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流行病建模中用于机器学习的Python库
epilearn是一种用于建模，模拟和分析流行数据的Python工具包。尽管存在几个软件包也涉及流行病建模，但它们通常仅限于机械模型或传统统计工具。随着机器学习的继续塑造世界，这些包装与最新模型之间的差距变得更大。为了弥合差距并激发了流行病模型中的创新研究，Epilearn不仅为基于机器学习的流行模型提供了支持，而且还包含了用于分析流行病数据的全面工具，例如仿真，可视化，传输等。为了方便流行病学家和数据科学家，我们为在两个任务上培训和评估流行模型提供了一个统一的框架：预测和源检测。为了促进新型号的开发，EpiLearn遵循模块化设计，使其灵活且易于使用。在Ad-Condition中，还开发了一个交互式Web应用程序，以可视化现实世界或模拟流行数据。我们的包裹可在https://github.com/emory-melody/epilearn上找到。
5G-Advanced 中用于波束管理的 AI/ML
摘要 — 在 5G 新无线电 (NR) 网络等波束成形无线蜂窝系统中，波束管理 (BM) 是一项至关重要的操作。在正在大力推广的 5G NR 标准化的第二阶段（称为 5G-Advanced）中，关键组成部分是使用基于机器学习 (ML) 技术的人工智能 (AI)。选择用于 BM 的 AI/ML 作为代表性用例。本文概述了 5G-Advanced 中用于 BM 的 AI/ML。首先介绍并比较了传统的非 AI 和主要支持 AI 的 BM 框架。然后，介绍了用于 BM 的 AI/ML 的主要范围，包括提高准确性、减少开销和延迟。最后，讨论了AI/ML在BM标准化方面的关键挑战和未解决的问题，特别是AI支持的BM新协议的设计。本文为基于AI/ML的BM标准化研究提供了指导。
深度学习在脑电图、磁共振成像和植入物中用于检测癫痫发作的应用：叙述
癫痫是一种以反复发作为特征的神经系统疾病，影响着全球数百万人。癫痫患者中医学上难以治愈的癫痫发作不仅对生活质量有害，而且对他们的安全构成重大威胁。通过在发作间期进行早期检测和干预，可以改善癫痫治疗的效果。脑电图是癫痫的主要诊断工具，但准确解释癫痫发作活动具有挑战性且非常耗时。机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 算法使我们能够分析复杂的 EEG 数据，这不仅可以帮助我们诊断，还可以定位致痫区并预测医疗和外科治疗结果。受视觉处理启发的卷积神经网络 (CNN) 等 DL 模型可用于对 EEG 活动进行分类。通过应用预处理技术，可以通过去噪和伪影去除来提高信号质量。DL 还可以纳入磁共振成像 (MRI) 数据的分析中，这有助于定位大脑中的致痫区。正确检测这些区域有助于获得良好的神经外科手术结果。深度学习的最新进展促进了这些系统在神经植入物和可穿戴设备中的应用，从而实现了实时癫痫发作检测。这有可能改变药物难治性癫痫的治疗。本综述探讨了机器学习和深度学习技术在脑电图 (EEG)、MRI 和可穿戴设备中用于癫痫发作检测的应用。本综述简要介绍了人工智能 (AI) 和深度学习的基础知识，强调了这些系统的潜在优势和不可否认的局限性。
古吉拉特邦城市和农村家庭中用作饮酒源的水质的微生物质量，
