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利用多模式潜在扩散模型，用于行业的准确异常检测5.0
人工智能（AI）已证明自己是触发社会巨大转变的有助于因素[1，2，3，4]。然而，在第五次工业革命的边缘，存在一些挑战，涉及AI到达的巩固作为医学和人们的福祉。的确，这种范式转向了驱动的医疗保健不仅是一场技术革命。它代表了对医疗实践的全面重新构想，增强了医疗服务的质量，效率和访问性。在这种情况下，我们的努力针对四个研究路径：（i）用于精密医学的多模式AI（第2节）； （ii）多模式AI促进福利（第3节）； （iii）弹性AI（第4节）； （iv）医疗保健机器人技术的AI（第5节）。对于每种路线，我们提供了对开发解决方案的简要描述，突出了解决问题和开放挑战。
临床干预措施比定义通过扩张和疏散定义出血的定量测量更准确
早期周期的电池寿命预测对于研究人员和制造商检查产品质量并促进技术开发至关重要。机器学习已被广泛用于构建数据驱动的SO，以进行高准确性预测。但是，电池的内部机制对许多因素敏感，例如充电/放电协议，制造/存储条件和使用模式。这些因素将引起状态转变，从而降低数据驱动方法的预测准确性。转移学习是一种有前途的技术，它通过共同利用来自各种来源的信息来克服这种困难并实现准确的预测。因此，我们开发了两种转移学习方法：贝叶斯模型融合和加权正交匹配的追求，从策略性地将先验知识与目标数据集的有限信息相结合，以实现出色的预测性能。从我们的结果中，我们的转移学习方法通过适应目标域而将根平方的错误减少了41％。此外，转移学习策略确定了不同电池组上有影响力的特征的变化，因此从数据挖掘的角度删除了电池降解机制和状态过渡的根本原因。这些发现表明，我们工作中提出的转移学习策略能够获取跨多个数据源来解决专业问题的知识。
使用多尺度的CNN-LSTM注意模型准确预测中国东部温度指标
摘要。近年来，由于全球气候变化的影响和数据科学的快速发展，准确天气预报的重要性变得越来越突出。传统的预测方法通常难以处理气候数据中固有的复杂性和非线性。为了应对这些挑战，我们提出了一个基于多尺度卷积CNN-LSTM注意结构的天气预测模型，该模型是专门针对中国温度数据预测的时间序列预测的。模型集成了卷积神经网络（CNN），长期记忆（LSTM）网络和注意机制，以利用空间特征提取，时间序列建模的优势以及专注于重要特征的能力。该模型的开发过程包括数据收集，预处理，功能提取和模型构建。实验结果表明，该模型在高精度上预测温度趋势方面表现出色。最终计算的结果表明，平均平方误差（MSE）为1.978295，均方根误差（RMSE）为0.8106562。这项工作标志着将深度学习技术应用于气象数据，提供了一种有价值的工具，可以提高天气预测的准确性，并为城市规划，农业和能源管理等领域的决策提供必要的支持。
与牛津纳米孔测序和甲基化诱导的误差的降低的准确细菌爆发
我们的研究调查了牛津纳米孔技术的有效性，通过重新陈述33个长达3年的克雷伯氏菌肺炎爆发的33个分离株，并以Illumina的短阅读测序数据作为参考点。我们通过对牛津纳米孔技术测序的基因组进行CGMLST和系统发育分析检测到相当大的基本误差，从而导致从暴发群集中错误排除某些与暴发有关的菌株。附近的甲基化位点会导致这些误差，也可以在肺炎K. k. tneumoniae以外的其他物种中找到。基于这些数据，我们探讨了基于PCR的测序和掩盖策略，这些策略既成功解决这些不准确性，又可以确保准确的爆发追踪。我们将掩盖策略作为生物信息学工作流（MPOA），以无参考的方式识别和掩盖有问题的基因组位置。我们的研究强调了使用牛津纳米孔技术对原核生物进行测序的局限性，尤其是用于研究暴发。对于牛津纳米孔技术无法等待进一步的技术发展的时间关键项目，我们的研究建议我们基于PCR的测序或使用我们提供的生物信息学工作流。我们建议在发布结果时应提供基于质量的基因组质量基因组。
为什么CMIP6模式集合平均值对北极温度的模拟比全球温度更准确？
摘要：为了对预期的气候变化做出适当的政策响应，需要准确模拟和预测未来的变暖。我们研究了 CMIP6（气候模型比较计划第六阶段）气候模型对全球和北极平均地表气温的模拟。大多数模型高估了观测到的平均全球变暖。在所考虑的 19 个模型中，只有 7 个模拟的全球变暖在 2014-2023 年平均值和 1961-1990 年参考期之间观测到的变暖平均值的 ± 15% 以内。10 个模型高估了全球变暖超过 15%，只有一个模型低估了全球变暖超过 15%。CMIP6 气候模型对北极变暖的模拟比对全球变暖平均值的模拟要好得多。原因是模型对北极变暖的高估和低估分布均匀，而大多数模型高估了全球变暖平均值。8 个模型与观测到的北极变暖的误差在 ± 15% 以内。只有三个模型对全球平均温度和北极温度的模拟准确度在±15%以内。
开发新方法利用AI从海岸照片中准确估算海滩垃圾面积
发行：文部科学省记者俱乐部、科学记者俱乐部、神奈川县政府记者俱乐部、横须贺市政府记者俱乐部、青森县政府记者俱乐部、陆奥市政府记者俱乐部、高知县政府记者俱乐部、冲绳县政府记者俱乐部、名护市3家公司、鹿儿岛县16家新闻机构
全面分析并准确量化 CRISPR-Cas9 基因编辑引起的意外大型基因修饰
