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用机器人技术改善工作场所安全
机器倾斜，零件重新定位和拾取位置：人工工人的机器趋势和零件重新定位涉及从工业机械中进行物理调整或删除生产零件或工具和材料 - 依靠屏幕和基本的传感器来固定繁重的压机设备或快速跨度的设备，以防止意外伤害。人类操作员有时绕过这种安全机制，以提高生产率或便利性，从而增加严重伤害和死亡的风险。通过用机器人的臂和AMR替换机器招标，可以消除这些重复和高风险的任务。
用机器人技术改善工作场所安全
机器倾斜，零件重新定位和拾取位置：人工工人的机器趋势和零件重新定位涉及从工业机械中进行物理调整或删除生产零件或工具和材料 - 依靠屏幕和基本的传感器来固定繁重的压机设备或快速跨度的设备，以防止意外伤害。人类操作员有时绕过这种安全机制，以提高生产率或便利性，从而增加严重伤害和死亡的风险。通过用机器人的臂和AMR替换机器招标，可以消除这些重复和高风险的任务。
基于Carrageenan的可打印磁性纳米复合材料
糖尿病是一种慢性疾病，影响了全球数百万的人。早期检测糖尿病对于预防或延迟其相关并发症的发作至关重要。在这项研究中，与Unidade Local deSaúdedo Alto Minho（ULSAM）合作，我们对各种分类算法进行了全面比较，以早日检测糖尿病。我们收集并预处理了一个患者记录的数据集，其中包含个人信息，相关的医疗问题和药物。数据集分为培训和测试集，用于培训和评估几种流行的分类算法。我们的研究结果表明，多层感知（MLP），梯度增压机（GBM）和随机森林（RF）算法的总体性能最高，紧随其后的是支持向量机。这些发现证明了这些算法在早期检测糖尿病中使用的潜力，并建议需要进一步的研究来完善和优化这些模型以供临床使用。
超皮质醇主义比您想象的更普遍 -
如何筛选过度皮质醇的三个测试通常用于筛选过性溶酶的证据：1毫克的过夜地塞米松SUP压机测试（DST），深夜唾液皮质醇（LNSC）和24小时的无尿液皮质醇（UFC）。每次测试16,27个测试具有优势和局限性。16然而，建议使用> 1.8 µg/dL的DST血清皮质醇临界值1毫克的DST，由于其高灵敏度（高达95％），建议将其作为最敏感的一线筛选方法。在诊断超质溶酶之前，应排除16个众所周知的假阳性DST结果。特定的药物和要注意的条件如图1所示。8也重要的是要确保充分抑制正常的垂体皮质营养功能，该功能由血清dexameth AS含量≥140ng/dl表示，与血清皮质醇一起测量。16 24小时的UFC和LNSC测试对表现较轻的患者敏感较低，但异常高的结果强烈支持了高皮质溶液的诊断。8
一种新型的基于电子健康记录的机器学习模型，可预测严重低血糖症，导致老年人的糖尿病住院治疗：全领域的同类和建模研究
我们采用了一个病例对照设计，用于回顾性领土范围内的队列，由364,863个独特的老年人（65岁）和至少1洪孔医院的授权从2013年到2018年至2018年。我们在一年的时间内使用了258个预测因素，包括人口统计学，录取，诊断，药物和常规实验室测试，以预测在接下来的12个月内需要住院的SH事件。该队列以7：2：1的比率随机分为训练，测试和内部验证集。六种ML算法，包括逻辑回归，随机森林，梯度增压机，深神经网络（DNN），XGBOOST和RULEFIT。我们在香港糖尿病登记册中与2018年定义的预测因子和2019年定义的结果事件的时间验证队列中测试了我们的模型。使用接收器操作特征曲线（AUROC），精确召回曲线（AUPRC）统计的区域以及正预测值（PPV）评估了预测性能。我们确定了在观察期间需要住院的11,128个SH事件。XGBoost模型
深度学习模型，用于个性化的积极预测...
耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）在医院中造成了明显的病态和死亡率。MRSA的快速，准确的风险地层对于优化抗生素治疗至关重要。我们的研究介绍了一个深度学习模型Pytorch_EHR，该模型利用电子健康记录（EHR）时间序列数据，包括广泛的患者特定数据，以预测两周内MRSA的阳性。8,164 MRSA和22,393例来自德克萨斯州休斯敦市纪念馆Hermann医院系统的非MRSA患者事件用于模型开发。 Pytorch_EHR优于准确性（AUROC PYTORCH_EHR = 0.911，AUROC LR = 0.857，AUROC LROC LR = 0.892），均优于逻辑回归（LR）和光梯度增压机（LGBM）模型。 外部验证来自医学信息MART的393,713例患者事件（MIMIC）-IV数据集（IV）在波士顿的IV数据集证实其优异的准确性（Auroc Pytorch_ehr = 0.859，Auroc LR = 0.816，Auroc LRR = 0.816，AUROC LGBM = 0.838）。 我们的模型有效地将患者分为高，中和低风险类别，可能优化抗微生物疗法，并减少不必要的MRSA特异性抗菌药物。 这突出了深度学习模型在预测MRSA阳性文化，超越传统机器学习模型和支持临床医生的判断方面的优势。8,164 MRSA和22,393例来自德克萨斯州休斯敦市纪念馆Hermann医院系统的非MRSA患者事件用于模型开发。Pytorch_EHR优于准确性（AUROC PYTORCH_EHR = 0.911，AUROC LR = 0.857，AUROC LROC LR = 0.892），均优于逻辑回归（LR）和光梯度增压机（LGBM）模型。外部验证来自医学信息MART的393,713例患者事件（MIMIC）-IV数据集（IV）在波士顿的IV数据集证实其优异的准确性（Auroc Pytorch_ehr = 0.859，Auroc LR = 0.816，Auroc LRR = 0.816，AUROC LGBM = 0.838）。我们的模型有效地将患者分为高，中和低风险类别，可能优化抗微生物疗法，并减少不必要的MRSA特异性抗菌药物。这突出了深度学习模型在预测MRSA阳性文化，超越传统机器学习模型和支持临床医生的判断方面的优势。
人Rad52刺激RAD51介导的同源搜索
非小细胞肺癌经常在晚期诊断出来，许多患者仍接受经典化学疗法治疗。化学疗法的非选择性通常会导致严重的骨髓抑制。先前的研究表明，蛋白质编码突变无法完全解释骨髓压机的易感性。在这里，我们研究了增强子突变在骨髓抑制易感性中的可能作用。我们生成了三种用卡泊蛋白或吉西他滨处理的三种血管茎的转录组和启动子相互作用图（使用HICAP）。使用公开可用的增强剂数据集的优势，我们使用表观遗传学CRISPR技术验证了硅和活细胞中的HICAP。我们还开发了一种用于相互作用分析和检测差异相互作用基因的网络方法。差异相互作用分析提供了有关相关基因和骨髓抑制途径的其他信息，与散装水平的差异基因表达分析相比。此外，我们表明，与不同水平相关的骨髓抑制水平相关的变体，具有差异相互作用基因的增强子。中心，我们的工作代表了非编码突变的函数注释的整合转录组和基因调节数据集分析的一个突出例子。
存档欧弗特·Unige的认知如何体现？ fMRI ...
功能性神经影像学表明，在各种运动和认知任务中，背侧额叶区域表现出联合活动。但是，尚不清楚这些区域是否服务于多种计算独立的功能，或者是重复使用以服务高阶功能的电动机“核心过程”的基础。我们假设心理旋转能力取决于植根于这些区域内的系统发育较旧的运动过程。这一假设需要在运动计划期间招募的神经和认知资源预测看似无关的心理旋转任务的表现。为了检验这一假设，我们首先通过测量了30名健康参与者的内部触发的与外部触发的手指按压，从而确定了与运动计划相关的大脑区域。内部触发的手指压机在顶，前和枕颞区域产生了显着的激活。然后，我们要求参与者在扫描仪外执行两项心理旋转任务，包括手或字母作为刺激。顶点和前运动激活是涉及手的心理旋转时个体反应时间的重要预测指标。我们发现运动计划与字母心理旋转的性能之间没有关联。我们的结果表明，在运动计划期间招募的顶叶和前皮层的神经资源也有助于身体刺激的心理旋转，这表明这两个能力的基础是共同的核心成分。
新闻信息 2020 年 1 月 16 日 Quintus Technologies HIP 系统为 HT-MX 提供了高质量热等静压的理想入门产品
奇瓦瓦州热处理专家安装配备通用快速冷却系统的 HIP 设备，投资未来 瑞典韦斯特罗斯，2020 年 1 月 16 日——HT-MX 总部位于墨西哥奇瓦瓦，专门为航空航天和汽车市场提供热处理和冶金实验室服务。当该公司决定扩大其已经广泛的服务范围并扩大其航空航天业务时，该公司在 Quintus Technologies 找到了理想的合作伙伴。热等静压 (HIP) 长期以来一直是全球制造商消除孔隙和去除材料缺陷的首选方法。然而，在墨西哥，直到现在还没有企业能够提供 HIP 服务。 成熟企业的新技术 这家快速发展的热处理专家已成为墨西哥第一家投资 HIP 系统的公司。在对可用系统进行全面评估后，HT-MX 决定与 Quintus Technologies 合作，选择了 QIH 48 M URC® 型压机。URC 是 Quintus 专有的均匀快速冷却功能，将 HIP 和热处理结合在一个工艺中。 HT-MX 首席执行官 Humberto Ramos Fernandez 表示：“当我们开始使用未知技术的新项目时，重要的是尽量减少任何可察觉的风险。而拥有世界领先的设备供应商无疑有助于实现这一点。对于我们这样的运营，我们寻求的是质量、