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将人工智能应用于数字档案：信任、协作和共同的职业道德
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协调慈善投资以推进共同的气候复原力目标
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人类脑干结构的遗传结构及其参与共同的脑疾病
脑干区域支持重要的身体功能，但它们的遗传结构和参与常见的脑部疾病仍在研究中。在这里，使用来自27,034个人的发现样本的成像基因数据，我们识别45个与脑干相关的遗传基因座，包括与中脑，PONS和髓质长的第一个相关的遗传基因座，并将其映射到305个基因。在7432名参与者的复制样本中，大多数基因座都显示出相同的效果方向，并且在标称阈值下是显着的。我们检测到脑干体积与八种精神病和神经系统疾病之间的遗传重叠。在5062名患有常见脑部疾病和11,257个健康对照组的患者的其他临床数据中，我们观察到精神分裂症，双相情感障碍，多发性硬化症，轻度认知障碍，痴呆和帕金森氏病的差异变化，以支持大脑系统区域及其遗传体系中的相关性。
泛细胞细胞器和亚尺寸 - 从共同的功能到细胞多样性？
细胞多样化是在Ontog-Eny期间获得的系统发育中增加多细胞生物复杂性的基础。然而，所有细胞也有共同的功能，例如细胞分裂，细胞迁移，翻译，内吞，胞吐作用等。在这里，我们重新审视了这种常见功能所涉及的细胞器，回顾了这些细胞器中蛋白质意外差异的最新证据。例如，中心体或线粒体在不同的，有时是密切相关的细胞类型中的蛋白质组成上有显着差异。这与发育和疾病有关。特别引人注目的是这些和其他细胞器中RNA结合蛋白的大量和多样性，这使我们能够回顾不同细胞器和亚尺寸层中RNA的证据。我们包括有关转化涉及的（子）细胞器（例如核仁和核糖体）的讨论，还报道了意外的细胞类型特异性多样性。我们在这里提出，这些细胞器和隔室的异质性代表了调节细胞多样性的新机制。一个原因是，蛋白质功能可以乘以它们在不同的或范围内的不同贡献，也可以用具有月光功能的蛋白质来体现。专门的细胞器仍执行泛素函数，但在细胞类型特异性模式下，此处讨论了中心体，线粒体，小囊泡和其他或其他或其他或其他或其他或其他效果。这些可以用作用于存储和运输特定且功能上重要的调节器的调节中心。通过这种方式，它们可以控制细胞分化，质量和生存。我们进一步包括强调疾病相关性的例子，并提议在许多细胞类型中检查细胞器中的细胞器，以使其具有功能相关性的可能区别。
稳定的学习在因果推理和机器学习之间建立了一些共同的基础
achine学习已被合并为在各种数字服务中进行预测，从搜索引擎到电子商务再到社交媒体平台，从而培养了蓬勃发展的数字经济。在这些情况下，机器学习技术的预测准确性和效率是优化的目标，但是错误预测的潜在风险不太重要。对于诸如预测点击或分类图像之类的应用程序，模型可以经常更新，并且错误不太昂贵。因此，这些应用领域非常适合黑框技术与持续的性能监控相结合。近年来，机器学习已在更广泛的领域中应用，甚至进入医疗保健，工业制造业，融资和司法管理等高风险领域。在这些领域，机器学习算法造成的错误可能会带来巨大的风险，并且错误对诸如安全，道德和正义等社会问题产生了重大影响，尤其是当算法预测在决策过程中起着重要作用时。在这种情况下，环境可能会比模型更新更快，而短期预测性能以外的属性变得越来越重要。特别是，我们认为缺乏稳定性，解释性和公平性保证是当今机器学习中必须解决的最关键和最紧迫的因素。
一种机器学习方法，用于寻找长期共同的基因靶向治疗选择
精神病是神经退行性疾病的常见症状，会导致重大患者和护理人员负担。虽然神经影像学研究已牵涉到精神病中的各个大脑区域，但不同疾病实体和精神病亚型的发现却不一致。这项研究旨在确定与病理确认的神经退行性疾病中精神病含量的特定模式相关的结构性神经解剖学变化。我们检查了三级医学中心的283例尸检确认的神经退行性疾病病例（70例患有精神病），代表了多种临床综合症和病理。精神病含量是使用标准化标准系统地分类的。进行了MRI的基于体素的形态计算分析，以鉴定所有综合症，特定临床综合征和病理亚型内的所有综合症的精神病特征的结构相关性。总体而言，妄想与右颞叶和双侧额叶叶的萎缩有关，尤其是当妄想是迫害或偏执的时候。在一起，这些地区支持外部刺激，奖励，情感，自我意识和执行功能的处理。相比之下，错误识别的妄想与右腹侧颞枕萎缩相关，这暗示了腹侧视觉流处理的选择性破坏。没有发现幻觉的萎缩模式。我们的发现表明，对时间和额叶子区域的损害使患有神经退行性的个体易于发展临床综合征和病理学的妄想。这项研究为理论提供了支持，即脑电路的功能障碍支持奖励，情感，自我意识，对外部感觉信号的处理以及执行功能可以导致神经退行性疾病的新发达妄想信念。这些见解暗示了“神经系统”和“精神病学”疾病之间的共同机制，可以为未来的预后和治疗方法提供信息。
新南威尔士州原住民健康治理，共同的决策和问责制框架
