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通过先进的深度学习模型进行心力衰竭预测和分类的新方法
在本研究中，作者将研究和利用与两种不同方法相关的先进机器学习模型来确定预测心力衰竭和心血管疾病患者的最佳和最有效方法。第一种方法涉及一系列分类机器学习算法，第二种方法涉及使用称为 MLP 或多层感知器 的深度学习算法。在全球范围内，医院都在处理与心血管疾病和心力衰竭相关的病例，因为它们是导致死亡的主要原因，不仅是超重人群，而且是饮食和生活方式不健康人群的主要死亡原因。通常，心力衰竭和心血管疾病可由多种因素引起，包括心肌病、高血压、冠心病和心脏炎症 [1]。其他因素，如不规则休克或压力，也可能导致心力衰竭或心脏病发作。虽然这些事件无法预测，但来自患者健康的持续数据可以帮助医生预测心力衰竭。因此，这项数据驱动的研究利用先进的机器学习和深度学习技术来更好地分析和处理数据，为医生提供关于一个人患心力衰竭可能性的决策工具。在本文中，作者采用了先进的数据预处理和清理技术。此外，使用两种不同的方法对数据集进行了测试，以确定产生最佳预测的最有效的机器学习技术。第一种方法涉及采用一系列监督分类机器学习算法，包括朴素贝叶斯 (NB)、KNN、逻辑回归和 SVM 算法。第二种方法利用了一种称为多层感知器 (MLP) 的深度学习 (DL) 算法。该算法为作者提供了灵活性，可以尝试不同的层大小和激活函数，例如 ReLU、逻辑 (sigmoid) 和 Tanh。这两种方法都产生了具有
熟练不匹配修复结直肠癌的患者的新辅助肿瘤内流感疫苗治疗导致CD8+ T细胞的肿瘤浸润增加，PD-L1的上调：一项1/2期临床试验
结直肠癌的抽象背景，免疫检查点抑制剂的作用主要限于缺乏不匹配修复肿瘤的患者，其特征是CD8+T细胞的高级浸润。缺乏熟练的不匹配修复肿瘤中增加肿瘤内CD8+T细胞浸润的干预措施。方法我们进行了概念验证阶段1/2临床试验证明，该试验患有非近去sigmoid或直肠癌的患者，该患者计划接受治疗性手术的治疗，并用内窥镜内镜内施用的新辅助疫苗疫苗进行治疗。血液和肿瘤样品。主要结果是干预的安全性。评估病理肿瘤退化等级，免疫组织化学，血液流式细胞仪，组织批量转录分析以及肿瘤区域的空间蛋白质分析都是次要结果。结果总共包括10名患者。中位患者年龄为70岁（54-78岁），女性为30％。所有患者均具有国际癌症控制阶段I – III肿瘤的熟练不匹配修复结合。没有发生内窥镜安全事件，所有患者正按计划进行治疗手术（干预后9天）。在接种疫苗接种后，CD8+T细胞肿瘤的浸润增加（中位数为73 vs 315细胞/mm 2，p <0.05），以及与中性粒细胞相关的Messenger RNA基因表达的显着下调以及编码细胞毒性功能的转录物相关的上调。空间蛋白质分析显示，程序性死亡凸式1（PD-L1）（调整后的P值<0.05）和FOXP3下调（调整后的P值<0.05）的局部上调显着上调。
爱尔兰生命科学 - 乔治·詹姆斯有限公司
AGI Therapeutics Plc.Airmid Health Group Ltd. Allergy Standards Group Altascience Argutus Medical Ltd. Ardmac Automsoft Barclay Crop Protection Berand Ltd. BiancaMed Ltd. Bimeda Biosensia Brentech Data Systems Carl Stuart Limited (Lab Unlimited) Catalent Pharma Solutions Cellix Ltd. Celtic Catalysts Ltd. Centric Health Clinical Trial Endpoint Ltd. Colorman (Ireland) Ltd. Creme dabl® Dakota Packaging Ltd. DMF Systems DPS Engineering & Construction Ltd. Enzolve Technologies Ltd. Fannin Healthcare Faulkner