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diffustats：用于计算生物网络基于扩散的分数
标签传播方法是构成生物学的标准和无处不在的程序，用于为分子实体提供背景。节点标签可以从基因表达，全基因组关联研究，蛋白质DO或代谢组学分析中得出，并传播给其邻居，通过先前的注释知识有效地平滑得分并优先考虑新颖的候选者。但是，定义分化过程时，有几种设置需要调整，包括扩散内核，标签的数字编码以及分数的统计归一化的选择。这些设置可能会对结果产生很大的影响，目前尚无软件在一个地方实施其中的许多软件来筛选其在兴趣的应用中的性能。该小插图呈现差异，这是一个带有扩散核和分数集合的R包装，以及对归一化分数的平行置换分析，可同时简化对几组分子实体的分析。
单值大脑活动得分反映了阿尔茨海默氏症连续体的严重性和风险
的单值得分反映了（淡出）与（相同分数）典型的新颖性相关性相关和与记忆相关的功能性MRI激活模式的偏差，已被提议为健康神经认知老化的成像生物标志物。在这里，我们测试了这些分数的效用，作为阿尔茨海默氏病（AD）的潜在诊断和预后标记，以及诸如轻度认知障碍（MCI）或主观认知下降（SCD）等风险状态。为此，我们分析了来自SCD，MCI和AD痴呆症患者的后续记忆功能MRI数据，以及参加多个中心delcode研究的AD痴呆症患者（AD-REL）的健康对照组和一级亲属（ad-Rel）（n = 468）。基于单个参与者的全脑功能性MRI新颖性和subse quent记忆响应，我们计算了淡出和相同的分数，并评估了他们与AD风险阶段，神经心理学测试分数，CSF淀粉样蛋白阳性和APOE基因型的关联。与健康对照组，SCD和AD-REL相比，基于记忆的淡出和相同的分数与MCI和AD痴呆群中的年轻人的参考样本相比显示出更大的偏差。此外，MCI和AD痴呆群组之间的基于新颖性的分数显着差异。在整个样本中，单值分数与神经心理测试的表现相关。基于新颖性的相同分数在SCD和AD-REL中的β-阳性和β阴性个体之间以及APOEɛ4载体和AD-REL中的非载体之间进一步差异。因此，淡出和相同的分数与AD的认知表现和个人风险因素有关。作为诊断和预后生物标志物作为诊断和预后生物标志物的潜在用途需要进一步探索，尤其是在与AD痴呆症患者的SCD和健康亲属的Indivi双重探险中。
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
表现有叶和DOAC分数，以预测用直接口服抗凝剂治疗的心房颤动患者中的重大出血事件：来自前瞻性欧洲观察登记处的报告
生物医学，代谢和神经科学系，摩德纳大学和雷吉奥·埃米莉亚大学，Policlinico di Modena，通过Del Pozzo 71，Modena 41121，Modena 41121，意大利B临床和实验医学计划，Modena和Reggio Emilia，Modena of Modiver Cardial c Cardial c Cardial c Cardial c Cardial c Cardia Liverpool John Moores University and Liverpool Heart & Chest Hospital, Liverpool, United Kingdom d Department of Translational and Precision Medicine, Sapienza – University of Rome, Italy e Department of Clinical Sciences and Community Health, University of Milan, Milan, Italy f Division of Subacute Care, IRCCS Istituti Clinici Scientifici Maugeri, Milani, Italy g Department of Clinical Medicine, Aalborg University,丹麦AALBORG
在Chatgpt和其他生成AI时代，AI检测和窃相似性是否值得？
聊天机器人的最新进展为学生和学者提供了一种新的知识来源和组成方式。在很短的时间内，学生和学者蜂拥而至，用于使用Chatgpt和其他生成人工智能（GAI）平台，原因是他们的反应能力。此外，除了生成的聊天机器人（例如Chatgpt和Gemini）之外，AI编写工具用于释义，总结和共同写作也已经变得有能力且越来越普遍，因此公众被宠坏了。在对流行的聊天机器人和AI写作工具进行了测试后，很明显，尽管Turnitin之类的程序正在开发新算法来检测窃和AI-AI-ATECTENT内容，但本研究的初步发现表明，这可能是一项越来越困难的任务。这些测试已在YouTube上发表，几周后，随着学生和教育工作者似乎对这些AI工具的优势，劣势和合法性似乎不确定，证据就获得了数以万计的观点。清楚的是，我们已经通过了临界点，而AI的帮助不再只是语法修复器。这对此的影响是关于窃的，因为窃已经是大学的重要问题。该职位论文报告使用Turnitin软件和AI写作工具（例如Chatgpt和Quillbot）进行的测试。这些现实世界的测试支持该论文的立场，即确定在GAI世界中构成原创作品的越来越困难。所提出的方法侧重于工作的“理解”，而不是文本相似性。本文的目的是提供证据表明，依靠相似性检查和当前形式的AI探测器的教育者可能会无意间支持窃而不是减少窃。提出了一种新的学术窃方法检测方法，利用大型语言模型来生成和跟踪思想，从而充当一个想法数据库。
