领域的关键主题。从这个角度来看，欧洲航天局（ESA）主题团队天文学和星体化学（带有更广泛的科学社区的反馈）确定了许多关键主题，并总结了2021年的“ ESA Scispace Scipace Science Community Community Community White Paper”《天体生物学和星体化学》。我们重点介绍了未来实验的开发和实施的建议，讨论原位测量，实验参数，暴露场景和轨道的类型，以及确定知识差距以及如何提高目前正在开发或高级计划阶段的未来太空曝光平台的科学利用。除了国际空间站外，这些平台还包括立方体和小萨特人，以及较大的平台，例如月球轨道门户。我们还为月球和火星上的原位实验提供了前景，并欢迎新的可能性支持搜索我们太阳系内外的系外行星和潜在的生物签名。
治理平台经济中的隐形现象
“社会再生产危机”和数字平台的作用（Altenried 等人，2021 年），而 Ticona 和 Mateescu（2018 年）强调了美国家庭平台工人作为“文化企业家”的作用，Bauriedl 和 Strüver（2020 年）通过移动和护理平台研究了公共和私人空间的生产以及社会空间不平等。从女性主义地理学的角度来看，Schwiter 和 Steiner 讨论了护理工作如何通过数字技术的矛盾效应进行转变，以及家庭如何变成女性化和不稳定的工作场所（Schwiter 和 Steiner，2020 年）。然而，这些分析将受益于一个伴随的跨学科解释，该解释重新审视再生产劳动的模糊性，以捕捉旨在解决多种“护理危机”的技术解决方案（Dowling，2021 年；Hester，2018 年）。
● 在具有多种肿瘤类型的整个 PDO 队列中，我们观察到了对 SOC 疗法的一系列反应，这为更好地理解提供了一个平台
将患者肿瘤组织样本在细胞外基质 + 化学确定培养基中培养成肿瘤类器官。PDO 被鉴定为 Hoechst 阳性细胞簇，并使用荧光活力染色分别确定每个 PDO 的活细胞和死细胞数量。对每种化合物使用 3 个剂量进行药物筛选，并计算 TO-PRO-3 活细胞测量值的曲线下面积倒数以量化反应。使用 Tempus xT 和全转录组分析对类器官和配对患者肿瘤（如有）进行 NGS。通过我们的标准流程处理所得数据，以识别可靶向的突变、新抗原、CNV 和融合。
引文 Sendilraj V、Pilcher W、Choi D、Bhasin A、Bhadada A、Bhadadaa SK 和 Bhasin M (2024) DFUCare：糖尿病足溃疡深度学习平台
糖尿病足溃疡 (DFU) 是影响糖尿病患者的一种严重并发症，超过一半的 DFU 都有感染风险。在这些感染中，约 20% 需要截肢 (1、2)。这是一个值得关注的重要问题，因为因 DFU 而截肢的患者的死亡率很高，预计超过一半的患者会在五年内死亡 (3)。此外，治疗和管理 DFU 及其并发症的经济负担超过了五大癌症，仅在美国，每年的费用就超过 110 亿美元 (4)。随着糖尿病 (DM) 患病率的持续上升，DFU 预计将成为全球卫生系统的更大负担，并且可能是最昂贵的糖尿病并发症之一 (5)。尽管在确定 DFU 治疗的新疗法方面取得了显着进步，但对 DFU 的根本病因和管理的早期诊断仍然具有挑战性。 DFU 愈合受损是一种复杂的发病机制，由多种因素引起，包括糖尿病足部感染、伤口缺血、免疫系统衰竭和血糖控制不佳（6-8）。DFU 管理需要在多个时间点评估感染和缺血情况以便更好地管理，但由于其侵入性，目前这种方法受到限制。由于农村地区无法接触到 DFU 伤口中心和临床专家，这个问题更加严重。因此，临床对用于分析伤口感染和缺血检测的非侵入性工具的需求尚未得到满足，这两个关键因素是伤口愈合受损。近年来，深度学习算法在疾病的检测和诊断方面表现出巨大的潜力，特别是在医学成像、放射学和病理学方面（9-11）。这导致了深度学习图像分析作为一种辅助工具的出现，它支持临床医生进行决策，提高疾病诊断和治疗的效率和准确性（12）。深度学习在糖尿病足溃疡的分类和定位方面也显示出了良好的效果。它在缺血和感染分类方面取得了很高的准确率，分别为 87.5% 至 95.4% 和 73% 至 93.5%（13-16）。此外，研究人员在糖尿病足溃疡定位方面也取得了重大进展，平均精度 (mAP) 值在 0.5782 至 0.6940 之间，F1 分数在 0.6612 至 0.7434 之间（17、18）。尽管取得了这些进展，但其中许多工具仍处于开发的早期阶段，缺乏预测感染、缺血和其他对糖尿病足溃疡伤口管理至关重要的身体特征的自动分析能力。此外，目前的伤口分析平台依赖于专有硬件附件，例如热扫描仪（例如 Pod Metrics 的 SmartMat）、使用结构光或激光的 3D 扫描仪（例如 Ekare.ai 的 Insight 3D 和 Swift Medical 的 Ray 1），和光学相干断层扫描 (OCT) 用于可视化和量化与糖尿病足溃疡形成相关的微血管结构 ( 19 , 20 )。这些专门附件的需求可能会限制普通人群获得糖尿病足溃疡治疗的机会。为了解决这些限制，开发一种非侵入性和自动化的工具至关重要，即使在资源有限的地区，也可以全面分析伤口组织。本研究旨在
DECIMER.ai - 用于科学出版物中自动光学化学结构识别、分割和识别的开放平台
在过去的几十年中，描述化学结构的出版物数量稳步增加。然而，目前大多数已发表的化学信息在公共数据库中都无法以机器可读的形式获得。以更少的人工干预方式实现信息提取过程的自动化仍然是一个挑战——尤其是化学结构描述的挖掘。作为一个利用深度学习、计算机视觉和自然语言处理方面的最新进展的开源平台，DECIMER.ai（化学图像识别深度学习）致力于自动分割、分类和翻译印刷文献中的化学结构描述。分割和分类工具是同类中唯一公开可用的软件包，光学化学结构识别 (OCSR) 核心应用程序在所有基准数据集上都表现出色。这项工作中开发的源代码、训练模型和数据集均已在许可下发布。DECIMER Web 应用程序的一个实例可在 https://decimer.ai 获得。