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叙事抄写员Nexus：AI驱动的多媒体讲故事...
摘要：本研究探讨了叙事抄写Nexus的开发，叙事抄写Nexus是一种AI驱动的系统，通过利用高级机器学习（ML）模型从最小用户输入中产生沉浸式的讲故事的体验。该系统将简短的句子或一些关键字转换为结构化的叙述，该叙述通过波形复发性神经网络（WRNN）进一步增强，用于现实的音频叙事和动态视频综合的生成对抗网络（GAN），从而创建无缝的多媒体表现。已经建立了一个结构化的分析框架来自动化内容创建，研究了ML驱动的讲故事在教育和互动娱乐等领域的有效性。通过整合AI驱动的文本生成，语音综合和视觉生产，该项目展示了计算智能如何增强叙事体验并彻底改变数字内容创建。
牙周病学中的人工智能和个性化诊断：叙事评论
5。eke pi，dye ba，wei L等。美国成人期间泰迪斯的患病率更新：NHANES 2009年至2012年。J pendenontol。2015; 86（5）：611-622。 6。 Eke Pi，Wei L，Borgnakke WS等。 在美国，成年人≥65岁的成年人的牙周炎。 2000年。 2016; 72（1）：76-95。 7。 KönigJ，Holtfreter B，Kocher T.欧洲的牙周健康：基于治疗需求和提供杂型服务的促进趋势 - 位置论文1. Eur J Dent Educ。 2010; 14（增刊1）：4-24。 8。 LópezR，Smith PC，GöstemeyerG，Schwendicke F.老化，龋齿和牙周疾病。 J Clin Accentoltol。 2017; 44（S18）：S 145-S152。 9。 Helal O，GöstemeyerG，Krois J，Fawzy El Sayed K，Graetz C，Schwendicke F.牙周炎的预测因素：系统评价和荟萃分析。 J Clin Accentoltol。 2019; 46（7）：699-712。 10。 Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。 因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。 J Clin Accentoltol。 2022; 49（7）：642-653。 11。 Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。 牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。 J pendenontol。 2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。2015; 86（5）：611-622。6。Eke Pi，Wei L，Borgnakke WS等。 在美国，成年人≥65岁的成年人的牙周炎。 2000年。 2016; 72（1）：76-95。 7。 KönigJ，Holtfreter B，Kocher T.欧洲的牙周健康：基于治疗需求和提供杂型服务的促进趋势 - 位置论文1. Eur J Dent Educ。 2010; 14（增刊1）：4-24。 8。 LópezR，Smith PC，GöstemeyerG，Schwendicke F.老化，龋齿和牙周疾病。 J Clin Accentoltol。 2017; 44（S18）：S 145-S152。 9。 Helal O，GöstemeyerG，Krois J，Fawzy El Sayed K，Graetz C，Schwendicke F.牙周炎的预测因素：系统评价和荟萃分析。 J Clin Accentoltol。 2019; 46（7）：699-712。 10。 Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。 因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。 J Clin Accentoltol。 2022; 49（7）：642-653。 11。 Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。 牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。 J pendenontol。 2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。Eke Pi，Wei L，Borgnakke WS等。在美国，成年人≥65岁的成年人的牙周炎。2000年。2016; 72（1）：76-95。 7。 KönigJ，Holtfreter B，Kocher T.