倾向得分匹配的队列研究
方法这项回顾性队列研究使用了Trinetx US协作网络的电子健康记录，覆盖了美国> 1亿患者。由于这项研究的探索性质，我们没有使用预注册的方案或统计分析计划。在2017年12月1日至2021年5月31日之间，具有T2DM处方的Semaglutide的三个同类群是倾向得分匹配的（1：1使用贪婪的最近的Neighbour算法，Calliper距离为0.1的距离为0.1），并带有同类的同类，以接收astagliptin，empaglipin，empagli-lifozin和glipizide和Glipizide和Glipizide。Using Cox regression analysis, we compared the risks of 22 neurological and psychiatric outcomes within one year since the index prescription: encephalitis, parkinsonism, cognitive de fi cit, dementia, epilepsy/seizure, migraine, insomnia, nerve disorder, myoneural junction/muscle disease, intracranial haemorrhage, ischaemic stroke, alcohol misuse, opioid滥用，滥用大麻，兴奋剂滥用，尼古丁滥用，精神病，躁郁症，抑郁，焦虑，强迫症和自杀性。阴性对照结果（NCO）用于评估未衡量的混杂。
在31,605例房颤治疗的患者中，评估基于生物标志物的ABC-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF-AF BLEEDED评分
1 Uppsala临床研究中心，瑞典乌普萨拉大学，瑞典。2部医学科学，心脏病学，乌普萨拉大学，瑞典乌普萨拉，瑞典。3美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学杜克临床研究所。 4美国查尔斯顿南卡罗来纳州医科大学。 5人口健康研究所，麦克马斯特大学，加拿大安大略省汉密尔顿。 6美国波士顿哈佛医学院。 7日本喀纳那川的托卡大学医学院。 8部 医学科学，临床化学，乌普萨拉大学，瑞典乌普萨拉。3美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学杜克临床研究所。4美国查尔斯顿南卡罗来纳州医科大学。 5人口健康研究所，麦克马斯特大学，加拿大安大略省汉密尔顿。 6美国波士顿哈佛医学院。 7日本喀纳那川的托卡大学医学院。 8部 医学科学，临床化学，乌普萨拉大学，瑞典乌普萨拉。4美国查尔斯顿南卡罗来纳州医科大学。5人口健康研究所，麦克马斯特大学，加拿大安大略省汉密尔顿。 6美国波士顿哈佛医学院。 7日本喀纳那川的托卡大学医学院。 8部 医学科学，临床化学，乌普萨拉大学，瑞典乌普萨拉。5人口健康研究所，麦克马斯特大学，加拿大安大略省汉密尔顿。6美国波士顿哈佛医学院。 7日本喀纳那川的托卡大学医学院。 8部 医学科学，临床化学，乌普萨拉大学，瑞典乌普萨拉。6美国波士顿哈佛医学院。7日本喀纳那川的托卡大学医学院。8部医学科学，临床化学，乌普萨拉大学，瑞典乌普萨拉。
烯醇酶抑制剂作为Naegleria Fowleri感染的治疗铅
前糖尿病是一种疾病，其特征是空腹葡萄糖（IFG），葡萄糖耐受性受损（IGT）或糖化糖化的血红蛋白A1C（HBA1C）水平在5.7％和6.4％[1]之间。20-79岁的成年人中，2021年IFG和IGT的全球流行率为5.8％和9.1％。到2045年，IFG和IGT的全球流行率预计分别增加到6.5％和10.0％[2]。根据美国糖尿病协会（ADA）专家小组的说法，糖尿病前期70％的人最终将发展为糖尿病[3]。前糖尿病与患2型糖尿病（T2DM）的风险增加有关，与正常血糖症相关[4]。此外，对129项前瞻性研究的荟萃分析表明，前糖尿病与心血管疾病（CVD），癌症和全因死亡率的风险增加有关，中位随访9。8年[5]。临床试验表明，对正常血糖的回归与未来糖尿病的降低和CVD风险有关[6，7]。因此，对糖尿病前期及其危险因素的筛查以及从糖尿病前期恢复正常血糖很重要。胰岛素抵抗（IR）和β细胞功能障碍中的缺陷是从正常血糖到糖尿病到前和T2DM的进展的关键因素[8，9]。胰岛素抵抗的代谢得分（MetS-IR）是评估健康和高危个体中心脏代谢风险的指数，也是筛查胰岛素敏感性的有希望的工具[10]。然而，在患有人群的个体中尚未探索MetS-IR与回归与正常血糖的关联。在预测未来的T2DM [10]中，已经证明Met-S-IR比甘油三酸酯葡萄糖（TYG）指数和甘油三酸酯与高密度脂蛋白胆固醇（TG/HDL-C）的比率更好[10]。先前的研究表明，TYG指数与TG/HDL-C比率之间的负相关和非线性关联与糖尿病前期的正常血糖症的回归[11，12]。在这项研究中，我们旨在评估中国人患有前糖尿病的中国成年人中MetS-IR与正常血糖的回归之间的关联。在这项研究中，我们旨在评估中国人患有前糖尿病的中国成年人中MetS-IR与正常血糖的回归之间的关联。
