XiaoMi-AI文件搜索系统
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S2K指南胃食管反流疾病和嗜酸性食管炎
艾哈迈德·麦迪奇（Ahmed Madisch）1,2，赫伯特·库普（Herbert Koop）3，斯蒂芬·米尔克（Stephan Miehlke）4.5，杰西卡·莱斯6.7，皮亚·洛伦兹8，佩特拉·莱恩·詹森8，奥利弗·佩奇9，迪特·佩奇·史列林10，约阿希姆·拉肯兹11
用壳测量
方法，我们通过从心脏肌球蛋白重链中挑战性嗜酸性小鼠挑战性嗜酸性小鼠，开发了与性粒细胞增生相关的心脏病模型。通过组织学，免疫组织化学，流式细胞仪以及外周血中细胞和生物标志物测量的疾病结局。通过使用嗜酸性粒细胞缺陷型小鼠（d dblgata）确定嗜酸性粒细胞依赖性。从心脏的单细胞进行单细胞RNA测序，以评估细胞组成，亚型和表达谱。结果小鼠受到心肌和对照肽的挑战的小鼠患有外周血清细胞增多症，但只有那些受到心肌肽挑战的人患有心脏炎症。心脏组织通过与心肌细胞损伤相关的富含嗜酸性粒细胞的炎症性浸润。疾病的外观和严重程度取决于嗜酸性粒细胞的存在。单细胞RNA测序显示髓样细胞，T细胞和粒细胞（中性粒细胞和嗜酸性小鼠）的富集。巨噬细胞偏斜，嗜酸性粒细胞具有活化的表型。基因富集分析确定了可能参与疾病病理生理学的几种途径。结论嗜酸性粒细胞是与嗜酸性粒细胞增生相关心脏病的心脏损伤所必需的。此外，髓样细胞，粒细胞和T细胞合作或独立地参与了与嗜性粒细胞增生的心脏病的发病机理。
Missino Eleonor
2023-Current H2020-ICT-2018-825619-AI4EU一个AI的按需平台支持欧洲的卓越研究参考https://cordis.europa.eu/project/propt/id/ID/101070000 10101070000的快速进步，该研究旨在使AI技术的快速发展旨在探讨AI的范围，并旨在努力培训，并旨在善于培训，并旨在与主持人的发展，并构成了主持人的发展。欧盟内部成员的合作以及学术界和工业的协助。由欧盟资助的AI4EUROPE项目与AI4EU和其他相关项目合作，旨在通过引入欧洲研究界的无偏见，开放和合作的平台来开发这一空间，以提供AI的出色研究。该平台将提供从数据访问，服务和工具到与其他研究人员合作的服务。该项目还将启用一个商业模式，以确保其继续运营。角色研究人员。为AI资源开发了水平对接解决方案。这些解决方案应符合按需在线服务。
在S = 13 Tev
列出了一些搜索标准模型玻色子的超对称伙伴的电动伴侣和带电的瘦素的搜索结果的组合。所有搜索都使用质子 - 普罗顿碰撞数据在2016年至2018年在LHC上记录的CMS检测器记录的proton-proton碰撞数据。分析的数据对应于高达137 fb -1的集成光度。结果是用简化的超对称模型来解释的。使用这种组合添加了两种新解释：与Bino作为最轻的超对称粒子的模型频谱，以及质量分类的希格斯诺诺斯（Higgsinos）衰减到Bino和标准模型玻色子，以及先前研究的Slepton对生产模型的压缩 - 光谱区域。采用了改进的分析技术来优化Wino和Slepton对生产模型中压缩光谱的灵敏度。结果与标准模型的期望一致。组合比单个搜索提供了模型参数空间的更全面的覆盖范围，将排除量最多扩大了125 GEV，并且针对质量覆盖范围中的一些中间差距。
在SQRT（S）= 13 TEV
列出了一些搜索标准模型玻色子的超对称伙伴的电动伴侣和带电的瘦素的搜索结果的组合。所有搜索都使用Proton-Proton碰撞数据√s= S = 13 TEV在2016 - 2018年在LHC处记录的CMS检测器。分析的数据对应于高达137 fb -1的集成光度。结果是用简化的超对称模型来解释的。使用这种组合添加了两种新解释：与Bino作为最轻的超对称粒子的模型频谱，以及质量分类的希格斯诺诺斯（Higgsinos）衰减到Bino和标准模型玻色子，以及先前研究的Slepton对生产模型的压缩 - 光谱区域。采用了改进的分析技术来优化Wino和Slepton对生产模型中压缩光谱的敏感性。结果与标准模型的期望一致。组合提供了模型参数空间的更全面的覆盖范围，而不是分裂搜索，将排除量最多扩大了125 GEV，并且针对质量覆盖范围中的一些中间差距。
解雇拉斯维加斯赌场反托拉斯案后...
