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2020财政年度的同意法令
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分枝杆菌
显微镜：在要求时始终在痰液和其他呼吸测试上进行。除了呼吸测试外，还要根据要求进行显微镜检查。显微镜未在其他测试上进行。显微镜具有相对较低的灵敏度，并且总是补充培养。存在抗酸杆的存在并不等于致病性分枝杆菌的存在，因为发生了大量的非结核分枝杆菌。如果在同一天需要答案，则进行急性显微镜。不幸的是，急性染色方法的灵敏度较低。DNA显示：针对结核分枝杆菌的DNA显示应要求进行提交材料，并始终补充培养。Lievor和显微镜中呈阳性的样品常规检查DNA显示。阳性结果不必意味着存在活细菌的存在，并且该方法不适合跟随治疗效果，因为愈合后可以检测到死细菌。该分析还包括检测最常见的抗性突变，以抗利福平和异烯二氮化物。在结核分枝杆菌的发现的情况下，还回答了对这两种抗生素的敏感性的评估。
人工神经网络和深度学习
奥卢应用科学大学信息与通信技术、软件开发 姓名：Seila Laakso 标题：人工神经网络和深度学习及其在未来应用开发中的可能性和局限性 指导老师：Jukka Jauhiainen 学期和完成年份：2022 年秋季 页数：39 本论文以研究文章的形式讨论了人工神经网络的历史、结构和用途。论文的开头对人工智能进行了一般性的讨论：例如它的不同层次和历史。本节还提供了有关智能（尤其是人工智能）的定义的信息。论文的第三部分讨论了人工神经网络。本节详细介绍了神经网络的结构并讨论了其运行原理。本节还讨论了神经网络学习的不同方式，并回顾了与人工神经网络技术相关的最常见术语。最后部分讨论了人工神经网络的特性。它的局限性以及其使用的好处和可能性。本节还介绍了人工神经网络在各个工业领域应用的实际案例。论文使用了大量各个领域的研究材料，并参考了几本研究人工智能的大量教科书。所用材料包括印刷文献和在线材料。论文的结论是：在不久的将来，神经网络技术的发展正在加速，新的创新不断涌现。技术中需要开发的问题包括其不可预测性和黑箱式的运行原理，这使得诊断和修复潜在问题变得困难。论文附有一个名为ProGAN DaliA的人工智能项目的最终报告。该项目是作为这篇毕业论文的一部分进行的。 ProGAN DaliA 是一个渐进式生成对抗神经网络，可以根据给定的图像数据创建新的艺术作品。关键词：神经网络、深度学习、人工智能、图像识别、AI、感知器
分子亚型和晚期前列腺癌
大多数前列腺癌患者被诊断出仅适用于Pros Tatan的疾病。对他们来说，有治疗方法，例如手术或辐射。但是，当疾病传播时，转移性时，治疗景观变得更加复杂。这里没有治疗方法。它强调了针对临床上建立的新型疗法的新疗法的需求，也需要针对带有Potenti al的微型转移来生长。在平行文章中，今天提供的治疗方案将出现，甚至还会出现。重要的是要找出在哪种单词和组合中以及在哪个阶段应进行不同的治疗方法，所有这些都旨在优化效率和最小化副作用。希望能够根据所谓的迎面式药物来提供个性化治疗，以促进肿瘤/元增长的机制。近年来，现代技术已实现了对先天性遗传变异和变化（mutatio降低）的详细分子调查。一些遗传变化正在增加患前列腺癌的风险，而另一些遗传变化可能有助于发展不同程度的侵略性和疾病的亚类型。不幸的是，不能预测这些亚型可以给出NOM已建立的诊断变量。为了做出更精确的预测，需要特定的生物标记。分子变化，可以在DNA，RNA和蛋白质水平上鉴定出充当生物标志物的潜力。仍然只有几个生物标志物，已经到达了诊所，而许多生物标志物在研究中进行了研究，并已被证明可以为目前用于评估风险并做出治疗决定的临床变量提供其他信息。那是什么生物标志物，如何最好地应用于临床实践？