Packaging Foran Chemicals Ltd. Haptica Ltd. Helix Health Ltd. Hibernia College Ltd. ICON Research Identigen Ltd. IMEC Technologies IMS Maxims Interactive Services Ltd. Intuition Ircona Java Clinical Research Ltd. John Sisk & Son Ltd. Kenilworth Products Ltd. Life Scientific Ltd. Lincor Solutions Ltd. Meditec Medical Ltd. Mercury Engineering Merrion Pharmaceuticals Ireland Ltd. Multiprint标签 Newport Pharmaceuticals Ltd. Ocuco Ltd. Oneview Opsona Therapeutics Ltd. Orbis Information Systems Ltd. Ove Arup & Partners Ireland, T/A Arup Pharmatrin Ltd. PMI Software Ltd. Pressco Ltd. Prodieco Pharmaceutical Components Protectas Health Ltd. Real Regulatory Ltd. Realtime Technologies Ltd.Reconcile Engineering Rice Steele Manufacturing Ltd. S3 Group Ltd. Sealpack Ltd. Sensormind Sigmoid Pharma Ltd. Sláinte Technologies Sona Nutrition Ltd. Sota Orthopaedics The Perigord Group Trulife Ltd. Two-Ten Health Ltd. Valentia Technologies Ltd. Vasorum
远程控制非人类灵长类动物深部脑区域的药物释放
图 1. 超声触发非人类灵长类动物深部脑区纳米粒子载体的药物释放。A) 概念。远程应用聚焦超声能够选择性地从纳米粒子载体中释放药物，特别是在其焦点处。B) 纳米粒子配方。纳米粒子由高沸点的全氟碳 (PFC)——全氟辛基溴化物组成。全氟辛基溴化物赋予纳米粒子高稳定性和生物安全性 [20-22]。纳米粒子使用聚乙二醇/聚乳酸共聚物基质进一步稳定。C) 执行任务的 NHP 深部脑回路中的超声控制释放。256 元件超声换能器阵列 [25,26] 以编程方式将超声波传送到 NHP 的深部脑区，从而能够在特定脑区选择性释放药物。该阵列安装在植入的头柱中，以确保换能器相对于头部在每次治疗中的可重复定位。 D) 视觉选择任务。一个目标出现在屏幕左侧，另一个出现在屏幕右侧，两个目标之间有短暂的、可控的延迟。受试者看向首先出现的目标。E) 使用 MRI 测温法验证超声对左侧和右侧外侧膝状体 (LGN) 的定位。F) 大脑半球特定表示。左/右 LGN 将有关右/左视觉半场的视觉信息传递到初级视觉皮层。G) 3 分钟基线 (棕色) 和右侧 LGN 中释放异丙酚 (红色) 后 3 分钟期间的心理测量曲线示例。数据采用 S 形曲线拟合。此后，释放后的选择偏差被量化为在基线期间建立的同等偏好点的选择比例 (黑色箭头)。
社论：治疗结直肠疾病的最新挑战和进步；从预测生物标志物到微创技术
