标准模型(比如 PAC 框架)并未捕捉到标记数据和未标记数据之间的区别,而这种区别催生了主动学习领域,在主动学习中,学习者可以要求特定点的标签,但每个标签都需要付费。这些查询点通常从未标记的数据集中选择,这种做法称为基于池的学习 [10]。目前也有一些关于人工创建查询点的研究,包括大量理论成果 [1, 2],但这种方法存在两个问题:首先,从实用角度来看,这样产生的查询可能非常不自然,因此人类很难进行分类 [3];其次,由于这些查询不是从底层数据分布中挑选出来的,因此它们在泛化方面的价值可能有限。在本文中,我们重点关注基于池的学习。
我们之前在一项横断面研究中发现胰岛素抵抗 (IR) 与血浆黄嘌呤氧化还原酶 (XOR) 活性相关。然而,IR 是否会诱导 XOR 活性增加尚未阐明。这项回顾性纵向观察研究包括 347 名参与者(173 名男性,174 名女性),他们每年接受健康检查并且未接受过药物治疗。在基线时确定了稳态模型评估 IR (HOMA-IR) 指数以及身体和实验室测量值。在基线和 12 个月的随访检查中,使用我们基于 [ 13 C 2 , 15 N 2 ] 黄嘌呤和液相色谱/三重四极杆质谱的新型检测方法测定血浆 XOR 活性。 IR 受试者(定义为 HOMA-IR 指数 ≥ 1.7(n = 92))的血浆 XOR 活性水平显著(p < 0.001)高于无 IR 的受试者(n = 255),12 个月后,180 人(51.9%)的血浆 XOR 活性增加。多变量线性和逻辑回归分析表明,基线时的 IR(而不是 BMI 或腰围)与血浆 XOR 活性显著相关(β = 0.094,p = 0.033),并且经过调整各种临床参数(包括基线时的血浆 XOR 活性)后,12 个月期间血浆 XOR 活性增加(比值比,1.986;95% 置信区间,1.048–3.761;p = 0.035)。这些结果表明,IR 以与肥胖无关的方式诱导血浆 XOR 活性增加。
• 让员工参与。• 员工对工作有独特的理解,这种知识对于发现危险非常有价值。• 让员工参与将有助于最大限度地减少疏忽,确保分析质量,并让工人“接受”解决方案,因为他们将分享安全和健康计划的所有权
心肌和心律不齐的纤维化变化代表系统性硬化症(SSC)的致命并发症,但是基本机制仍然难以捉摸。小鼠过度表达转录因子FOSL-2(FOSL-2 TG)代表SSC的动物模型。Fosl-2 tg mice showed interstitial cardiac fi brosis, disorganized connexin-43/40 in intercalated discs and deregulated expression of genes controlling conduction system, and developed higher heart rate (HR), prolonged QT intervals, arrhythmias with prevalence of premature ventricular contractions, ventricular tachycardias, II-degree atrio-ventricular blocks并降低了人力资源变异性。用异丙肾上腺素FOSL-2 TG小鼠刺激后,HR反应受损。与FOSL-2 TG相比,免疫dim dim rag2 - / - fosl-2 tg小鼠受到增强的心肌纤维化和ECG异常的保护。转录组学分析表明,FOSL-2-ERVERSESS是造成心脏纤维细胞的纤维性特征的原因,而FOSL-2 TG小鼠中的炎症成分激活了它们的纤维性和心律失常的作用表型。在人类心脏纤维细胞中,FOSL-2超过表达增强了肌纤维细胞的签名,在proinmotal或pro粘连刺激下。这些结果表明,在免疫性条件下,转录因子FOSL-2夸大了肌纤维纤维肌,心律不齐和对压力的异常反应。