本报告概述了2018 - 2022年新南威尔士州（新南威尔士州）选定的可预防疾病的发生率。它包括有关白喉，侵袭性嗜血性流感B（HIB），侵袭性脑膜炎球菌疾病（IMD），侵袭性肺炎球菌疾病（IPD），麻疹，糊状，肿瘤，余地，愉悦，红宝石和tetanus的信息。尽管澳大利亚免疫计划的成功对减轻这些疾病的负担有重大影响，但这些疾病仍然是发病率和死亡率的重要原因，尤其是在诸如年幼儿童，老年人和患有基础慢性健康状况的人群中的风险中。本报告涵盖了COVID-19的大流行年，并在大流行前（2018-2020），Covid-19中描述了限制（2020-2021）和Covid-19的通知，而无需限制（2022）。COVID-19大流行对导致这些疾病的病毒和细菌的传播显着影响，主要是由于社会疏远，卫生措施和国际旅行的限制。然而，疾病通知于2022年开始恢复到大流行的水平，强调了持续不断努力维持社区中高水平的疫苗覆盖范围，高质量的监视和反应措施，并应对健康的社会经济决定因素。重要的是，Covid-19的大流行表明，诸如不适时呆在家里，洗手并意识到咳嗽和打喷嚏的简单措施在保护更广泛的社区免受感染和疾病的影响方面发挥了重要作用。2018 - 2022年在新南威尔士州：
迈向真正的机器人队友：提高人机团队的绩效超越共同的心理模型
摘要人类机器人组合中的最新工作表明，当机器人构建和维护“共同的心理模型”时，与没有共享心理模型的基线相比，整个人类机器人团队的有效性总体上更好。在这项工作中，我们通过引入积极行为来扩展这种见解，除了共同的心理模型，以研究团队穿越和任务效率的潜在进一步改善。我们开发了一组主动的机器人行为，我们在实验上与基线“反应性”行为进行了比较，假设，与共同的心理模型相结合，具有这些更为主动行为的机器人将成为更有效的队友。人类受试者评估的结果表明，主动的机器人行为提高了任务效率和性能，而不是仅仅反应性行为，并客观地降低了人类工作量，这是通过受试者的学生规模变化来衡量的。
在不同的卫生系统中对癌症患者，有和没有共同的癌症患者的快速现实数据分析
1。约翰·霍普金斯大学和医学。COVID-19仪表板由Johns Hopkins University的系统科学与工程中心（CSSE）组成。2020; https://coronavirus.jhu.edu/map.html。2020年6月9日访问。2。Rentsch CT，Kidwai-Khan F，Tate JP等。在美国退伍军人中通过种族和种族进行的COVID-19测试和死亡率的模式：一项全国人群研究。plos med。2020; 17（9）：E1003379。3。Millett GA，Jones AT，Benkeser D等。 评估Covid-19对黑人社区的差异影响。 ann Epidemiol。 2020; 47：37-44。 4。 Garg S，Kim L，Whitaker M等。 住院率和特征 - 患者患有实验室确认的冠状病毒病2019年的患者 - Covid-NET，14个州，2020年1月30日。 MMWR Morb Mortal Wkly代表。 2020; 69（15）：458-464。 5。 Azar KMJ，Shen Z，Romanelli RJ等。 在加利福尼亚州大型医疗保健系统中，199名患者的结局差异。 健康AFF（Millwood）。 2020; 39（7）：1253-1262。 101377HLTHAFF202000598。 6。 Abedi V，Olulana O，Avula V等。 美国的种族，经济和健康不平等和共同感染。 种族族健康差异。 2020; 8（3）：732-742。 7。 Cyrus E，Clarke R，Hadley D等。 Covid-19对美国非裔美国社区的影响。 健康公平。 2020; 4（1）：476-483。Millett GA，Jones AT，Benkeser D等。评估Covid-19对黑人社区的差异影响。ann Epidemiol。2020; 47：37-44。4。Garg S，Kim L，Whitaker M等。 住院率和特征 - 患者患有实验室确认的冠状病毒病2019年的患者 - Covid-NET，14个州，2020年1月30日。 MMWR Morb Mortal Wkly代表。 2020; 69（15）：458-464。 5。 Azar KMJ，Shen Z，Romanelli RJ等。 在加利福尼亚州大型医疗保健系统中，199名患者的结局差异。 健康AFF（Millwood）。 2020; 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脑微血管具有共同的拓扑结构，但局部几何形状存在差异，与代谢负荷相匹配
微血管是支持异质脑区神经元活动的供应网络的基础。毛细血管网络的连接性、密度和方向的共同点和异质点是什么？为了解决这个问题，我们以亚微米分辨率对整个成年小鼠脑中的微血管连接组进行了成像、重建和分析。图形分析揭示了整个大脑的共同网络拓扑结构，这导致了对血管稀疏的共同结构稳健性。基于解剖学精确重建的几何分析揭示了一种将长度密度（即每单位体积的血管长度）与组织到血管距离联系起来的缩放定律。然后，我们推导出一个公式，将代谢的区域差异与长度密度的差异联系起来，并进一步预测整个大脑的最大组织氧张力的共同值。最后，毛细血管的方向是弱各向异性的，除了一些强烈各向异性的区域；这种变化会影响 fMRI 数据的解释。