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NHANES 2007- 2018年的美国成年人的身体圆度指数与糖尿病和糖尿病的关联：横断面研究
基线空腹木糖醇水平，但不是山梨糖醇或促嗜性醇的水平，在非培训器中比进度者中的木醇水平是higer（p <0.001）。与进度者相比，非宣传者的比例在木糖醇水平的第三三位数（71/180个非推测器[39.4％]与49/180的进步者[27.2％]）中。调整了潜在的混杂因素后，与最低四分位数相比，木糖醇水平最高三重的入射糖尿病风险比值比为0.338（95％置信区间0.182-0.628）。此外，木糖醇水平和入射糖尿病之间的关联在糖尿病亚型中持续存在，其空腹血糖和高空腹和2h post植物的血糖都存在，但在分离的高2H-POST植物的高poSt植物血糖亚型中消失了。
肿瘤异质性预测的块神经网络
准确的肿瘤分类对于选择有效治疗至关重要，但是当前方法有局限性。标准肿瘤分级基于细胞分化对TUMOR进行分类，不建议将其作为独立手术，因为某些差异良好的肿瘤可能是恶性的。通过单细胞测序评估肿瘤异质性评估提供了深刻的见解，但可能会昂贵，并且仍然需要大量的手动干预。 许多现有的用于肿瘤数据的统计机器学习方法仍然需要对MRI和组织疗法数据进行复杂的预处理。 在本文中，我们建议建立在模拟肿瘤进化的数学模型上（OTAńSKI（2017）），并生成用于肿瘤分类的人工数据集。 使用归一化熵估算肿瘤异质性，其阈值将肿瘤视为具有高或低异质性。 我们的贡献是三重的：（1）从人工数据中的剪切和图生成过程，（2）肿瘤特征的设计，以及（3）构建块图神经网络（BGNN），这是一种基于图神经网络的方法，以预测肿瘤异质性。 表现出的结果表明，所提出的特征和模型的组合在人为生成的数据上产生了出色的结果（89。 测试数据的精度为67％）。 尤其是与AI辅助分级和空间转录组学的新兴趋势保持一致，我们的结果表明，通过出生（例如KI-67增殖指数）丰富传统的分级方法和死亡标记物和死亡标记物可以改善异质性预测和增强肿瘤分类。通过单细胞测序评估肿瘤异质性评估提供了深刻的见解，但可能会昂贵，并且仍然需要大量的手动干预。许多现有的用于肿瘤数据的统计机器学习方法仍然需要对MRI和组织疗法数据进行复杂的预处理。在本文中，我们建议建立在模拟肿瘤进化的数学模型上（OTAńSKI（2017）），并生成用于肿瘤分类的人工数据集。肿瘤异质性，其阈值将肿瘤视为具有高或低异质性。我们的贡献是三重的：（1）从人工数据中的剪切和图生成过程，（2）肿瘤特征的设计，以及（3）构建块图神经网络（BGNN），这是一种基于图神经网络的方法，以预测肿瘤异质性。表现出的结果表明，所提出的特征和模型的组合在人为生成的数据上产生了出色的结果（89。测试数据的精度为67％）。尤其是与AI辅助分级和空间转录组学的新兴趋势保持一致，我们的结果表明，通过出生（例如KI-67增殖指数）丰富传统的分级方法和死亡标记物和死亡标记物可以改善异质性预测和增强肿瘤分类。
基于事件的结构 - 轨道 - CVF Open Access
事件传感器提供高时间分辨率的视觉感应，这使其非常适合感知快速视觉效果，而不会遭受运动模糊的困扰。机器人技术和基于视觉的导航中的某些应用需要3D感知在静态相机前进行圆形或旋转的物体，例如恢复对象的速度和形状。设置等于用轨道摄像头观察静态对象。在本文中，我们提出了基于事件的结构 - 轨道（ESFO），其目的是同时重建从静态事件摄像头观察到的快速旋转对象的3D结构，并恢复相机的等效轨道运动。我们的贡献是三重的：由于最新的事件特征跟踪器无法处理由于旋转运动而导致的定期自我遮挡，因此我们根据时空聚类和数据关联开发了一种新颖的事件特征跟踪器，可以更好地跟踪事件数据中有效特征的螺旋螺旋传播。然后将特征轨道馈送到我们的新颖因素基于图形的结构后端端，该结构从后端进行计算轨道运动插曲（例如自旋速率，相对旋转轴），从而最大程度地减少了重新投影误差。进行评估，我们在旋转运动下生成了一个新事件数据集。比较与地面真理表示ESFO的功效。
对市场整合经济增长影响的研究
杨氏河三角洲的城市集群是中国一个高度动态和竞争性的经济区。整个27个城市的市场融合对于推动该地区的生态增长至关重要。本文旨在为政策制定者提供有关促进区域融合，增强结构并改善整体性能的建议。通过更有效地利用每个社区的利益和资源，可以实现更大的经济收益。这项研究的发现也可以应用于其他Chiense城镇或商业领域。市场整合是区域整合的必要基础，因为它可以使整个地区的商品和因素无缝移动，同时降低进入障碍并支持创建统一市场。不幸的是，“附庸经济”模式阻碍了该地区的经济增长。区域市场的整合对于经济增长至关重要。但是，与中央城镇作为枢纽创建工业集群同样重要。长江三角洲城市集聚是六个世界一流的城市集群之一的一个典型例子，展示了市场整合如何导致高质量的经济进步。该论文的主要发现是三重的：首先，扬特河三角洲城市集群的27个城市之间的市场整合水平逐渐逐渐升高，其特征是越来越亲密的贸易，投资，投资和人口流动性。其次，这种增强的市场整合对扬特河三角洲城市集群的实际经济增长产生了催化影响，尤其是关于区域工业重组，转型和升级。最后，市场整合有望加快城市之间劳动力和协同发展的工业划分，从而促进了中央城市中高级制造业和新行业的集中，并进一步发展中央个体城市中有利可图的行业的发展。
人类专家与人工智能之间的伙伴关系增强了联合...
摘要。生成设计的出现（GD）引入了人类专家与AI系统之间共同创造的新范式。经验发现的结果表现出了令人鼓舞的结果，例如增强的人类认知和高度创造性的设计产品。仍然存在障碍，以防止个人感知和采用AI，与AI合作并随着时间的流逝而维持。对于创意设计行业来说，采用和信任AI更具挑战性，这些专业人员重视个人风格和表达，因此需要高度个性化和专业的AI帮助。在本文中，我们提出了一种整体混合智能（HI）方法，供个人专家在the y上训练和个性化其GD助手。我们对人类反应的贡献是三重的，包括i）Human和AI之间的一种可编程通用语言，代表专家的设计目标，以代表生成算法的设计目标，ii）一个以人为中心的持续训练循环为中心的持续训练循环，以无缝地将A-AI-AI-AI-AI-AI-AI-AI-TREACT AIM训练用于官方智能，以使某种程度上的努力努力，III II II II II II II II II II II II II II）， 助手。这种整体方法使个人能够将设计目标直接传达给AI，并试图创建一个在心理上安全的空间，以采用，培训和改进AI，而不必担心工作率。我们通过新开发的混合智能技术接受模型（HI-TAM）来协调这些结构。我们使用混合方法通过高卫生的镜头对这种方法进行了经验评估，其中8位建筑专业人员与GD合作，以共同创建了局部建筑物的平面图。我们认为，所提出的方法使个人专业人员甚至是非技术专业人员都可以采用和信任AI-Enhanced共同创造工具。