摘要简介：全球近20亿人无法获得安全管理的饮用水服务，而超过17亿的人缺乏足够或基本的卫生设施。印度是一个成长中的发展中国家，需要定期监控地下水和饮用水的质量。印度有几种疾病由于被污染的水传播。每年约有3770万印度人受水传播疾病的影响。目的和目标：这项研究的目的是为了研究，测试，评估，评估，评估和理解在城市和农村家庭中用作饮酒源的水质的各个方面。材料和方法：收集了40次饮用水样品。20位来自瓦多达拉市市区的水样，以及来自瓦多达拉市郊区的农村地区的20种水样。多个管发酵技术用于检测大肠菌的存在。通过使用氯镜设备的结果测量游离残留氯，总共约17种水样（11个未处理水的农村样品和06个城市样品的处理水）显示出更高的MPN。大肠杆菌的生长表明在09个水样中注意到粪便污染率，约为22.50％（09个水样-06个农村样品和03个城市样品）。仅在6个样品中发现了粪便链球菌，大肠杆菌和总大肠菌群，约为15.00％。结论：在城市和农村地区收集的水样中发现了病原体，大肠菌群和其他微生物。关键字：粪便大肠菌群，大肠杆菌，氯镜现在重要的是要在当地人中教育和提高人们对水源质量的认识，在水源附近清洁的重要性，饮用水沸腾以消除污染。
![[介绍]驼鹿中用过的核燃料罐的长时间尺度多物理模拟](/simg/c/cf360f5d0146bdcb5f3b83ae21c6b9fcdd6d123b.webp)
[介绍]驼鹿中用过的核燃料罐的长时间尺度多物理模拟
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量子机器学习在网络安全中用于高级威胁检测 Reyadh Alluhaibi
本研究调查了传统机器学习 (CML) 和量子机器学习 (QML) 在分析安全数据集方面的协同作用，并使用基于 QML 和 CML 的模型进行比较分析，以评估它们在数据大小和迭代次数增加时的性能。具体来说，作者采用了流行的机器学习方法，包括支持向量机 (SVM)、神经网络 (NN) 和逻辑回归 (LR)，以评估这些技术在现实世界安全数据集（例如网络入侵检测数据和恶意软件分类日志）上的表现。主要重点是确定 QML 和 CML 方法在处理大规模安全数据方面的有效性和效率。通过严格的实验，该研究突出了 QML 和 CML 的优点和缺点，表明虽然 QML 由于量子并行性而显著加快了大数据集的处理时间，但它在硬件可访问性和噪声敏感性方面面临挑战，而 CML 方法虽然在处理海量数据时速度较慢，但受益于成熟的算法和更强大的基础设施。研究结果为将 QML 和 CML 应用于安全相关应用的实用性提供了重要见解，表明 QML 技术由于其卓越的计算效率，在特定场景（例如实时威胁检测）中可以胜过 CML。然而，量子硬件的当前局限性表明，短期内 CML 在许多应用中仍然更实用。这项工作大大推进了量子机器学习的最新进展。它为安全数据分析的从业者和研究人员提供了重要指导，强调了 QML 彻底改变安全数据处理的潜力，同时承认量子计算技术持续进步的必要性。
通过中IIR量子级联激光的ISB过渡的低强度饱和 引用：Rodani T.，Osmenaj E.，Cazzaniga A.，Panighel M.，Africh C.＆Cozzini S.朝扫描隧道显微镜图像的公开化。 高... 中用于准阶段匹配的微流体设备 微生物组对主机社区动态的影响 β-氯环己烷触发神经炎症活性，表观遗传组蛋白翻译后修饰和认知功能障碍 STAT3抑制作用通过恢复肌肉干细胞中的自噬来恢复老化肌肉的再生 在... 之后，富含二氨基蛋白的意大利面的潜在益生元作用 肠道轴调节能量的新机制 电解质门控石墨烯Terahertz振幅调节器 基于空腔的纠缠光子的来源 - 纳米光子晶体D形纤维设备，用于标签... Terahertz光电检测中可伸缩的单层... 2D金属和有机框架中的带结构工程 纳米颗粒的仿生合成 开发基于约瑟夫森连接的单光子微波检测器，用于轴突检测实验 纳米... 的硅设计，建筑物和气体吸附 材料加速平台（地图）：加速材料研发以应对紧急社会挑战 在软X射线照射下Fapbbr3钙钛矿的降解和自我处理
