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小儿肿瘤学诊所中的终末清晰度
摘要：随着时间的流逝和培养的记录，在死亡前的精神清晰度异常增强，并在患有和没有神经退行性疾病的患者中进行了报道，精神疾病以及其他神经认知缺陷以及非终端和终端状况的患者进行了报道。通过现有的专业网络使用目的抽样方法，请求小儿肿瘤学家和医疗人员目睹的小儿终止清晰度的临床表现。我们记录了暗示儿童终末清晰度的临床表现，这是由他们的两家大三级小儿医院的迎接医生编写的。在观察到小儿患者死亡之前的几天和几个小时内，意外且未经预料的心理清晰度，言语交流和/或身体能力的变化。每个患者的医疗状况不应允许进行此类更改。被称为末端清除率的Phe-nomenon为这些偏差提供了一个概念框架，尽管在得出明确的结论之前，请先对更系统的文档和临床研究进行更严格的差异。
一个摩托图像与REST数据集的低...
数据由脑电图（EEG）信号组成，该信号是通过从10位参与者（4位女性，右手，平均年龄±SD = 26.1±4.0年）中的低成本消费级设备来表达的，而没有任何以前在脑部计算机界面（BCIS）的经验的经验。BCI协议由两个条件符合，即握把手（Motor Imagery，MI）的动力学想象和静止/闲置状况。在每天的会话中，每个参与者都需要进行五次协议运行，约为1.5 h。首次运行，称为run0，将进行5个实际抓握运动的试验，以及在休息条件下的相同数量的试验。这是为了更好地解释协议，并鼓励参与者专注于执行运动的感觉。其余运行（Run1-Run4）均为识别，由每种以随机顺序呈现的条件进行20次试验。从覆盖感觉运动区域的15个电极注册了电脑活动，在SAM-
通过大型语言模型通过人类反馈学习自主驾驶任务
传统的自主驾驶系统主要集中于做出决策而无需人类互动，忽略了人类的决策和人类的偏好，并在复杂的交通情况下忽略了。为了弥合这一差距，我们引入了一个新颖的框架，利用大型语言模型（LLM）从各种模拟场景和环境中学习以人为反馈的方式学习以人为本的驾驶决策。我们的贡献包括一个基于GPT-4的程序MING计划者，该计划者与现有的Carla Simulator无缝集成以了解交通场景并对人类说明做出反应。具体来说，我们建立了人类指导的学习管道，该管道将人类驾驶员的反馈直接纳入学习过程，并存储最佳的驾驶编程政策，以检索增强发电（RAG）。令人印象深刻的是，我们的编程规划师只有50个保存的代码片段，可以匹配基线经过广泛训练的型系统模型（RL）模型。我们的论文强调了LLM驱动的共享自治系统的潜力，从而将自动驾驶系统开发的前沿变得更加互动和直观。
关于风险中的人工智能的主题（概念）论文...... - EFSA
• 证据管理是基于证据的风险评估的核心。它是一个结构化的过程，收集通过不同研究类型和不同来源报告的替代方法产生的各种证据流。它遵循一个清晰且有记录的过程，并明确定义阶段。从问题制定开始，然后是数据提取、证据评估、证据综合和最终证据整合阶段。阶段的连续性提供了适合目的和透明的风险评估。证据管理是一个资源密集型过程，其中可以考虑的证据数量受到证据的可访问性和可用于完成过程不同阶段的资源的限制。机器学习等人工智能 (AI) 方法在支持证据管理过程的各个步骤方面具有巨大潜力，并将加强证据主体，并可能减少启动验证研究的需要（根据 (EU) 2019/1381 条例第 32d 条）。如果需要进行验证研究，AI 方法将有助于整合验证研究产生的新证据。
IGFBP3 通过调节晚期前列腺癌中的 EGFR 信号传导来促进对 Olaparib 的耐药性
摘要 奥拉帕尼是一种开创性的 PARP 抑制剂 (PARPi)，被批准用于治疗存在 DNA 修复缺陷的去势抵抗性前列腺癌 (CRPC) 肿瘤，但已有临床耐药记录。为了研究获得性耐药性，我们通过对 LNCaP 和 C4-2B 细胞系进行长期奥拉帕尼治疗，开发了奥拉帕尼耐药 (OlapR) 细胞系。在这里，我们发现 IGFBP3 在奥拉帕尼耐药的获得性 (OlapR) 和内在性 (Rv1) 模型中高度表达。我们表明 IGFBP3 表达通过激活 EGFR 和 DNA-PKcs 增强 DNA 修复能力，从而促进奥拉帕尼耐药性。IGFBP3 耗竭通过促进 DNA 损伤积累，随后在耐药模型中促进细胞死亡，从而增强奥拉帕尼的疗效。从机制上看，我们表明，沉默 IGFBP3 或 EGFR 表达会降低细胞活力，并使 OlapR 细胞对 Olaparib 治疗重新敏感。通过吉非替尼抑制 EGFR 可抑制 OlapR 细胞的生长并提高 Olaparib 敏感性，从而模拟 IGFBP3 抑制。总之，我们的结果强调 IGFBP3 和 EGFR 是 Olaparib 耐药性的关键介质。
桌面上的任务感知网络物理优化...