一名联邦法官驳回了拉斯维加斯赌场酒店房间价格的尖端反信任案，该案件因使用算法定价而造成了法院。5月8日，美国地区首席法官内华达州的米兰达·杜（Miranda du）在得出结论之后批准了拉斯维加斯集体诉讼，认为普通人未能合理地指控被告之间的“默契协议”。这部分是因为他们不需要接受Cendyn组的定价建议。她还提出了12月28日的命令的区别，该命令拒绝驳回针对软件提供商台面的类似主张，并指出：“在这种情况下，投诉包括指控通过算法交换竞争对手之间的原本机密信息，而本案没有。” “因此，仅使用商业实体的人工智能使用算法定价，而没有任何关于compitors之间的任何协议（无论是明确的还是隐性的）的指控，以接受
Grant Road的赌场Del Sol-季度新闻
项目阶段和进度项目构建估计是在2024年夏季开始的。由赌场Del Sol，McCarthy Building Companies，Inc。，Yaeger Architecture和Summit Project Management组成的项目团队目前正在通过设计开发和施工文件阶段进行工作。项目团队已经完成了为准备施工的项目站点的重要工作。包括调查，考古调查和测试，岩土技术，地面测试，地下公用事业识别和验证，公共公用事业协调和现场安全性增强功能。期望从2024年5月和6月开始在项目站点上看到更多活动。团队正在花费时间，并细心地了解详细信息，以保持赌场Del Sol提供的高级标准！
砷和砷酸盐应激对水稻根和黄铜固醇中的生长素分布有所不同，使其恢复了持续的根系可塑性
大米是一种全球种植的农作物，是人口的重要食物来源，但它也是食物链污染砷（AS）的最简单途径。AS AS无机形式，砷[AS（V）]和砷[AS（iii）]，是土壤中发现的物种的剧毒，并且最容易被根吸收。AS（V）在有氧土壤中的吸收在厌氧土壤中受到青睐。AS（V）在根中转换为（III），尽管少量As（V）也保留在植物器官中。根系是两种形式作用的第一个目标。AS（V）和AS（III）的作用机理仍然是未知的。理解它们对于选择具有较低容量的AS摄取和运输到Caryopses的稻米基因型至关重要，从而提高了食品安全性。生长素是根系开发和可塑性所需的植物激素，其作用是由内源性/外源性腕足激素（BRS）调节的，主要是在应力条件下。研究的目的是加深对AS（III）或AS（v）在水稻根中触发的机制的了解，并特别关注生长素运输与BRS之间的相互作用所起的作用。我们表明，AS（iii）是水稻根中存在的主要物种，而不论AS（III）或AS（V）形式如何提供给生长培养基的形式。砷在不定的根和横向根中都改变了生长素的分布，但在后者的根部都有很大的分布。此外，在存在AS的情况下，EBL会增加根中根中的抗氧化活性，但仅在与AS（V）结合时。与AS（III）或AS（V）相结合的外源BR 24-纤维氨基醇（EBL）的应用大大增加了与生长素传输有关的Ospin2和Osaux1基因的表达，从而有助于恢复正确的生长素分布，从而恢复AS，以及（III）的效果（III），并效果更高的效果。
用于检测和分类颅内出血的全自动基于正弦图的深度学习模型
摘要目的：提出一种使用深度学习框架直接从正弦图中检测和分类颅内出血 (ICH) 的自动化方法。该方法旨在通过消除耗时的重建步骤并最大限度地减少计算机断层扫描 (CT) 重建过程中可能出现的潜在噪音和伪影来克服传统诊断的局限性。方法：本研究提出了一种使用深度学习框架从正弦图中检测和分类 ICH 的两阶段自动化方法。该框架的第一阶段是强度变换正弦图合成器，它合成与强度变换 CT 图像等效的正弦图。第二阶段包括级联卷积神经网络-循环神经网络 (CNN-RNN) 模型，该模型可从合成的正弦图中检测和分类出血。 CNN 模块从每个输入的正弦图中提取高级特征，而 RNN 模块提供正弦图中邻域区域的空间相关性。在一个包含 8652 例患者的大型样本的公开 RSNA 数据集上对所提出的方法进行了评估。结果：结果表明，与 ResNext-101、Inception-v3 和 Vision Transformer 等最新方法相比，所提出的方法在患者准确率上显着提高了 27%。此外，与基于 CT 图像的方法相比，基于正弦图的方法对噪声和偏移误差的鲁棒性更高。还对所提出的模型进行了多标签分类分析，以从给定的正弦图中确定出血类型。还使用激活图检查了所提出模型的学习模式的可解释性。结论：所提出的基于正弦图的方法可以准确、高效地诊断 ICH，无需耗时的重建步骤，并有可能克服基于 CT 图像的方法的局限性。结果显示，使用基于正弦图的方法检测出血的效果良好，进一步的研究可以探索该方法在临床环境中的潜力。