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气候变化对betula tianschanica rupr
结果：Maxent模型和RF模型确定了影响Betula Tianschanica潜在分布的主要环境因素。最大模型表明，较低的土壤层和高程中砾石体积的百分比是最重要的，而RF模型认为最潮湿的季度的高度和降水是最关键的。这两种模型都一致断言，高程是影响betula tianschanica分布的关键环境元素。曲线下的平均面积（AUC）得分分别为Maxent模型和RF分别为0.970和0.873，表明Maxent模型在预测精度中超过RF模型。因此，本研究采用了由Maxent模型建模的Betula Tianschanica的估计地理区域。按照最大模型的预期结果，Betula Tianschanica主要位于蒂安山山脉，伊利河盆地，伊斯西克 - 库尔湖，图班湖，图班河盆地，伊蒂斯河，乌尔蒂什河，乌尔ungur河，波格达山脉，鲍格达山脉，哈萨克山脉，哈萨克山脉，阿米尔河河流的米布尔特河的米德尔河河流，在所有情况下，栖息地区域均显示出增长，除了在SSP2-4.5方案下在2041 - 2060年期间观察到的下降。非常明显，在同一时间范围内的SSP58.5方案下，该区域显着扩展42.7％。相反，RF模型在总计
在挪威大都会的SVALBARD的数值天气预测数据集：arome-arome-Arctic预测实验hectometric Runs Carra Reanalysis
○Harmonie – Arome基于Aladin联盟内开发的模型（地图上的蓝色国家）○○与AROME-FRANCE相同的非静态动力学核心○更新到该模型的物理参数化，配置选择和脚本系统●Accord common and contoct and contoct and contoct of ifs-arpege frr frrige and ifs-arpege M Moutrf，
使用基于CT的深度学习的新辅助化学疗法对新辅助化学免疫疗法的病理完全反应的非侵入性预测：多中心
新辅助化学免疫性疗法已彻底改变了非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗策略，并确定可能对这种先进治疗的候选者具有重要的临床意义。目前的多机构研究旨在开发一种深度学习模型，以预测基于计算机断层扫描（CT）成像的NSCLC中对新辅助免疫疗法的病理完全反应（PCR），并进一步探讨了拟议的深度学习签名的生物学基础。在2019年1月至2023年9月，总共有248名接受新辅助免疫疗法的参与者在Ruijin医院，Ningbo Hwamei医院接受NSCLC的手术，然后在Ruijin医院进行NSCLC手术和Zunyi医科大学的后医院。在新辅助化学免疫性疗法之前的2周内进行了成像数据。鲁伊因医院的患者被分为培训集（n = 104）和6：4比率的验证集（n = 69），而宁波·霍马伊医院（Ningbo Hwamei Hospital）和祖尼医科大学（Zunyi）医科大学的其他参与者则是外部队列（n = 75）。在整个人群中，在29.4％（n = 73）的病例中获得了PCR。我们对PCR预测深度学习签名曲线下的区域（AUC）为0.775（95％的置信间隔[CI]：0.649-0.901）和0.743（95％CI：0.618-0.869）的验证集和外部队列中的0.5％（95％）（95％）（95％）（95％）（95％）。临床模型的0.689）和0.569（95％CI：0.454-0.683）。此外，较高的深度学习评分与微环境中细胞代谢途径和更多抗肿瘤免疫的上调相关。我们开发的深度学习模型能够预测NSCLC患者的新辅助化学免疫性疗法。
身体表现强烈预测了老年糖尿病患者的现实世界中的全因死亡率风险：M
1生物学，生态与地球科学系，卡拉布里亚大学，意大利列德，2个生物学与环境科学与工程系（BESE），阿卜杜拉国王科学技术大学（KAUST），瑟瓦尔，沙特阿拉伯，瑟瓦尔，阿拉伯，3 sdaia-kaust excell of Date Science and Artopi Intelligence, Thuwal, Saudi Arabia, 4 Institute of Chemical Biology, Ilia State University, TBBI, Georgia, 5 Scientific Direction, IRCCS INRCA, Ancona, Italy, 6 Diabetology Unit, IRCCS INRCA, Ancona, Italy, 7 Unit of Geriatric Medicine, IRCCS Inca, Cosenza, Cosenza, Cosenza,意大利，加拉布里亚大学药学，健康和营养科学系8号，意大利列德尔大学，临床与分子科学系9 IRCCS INRCA，意大利Ancona，12号医学与外科科学系，博洛尼亚大学，博洛尼亚大学，意大利，意大利，13个总方向，IRCCS INRCA，ANCONA，意大利，意大利Ancona，14实验室和精密医学诊所，IRCCS INRCA，IRCCS INRCA，ANCONA，ANCONA，ANCONA，意大利，意大利> >1生物学，生态与地球科学系，卡拉布里亚大学，意大利列德，2个生物学与环境科学与工程系（BESE），阿卜杜拉国王科学技术大学（KAUST），瑟瓦尔，沙特阿拉伯，瑟瓦尔，阿拉伯，3 sdaia-kaust excell of Date Science and Artopi Intelligence, Thuwal, Saudi Arabia, 4 Institute of Chemical Biology, Ilia State University, TBBI, Georgia, 5 Scientific Direction, IRCCS INRCA, Ancona, Italy, 6 Diabetology Unit, IRCCS INRCA, Ancona, Italy, 7 Unit of Geriatric Medicine, IRCCS Inca, Cosenza, Cosenza, Cosenza,意大利，加拉布里亚大学药学，健康和营养科学系8号，意大利列德尔大学，临床与分子科学系9 IRCCS INRCA，意大利Ancona，12号医学与外科科学系，博洛尼亚大学，博洛尼亚大学，意大利，意大利，13个总方向，IRCCS INRCA，ANCONA，意大利，意大利Ancona，14实验室和精密医学诊所，IRCCS INRCA，IRCCS INRCA，ANCONA，ANCONA，ANCONA，意大利，意大利> >
