XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System十六种
如何将有机体变成10“ Easy”的模型生物...
20世纪的许多主要生物学发现仅使用六种物种进行：大肠杆菌细菌，酿酒酵母和schizosacachomyces pombe酵母，caenorhabdision秀素秀丽隐杆线虫，秀丽隐杆线虫，果蝇黑色素肉眼素的肉质片和musculus小鼠。我们对细胞分裂周期，胚胎发育，生物钟和代谢的分子理解均通过使用这些物种的遗传分析获得。然而，“大6”并未以遗传模型生物（以下简称“模型生物”）开始，那么它们如何成熟到如此强大的系统中？首先，这些模型生物是丰富的人类分子：它们是我们肠道中的细菌，啤酒和面包中的酵母，堆肥堆中的线虫，厨房中的苍蝇和墙上的小鼠。因此，它们在实验室中便宜，容易，迅速繁殖，此外也可以接受遗传分析。我们应该如何以及为什么要在此阵容中添加其他物种？我们认为，专业物种将在生物学的重要领域揭示新的秘密，并且随着现代技术创新（例如下一代测序和CRISPR-CAS9基因组编辑）的现代技术，现在已经成熟了，超越了6大>在这篇评论中，我们利用自己在伊德斯埃及埃及蚊子上的经验为达到这一目标的10步途径，我们在十年内将其建立在神经生物学模型生物体中。对这种致命疾病载体的生物学的见解要求我们与蚊子本身合作，而不是在其他物种中对其生物学进行建模。
![--/“ /[ 1862 ] Augustus Tholey 墨水画，美国陆军和骑兵军官 包括 LW 在内的十三名军官在美国国会大厦前 DLC：印刷品和](/simg/1\16e5007ea19e5ad8c326999a8baf15491a5f2456.png)
--/“ /[ 1862 ] Augustus Tholey 墨水画，美国陆军和骑兵军官 包括 LW 在内的十三名军官在美国国会大厦前 DLC：印刷品和
--/“ /[ 1862 ] Augustus Tholey 墨水画，美国陆军和骑兵军官 包括 LW 在内的十三名军官在美国国会大厦前 DLC：印刷品和照片部门
4CMenB 疫苗，针对 B 组脑膜炎奈瑟菌
脑膜炎奈瑟菌仍然是全球脑膜炎、脓毒症和其他严重感染的主要原因。几乎所有的脑膜炎球菌感染都是由六种荚膜群（A、B、C、W、X 和 Y）中的一种引起的，这六种荚膜群以多糖荚膜的不同生化组成为特征。在过去 20 年里，脑膜炎球菌荚膜多糖-蛋白质结合疫苗的使用在预防侵袭性脑膜炎球菌病方面取得了重大成功。例如，在“非洲脑膜炎带”（从塞内加尔到埃塞俄比亚）引入单价 A 群脑膜炎球菌荚膜结合疫苗和在英国引入 C 群脑膜炎球菌结合疫苗，几乎消除了由这些荚膜群引起的侵袭性脑膜炎球菌病的负担。1,2
支持组织决策的人工智能配置中的人类能动性
人类智能与人工智能 (AI) 的融合对于在组织决策中发挥优势正变得越来越重要。这需要了解人机协作配置以管理协作智能。然而，现有的关于人机协作的文献缺乏结构，并且在人类智能 (HI) 对人工智能协作的贡献以及人工智能系统如何在决策过程中配置方面支离破碎。本文进行了有组织的文献综述，以整合现有文献的见解。我们确定了协作智能中涉及的六种人类机构，并将研究结果综合成六种人机协作配置，并用矩阵框架进行解释。通过阐明人机协作的复杂性，该框架阐明了对 HI 和人工智能在决策中的相互交织作用有细致理解的必要性，这对设计和实施用于组织决策的人工智能系统具有重要意义。
测试目录 - 用于分子测试
核酸分枝杆菌诊断试剂盒（多个PCR荧光探针）结核病和六种类型的非结核结核病分子菌，Kansasii（MK），MACOBACTERIUM（MA），MACOBACTERIUM（MA），mimobabacterium（Mabacterium） （MAA），分枝杆菌亚种（MAM）和分枝杆菌内（min） div div>
180nm 的功率、性能和面积评估...