欧洲的牙周健康：基于治疗需求和提供杂型服务的促进趋势 - 位置论文1. Eur J Dent Educ。 2010; 14（增刊1）：4-24。 8。 LópezR，Smith PC，GöstemeyerG，Schwendicke F.老化，龋齿和牙周疾病。 J Clin Accentoltol。 2017; 44（S18）：S 145-S152。 9。 Helal O，GöstemeyerG，Krois J，Fawzy El Sayed K，Graetz C，Schwendicke F.牙周炎的预测因素：系统评价和荟萃分析。 J Clin Accentoltol。 2019; 46（7）：699-712。 10。 Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。 因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。 J Clin Accentoltol。 2022; 49（7）：642-653。 11。 Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。 牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。 J pendenontol。 2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。2016; 72（1）：76-95。7。KönigJ，Holtfreter B，Kocher T.欧洲的牙周健康：基于治疗需求和提供杂型服务的促进趋势 - 位置论文1. Eur J Dent Educ。 2010; 14（增刊1）：4-24。 8。 LópezR，Smith PC，GöstemeyerG，Schwendicke F.老化，龋齿和牙周疾病。 J Clin Accentoltol。 2017; 44（S18）：S 145-S152。 9。 Helal O，GöstemeyerG，Krois J，Fawzy El Sayed K，Graetz C，Schwendicke F.牙周炎的预测因素：系统评价和荟萃分析。 J Clin Accentoltol。 2019; 46（7）：699-712。 10。 Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。 因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。 J Clin Accentoltol。 2022; 49（7）：642-653。 11。 Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。 牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。 J pendenontol。 2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。KönigJ，Holtfreter B，Kocher T.欧洲的牙周健康：基于治疗需求和提供杂型服务的促进趋势 - 位置论文1.Eur J Dent Educ。2010; 14（增刊1）：4-24。8。LópezR，Smith PC，GöstemeyerG，Schwendicke F.老化，龋齿和牙周疾病。J Clin Accentoltol。2017; 44（S18）：S 145-S152。 9。 Helal O，GöstemeyerG，Krois J，Fawzy El Sayed K，Graetz C，Schwendicke F.牙周炎的预测因素：系统评价和荟萃分析。 J Clin Accentoltol。 2019; 46（7）：699-712。 10。 Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。 因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。 J Clin Accentoltol。 2022; 49（7）：642-653。 11。 Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。 牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。 J pendenontol。 2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。2017; 44（S18）：S 145-S152。9。Helal O，GöstemeyerG，Krois J，Fawzy El Sayed K，Graetz C，Schwendicke F.