手术领域的最新一期，强调了结直肠疾病研究的显着步骤，并进行了一系列研究，研究了新的预后工具，外科手术技术和治疗策略。这些研究共同强调了个性化医学的重要性，为预测标记，手术创新和辅助疗法的细微作用提供了新的见解。Zheng等人的一项研究。 提供了腹腔镜辅助跨性别天然药物提取（鼻子）与常规腹腔镜手术（CLS）的详细比较分析，用于乙状结肠和直肠癌。 在121例患者中，鼻子与总切口长度较短，突出了其化妆品优势。 但是，与CLS相比，这种好处被更长的操作时间所抵消。 重要的是，术后并发症（例如细菌培养阳性，腹内感染或吻合式泄漏）没有显着差异，两组之间的总体生存（OS）和无病生存期（DFS）的差异也没有差异。 发现，虽然鼻子可能特别适合优先考虑美容结果的患者，但延长的手术持续时间值得仔细考虑临床决策。 在另一个重要的贡献中，Ying等人。 进行了系统的综述和荟萃分析，以评估辅助化学疗法（ACT）对淋巴结阴性CRC患者生存结果的影响，重点是存在封闭性侵袭（PNI）。 但是，ACT在没有PNI的患者中没有显着影响DFS。Zheng等人的一项研究。提供了腹腔镜辅助跨性别天然药物提取（鼻子）与常规腹腔镜手术（CLS）的详细比较分析，用于乙状结肠和直肠癌。在121例患者中，鼻子与总切口长度较短，突出了其化妆品优势。但是，与CLS相比，这种好处被更长的操作时间所抵消。重要的是，术后并发症（例如细菌培养阳性，腹内感染或吻合式泄漏）没有显着差异，两组之间的总体生存（OS）和无病生存期（DFS）的差异也没有差异。发现，虽然鼻子可能特别适合优先考虑美容结果的患者，但延长的手术持续时间值得仔细考虑临床决策。在另一个重要的贡献中，Ying等人。进行了系统的综述和荟萃分析，以评估辅助化学疗法（ACT）对淋巴结阴性CRC患者生存结果的影响，重点是存在封闭性侵袭（PNI）。但是，ACT在没有PNI的患者中没有显着影响DFS。他们的分析表明，PNI患者的ACT显着改善了OS和DF，危险比（HR）分别为0.52和0.53。这些发现强调了对患者特别有益的干预的潜力
颤振刺激耳神经神经是否会增强工作记忆？行为和生理研究div>
图1。超声触发的药物从非人类灵长类动物的深脑区域中的纳米颗粒载体释放。a）概念。远程应用的聚焦超声可以选择性地从纳米颗粒载体中释放出专门从纳米颗粒载体中释放。b）纳米颗粒制剂。纳米颗粒由具有高沸点的全氟化合物（PFC）组成。全氟辛基溴化物以高稳定性和生物安全性赋予纳米颗粒[22-24]。使用聚乙二醇/聚乳酸共聚合物基质进一步稳定纳米颗粒。c）在绩效NHP的深脑电路中超声控制的释放。256元素超声传感器阵列[27，28]将超声编程为NHP的深脑区域，使选择性药物释放为大脑区域。将数组安装到植入的头柱中，以确保从会话到会话相对于头部的换能器的可再现定位。d）视觉选择任务。一个目标出现在左侧，一个目标出现在屏幕的右侧，并在打击之间进行了简短的，受控的延迟。主题查看首先出现的目标。e）使用MRI温度计验证左侧和右侧基因核（LGN）的超声靶向。f）脑半球特异性表示。左/右LGN将有关右/左侧视觉半场的视觉信息传递到主视觉皮层中。g）在3分钟基线（棕色）和右LGN中释放丙泊酚（红色）后3分钟的心理测量曲线示例。此后，释放后的选择偏差被量化为在基线期间建立的同等偏好点（黑色箭头）的相等偏好点的比例。
受大脑启发的稀疏训练使 Transformers 和 LLM 能够像全连接模型一样运行
本研究旨在扩大我们目前对脑启发网络科学原理在训练具有稀疏连接的人工神经网络（ANN）中的应用的认识。动态稀疏训练（DST）可以减少ANN训练和推理的计算需求，但现有方法在高连接稀疏度水平下难以保持最佳性能。Cannistraci-Hebb训练（CHT）是一种受大脑启发的增加DST连接的方法。CHT利用无梯度、拓扑驱动的链接再生机制，与完全连接的网络相比，该机制已被证明可以在各种任务中实现超稀疏（1％连接或更低）的优势。然而，CHT有两个主要缺点：（i）它的时间复杂度为O（N·d3） - N节点网络大小，d节点度 - 因此它只能有效地应用于超稀疏网络。 (ii) 它严格选择最高的链接预测分数，这不适合早期的训练阶段，因为此时网络拓扑结构中存在许多不可靠的连接。在这里，我们提出了一个矩阵乘法 GPU 友好的 CH 链接预测器近似值，它将计算复杂度降低到 O(N3)，从而能够在大型模型中快速实现 CHT。此外，我们引入了 Cannistraci-Hebb 训练软规则 (CHTs)，它采用灵活的策略在链接移除和重新生长中采样连接，平衡网络拓扑的探索和利用。为了进一步提高性能，我们将 CHT 与 S 型逐渐密度衰减策略相结合，称为 CHTss。经验
“使用拓扑设计的3D介电纳米纳米式天线增强纳米级手性增强”的补充信息”
