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健康和疾病中扩展的定量尿培养的临床相关性
“扩展的定量尿培养（Equc）”是一种用于检测尿液样本中可行微生物的增强培养方案。使用大量的尿液和不同的文化条件，等号能够发现广泛的细菌和真菌（酵母），这些细菌和真菌（酵母）否则未被标准的尿培养所发现。除了常见的尿道病原体外，已经证明等于检测新兴的病原体和新的病原体和共生微生物群。尽管尚未完全确定临床设置中等号方案的有用性，但最近的研究表明，计算可以提供有关症状缓解，治疗反应，治疗反应和主要尿液疾病的诊断的有价值信息，包括尿路感染，尿液失效，尿液失效和其他尿路症状。等价也可能有助于评估有益的微生物群作为生物治疗剂的实用性。这种叙述性缩影介绍了有关等于尿液微生物组和尿道病在健康和疾病中作用的临床实用性的当前研究发现。用英语编写的文献可在“ PubMed”上获得，并包含任何术语：“扩展的定量尿文化”，“增强的定量尿文化”和摘要中的“等价”用作源文章，以准备此Minireview。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
关于减缓政策溢出效应的原因和相关性的战略对话总结报告
该报告得到了气候俱乐部联合主席（智利和德国）的支持，并得到了德国政府的资助。报告由经合组织税收政策和管理中心的 Assia Elgouacem、Clara Kögel、Anasuya Raj 和 Kurt Van Dender 以及经合组织经济部的 Ali Allibhai、Yannick Hemmerlé、Mauro Pisu 和 Jonas Teusch 撰写。撰写团队感谢 Rob Dellink（经合组织环境司）、Alain de Serres（经合组织经济部）、Luisa Dressler（经合组织税收政策和管理中心）、Yuko Ishibashi（经合组织环境司）、Kumi Kitamori（经合组织环境司）、Fabrizia Lapecorella（经合组织副秘书长）、Douglas Sutherland（经合组织经济部）和 Shunta Yamaguchi（经合组织环境司）提供的评论和见解。撰写团队还要感谢 Alberto Agnelli（经合组织秘书处）、Stephan Raes（经合组织科学、技术和创新理事会）、Joscha Rosenbusch（经合组织秘书处）和 Deger Saygin（经合组织环境理事会）的支持。在推进的各个阶段，报告的中期成果和版本已在气候俱乐部工作计划支柱 1、模块 2 下的技术会议和成员会议（本文中也称为战略对话）期间与气候俱乐部成员进行了介绍和讨论，包括在：
农药的风险正在降低吗？农药指标选择在经验分析中的相关性
1农业经济学和政策小组，苏黎世Eth，Sonneggstrasse 33，8092 Zurich，Ch。2全球粮食安全研究所，贝尔法斯特皇后大学生物科学学院，英国贝尔法斯特3号自然资源科学研究所。Zhaw Zourich应用科学大学，瓦登斯威尔ch 4慕尼黑技术大学，Alte Akademie 12，85354德国弗莱明，德国 *通讯作者：
使用临床前成像技术探索啮齿动物模型中的大脑功能原理及其与人类精神疾病的相关性
亲爱的编辑，我们最近在《转化精神病学》上发表了一篇文章，探讨了在全脑水平上评估脑功能的策略 [1]。在这篇评论中，我们介绍了几种方法，从功能性磁共振成像到功能性超声再到钙成像。对于每一种技术，我们都简要介绍了它的发展历史、物理概念、一些关键应用、潜力和局限性。我们得出的结论是，在网络水平上对啮齿动物大脑进行成像的方法正在不断发展，并将增进我们对大脑功能的理解。Zhuo 和同事的一篇评论进一步增加了解决精神病学学科从动物模型到患者的“转化”问题的复杂性 [2]。他们提出，需要彻底审查用于开发精神疾病动物模型的方法，甚至可能需要修改。例如，迄今为止，大多数精神疾病的啮齿动物模型都是使用简单的药物输注 [3] 和/或社会心理刺激 [4] 建立的。然而，关键问题是这些操作如何改变大脑的结构和功能，以及这些模型是否真正反映了人类精神疾病的病理生理学。特别是因为很难评估是否可以说从啮齿动物到人类存在逆向推理。这是一个真实且可以接受的说法。然而，这正是临床前成像旨在实现的。通过绘制动物模型中大脑网络的动态响应，并将其（如果可能）与临床研究中报告的响应进行比较，我们可以获得定量数据和参数，以确定我们的模型是否有效转化 [ 5 ]。如果这些指标表明网络级修改在时间和空间上与在人类中观察到的相似，我们可以利用更具侵入性和更具体的方法来进一步研究动物模型中的大脑记录。否则，我们必须有信心和正确性继续前进并尝试其他解决方案。最近有两个例子。 2019 年，我们证实了小鼠蓝斑核 (LC) 去甲肾上腺素能活性与大量大型脑网络（尤其是突显网络和杏仁核网络）的参与之间存在因果关系 [6]。此外，我们还可以将网络变化与去甲肾上腺素 (NE) 周转的直接标志物以及 NE 受体在整个脑部的分布联系起来。特定脑网络动态与 LC 活性和 NE 受体密度相关的假设源自人类压力研究和药理学研究 [7,8]。然而，由于不可能选择性地刺激人类的 LC，因此十多年来，这一假设一直只是一个假设。
