XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System反复证明
Marco：组合优化的内存增强框架
神经组合优化（NCO）是一个新兴领域，采用深度学习技术来解决组合优化问题作为独立的求解器。尽管具有潜力，但现有的NCO方法通常会避免效率低下的搜索空间探索，这通常会导致对先前访问的州的局部最佳捕集或重大探索。本文介绍了一种多功能框架，以组合优化为内存的增强（MARCO），可用于通过Innova的内存模块来增强NCO中的建设性和反复证明方法。Marco存储在整个优化轨迹中收集的数据，并在每个状态下检索上下文相关的信息。以这种方式，搜索以两个综合标准为指导：就解决方案的质量而做出最佳决定，并避免重新研究已经探索的解决方案。这种方法可以更有效地利用可用的选择预算。此外，由于NCO模型的并行性质，几个搜索线程可以同时运行，所有搜索线程都可以共享相同的内存模块，从而实现了有效的协作利用。经验评估是根据最大切割，最大独立集和推销推销员的问题进行的，表明内存模块有效地增加了探索，并促进了模型，以发现各种质量，更高质量的解决方案。Marco在低计算成本中实现了良好的性能，在NCO领域建立了有希望的新方向。
战略计划2021-2030
至：俄亥俄EMS提供商，EMS机构和EMS医疗总监：Carol A. Cunningham，医学博士，FAAEM，FAAEM，FAEEMS州医疗总监日期：2020年8月21日，RE：俄亥俄EMS提供者疫苗接种疫苗是为防止疾病收购和蔓延的重要措施。在俄亥俄州，我们的EMS提供商反复证明我们是医疗保健系统的重要部门。I am happy to inform you that the State Board of Emergency, Medical, Fire, and Transportation Services (EMFTS Board) passed the following motion on August 19, 2020: The Board recognizes that EMS certificate holders are permitted to administer vaccinations so long as the route of administration is within the scope of practice and the certificate holder administers the vaccine pursuant to medical direction and training on the specific vaccine, which includes adherence to the recommendations and instructions of the Food and Drug 行政。正如当前的Covid-19大流行所强调的那样，我们的医疗保健系统资源是有限的。倡议可防止可避免的住院治疗，包括针对传染病的免疫，可增强医院的激增能力。今年秋天，流感季节将与正在进行的COVID-19大流行相交。尽管俄亥俄州的公共卫生紧急情况因19号病毒而被宣布，但流感疫情却肯定会阻碍我们医疗保健系统对大流行和减少医院床的反应。EMFTS董事会的动议将允许所有EMS提供商根据所述的要求和参数管理流感疫苗。如果开发，它还将允许EMS提供商管理COVID-19疫苗。将来，我们的国家可能会受到不同病原体的威胁。但是，EMFTS董事会采取的这一行动已确保将授权俄亥俄州EMS参加疫苗接种管理的命令式公共卫生任务。感谢您对俄亥俄州和俄亥俄州EMS的专门服务。作为您保持安全和健康的任务的一部分，请接种疫苗！
为什么我们应该在基于 BCI 的中风后运动康复研究中系统地评估、控制和报告体感障碍
中风导致的神经元损失迫使 80% 的患者接受运动康复治疗，为此可以使用脑机接口 (BCI) 和神经反馈 (NF)。在康复过程中，当患者尝试或想象执行动作时，BCI/NF 会根据他们的感觉运动相关大脑活动为他们提供同步的感觉（例如触觉）反馈，旨在促进大脑可塑性和运动恢复。上升（即体感）和下降（即运动）网络的共同激活确实能够显著改善功能性运动，并产生显著的感觉运动相关神经生理变化。体感能力对于患者感知 BCI 系统提供的反馈至关重要。因此，体感障碍可能会显著改变基于 BCI 的运动康复的效率。为了准确理解和评估体感障碍的影响，我们首先回顾了中风后基于 BCI 的运动康复的文献（14 项随机临床试验）。我们表明，尽管体感能力在基于 BCI 的卒中后运动康复中发挥着核心作用，但后者很少在相关文献中被报道和用作纳入/排除标准。然后，我们认为，体感能力已被反复证明会影响一般的运动康复结果。这强调了在基于 BCI 的卒中后康复中也考虑它们并在文献中报告它们的重要性，特别是因为一半的卒中后患者患有体感障碍。我们认为，如果我们想准确评估体感能力对 BCI 效率的影响，就应该系统地评估、控制和报告体感能力。不这样做可能会导致对报告结果的误解，而这样做可以提高 (1) 我们对运动恢复机制的理解 (2) 我们根据患者的障碍调整治疗的能力和 (3) 我们对文献中提到的受试者间和研究间治疗结果差异的理解。
使用DNA条形码的水生生物研究