摘要 本研究提出了一种能够有效、全面评估多种技术节点的CMOS工艺的功率-性能-面积（PPA）特性的方法。根据国际半导体技术路线图（ITRS），我们采用从180nm半节距节点到28nm节点的全尺寸缩小方法，设计并实现了一系列基准环形振荡器（RO）电路。同时，我们对基于六种低泄漏（LL）工艺：180nm、130nm、90nm、65nm、40nm和28nm工艺的RO电路进行了仿真、分析和版图设计。通过纵向分析和比较这六种工艺的PPA特性，可以更好地了解工艺质量，并得出一些可靠的结论来指导设计指标。所提出的方法和基准电路可以很好地扩展到未来的先进技术节点。关键词：集成电路（IC）、PPA、RO电路、CMOS工艺、PVT 分类：集成电路（存储器、逻辑、模拟、RF、传感器）
ESMO简介
关键的讨论主题是WGNE在EW4ALL计划中的作用。wgne在塑造ESM的发展中起着至关重要的作用，这是一种基本活动，旨在实现更好的多危险预测。wgne与WMO Inte Grated处理和预测系统（WIPP）一起提出了一个包含AI的MIP作为一个具有强大社区支持的试点项目。此外，WGNE还通过探索建模中心的当前能力来预测WMO确定的六种危害，如30个国家 /地区最常报道的六种危害，例如山洪，干旱，干旱，河流洪水，热带气旋，刺刺和热浪潮。预测时间表范围从小时（例如，雷暴）到季节性尺度（例如，干旱）。调查的初步结果表明，危害建模方法的不奇偶，重点是改善雷暴/挤压线和热浪，而很少有中心努力预测河流洪水。
白质与年龄之间的脑范围范围的关联突出了林基微观结构在大脑衰老中的作用
注意：R 2，RMSE，MAE以格式平均值（标准偏差）显示，Pearson的相关性以格式相关评分为95％置信区间（下限，上限）。平均多模式是指所有六种扩散方法在骨骼上平均的扩散指标。完整的多模式是指从六种扩散方法中的所有扩散数据，即，除了在JHU地图集区域平均的指标外，平均多模式数据。缩写：Bria，贝叶斯旋转不变的方法； MAE =平均绝对错误； r 2 =解释的方差； rmse =根平方错误。a对于每种扩散方法中包含的指标的概述，请参见表S10。b关于最小相关的详细信息：BRIA校正了预测年龄相关性r = 0.89173，MCSMT校正了预测时代相关性r = 0.89176。*所有相关性在p <.001时都显着。
使用机器学习算法和 SHapley Additive exPlanations 预测老年患者术后谵妄症的模型
术后谵妄（POD）是老年髋部骨折患者常见且严重的并发症。识别出POD的高危患者有助于改善髋部骨折患者的预后。我们对2014年1月至2019年8月期间接受骨科手术治疗髋部骨折的老年患者（≥65岁）进行了回顾性研究。采用常规逻辑回归和五种机器学习算法建立POD的预测模型。采用逻辑回归方法构建POD预测列线图。计算受试者工作特征曲线下面积（AUC-ROC）、准确度、灵敏度和精确度来评估不同的模型。使用Shapley加性解释（SHAP）解释个体的特征重要性。约797名患者参加了该研究，POD的发生率为9.28%（74/797）。年龄、肾功能不全、慢性阻塞性肺病 (COPD)、抗精神病药物的使用、乳酸脱氢酶 (LDH) 和 C 反应蛋白用于构建 POD 的列线图，AUC 为 0.71。五种机器学习模型的 AUC 分别为 0.81（随机森林）、0.80（GBM）、0.68（AdaBoost）、0.77（XGBoost）和 0.70（SVM）。六种模型的敏感度范围从 68.8%（逻辑回归和 SVM）到 91.9%（随机森林）。六种机器学习模型的精确度范围从 18.3%（逻辑回归）到 67.8%（SVM）。使用逻辑回归和五种机器学习算法构建了髋部骨折患者 POD 的六种预测模型。机器学习算法的应用可以提供便捷的 POD 风险分层，使老年髋部骨折患者受益。