牙周炎的预测因素：系统评价和荟萃分析。J Clin Accentoltol。2019; 46（7）：699-712。 10。 Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。 因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。 J Clin Accentoltol。 2022; 49（7）：642-653。 11。 Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。 牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。 J pendenontol。 2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。2019; 46（7）：699-712。10。Pitchika V，Jordan RA，Norderyd O等。因素影响欧洲人口牙齿脱落的因素。J Clin Accentoltol。2022; 49（7）：642-653。11。Papapanou PN，Sanz M，Buduneli N等。牙周炎：2017年世界研讨会的工作组共识报告，涉及牙周和植入物疾病和条件的分类。J pendenontol。2018; 89（增刊1）：S173-S182。 12。 Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。 AI健康和医疗。 13。2018; 89（增刊1）：S173-S182。12。Rajpurkar P，Chen E，Banerjee O，Topol EJ。AI健康和医疗。 13。AI健康和医疗。13。nat Med。2022; 28（1）：31-38。Ahmed N，Abbasi MS，Zuberi F等。 人工智能技术：牙科中的分析，应用和结果 - 系统审查。 Biomed res int。 2021; 2021：9751564。 14。 Revilla-LeónM，Gómez-Polo M，Barmak AB等。 用于诊断牙龈炎和牙周疾病的人工智能模型：系统评价。 J假肢。 2023; 130（6）：816-824。 15。 Bartold PM，Ivanovski S. P4药物作为精确牙周护理的模型。 临床口腔调查。 2022; 26（9）：5517-5533。 16。 Schwendicke F，Krois J. 精确牙科 - 是什么，在哪里失败（尚）以及如何到达那里。 临床口腔调查。 2022; 26（4）：3395-3403。 17。 金斯堡GS，麦卡锡JJ。 个性化医学：革命性药物发现和患者护理。 趋势生物技术。 2001; 19（12）：491-496。 18。 Giannobile WV，Braun TM，Caplis AK，Doucette-Stamm L，Duff GW，Kornman KS。 患者分层进行预防性护理。 j dent res。 2013; 92（8）：694-701。 19。 Wang CW，Hao Y，Di Gianfilippo R等。 机器学习 -Ahmed N，Abbasi MS，Zuberi F等。人工智能技术：牙科中的分析，应用和结果 - 系统审查。Biomed res int。2021; 2021：9751564。14。Revilla-LeónM，Gómez-Polo M，Barmak AB等。用于诊断牙龈炎和牙周疾病的人工智能模型：系统评价。J假肢。2023; 130（6）：816-824。15。Bartold PM，Ivanovski S. P4药物作为精确牙周护理的模型。临床口腔调查。2022; 26（9）：5517-5533。16。Schwendicke F，Krois J.精确牙科 - 是什么，在哪里失败（尚）以及如何到达那里。临床口腔调查。2022; 26（4）：3395-3403。17。金斯堡GS，麦卡锡JJ。个性化医学：革命性药物发现和患者护理。趋势生物技术。2001; 19（12）：491-496。 18。 Giannobile WV，Braun TM，Caplis AK，Doucette-Stamm L，Duff GW，Kornman KS。 患者分层进行预防性护理。 j dent res。 2013; 92（8）：694-701。 19。 Wang CW，Hao Y，Di Gianfilippo R等。 机器学习 -2001; 19（12）：491-496。18。Giannobile WV，Braun TM，Caplis AK，Doucette-Stamm L，Duff GW，Kornman KS。患者分层进行预防性护理。j dent res。2013; 92（8）：694-701。 19。 Wang CW，Hao Y，Di Gianfilippo R等。 机器学习 -2013; 92（8）：694-701。19。Wang CW，Hao Y，Di Gianfilippo R等。 机器学习 -Wang CW，Hao Y，Di Gianfilippo R等。机器学习 -