迄今为止，大多数基因组编辑分析都是基于量化小插入和缺失。在这里，我们表明 CRISPR-Cas9 基因组编辑可以在不同的原代细胞和细胞系中诱导较大的基因修饰，例如缺失、插入和复杂的局部重排。我们使用不同的方法分析了造血干细胞和祖细胞 (HSPC) 中的大型缺失事件，包括克隆基因分型、液滴数字聚合酶链反应、具有唯一分子标识符的单分子实时测序和长扩增子测序分析。我们的结果表明，在 HSPC 中的 HBB（11.7 至 35.4%）、HBG（14.3%）和 BCL11A（13.2%）基因以及 T 细胞中的 PD-1（15.2%）基因的 Cas9 靶向切割位点处，高达数千个碱基的大量缺失以高频率发生。我们的发现对于推进基因组编辑技术治疗人类疾病具有重要意义，因为非预期的大规模基因修饰可能会持续存在，从而改变生物学功能并减少可用的治疗等位基因。
在气候模型中对土地 - 大气耦合的准确评估需要高频数据输出
1 1地球物理动力学实验室，国家海洋与大气管理局，普林斯顿，新泽西州08540，美国2大气与海洋科学，普林斯顿大学，新泽西州普林斯顿大学，18966年，美国3美国环境科学系VA，22030，美国5 NASA-GSFC，全球建模和同化办公室，Greenbelt，MD 20771，美国6，美国6民用与环境工程系，杜克大学，杜克大学，北卡罗来纳州达勒姆大学27708，美国7气候和全球动态，全国大气研究，美国国家80303 Richland，WA 99354，美国9 NASA-GSFC，水文科学实验室，Greenbelt，MD 20771，美国1地球物理动力学实验室，国家海洋与大气管理局，普林斯顿，新泽西州08540，美国2大气与海洋科学，普林斯顿大学，新泽西州普林斯顿大学，18966年，美国3美国环境科学系VA，22030，美国5 NASA-GSFC，全球建模和同化办公室，Greenbelt，MD 20771，美国6，美国6民用与环境工程系，杜克大学，杜克大学，北卡罗来纳州达勒姆大学27708，美国7气候和全球动态，全国大气研究，美国国家80303 Richland，WA 99354，美国9 NASA-GSFC，水文科学实验室，Greenbelt，MD 20771，美国
一种基于计算机视觉的航空视频中准确提取车辆轨迹的方法
车辆轨迹数据拥有有价值的信息，用于高级驾驶开发和交通分析。虽然无人机（UAV）提供了更广泛的视角，但视频框架中小规模车辆的检测仍然遭受低精度的折磨，甚至错过了。本研究提出了一个全面的技术框架，以进行准确的车辆轨迹提取，包括六个主要组成部分：视频稳定，车辆检测，车辆跟踪，车道标记检测，坐标转换和数据denosing。为了减轻视频抖动，使用了冲浪和绒布稳定算法。仅一旦使用X（Yolox）进行多目标车辆检测，就只能看一下一个增强的检测器，并在检测头中包含一个浅特征提取模块，以提高低级和小规模特征的性能。有效的通道注意力（ECA）模块在颈部之前集成，以进一步提高表现力。此外，在输入阶段还应用了滑动窗口推理方法，以防止压缩高分辨率的视频帧。Savitzky-Golay过滤器用于轨迹降低。验证结果表明，改进的Yolox的平均平均精度（地图）为88.7％，比原模型的增强5.6％。与Advanced Yolov7和Yolov8模型相比，所提出的方法分别将MAP@50增加到7.63％和1.07％。此外，已经开发了车辆轨迹数据集，并且可以在www.cqskyeyex.com上公开访问。大多数跟踪（MT）轨迹度量达到98.9％，单侧定位的根平方误差约为0.05 m。这些结果证实，所提出的框架是交通研究中高准确性车辆轨迹数据收集的有效工具。
bcftools/升降机：转化基因组组件跨基因变异的准确而全面的工具
1医学和人口遗传学计划，麻省理工学院和哈佛大学，马萨诸塞州剑桥市，美国马萨诸塞州剑桥市2142，美国2史丹利中心，麻省理工学院和哈佛大学，马萨诸塞州剑桥大学，美国马萨诸塞州剑桥市，美国3号，美国3号遗传学部，哈佛大学 02130, United States 5 Booz Allen Hamilton Inc, McLean, VA 22102, United States 6 Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, SUNY Downstate Health Sciences University, Brooklyn, NY 11203, United States 7 Institute for Genomics in Health, SUNY Downstate Health Sciences University, Brooklyn, NY 11203, United States 8 Cooperative Studies Program, VA New York Harbor Healthcare System,布鲁克林，纽约州11209，美国和9号精神病学系，罗伯特·伍德·约翰逊医学院，新不伦瑞克省，新泽西州08901，美国 *通讯作者。斯坦利中心，麻省理工学院和哈佛大学，剑桥，马萨诸塞州02142，美国。电子邮件：giulio.genovese@gmail.com副编辑：Christina Kendziorski电子邮件：giulio.genovese@gmail.com副编辑：Christina Kendziorski