stigmasterol-乙酰胆碱酯酶抑制剂来自phormidium retzii，与阿尔茨海默氏病疗法有关
Ellman的偶联酶测定法用于确定微藻粗提取物的抗缓病活性（15）。磷酸盐缓冲液（50 mM，pH 7.4）用于制备Ellman试剂5，5'-二硫代抗体（2-硝基苯甲酸）（DTNB; Sigma），乙酰硫代氨基胆碱碘化物溶液。在96孔微晶板中添加孔中添加65 µL磷酸盐缓冲液，然后再添加5 µL ACHE。制备样品的重复；然后添加5 µL和10 µL不同的藻类原油提取物，导致反应发作。将混合物在37°C孵育10分钟。孵化后，加入20 µL DTNB（0.38 mm）和5 µL乙酰硫胆碱碘化物（0.50 mm）的混合物，并保留在37°C下孵育10分钟。在所有井中，加入100 µL髓线（0.1 mm）。Bio-Rad®680微板读取器以412 nm波长监测反应。对每个样品的抑制作用如下：抑制（％）= 100 - （t/c）×100
cenobamate对认知的负面影响
方法：我们通过整合多个OMICS数据集对CRC中81个寿命相关基因的影响进行了全面分析。这种分析导致了两种不同的分子亚型的鉴定，并揭示了各个层的寿命相关基因的改变与肿瘤微环境（TME）内的临床病理特征，预后和细胞浸润特性有关。这些模型的培训和验证队列来自TCGA-COAD，TCGA-READ和GSE35279数据集。随后，我们开发了风险评分模型，并采用了Kaplan -Meier方法来估计总体生存（OS）。最终，我们建立了一个基于五个寿命相关基因的预后模型：BEDN3，EXOC3L2，CDKN2A，IL-13和CAPN9。此外，我们评估了风险评分与免疫细胞浸润，微卫星不稳定性和干细胞指数等因素之间的相关性。
有影响力者的无关紧要：与重新激活和免疫力的信息传播在社交网络模型上成倍长期持续
网络上的信息扩散模型位于AI研究的最前沿。此类模型的动态通常是流行病学的随机模型，不仅用于模拟感染，还为各种现象建模，包括计算机病毒的行为和病毒营销活动。在这种情况下的一个核心问题是如何有效检测主体图中最有影响力的顶点，以使感染表现出最长的时间。在结合了顶点的重新感染的过程中，例如SIS过程，理论研究鉴于参数阈值，其中Prosess的生存时间从对数迅速转变为超级顺序。这些结果与启动配置相关的直觉与之相矛盾，因为该过程将始终快速死亡或几乎无限期地生存。这些结果的缺点是，迄今为止，尚未对结合短期免疫力（或创意广告疲劳）的模型进行过这样的理论分析。我们通过研究SIRS过程（一种更现实的模型）来减少文献中的这一差距，除了再感染外，还结合了短期免疫力。在复杂的网络模型上，我们确定了该过程成倍长期生存的参数制度，并且对于随机图，我们获得了一个紧密的阈值。基础这些结果是我们的主要技术贡献，显示了SIRS流程的生存时间的阈值行为，该过程具有大型扩展器子图（例如社交网络模型）。
正式评估神经网络的鲁棒性及其与基于AI的安全 - 关键领域的关键相关性
摘要：神经网络在关键任务中起着至关重要的作用，其中错误的产出可能会带来严重的后果。传统上，神经网络的验证重点是评估其在大量输入点上的性能，以确保所需的输出。但是，由于输入空间的几乎无限基数，详尽检查所有可能的输入变得不切实际。在广泛的输入样本上表现出强大性能的网络可能无法在新颖的情况下正确概括，并且仍然容易受到对抗性攻击的影响。本文介绍了神经网络鲁棒性的一般管道，并概述了不同的领域，这些领域共同努力，以实现鲁棒性保证。这些领域包括评估针对对抗性攻击的鲁棒性，正式评估鲁棒性并应用防御技术以增强模型时的鲁棒性。
下颌肌肉和关节心理物理学 - 临床口面疼痛实践和研究的范围。叙事评论彼得·斯文森（Peter Svensson）1， *，fernando g ex
下颌肌肉和颞下颌关节（TMJ）疼痛的抽象诊断已广泛标准化，随着颞下颌疾病诊断标准（DC/TMD）的发展和实施。DC/TMD检查的重要部分（关于触诊和下颌运动）在临床程序中的心理物理原理上。因此，考官必须意识到此类技术的优势和局限性至关重要。在这里，我们首先回顾了诊所中使用的背景和心理物理技术，然后讨论在研究环境中应用简单，更先进的修改的机会，以进一步了解肌肉骨骼疼痛机制和特征。目的是促进开发个性化治疗和精确药物，在这种治疗中，良好的起点似乎是谨慎的疼痛表型，在心理物理测试中可能起着重要的作用。