叙事功能或结构化功能？大语模型的研究
众所周知，抽象的癌症治疗会引入心脏毒性，对结局产生负面影响和生存。识别患有心力衰竭风险（HF）的癌症患者对于改善癌症治疗结果和安全性至关重要。这项研究检查了机器学习（ML）模型，以使用电子健康记录（EHR）（包括传统的ML，时间感知的长期短期记忆（T-LSTM）（T-LSTM）和大型语言模型（LLMS），使用从结构性医疗代码中得出的新型叙事特征。我们确定了来自佛罗里达大学健康的12,806名患者，被诊断出患有肺部，乳腺癌和结直肠癌，其中1,602名患者在癌症后患有HF。LLM，GatorTron-3.9b，达到了最佳的F1分数，表现优于传统的支持向量机39％，T-LSTM深度学习模型乘以7％，并且广泛使用的变压器模型BERT，5.6％。分析表明，所提出的叙事特征显着提高了特征密度和提高的性能。引言癌症和心血管疾病是美国（美国）的前2个死亡原因，它们通常在多个层次上共存并相交。1-3癌症是全球重要的公共卫生问题，也是美国第二常见的死亡原因。在2023年，美国有1,958,310例新的癌症病例，导致609,820例死亡。4肺癌和支气管癌是最致命的癌症形式，估计导致127,070例死亡，其次是结直肠癌，估计有52,550例死亡。Yang等。 angraal等。 Yu等。Yang等。angraal等。Yu等。Yu等。乳腺癌是最常见的癌症诊断，估计有30万人。已知许多癌症治疗方式，例如化学疗法和放射疗法，都引入心脏毒性并可能导致心脏故障，这是癌症患者疾病和死亡的重要原因。5例癌症患者经常面临双重挑战，即不仅要管理其原发性癌症，而且还涉及癌症治疗的潜在心脏毒性作用。6即使不是直接心脏毒性，癌症治疗也会导致代谢，能量平衡，贫血和其他生理压力源的变化，这些胁迫可能会加速或发现先前存在的患者心脏病的倾向。为了解决这个问题，心脏肿瘤学是结合心脏病学和肿瘤学知识以识别，观察和治疗癌症患者心血管疾病的越来越感兴趣的领域。HF的发生率显着有限，对癌症的治疗方案显着影响，并对生活质量产生负面影响。使用电子健康记录（EHR）来识别有HF风险的癌症患者，以帮助决策并提高癌症治疗的安全性。通常将HF的预测作为二进制分类任务进行处理，该任务是使用机器学习模型来对其进行访问的，以将给定的个体分类为正（以HF风险）或负面（无HF风险）类别。先前的研究探索了使用EHR来使用传统的机器学习模型和基于神经网络的深度学习模型来预测HF的风险。混合神经网络11-13，包括混合动力7系统地探索了传统的机器学习模型，包括逻辑回归（LR），随机森林（RF），支持向量机（SVMS）和梯度增强（GB），具有单速和术语频率内文档频率（TF-IDF）特征编码策略。8开发了使用LR，RF，GB和SVM的HF患有HF的门诊病人的死亡率和住院模型。9探索了英国生物库的基因组学数据以进行心力衰竭预测。在这些先前的研究中，来自EHR的结构化医疗法规通常表示为具有零值和零值的向量，其中零表示患者没有相应的特征，而患者表示患者具有相应的特征，称为单次编码。然而，在单次编码期间，EHR的事实结构被简化为向量表示，而无需考虑时间关系。为了捕获事件时间结构，研究人员探索了深度学习方法，例如使用长期短期记忆（LSTM）10实施的复发性神经网络。
糖尿病性视网膜病的新进展：叙事评论
视网膜血管增殖可以理解为在视网膜上在乳头上产生新动脉的无效尝试，最终在虹膜上（虹膜的新血管化或NVI），试图补偿缺血[16]。实质和视网膜的新血管形成可能会导致排列在视网膜表面，头胶状和舌下玻璃体出血的膜和绳索[15,16]。后来，狭窄的黄斑水肿或拖网视网膜脱离，两者都可能导致失明，这是由这些患病结构的收缩引起的[15]。新生血管性青光眼是糖尿病性视网膜病的最终和最严重的后果[17]。由于新开发的血管从瞳孔延伸到腔室角[17]，因此不存在水性幽默。新血管形成青光眼如果未经治疗的情况下，可能会引起令人难以置信的失明和眼睛收缩[15,17]。
![[外部]威斯康星州BioHealth技术中心总体叙事](/simg/5\549cd0eb7771097a567c0ce157bfed10062bc3ca.webp)
[外部]威斯康星州BioHealth技术中心总体叙事