加拿大帝国商业银行加勒比分行举办“点燃创新”数据科学与人工智能网络研讨会 2024 年 7 月 19 日星期五 - 2024 年 7 月 5 日星期五，在巴巴多斯的沃伦斯大宅成功举办了“点燃创新”数据科学与人工智能客户演示。由加拿大帝国商业银行加勒比分行技术团队牵头，此次混合活动深入探讨了人工智能 (AI) 在增强银行业务和业务方面的重要作用。演示吸引了来自线下和线上的多样化观众，确保了广泛的可访问性和互动性。此次活动由企业客户、IT 利益相关者和政府官员参加，提供了绝佳的交流机会并促进了行业主要参与者之间的合作。与会者有机会与演讲者互动，参与互动问答环节，并获得有关如何将人工智能融入其整体业务战略的实践知识。此次活动重点介绍了人工智能的快速发展，其中包括个性化客户服务、内容创建、数据提取和竞争对手监控等关键举措。网络研讨会的主题是“如何让人工智能 (AI) 和数据科学为您和您的企业服务”，全面概述了人工智能在现代商业中发挥的关键作用。会议强调了人工智能在提高客户便利性和效率方面的重要性，并说明了企业如何利用人工智能来简化运营、降低成本和推动创新。加拿大帝国商业银行高级数据科学家 Stephan Barrow 谈到了银行业务的好处，他强调，自 2019 年以来，该银行一直在使用预测分析和软件开发来创建一个成功的数字贷款渠道，该渠道由数据科学和自动化支持，提供 15 分钟的贷款。研讨会的一个重点是受 COVID-19 疫情推动的网上银行的加速采用。这场疫情不仅凸显了数字解决方案的必要性，也为更加无缝和用户友好的银行体验铺平了道路。加拿大帝国商业银行加勒比分行已经接受了这一转变，利用人工智能提供创新解决方案，满足客户不断变化的需求。主要演讲人、客户产品盈利战略高级经理 Quinn Weekes 分享了他对人工智能在银行和业务转型中的作用的宝贵见解。Weekes 强调，与普遍看法相反，人工智能最好与人类输入和知识应用协同使用，以减少员工工作量并提高效率。在谈到人工智能取代人类工作的担忧时，Weekes 向与会者保证，人工智能旨在增强人类能力，而不是取代人类。他强调，人工智能可以接管重复性任务，让人类员工专注于工作中更具战略性和创造性的方面。此外，他强调了银行对数据保护的承诺，
加拿大帝国商业银行加勒比分行举办“点燃创新”数据科学与人工智能网络研讨会 2024 年 7 月 19 日星期五 - 2024 年 7 月 5 日星期五，在巴巴多斯的沃伦斯大宅成功举办了“点燃创新”数据科学与人工智能客户演示。由加拿大帝国商业银行加勒比分行技术团队牵头，此次混合活动深入探讨了人工智能 (AI) 在增强银行业务和业务方面的重要作用。演示吸引了来自线下和线上的多样化观众，确保了广泛的可访问性和互动性。此次活动由企业客户、IT 利益相关者和政府官员参加，提供了绝佳的交流机会并促进了行业主要参与者之间的合作。与会者有机会与演讲者互动，参与互动问答环节，并获得有关如何将人工智能融入其整体业务战略的实践知识。此次活动重点介绍了人工智能的快速发展，其中包括个性化客户服务、内容创建、数据提取和竞争对手监控等关键举措。网络研讨会的主题是“如何让人工智能 (AI) 和数据科学为您和您的企业服务”，全面概述了人工智能在现代商业中发挥的关键作用。会议强调了人工智能在提高客户便利性和效率方面的重要性，并说明了企业如何利用人工智能来简化运营、降低成本和推动创新。加拿大帝国商业银行高级数据科学家 Stephan Barrow 谈到了银行业务的好处，他强调，自 2019 年以来，该银行一直在使用预测分析和软件开发来创建一个成功的数字贷款渠道，该渠道由数据科学和自动化支持，提供 15 分钟的贷款。研讨会的一个重点是受 COVID-19 疫情推动的网上银行的加速采用。这场疫情不仅凸显了数字解决方案的必要性，也为更加无缝和用户友好的银行体验铺平了道路。加拿大帝国商业银行加勒比分行已经接受了这一转变，利用人工智能提供创新解决方案，满足客户不断变化的需求。主要演讲人、客户产品盈利战略高级经理 Quinn Weekes 分享了他对人工智能在银行和业务转型中的作用的宝贵见解。Weekes 强调，与普遍看法相反，人工智能最好与人类输入和知识应用协同使用，以减少员工工作量并提高效率。在解决人们对人工智能取代人类工作的担忧时，Weekes 向与会者保证，人工智能旨在增强人类能力，而不是取代人类。他强调，人工智能可以接管重复性任务，让人类员工专注于工作中更具战略性和创造性的方面。此外，他强调了银行对数据保护的承诺，