拓扑优化图1（a）描绘了TO的物理模型。拓扑设计空间由400×400×100 nm 3的矩形区域定义，这是测量1的较大电磁场模拟区域的一部分。1 µm×1。1 µm×600 nm。在设计空间下方放置了100 nm厚的SIO 2底物。使用具有高斯模式的R -CPL使用几乎薄的透镜（Na 0.25），以垂直角度将其定向到底物表面上。位于底物表面上的梁腰部在底物表面的直径为982 nm。波长为532 nm，距离基板的光源位于420 nm。tio 2被选为设计材料，其折射率为2。51185 + 0。01128 i在设计波长处，通过椭圆测量法对通过原子层沉积制备的118 nm厚的TIO 2膜进行了实验测量。有限差频域法被用作麦克斯韦求解器[17，40]。用4 nm cu-bic网格离散模拟区域，将最外面的五层分配为完美匹配的层，该层吸收了仿真空间内单个对象散射的电磁场。在TO框架内，配偶的介电函数桥接了设计材料E R和周围空气介质（E 0）的值，形成为E R = E 0 +ρ（E M-e 0）。在这里，设计变量ρ是连续的真实标量，范围为0至1。文献[16，40]中记录了TO的更多细节。我们的设计变量的初始值被设置为随机数字，均匀跨越0.5至0.7。我们采用了基于梯度的优化算法将设计值ρ向0或1驱动，其中ρ= 1的分布代表优化的结构。另外，为了鼓励设计变量的二线化，我们使用sigmoid函数实现了一种投影过滤方法。计算是在具有NVIDIA TESLA V100 SXM2（32 GB）的GPU节点上进行的。
患者和临床医生组输入
患者 4 于 2014 年被诊断为 III 期 CRC。他接受了 6 个月的 CAPOX 治疗，并且大约 1 年没有进食。CAPOX 引起了严重的恶心和手足综合征。在常规随访中，发现腹膜复发，患者被诊断为 IV 期疾病。他接受了 CRS- HIPEC 和手术以切除乙状结肠复发，导致临时造口术。2017 年初，患者接受了 3 个月的二线化疗 - FOLFIRI。他几个月没有进食，直到他注意到右腿疼痛。扫描显示结肠、肝脏、肺、骨骼和腹膜出现明显复发。他无法行走和参与许多日常任务。患者参加了临床试验并接受了派姆单抗和比尼替尼治疗，但由于对后者的严重反应，不得不退出试验。 2018 年末，患者接受了 Lonsurf 治疗，但由于严重的不良反应，不得不停止服用该药物。患者最终前往美国进行第二意见咨询，并接受了 ipilimumab-nivolumab 的标签外治疗。患者经历了剧烈疼痛，停用 ipilimumab，并被开具强效阿片类药物。最终，疼痛开始好转，在下一次扫描时，医疗团队表示肿瘤到处都在缩小。最终，他不得不停止服用 nivolumab，因为他出现了肾上腺危象。2021 年，患者接受了全结肠切除术，并进行了永久性造口术。从那时起直到今天，扫描显示他没有出现任何异常。患者目前患有慢性神经病变、永久性造口术以及阿片类药物使用的长期副作用，包括睡眠障碍。此外，为了获得额外的治疗选择，患者自掏腰包花费了 20 万至 25 万美元，这凸显了一旦加拿大的标准治疗方案用尽，获得额外的治疗选择的成本极高。
增强型空中交通管制系统——人工智能作为预测空中交通冲突的数字辅助系统
摘要：当今的空中交通管理 (ATM) 系统围绕空中交通管制员和飞行员发展。这种以人为本的设计在过去使空中交通非常安全。然而，随着航班数量的增加和使用欧洲空域的飞机种类的增加，它正在达到极限。它带来了严重的问题，例如拥堵、飞行安全性下降、成本增加、延误增加和排放量增加。将 ATM 转变为“下一代”需要复杂的人机集成系统，以提供更好的空域抽象并创建态势感知，正如文献中针对此问题所述。本文做出了以下贡献：(a) 概述了问题的复杂性。(b) 它引入了一种数字辅助系统，通过系统地分析飞机监视数据来检测空中交通中的冲突，从而为空中交通管制员提供更好的态势感知。为此，使用长短期记忆 (LSTM) 网络（一种流行的循环神经网络 (RNN) 版本）来确定其时间动态行为是否能够可靠地监控空中交通并对错误模式进行分类。 (c) 大规模、真实的空中交通模型（包含数千个包含空中交通冲突的航班）用于创建参数化的空域抽象，以训练 LSTM 网络的几种变体。所应用的网络基于 20-10-1 架构，同时使用泄漏 ReLU 和 S 形函数