个性化医学是一种创新的医疗保健方法，它根据患者的独特遗传代码，病史和环境来量身定制治疗。它将重塑医疗保健领域，提供更好的健康成果，降低成本并推动关键技术重点领域的新产品开发。威斯康星州有理由抓住这一机会。威斯康星州BioHealth Tech Hub（WBHTH）位于密尔沃基– Waukesha和麦迪逊MSA，并在该州围绕该州的制造“辐条”。它的六个相互联系的项目将通过一个发明型私人的良性周期团结创新，制造和劳动力开发计划，建立世界一流的个性化医学中心。在接下来的十年中，预计这些努力将在个性化医学中创造30,000个新的直接工作，并在区域GDP增长方面释放$ 9B。我们的技术枢纽是由两党公民和行业领导者，制造商，教育工作者，企业家和医疗保健巨头组成的史无前例的全州范围内的联盟，他们共同创造了一个健康，公平，繁荣，繁荣的未来，支持一直持续不错的威斯康星州。我们的地区也是科学，制造，数据科学和医疗保健提供资产的独特强大集群的所在地。这些为我们地区领导全球范围并促进我们国家的国家安全，减少我们对外国技术的依赖并发展安全的医疗供应链为我们地区提供了坚定的基础。2。愿景，任务和目标
肠道轴和肌肉减少症的叙事评论
肌肉减少症的简介是骨骼肌质量和力量的非自愿丧失。1这是一种多因素疾病，可根据衰老，慢性炎症，营养不足，身体不活跃和内分泌系统疾病（例如减少雌激素和雄激素）。到目前为止，已经提出了由不同的种族和不同地区确定的肌肉减少症的几个诊断标准。1-3国际肌肉减少症会议，EWGSOP2（欧洲老年人核核心工作组）和AWGS2019（AWGS2019（亚洲Sarcopenia 2019的亚洲工作组），欧洲核对核桃的老年人（EWGSOP）（EWGSOP）建立了其首个sarcopopenia sarcopenia sarcopenia sarcopenia sarcopenia in trimitia criperic criperiia的 今天，肌肉减少症的定义主要基于肌肉质量和肌肉功能的减少。 4，5通常使用手绘强度，5倍重复的椅子架测试和4米步行速度评估肌肉功能。 1抓地力与较低的密切相关今天，肌肉减少症的定义主要基于肌肉质量和肌肉功能的减少。4，5通常使用手绘强度，5倍重复的椅子架测试和4米步行速度评估肌肉功能。1抓地力与较低的
对消防员赠款计划的协助：叙事发展指南
o避免在受试者，项目之间来回跳动，并使用令人困惑的措辞或异常插入； o同行评审者阅读和关注的越容易，审阅者越有可能理解和认识您的需求并相应地评分； o同伴评论者对消息传递，财务需求，项目需求，使用，福利或结果的困惑可能导致评分降低。•在提交之前，请让您的整个应用程序完整的叙述（新鲜的眼睛）审查。•仅关联本地信息，而不联系国家统计数据，并提供您社区独有的信息。•讲述您组织的故事。避免模板叙述或其他部门复制的叙述。•请勿在叙述中使用品牌（供应商）名称。•提交前打印您的应用程序（CTRL P）。
功能性吞咽困难的叙事回顾 - 到目前为止我们所知道的
显示出具有80％敏感性的口咽和食管吞咽困难的区分：（i）引发燕子会延迟吗？（ii）是否存在鼻后反流？（iii）是否有退化性咳嗽？（iv）是否需要重复吞咽才能获得令人满意的间隙（29）？对这些问题的任何一个肯定的答案都表明口咽吞咽困难（29）。相比之下，食管吞咽困难的特征是吞咽后不久，胸部或胸部不适感中粘着食物的感觉。怀疑食管吞咽困难时，应获得具有中间和下食管活检的上内窥镜检查，以排除GERD和EOE。应进行食管钡，以排除结构性病变（例如狭窄，环，网），并初步评估食管运动障碍（例如，aChalasia，食管食管痉挛，食管胃张开交界处流量流失障碍物）。最后，应获得高分辨率食管测压法（HRM）以评估更多
生物医学文档检索的叙事查询图（技术报告）
基于关键字的搜索是当今数字库中的标准。然而，像科学知识库中的复杂检索场景一样，需要更复杂的访问路径。尽管每个文档在某种程度上有助于一个领域的知识体系，但关键字之间的外部结构，即它们的可能关系以及每个单个文档中跨越的上下文对于有效检索至关重要。遵循此逻辑，可以将单个文档视为小规模的知识图，图形查询可以提供重点文档检索。我们为生物医学领域实施了一个完全基于图的发现系统，并证明了其过去的好处。不幸的是，基于图的检索方法通常遵循“确切的匹配”范式，该范式严重阻碍了搜索效率，因为确切的匹配结果很难按相关性进行排名。本文扩展了我们现有的发现系统，并贡献了有效的基于图的无监督排名方法，一种新的查询放松范式和本体论重写。这些扩展程序进一步改善了系统，因此由于部分匹配和本体论重写，用户可以以更高的精度和更高的回忆来检索结果。
叙事评论多发性硬化症：神经变性的脱髓鞘
总结多发性硬化症是中枢神经系统的脱胚，自身免疫性和慢性炎症性疾病，其特征是脱髓鞘和随后因轴突丧失引起的神经元损害的神经变性。 div>目前，它仍然是一种未知的病因疾病，影响了2000万人。 div>与各种遗传和环境因素有关，这些因素增加了它们的敏感性，并且主要发生在20至40岁的年龄组中。 div>为了详细说明本文，对PubMed和SagePub等数据库中可用的参考书目进行了综述。 div>原始文章，书目评论，系统评价和英文和西班牙语中的荟萃分析，目的是进行多发性硬化症评论，其背景，流行病学，临床表现，分类，诊断标准和可用治疗。 div>治疗的进步通过降低暴发的频率和严重程度改善了生活质量，但是该疾病的病因仍然不确定及其神经退行性预测的影响。 div>