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在人工智能时代的诊断和治疗定制方面的挑战和进步
综合综述在医学中的人工智能（AI）和机器学习（AM）的摘要整合代表了一个快速增长的领域，有望在诊断和治疗过程中取得重大进展。鉴于这种情况，这项综合审查旨在巩固和批判性地分析有关这些创新技术在医学实践中的应用的可用科学证据。使用相关描述符，例如“人工智能”，“机器学习”，“临床诊断”，“机器学习”，“机器学习”和“深度学习”。仔细参考参考文献包括针对AI和AM在各种医学领域中应用的相关研究，特别关注本摘要中温哥华所示的参考文献。这篇综述的结果揭示了广泛的成功AI和AM在诊断和医疗治疗中的应用。Wang等人等研究。 （2019）强调了在医学中使用深度学习的进步和挑战，而Erickson等人的作品。 （2017）显示了AM在医学图像中的有效性，这有助于临床实践的进步。 如Ahuja（2019）和Farhud和Zokei（2021）所讨论的那样，道德方法和未来对卫生专业人员表现的影响是这些技术整合的关键点。 在这种情况下，患者隐私和道德考虑成为关键因素。Wang等人等研究。（2019）强调了在医学中使用深度学习的进步和挑战，而Erickson等人的作品。（2017）显示了AM在医学图像中的有效性，这有助于临床实践的进步。如Ahuja（2019）和Farhud和Zokei（2021）所讨论的那样，道德方法和未来对卫生专业人员表现的影响是这些技术整合的关键点。 在这种情况下，患者隐私和道德考虑成为关键因素。道德方法和未来对卫生专业人员表现的影响是这些技术整合的关键点。患者隐私和道德考虑成为关键因素。这项综合审查的结论加强了AI和AM在医学中提供的重大转变，提供更快，更准确的诊断，并概述了内在的道德挑战。这种全面的分析强调了对研究和负责任发展的持续需求，促进了优化临床功效的进步，并确保面对这些变革性创新，确保卫生专业人员和患者的信心。关键字：人工智能，机器学习，临床诊断，机器学习和深度学习。
纳米医学的大脑安全问题：需要特定的监管框架
1 EA 4446 Bioactive Molecules and Medicinal Chemistry, SFR Santé Lyon-Est CNRS UMS3453 - INSERM US7, Université Claude Bernard Lyon 1, Univ Lyon, Lyon, 69373, France 2 Small Molecules for Biological Targets Team, Centre de Recherche en Cancérologie de Lyon, Centre Léon Bérard, CNRS 5286，INSERM 1052，克劳德·伯纳德·里昂1号，里昂，里昂，69373，法国，通讯作者：Le Borgne，M。（Marc.le-borgne@uni-lyon1.fr）新的治疗实体； mRNA疫苗；纳米载体； BBB穿越；蛋白电晕;毒性;监管框架； fda; EMA预告片：近几个月来已授权mRNA-脂质纳米颗粒疫苗。这些纳米药物可以在体内发生一种称为蛋白电晕的现象，这可能会影响其生物分布。评估其大脑毒性的当前法规仍然有限。
胎儿手术：未来的进步，挑战和观点 div>
近年来，医疗技术的进步允许开发以前认为不可想象的手术技术。 div>引入最小侵入性手术（例如胎儿镜检查）改变了某些产前疾病的治疗范例。 div>这些技术允许外科医生，干预母亲和胎儿并发症风险较小，并减少恢复时间。 div>在胎儿手术中最突出的里程碑之一是脊柱裂的治疗。 div>在最近的一项研究1中，与仅接受产后治疗的人相比，在子宫手术中接受治疗的胎儿在流动性和生活质量方面具有更好的结果。 div>这些进步强调了早期干预的重要性，这促进了寻找更精确的诊断和跨培养计划
ASCenSIon 中可重复使用运载火箭的任务分析、GNC 和 ATD：多轨道多有效载荷注入、再入和安全处置
摘要 可重复使用运载火箭 (RLV) 不仅是经济和生态可持续的太空进入的关键，也是满足对小型卫星和巨型星座日益增长的需求的一项至关重要的创新。为了确保欧洲独立的太空进入能力，ASCenSIon（推进太空进入能力 - 可重复使用性和多卫星注入）作为一个创新培训网络诞生，拥有 15 名早期研究人员、10 名受益者和 14 个遍布欧洲的合作组织。本文概述了该任务，从可重复使用级的上升到再入，包括多轨道注入和安全处置。特别关注 ASCenSIon 内部开展的有关任务分析 (MA)、制导导航和控制 (GNC) 和气动热力学 (ATD) 的活动。介绍了项目的预见方法、途径和目标。这些主题由于相互关联，需要内部创新和高水平的协作。飞行前设计能力推动了 MA 和 GNC 任务化工具与 ATD 软件相结合以测试/探索再入解决方案的必要性。这种可靠而高效的工具将需要开发用于发射器再入的 GNC 算法。此外，还解决了 RLV 轨迹优化的具体挑战，例如集成的多学科飞行器设计和轨迹分析、快速可靠的机载方法。随后，本研究的结果用于制定控制策略。此外，执行新颖的多轨道多有效载荷注入。随后，开发了一种 GNC 架构，该架构能够在精度和软着陆约束下以最佳方式将飞行器引导至目标着陆点。此外，ATD 在多个阶段影响任务概况，需要在每个设计步骤中加以考虑。由于初步设计阶段的复杂性和计算资源有限，需要使用响应时间短的替代模型来基于压力拓扑预测沿所考虑轨迹的壁面热通量。完整的概况包括发射装置为确保遵守空间碎片减缓指南而采用的任务后处置策略，以及这些策略的初步可靠性方面。本文对 ASCenSIon 工作框架内讨论的主题及其相互联系进行了初步分析，为开发 RLV 的新型尖端技术铺平了道路。关键词：可重复使用运载火箭、制导、导航和控制、可靠性、气动热力学、
