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生物信息学的大型语言模型
Wei Ruan ∗1 , Yanjun Lyu ∗2 , Jing Zhang ∗2 , Jiazhang Cai 3 , Peng Shu 1 , Yang Ge 4 , Yao Lu 4 , Shang Gao 5 , Yue Wang 1 , Peilong Wang 6 , Lin Zhao 1 , Tao Wang 3 , Yufang Liu 3 , Luyang Fang 3 , Ziyu Liu 3 , Zhengliang Liu 1 , Yiwei Li 1 , Zihao Wu 1 , Junhao Chen 1 , Hanqi Jiang 1 , Yi Pan 1 , Zhenyuan Yang 1 , Jingyuan Chen 6 , Shizhe Liang 7 , Wei Zhang 8 , Terry Ma 9 , Yuan Dou 10 , Jianli Zhang 10 , Xinyu Gong 10 , Qi Gan 10 , Yusong Zou 10 , Zebang Chen 10 , Yuanxin Qian 10 , Shuo Yu 10 , Jin Lu 1 , Kenan Song 10 , Xianqiao Wang 10 , Andrea Sikora 11 , Gang Li 12 , Xiang Li 13 , Quanzheng Li 13 , Yingfeng Wang 14 , Lu Zhang 15 , Yohannes Abate 16 , Lifang He 17 , Wenxuan Zhong 3 , Rongjie Liu 3 , Chao Huang 4 , Wei Liu 6 , Ye Shen 4 , Ping Ma 3 , Hongtu Zhu 5 , Yajun Yan 10 , Dajiang Zhu †2 , and Tianming Liu †1
引用Gao W，Shao L，Li F，Dong L，Zhang C，Deng Z，Qin P，Wei W和Ma L（2024），使用深LE
与年龄相关的白内障是世界上失明最重要的原因。根据《 2020年疾病研究的全球负担研究》的报告，2020年50岁及2000年以上的人失明的主要原因是白内障，有超过1500万例。在全球白内障引起的中度和严重视力障碍也有7880万人口[1]。白内障目前仅通过手术有效治疗。但是，由于不同领域的发展不平衡和医疗资源短缺，许多白内障患者尚未接受适当的治疗。必须提高白内障早期检测和分类的能力。基于透镜不透明度的位置有三种主要类型的白内障类型：皮质性白内障（CC），核白内障（NC）和后下囊白内障（PSC）[2]。cc是一种楔形的不透明度，它从镜头的外边缘生长到中心[3]。nc代表晶状体中央区域的渐进性不透明和晶状体核的硬化。PSC在镜头后囊中是不透明度，通常在年轻人和糖尿病患者中出现[4]。具有眼部创伤史的人更有可能患有CC和PSC [5]。研究表明，全身性和局部类固醇的使用都是发展PSC的严重危险因素[6，7]。PSC比其他两种类型的白内障的发展速度更快，并且更有可能引起视觉障碍[8]。患者也可能同时具有两种或三种类型的白内障。Xu等。Xu等。研究表明，当多一种类型的白内障一起出现时，它们会对视觉特定功能产生更大的影响。单独的PSC在NC和CC之前具有最大的影响[3]。这表明不同白内障类型的作用是加性的，在评估白内障患者的视觉特异性功能水平时应考虑[3]。基于白内障的类型和严重程度，患者执行与视觉相关的任务的能力受到不同的影响，并且手术的时间和手术方法也有所不同。因此，需要对白内障患者进行个性化评估和管理。根据这些白内障类型，已经独立引入了不同的临床白内障分类标准。镜头不相处的分类系统III和其他系统分别根据缝隙灯和重新照明图像分别评估三种不同类型的严重性[9-14]。但是，手动识别白内障类型和严重程度可能很耗时，尤其是在没有足够经验丰富的医疗能力的地方。随着白内障的情况恶化，底眼图像看起来会变得更模糊。[15]通过观察模糊程度，提出了基于眼底图像的白内障分级系统。镜头位于眼球的前部，而眼底位于后部。使用眼底摄像机用于白内障患者的视网膜成像是具有挑战性的，因为光散射可以严重降低图像质量，从而导致模糊的图像特征。例如，Yang等人。例如，Yang等人。在补充文档中引入了底面图像的成像和晶状体结构的描述。据我们所知，所有基于机器学习或深度学习的白内障研究和底底图像都集中在评估白内障严重程度上。 [16]基于从眼底图像和背部传播神经网络模型中提取的独立特征建立了合奏学习模型。据我们所知，所有基于机器学习或深度学习的白内障研究和底底图像都集中在评估白内障严重程度上。[16]基于从眼底图像和背部传播神经网络模型中提取的独立特征建立了合奏学习模型。
抗试剂单克隆抗体Ociperlimab+Tislelizumab ...
Zhong 7 , Hongbo Wu 8 , Seung Soo Yoo 9 , Tracy Dobbs 10 , Zinan Bao 11 , Yunxia Zuo 12 , Boxian Wei 13 , Pu Sun 14 , You Lu 1*
数据中心的能量和生态影响
观点是作者的简短意见，以鼓励就当前问题进行思想交流。他们不一定代表克里的官方观点。所有错误仍然是作者拥有的。这种观点是由Khazanah研究所（KRI）的研究人员Khoo Wei Yang制定的。作者感谢Nik Syafiah Anis Nik Nik Sharifulden，Jun-e-e Tan博士和Yin Shao Loong的宝贵评论。作者的电子邮件地址：khoo.weiyang@krinstitute.org归因 - 请引用以下工作：khoo wei yang。2025。数据中心的能量和生态影响。吉隆坡：Khazanah研究所。许可证：创意共享归因CC由3.0。泰勒·维克（Taylor Vick）在Unsplash上的图像。可以在www.krinstitute.org上找到有关Khazanah研究所出版物和数字产品的信息。
公用事业二次电池的技术经济模型……
引用：Mathews、Ian、Xu、Bolun、He、Wei、Barreto、Vanessa、Buonassisi、Tonio 等人。 2020 年。“考虑日历和循环老化的公用事业规模太阳能二次电池的技术经济模型。”应用能源，269。
试件不均匀性和端部约束条件对砂土排水三轴压缩试验结果的影响
完整作者名单： Mozaffari, Mohammad；多伦多大学，土木与矿物工程 Liu, Wei；多伦多大学，土木与矿物工程 Ghafghazi, Mason；多伦多大学，土木与矿物工程 工程
国家杂志组织图表 - 更新
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