● 人工智能开发人员使用专利、商业机密和开源许可协议等多种手段来保护其与人工智能相关的知识产权。● 许多人工智能公司正在推行一种看似违反直觉的知识产权战略:积极申请人工智能技术专利,同时自由分享这些技术。他们面临着申请专利的竞争压力,以便在另一家公司起诉他们侵犯知识产权时提出反诉威胁。然而,他们也面临着开源其工作成果的压力,以吸引顶尖人才并吸引消费者使用他们的平台。● 政府在人工智能知识产权政策方面大致有两个目标,这两个目标有时与研究人员和/或公司的目标相冲突:确保与人工智能相关的发明能够获得专利,并确保与国家安全相关的人工智能发明仅限于政府使用和/或保密。● 关于人工智能专利性、开源和侵权诉讼未来将如何发展存在很大的不确定性。● 专利池有机会被用来促进人工智能开发人员的亲社会行为和道德规范。国际标准组织的现有专利池和实践是可以复制的模式。
败血症是一种高发,死亡率和治疗成本的疾病,与肠道菌群具有复杂的相互作用。随着高通量测序技术的进步,败血症与肠道营养不良之间的关系已成为新的研究重点。但是,由于重症疾病和临床干预措施之间的复杂相互作用,建立败血症与肠道微生物群体不平衡之间的因果关系是一项挑战。在这篇综述中,总结了肠道微生态和脓毒症之间的相关性,并提出了基于微生态目标疗法的败血症干预疗法的新疗法,并解决了细菌选择的缺点和临床实践中的应用时间的缺点。总而言之,旨在不断发现潜在益生菌的代谢组学,基因组学和其他方面的研究都为恢复肠道静脉内稳态提供了理论基础,以便随后治疗败血症。
最近,由于它能够从大量未标记的数据中学习,因此蒙版的图像建模(MIM)引起了很大的关注,并且已被证明对涉及自然IM的各种视觉任务有效。同时,由于数量的未标记图像以及质量标签的费用和困难,预计自我监督的学习3D医学图像的潜力预计将是巨大的。但是,MIM对医学图像的适用性仍然不确定。在本文中,我们证明了掩盖的进度建模方法除自然图像外,还可以推进3D医学图像分析。我们研究掩盖图像建模策略如何从3D医疗图像段的角度利用绩效,作为一项代表性的下游任务:i)与天真的对比度学习相比,掩盖的图像建模ap-par-ap-par-ap-par casge casge casge casgence convelence contergencience convergence contressed of被监督的火车的融合甚至更高(1.40×)得分(1.40×),并最终会产生较高的股票; ii)预测具有较高遮盖比和相对较小的斑块大小的原始体素值是用于医学图像的非琐碎的自我监督借口任务; iii)重建重建的轻量级解码器或投影头对3D医疗图像的掩盖图像模型非常可靠,该图像可以加快训练并降低成本; iv)最后,我们还研究了应用不同图像分辨率和标记的数据比率的不同实际情况下的MIM方法的有效性。匿名代码可在https://github.com/zekaichen/mim-med3d上找到。
英国官方承认不列颠战役于 7 月 10 日爆发 [见本期刊其他部分转载的道丁电报 - 第 11-13 段],当时英吉利海峡上空爆发了大规模空战。德国人将第一阶段确定为一场单独的战役,他们称之为 Kanalkampf,即海峡战役,该战役在接下来的一个月内展开,德国空军对沿海护航队和港口发动了袭击。德国人认为,他们只是在 8 月中旬对机场和雷达站发动了攻击,才开始了他们的主要进攻,即不列颠战役本身,进攻始于泰晤士河口的一些初步交锋和对机场和雷达的一些小规模攻击,最终形成了代号为 Adler Tag [鹰日] 的全面进攻,原定于 8 月 13 日发动。那天早上的阿德勒行动被证明是一场惨败,德国 C2 系统在早期就失去了对行动的控制,并在其内部造成了混乱和混乱。最后,一些已经升空的部队试图以天气原因取消行动,结果许多部队(尤其是战斗机护航部队)中止了行动,而其他部队(主要是轰炸机编队)则没有中止行动。因此,早上的行动半途而废。下午,在一次协调更好的行动中,大型编队袭击了机场和港口。尽管处理得不太好,但最初的阿德勒行动 [鹰击] 标志着一段激烈战斗的开始,在此期间,德国空军猛烈轰炸了英国皇家空军的机场和雷达,战斗机司令部也同样凶猛地进行了防御。
空间幻象技术的最新进展已实现了分析组织形态,细胞组成和生物分子表达模式的新方法。这些进步正在促进数字病理新兴领域中新的计算工具和定量技术的开发。在这篇综述中,我们调查了使用数字化的组织病理学幻灯片和补充材料开发用于空间映射的OMIC数据分析的计算方法的当前趋势,并重点介绍了与泌尿生殖学肿瘤学研究有关的工具和应用。评论包含三个部分:1)组织幻灯片分析的图像处理方法的概述; 2)与空间解决的OMIC数据分析的机器学习集成; 3)讨论当前局限性和未来在临床决策过程中整合机器学习的方向。