我们证明，可以设计中红外跨带过渡的吸收饱和，以10-20 kW cm 2的中等光强度和室温下。该结构由一系列具有明智设计的253 nm厚的GAAS/ALGAAS半导体异质结构的金属 - 气管导体 - 金属金属斑块组成。在低入射强度下，结构在强光 - 耦合方面起作用，并在接近8.9 L m的波长下表现出两个吸收峰。饱和作为向弱耦合方案的过渡，因此，在增加入射强度时向单峰吸收。与耦合模式理论模型进行比较解释了数据，并允许推断相关的系统参数。当泵激光器在空腔频率上调谐时，随着入射强度的增加，反射率会降低。相反，当激光器以极化频率调谐时，反射性非线性会随着入射强度的增加而增加。在这些波长下，系统模仿了MID-IR范围内可饱和吸收镜的行为，这是当前缺失的技术。
在行业用例中用于医疗保健数据隐私的同态加密
在当今的数字环境中，尤其是在医疗保健行业中，保护隐私技术的重要性永远不会被夸大。升级的监管要求，例如美国和欧盟的一般数据保护法规（GDPR）等《健康保险可移植性法案》（HIPAA），需要严格的数据保护措施来保护患者信息。这些法规要求卫生保健实体实施强大的机制，以确保数据的机密性，完整性和隐私性。同时，由于需要扩展存储，计算能力和协作平台，因此可以看出，云计算可以集成到医疗基础架构中，这为隐私和安全带来了固有的风险。强制性调节合规性和云计算的固有风险的结合突出了对先进的隐私保护技术的需求。幸运的是，该领域的进步正在从理论结构发展为实用的现实世界。隐私技术的可行性和可扩展性的进步至关重要，为医疗保健行业提供了浏览数字隐私和安全性复杂景观所需的工具，同时利用云计算的好处。[11]
在少年皮肌炎中用Janus激酶抑制剂治疗：文献综述
背景/目标：Janus激酶（JAK）抑制剂已越来越多地用于治疗少年皮肌炎（JDM）。本综述旨在全面分析有关JAK抑制剂在JDM患者中使用的先前研究。方法：我们对MEDLINE和SCOPUS数据库进行了彻底的综述，涵盖了从成立到2023年9月1日，以识别涉及JAK抑制剂治疗的JDM患者的文章。结果：我们的文献搜索产生了26篇文章，其中包括195例接受JAK抑制剂的JDM患者。患者的中位年龄为4.9（1-17）岁（f/m：1.2）。最常用的JAK抑制剂是Tofacitinib（57.4％），在用Tofacitinib治疗的患者中，有89.7％的人改善了。ruxolitinib的改善率是第二次最常用的JAK抑制剂（27.2％），为69.2％。对于Baricitib（15.4％），改善率为92.7％。 使用JAK抑制剂最普遍的指示是耐药/复发性皮肤受累（34.7％），其次是抗性/复发性肌肉受累（28.6％）。 72.1％的患者报告了不良事件；最常见的副作用是感染的增加（尤其是上呼吸道感染）。 结论：我们的发现表明，JAK抑制剂可能是一个很好的治疗选择，尤其是在具有可接受安全性的难治性JDM病例的管理中。 然而，进一步的对照研究对于确定在JDM治疗中最佳使用JAK抑制剂的较高证据至关重要。对于Baricitib（15.4％），改善率为92.7％。使用JAK抑制剂最普遍的指示是耐药/复发性皮肤受累（34.7％），其次是抗性/复发性肌肉受累（28.6％）。不良事件；最常见的副作用是感染的增加（尤其是上呼吸道感染）。结论：我们的发现表明，JAK抑制剂可能是一个很好的治疗选择，尤其是在具有可接受安全性的难治性JDM病例的管理中。然而，进一步的对照研究对于确定在JDM治疗中最佳使用JAK抑制剂的较高证据至关重要。
白介素12在多模式肿瘤疗法中用于诱导抗肿瘤免疫
摘要白介素12（IL-12）可以用作癌症免疫疗法的免疫调节剂。，它在抑制肿瘤生长和改善肿瘤微环境（TME）（TME）方面表现出了强大的潜力。然而，当IL-12用作全身性癌症治疗的单一药物时，在早期临床试验中显示了一些令人失望的结果。组合疗法是显着实现IL-12作为免疫调节剂的巨大潜力的有效方法。在这里，我们在临床前和临床研究中讨论了IL-12与传统方法（化学疗法，放射治疗和手术），靶向治疗或免疫疗法的影响。此外，我们列出了IL-12在组合策略中抗肿瘤效应的潜在机制。我们还讨论了IL-12的递送方法和以肿瘤为目标的修饰，并概述了IL-12作为免疫调节剂的未来前景。