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简介：先天性脂肪营养不良包括一组罕见的异质性疾病，影响脂肪组织分布并具有特征性
简介：先天性脂肪营养不良的构成了一组罕见的异质性疾病，这些疾病会影响脂肪组织分布，并以不同程度的体内脂肪流失为特征。遗传损伤，端粒缩短，细胞衰老和增殖缺陷是衰老过程的标志。代谢和线粒体活性在MDPL综合征的发病机理（下颌骨下炎，耳聋，雌早特征和脂肪营养不良）中起重要作用。目的：报告病例和诊断MDPL综合征和营养管理患者。案例报告：该信息是在患者与作者的医疗咨询期间获得的，对患者和家人的访谈，摄影记录和文献综述。根据1964年的赫尔辛基宣言，这项研究遵循道德委员会的合规性，并保留了患者的匿名以及患者的权利和护理。总脂肪百分比为32％（54％），非常低的相对肌肉骨骼指数为2.56 kg/m 2，低脂肪质量指数为3.89 g/m 2。实验室测试显示，低瘦素为1.90 ng/mL，基底胰岛素为166.3μUI/mL，HOMA IR为38.2，甘油三酸酯为205 mg/dl。对通过口腔拭子提取的DNA分析对Pold1基因的改变是阳性的，证实了MDPL的诊断。用蛋白质，卡路里，索引和血糖负荷进行调整的饮食进行治疗后，患者以HOMA-IR 8.3进行了新的检查，以2.5公斤的增长，现在具有33.1公斤的体重，重量改善。最终注意事项：
具有特征选择算法的优化计算糖尿病预测
糖尿病是一种威胁生命的疾病，应尽早诊断和治疗。在本文中，递归特征消除率（RFE）和遗传算法（GA）已被用于两种不同患者遗产的两个不同糖尿病数据集的特征选择（FS），并与K-Nearest邻居（KNN）和最佳的糖尿病预测相结合。在我们的论文中，与KNN相比，RF表现出更好的性能。准确度级别也很大程度上取决于所使用的数据集。伊拉克社会糖尿病（ISD）数据集的准确性明显高于使用相同的FS和分类方法的PIMA印度糖尿病（PID）数据集。通过将KNN与RFE或GA结合在FS中可以提高，而与RF结合使用时，RF与COMEN -COMEN -CONDING一起使用。GA在计算上的效率低于RFE，并且表现出较低的精度。
HDnn-PIM：具有特征提取的超维计算高效内存设计
摘要 受大脑启发的超维 (HD) 计算是一种新的机器学习方法，它利用简单且高度可并行化的操作。不幸的是，迄今为止已发布的 HD 计算算法都无法准确地对更复杂的图像数据集（例如 CIFAR100）进行分类。在这项工作中，我们提出了 HDnn-PIM，它通过使用内存处理实现复杂图像的特征提取和基于 HD 的分类。我们将 HDnn-PIM 与各种图像数据集的纯 HD 和 CNN 实现进行了比较。与纯 HD 计算相比，HDnn-PIM 的准确率提高了 52.4%。与最先进的 CNN 相比，它的准确率也提高了 1.2%，但内存占用减少了 3.63 倍，MAC 操作减少了 1.53 倍。此外，HDnn-PIM 比 RTX 3090 GPU 快 3.6 倍 –223 倍，比最先进的 FloatPIM 能效高 3.7 倍 [5]。