自成立以来，它是一种雄心勃勃的全球生物识别系统[1]，DNA条形码（使用标准化的基因片段作为物种识别的内部标签）已将自己确立为生物多样性科学中的重要方法，并发表了12,000多篇论文（Web of Science搜索“ DNA” DNA“ DNA”和“ Barodod*6月2021年）。Hebert和合作者的最初建议推荐了动物的线粒体细胞色素C氧化酶I（COI）标记。然而，对于植物和真菌，已经提出了其他更有效的标记物，例如Maturasek（MATK）和核糖二磷酸羧化酶大亚基（RBCL）胆固醇成形剂标记物用于流量的植物[2] [2]。已建议使用几种标记为硅藻的DNA条形码，例如，从5.8S + ITS-2 [3]到RBCL [4]，但对这些分类单元的研究受到限制。对于真菌，它已被广泛接受[5]；但是，它的实施也有几个问题，特别是在某些水生物种中[6]，尽管它很重要，但我们发现了六篇DNA条形码水生真菌的论文。DNA条形码已被反复证明是一种生物多样性测量方法的方法，显示了与传统分类法的高度率，例如，薄荷和鸟类和鸟类[7-10] [7-10]，而其作为生物差异科学的预测工具的能力也很快就变得显而易见，刺激了新的框架框架。在这里，已经观察到了一些引人注目的多样性示例[14，15]，并且在众多水生生态系统中已经描述了类似的趋势。目前，DNA条形码可以加速生物多样性库存，并帮助许多国家 /地区的分类学家数量减少。很早就确认了数据共享和协作研究潜力的重要性，从而创建了生命数据系统的条形码（BOLD）[16]。序列数据可以与详细的标本元数据和照片相关联，支持痕量文件，最重要的是博物馆收藏中的保证标本[16]。
锂离子电池的离网PV系统
药物和生化的释放和输送率的动态。在传导聚合物电极[1-4]及其构造中，[5]电子电荷和（带电的）化合物之间的耦合是控制生物分子的亲和力和扩散的多功能功能。随着电荷的积累在这些电极中的变化，掺杂静电相互作用，体积膨胀和总体形态变化，从而影响生物医学综合的摄取和释放。此外，聚电解质是有效的离子交换系统，并且已经针对被动和主动药物释放应用进行了探索，[6]以纤维的形式，[7]超薄壳[8]和球体。[9]在设备结构中，共轭聚合物与聚电解质结构结合在一起，可以实现电动控制的药物输送。有机电子离子泵[10]（OEIP）就是这样的离子[11,12]药物输送装置，已反复证明适合植入疗法。OEIP使用微米尺度的选择性离子导体将带电的生物分子从源储存库到目标储层或组织。OEIP已在体内通过局部递送肝透射蛋白谷氨酸[13]在体内用于调节豚鼠的听力，以通过直接将γ-氨基丁酸递送到脊髓[14]并在大鼠中停止癫痫发作，从而抑制慢性大鼠的慢性疼痛。近年来，柔性能量收获者被认为是几种分布式和自主新兴技术的替代能源。[15]然而，需要进一步的努力来实现完全或半自主的有机药物输送设备，以实现智能决策，无线沟通和自动化。在这里，我们报告了可行性，据我们所知，首次以微毛细血管的OEIP以及压电电能收割机的形式将离子型药物输送装置结合起来，这是迈向自动且高度高度局部的生物化学治疗技术的一步。[16–21]，尤其是，柔性能量收获者代表了通过周围环境或人类运动和活动的定期运动或位移来为各种类型的可穿戴和可植入设备供电的有希望的能源。[22,23]通过许多实验证明了它们的可行性和实践使用的生物相容性
人工智能在阿尔茨海默病诊断中的应用前景
确定疾病存在 [1] 的洞察力。生物医学数据正在以前所未有的速度生成。生物医学科学家和临床医生都需要使用高性能计算、生物信息学和云存储，以有意义的方式高效、准确地分析这些数据。处理大型数据集的现代问题需要人工智能的现代解决方案，特别是利用人工智能的深度学习子学科。围绕人工智能（包括机器学习和深度学习）的普遍兴趣在近代历史上经历了急剧上升，因为它有望彻底改变医疗保健 [2] 。然而，已经澄清的是，“人工智能不会取代放射科医生，但使用人工智能的放射科医生将取代不使用人工智能的放射科医生” [3] 。迫切需要对患有神经退行性疾病的人进行早期诊断。到做出诊断时，中枢神经系统的损伤程度已无法修复。事实反复证明，预防神经退行性疾病的最佳方法是及早采取行动，而这只有通过早期诊断才能实现 [4] 。由于 AD 在人群中发病率高、社会负担重、无症状的临床前期长，早期诊断对于扭转疾病的趋势至关重要 [5] 。目前，AD 的诊断依据是临床表现为认知和记忆缺陷，以及组织病理学上存在混合蛋白病。AD 诊断所需的生物标志物包括 β-淀粉样斑块和由过度磷酸化的 tau 组成的神经原纤维缠结 [6] [7] 。通过影像、血液或脑脊液 (CSF) 分析结合组织学标志物，有助于明确区分轻度认知障碍 (MCI)、AD 的各个阶段或其他形式的痴呆症，例如路易体痴呆或额颞痴呆 [8] [9] [10] 。非侵入性或微创成像已成为 AD 诊断发展中的宝贵资产。例如，β-淀粉样斑块的 PET 扫描需要注射专门的放射性标记示踪剂，例如 florbetapir [11] 。PET 扫描用于 AD 诊断已被证明具有至少 96% 的敏感性和 100% 的特异性，即使对于较轻微的疾病形式也是如此 [7] 。然而，MRI 扫描仅使用磁场和无线电波进行成像。此外，脑成像提供了一种侵入性较小的方法尽管 PET 成像已获得 FDA 批准多年，并且具有很高的诊断准确性，但由于成本高昂以及患者对使用放射性标记示踪剂的担忧，它尚未成为标准的临床实践。因此，MRI 不使用计算机断层扫描 (CT) 所用的 X 射线，也不使用 PET 扫描所用的放射性标记示踪剂。但是，对于某些不能暴露于强磁波的患者（例如装有心脏起搏器或动脉瘤夹的患者），MRI 是不切实际的。MRI 可以准确检测 AD 患者的皮质萎缩模式、心室扩大、β-淀粉样斑块和神经原纤维缠结的存在和密度 [12] [13] 。