引文
糖尿病在具有并发症的高收入和低收入国家中越来越普遍（1-3）。它可能导致微血管（肾病，视网膜病和神经病）和宏 - 血管并发症（4-6）。除了管理高血糖外，糖尿病患者还需要临床监测和评估其他危险因素，并管理并发症的潜在预测因素（6-8）。糖尿病神经病的发病率正在增加，即使撒哈拉以南非洲人的现有病例相对降低（9）。糖尿病神经病（DNP）是糖尿病最常见的并发症（10，11）。根据在拉丁美洲进行的系统审查，其患病率在2型DM和1型糖尿病中的患病率在7.0％至34.2％之间的范围为34.5％（6）。尽管大约一半的糖尿病患者无症状对于DNP，但大多数患者都会出现麻木，刺痛，疼痛和无力，导致全世界造成残疾的残疾（12-15）。它会因慢性疼痛，跌倒，肢体截肢和足部溃疡而导致的生活质量。DNP的这些表现进一步导致睡眠障碍，焦虑和抑郁（6，10，15）。糖尿病神经病是低收入和高收入国家的全球医疗保健问题（16，17）。估计每30秒在世界某个地方，由于糖尿病神经病而进行下肢截肢（18）。糖尿病神经病是全球施加社会经济负担和残疾的糖尿病并发症的迅速增长（7，19 - 21）。IT占足迹溃疡的80％，50-60％的非创伤肢体截肢（15）。糖尿病患者中糖尿病神经病的汇总患病率在全球22％至46.5％（6）范围内。在非洲和埃塞俄比亚，它分别在22-66％至52.2 - 53.6％之间，分别患有糖尿病神经病（22-24）。由于诊断迟到，筛查和诊断资源的不足，对血糖的控制不佳，健康支出不足，医疗资源短缺以及缺乏质量糖尿病护理的增加，发展中国家的糖尿病神经病的患病率和发生率很高（20，22）。在黑狮医院进行的一项研究表明，糖尿病神经病是主要的糖尿病并发症，
使用人工神经网络预测 DED 制造过程中的热场
AAbstr bstract act.. 在过去十年中，机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员，特别是在增材制造领域。同时，这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上，它允许获得新的见解，以克服传统方法（例如有限元方法）的局限性，并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究，用于实施机器学习技术（人工神经网络），以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明，基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测，准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。
视觉皮层的功能专业化是从训练平行途径中出现的
哺乳动物的视觉系统由平行的分层专业途径组成。不同的途径在使用更适合支持特定下游行为的表示形式方面是专门的。在特定的情况下，最清楚的例子是视觉皮层的腹侧（“ What what”）和背（“ Where”）途径的专业化。这两种途径分别支持与视觉识别和运动有关的行为。至今，深度神经网络主要用作腹侧识别途径的模型。但是，尚不清楚是否可以使用单个深ANN对两种途径进行建模。在这里，我们询问具有单个损失函数的单个模型是否可以捕获腹侧和背途径的特性。我们使用与其他哺乳动物一样的小鼠的数据探讨了这个问题，这些途径似乎支持识别和运动行为。我们表明，当我们使用自我监督的预测损失函数训练深层神经网络体系结构时，我们可以在拟合鼠标视觉皮层的其他模型中胜过其他模型。此外，我们可以对背侧和腹侧通路进行建模。这些结果表明，应用于平行途径体系结构的自我监督的预测学习方法可以解释哺乳动物视觉系统中看到的一些功能专业。
机器学习精确地预测了高性能光伏的材料特征
“ perovskite光伏是商业化的门槛，但仍面临长期稳定性的挑战，并缩放到大型表面积。“我们的研究表明，机器学习对于改善工业生产所需的钙钛矿薄膜形成至关重要。”
鸣禽的声音变化可能有助于预测与年龄相关的疾病。
“如果您可以制造一种可能影响特定枢纽基因的药物，那么您可能会影响周围的数百个其他基因，并看到宏观效果，”神经科学系副教授，电气和计算机工程系的副教授，大学的BIO5研究所成员。“例如，这可能是一种可能减慢阿尔茨海默氏病的药物。”
iMLGAM: integrated Machine Learning and Genetic Algorithm-driven Multiomics analysis for pan-cancer immunotherapy response prediction
“ imeta”是由Imeta Science Society于2022年推出的Wiley合作杂志，这是2024年的第一个影响因素（IF）23.8，在世界上排名前107/21973，在微生物学中排名2/161。它旨在发表具有广泛和多样化的观众的创新和高质量论文。其范围类似于自然，细胞，自然生物技术/方法/微生物学/医学/食物等。其独特的功能包括视频摘要，双语出版物和社交媒体传播，有超过60万名关注者。由SCIE，PubMed，Google Scholar等索引。“ imetaomics”于2024年推出，并于2025年发射，其目标是> 10，其范围类似于自然通信，细胞报告，微生物组，ISME J，核酸研究，生物信息信息的简报等。欢迎所有贡献！