随着数字系统和物理系统变得更加紧密地集成，多学科设计对于最大程度地提高整个系统的效率来说必不可少。整个系统的任务目标和成功越来越依赖于计算资源的适当分配，并与物理驱动系统的需求相平衡。在本文中，我们调整并应用了一种协同优化方案，该方案考虑了控制所需的物理驱动工作量与获取和处理传入信息所需的计算工作量之间的权衡。我们使用 TableSat（一颗桌面卫星）作为真实世界的试验台，以研究信息物理成本项的具体内容及其权衡。多学科成本函数可最大限度地降低能量并最大限度地提高任务效率和有效性。我们检查了使用数值方法生成的模拟结果，并证明排除信息或物理成本项会导致整个任务过程中整体系统的性能下降。然后使用来自 TableSat 平台的实验数据验证这些理论结果。
使用聚合物纳米片作为纳米粘合剂在聚酰亚胺上进行化学镀铜
摘要：本文介绍了一种使用聚合物纳米片作为纳米粘合剂在聚酰亚胺薄膜上制备铜层的技术。我们采用了两种功能性聚合物纳米片：一种用作粘合层，另一种用作模板层以吸附金纳米粒子，而金纳米粒子则用作化学镀的催化剂。光反应性聚合物纳米片用于增加铜层和聚酰亚胺之间的粘附力。此外，阳离子聚合物纳米片用于吸附用于化学镀铜的金催化剂。应用该技术，化学镀铜牢固地附着在聚酰亚胺薄膜上。通过对聚合物纳米片进行光刻，可以制造微米铜线。使用聚合物纳米片作为粘合剂的工艺不需要对聚酰亚胺基板进行表面改性，并且可以制造微尺度铜线而不会排放有害废物。因此，该技术可用于下一代柔性印刷电路板制造。 [doi:10.1295/polymj.PJ2006099] 关键词 柔性印刷电路板 / 聚合物纳米片 / 化学镀铜 / 纳米粘合剂 /
能量
摘要：随着微电网（MG）的发展，能源管理系统（EMS）得到了确保，以确保MG系统的稳定且经济高效的操作。在本文中，通过利用深厚的增强学习（DRL）技术提出了智能EMS。drl被用作处理MG EMS电池能量存储的最佳调度/放电的计算硬度的有效方法。由于电池充电/放电的最佳决定取决于其连续时间步骤给出的充电状态，因此需要全日制安排以获得最佳解决方案。但是，这增加了EMS的时间复杂性，并将其变成了NP障碍问题。通过将储能系统的充电/放电功率视为控制变量，DRL代理进行了训练，以研究确定性和随机天气情况的最佳能量存储控制方法。这项研究中建议的策略在最小化购买能源的成本方面的效率也从定量的角度显示了通过编程验证和与混合整数编程和启发式遗传算法（GA）的结果进行比较。
神经发育表型预测：最先进的深度学习模型
医学进一步分析中的一个主要挑战是对神经影像数据的生物标志物的自动检测。通常基于图像注册的传统方法在跨个体的皮质组织的高变异性方面受到限制。深度学习方法已被证明在克服这一困难方面取得了成功，并且其中一些人甚至在某些数据集上都超过了医疗专业人员。在本文中，我们应用了深层神经网络来分析新生儿的皮质表面数据，这些数据来自公开开发的Human Connectome项目（DHCP）。我们的目标是确定神经发育生物标志物，并根据这些生物标志物预测出生时的胎龄。使用对术语当量年龄的早产新生儿的扫描，我们能够研究早产对妊娠晚期皮质生长和成熟的影响。的边界达到最新的预测精度，所提出的模型的参数少于基线，并且其误差在未注册和注册的皮质表面上都较低。
软件单元测试覆盖率和充分性
— 语句覆盖率。在软件测试实践中，测试人员通常需要生成测试用例来执行程序中的每个语句至少一次。测试用例是测试期间执行被测程序的输入。测试集是用于测试程序的一组测试用例。执行被测程序中所有语句的要求是一项充分性标准。根据语句覆盖率标准，满足此要求的测试集被视为充分的。有时会计算已执行语句的百分比来表示测试的充分性。测试执行的语句百分比是衡量充分性的指标。— 分支覆盖率。同样，分支覆盖率标准要求在测试期间执行被测程序中的所有控制转移。测试期间执行的控制转移百分比是衡量测试充分性的指标。— 路径覆盖率。路径覆盖标准要求在测试期间执行从程序入口到出口的所有执行路径。 — 突变充分性。软件测试通常旨在检测