引用Salama R、Mohapatra H、Tülbentçi T 和 Al-Turjman F (2025) 深度学习技术：通过物联网实现安全通信。
由于这些网络相互依赖，因此将它们连接在一起是一项巨大的挑战。深度学习是一种人工智能 (AI)，已成为提高物联网连接有效性和安全性的有力工具。深度学习算法可以通过使用强大的神经网络分析大量数据来发现异常、预测潜在威胁并快速应对安全漏洞。由于连接的设备数量众多且种类繁多，传统的安全方法在物联网环境中可能不够用。这就是为什么这个功能如此重要的原因。本文的目的是提供深度学习技术的基本介绍以及它如何应用于保护物联网连接。并在此研究的基础上，为基于深度学习的物联网系统中的漏洞发现提供了一种软件定义网络 (SDN) 支持的解决方案。最新的 Cuda 深度神经网络、Cuda 双向长短期记忆 (Cu-BLSTM) 和 Cuda 门控循环单元 (Cu-DNNGRU) 分类器可用于成功检测威胁。我们将研究深度学习背后的基本思想、构成其架构的组件，以及如何定制这些方法以应对物联网环境带来的独特挑战。我们还将讨论深度学习技术增强物联网网络安全性和可靠性的具体用例和实际应用。深度学习技术能够维护安全且有弹性的通信基础设施，了解其原理和功能将有助于物联网生态系统参与者（从开发人员和工程师到决策者和最终用户）认识到这一前景。通过这种分析，我们力求强调深度学习对未来物联网安全的变革性影响，并刺激相关技术的创新。要发现“深度学习技术：通过物联网实现安全通信”的相关信息，请查找讨论机器学习（特别是深度学习）与物联网安全之间关系的研究和文章。以下是一些重要领域和类似相关主题：
表5。不同药物对结局功效，免疫原性和安全性的影响。
n = 30没有阿atacept对保护性抗体水平的影响。对1例患者的第二剂不反应。b白细胞介素抑制剂tocilizumab n = 6在使用Tocilizumab的患者中，血清保护，血清转化或疫苗接种后GMT没有差异。anakinra n = 4与对照组相比，使用Anakinra的患者在血清保护，血清染色或疫苗接种后GMT无差异。氨基水杨酸磺酸盐磺胺sulfasalazine n = 1使用磺胺贺氏嘧啶的患者为抗肝炎。
社区中有很多关于饮用水安全和与公共事业有关的各种与公共事业有关的问题
凯迪拉克已经治疗了污水已有100多年了。在1908年，第一个工厂建造了，该工厂由五个使用炉渣用于过滤器介质的过滤床组成。在1923年，建造了一种新的工厂。该设施使用了一个容量为444,312加仑的化粪池，5600平方米ft污泥床和带118,272立方米的接触过滤器。ft。的炉渣过滤器。在1939年增加了5½英亩的沙子过滤器。1962年，建立了一个新的“活化污泥处理厂”。该工厂在1975年，1989年和1996年看到了扩张，并于2003年和2007年进行了重大升级。今天的WWTP是A类高级三级治疗厂。治疗过程由几种最新技术组成，其中包括：砂砾删除
图形和序列的量子机器学习方法：应用于核安全评估
在本文中，我们的目标是通过使用纯量子算法以及量子机器学习算法来提供不太复杂的解决方案，以合理的时间解决概率安全研究（PSS）领域的问题。我们解决 EPS 问题的两个方面，即静态和动态。对于静态问题，我们感兴趣的是找到系统中可能产生严重事故的所有基本事件组合，我们建议通过量子算法来获得这些基本事件组合，使用有向图，而不是搜索 SAT 问题的所有解。我们的贡献是一种量子算法，它使用线性数量的量子比特，通过经典过滤器，我们可以找到所有能够产生这些事故的基本事件的组合。在动态情况下，我们感兴趣的是找到系统中的所有偶然序列，我们的主要兴趣是处理这些序列。在经典情况下，为了找到所有这些序列，我们使用系统的状态图并寻找当前状态和所有临界状态之间的所有路径。由于这个问题是 NP 完全的，我们提出了一个量子解决方案来找到所有这样的路径。我们提出了两种量子算法，均基于量子行走的哲学。第一个算法在有向无环图中查找源顶点和几个目标顶点之间的所有路径。该算法使用N个量子比特和M个门来寻找所有路径。第二个是第一个的混合版本，即使量子比特数量减少，它也能够处理大图。另一个贡献是采用动态时间规整 (DTW) 算法的量子方法来计算这些序列之间的相似性，以及能够使用长度动态变化的子序列在序列之间找到最佳匹配的版本。我们还提出了一种量子隐马尔可夫模型 (QHMM) 的学习策略，以便从系统的任何初始状态生成意外场景并实时管理系统。我们最终提出了量子 k-means 的改进版本。经典版本的k-means每次迭代的复杂度为O(K×M×N)。在我们的案例中，使用单个量子电路计算观测值和聚类中心之间的所有距离，并使用 Grover 的量子搜索算法，我们可以将复杂度降低到 O(log(K×M×N))。还提出了利用绝热量子的量子平衡k均值算法的另一个版本。最后，我们提出了一种比经典版本更快的 Convex-NMF 算法的量子版本。我们将提出的方法应用于 EPS 领域的实际系统，以此作为本论文的结论。