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多模式深度学习方法是预测心脏骤停后昏迷的神经系统恢复
这项工作展示了我们团队（蜜蜂）与2023年乔治·B·穆迪（George B.目的是使用临床数据和时间序列（例如多通道EEG和ECG信号）预测心脏骤停后昏迷的神经系统恢复。我们的建模方法是多模式的，基于从Nuberous EEG通道得出的两维光谱图表示，以及临床数据的整合和直接从EEG记录中提取的特征。我们提交的模型的挑战分数为0。53在预测的隐藏测试集中，自发循环返回时，进行了72小时，并排名第14。我们的研究显示了在医学分类中采用转移学习的功效和局限性。在预期实施方面，我们的分析表明，该模型的性能与决策阈值的选择密切相关，并在数据拆分之间表现出很大的可变性。
心力衰竭预测和预防的生物标志物
摘要：心力衰竭（HF）是全球大流行，影响了全球超过6400万人。它的患病率是向上轨迹，随着医疗保健支出的增加。包括美国心脏病学院（ACC）和美国心脏协会（AHA）在内的组织已将HF预防识别为重要的重点。 最近，对心力衰竭的ACC/AHA/心力衰竭协会（HFSA）指南进行了新的IIA级，对基于生物标志物的筛查的证据b建议，对患有心力衰竭的风险进行了基于生物标志物的筛查。 在这篇综述中，我们评估了评估生物标志物在预测和预防心力衰竭中的各种作用和贡献的研究。 我们检查了已经利用生物标志物检测HF风险预测和筛查的心脏功能障碍或异常的研究，然后患者发展出HF的临床体征和症状。 ，我们还包括了对现有的HF风险预测模型的预测和风险预测的研究，以及针对HF风险随时间变化的实用性。 我们讨论了有关生物标志物的研究，以指导管理和评估预防策略的效率以及多生物标志物和多模式的方法，以改善风险预测。已将HF预防识别为重要的重点。最近，对心力衰竭的ACC/AHA/心力衰竭协会（HFSA）指南进行了新的IIA级，对基于生物标志物的筛查的证据b建议，对患有心力衰竭的风险进行了基于生物标志物的筛查。在这篇综述中，我们评估了评估生物标志物在预测和预防心力衰竭中的各种作用和贡献的研究。我们检查了已经利用生物标志物检测HF风险预测和筛查的心脏功能障碍或异常的研究，然后患者发展出HF的临床体征和症状。，我们还包括了对现有的HF风险预测模型的预测和风险预测的研究，以及针对HF风险随时间变化的实用性。我们讨论了有关生物标志物的研究，以指导管理和评估预防策略的效率以及多生物标志物和多模式的方法，以改善风险预测。
针对有针对性胰腺癌疗法的II/III期临床试验的最新临床试验
摘要：胰腺癌是一种毁灭性的疾病，预后非常差。目前，进行手术进行辅助化疗是唯一的治愈方法，不幸的是，仅适用于一小组患者。大多数胰腺癌病例是在无法手术切除并进行治疗方案时在晚期或转移阶段诊断出来的。因此，迫切需要新颖，更有效的治疗策略。分子亲培养以及针对胰腺癌的关键标志的靶向疗法似乎是一种有希望的AP，可以克服常规化学疗法和无线电治疗的局限性。在这篇综述中，我们专注于当前正在进行II期或III期临床试验的最新个性化和多模式的靶向疗法。我们讨论了针对表面受体，血管生成，DNA损伤和细胞周期停滞，关键信号通路，免疫疗法和肿瘤微环境的最有希望的试剂。
第 57 集：人类与情感人工智能的交汇
[00:02:39] Dr. Rana el Kaliouby 是的。正如您所说，我从事这项任务已经 20 年了，在技术使我们失去人性之前，它使我们变得人性化，为了定位所有这些，我想回到人类如何交流。所以，如果你考虑人类智力，你的智商，你的认知智力确实很重要。但你的情商，你利用他人情感体验并相应地调整行为的能力，实际上更加强大，更加重要。因此，情商较高的人是更好的领导者。他们是更好的合作伙伴。他们过着更快乐、更专业、更成功的生活。所以，事实证明，人类交流的方式是多模式的，对吧？想想看。我们交流的方式中可能只有 7% 是我们使用的实际词语。93% 是非语言的。它包括你的面部表情、你的声调、你的手势等一切。但如今，技术似乎对所有这些都视而不见，对吧？就像我们太关注文本，而忘记了所有其他形式和渠道一样。
Herantis Pharma plc
退化。它的失败导致蛋白质聚集体，神经炎症和各种形式的细胞应激的病理积累的恶性循环，这与许多神经退行性疾病的发展广泛影响，包括帕金森氏病，阿尔茨海默氏病和其他疾病。CDNF（一种生物蛋白）是Herantis的铅计划和临床阶段资产； XCDNF（CDNF的合成肽版本）是Herantis的后续程序。CDNF是一种天然蛋白质，自然发生在体内，其自然作用是通过平衡和支撑蛋白质的蛋白质来保护神经元，从而防止和抵消产生疾病的机制。Herantis正在采用这种自然能力，并将其作为神经退行性疾病的治疗方法。CDNF和XCDNF通过其多模式的作用机理，具有改善神经元存活的潜力，并阻止帕金森氏症和其他神经退行性疾病的进展，并对患者生活的质量产生重大治疗影响。
llava-re：具有多模式大语模型
多模式生成型AI通常涉及在另一种模态中给定输入给定的图像或文本响应。图像文本相关性的评估对于衡量响应质量或对候选响应的排名至关重要。在二元相关性评估中，即，“相关”与“不相关”是一个基本问题。但是，考虑到文本具有多种格式，相关性的定义在不同的情况下有所不同，这是一项具有挑战性的任务。我们发现，多模式的大型语言模型（MLLM）是构建此类评估者的理想选择，因为它们可以灵活地处理复杂的文本格式并掌握适当的任务信息。在本文中，我们介绍了Llava-re，这是与MLLM进行二进制图像文本相关性评估的首次尝试。它遵循LLAVA体系结构，并采用详细的任务指令和多模式IN上下文样本。此外，我们提出了一个新型的二进制相关数据集，该数据集涵盖了各种任务。实验结果验证了我们框架的有效性。
早产开发的新生儿护理单元干预
摘要：随着越来越多的儿童过早出生，而神经发育障碍的患病率越来越高。新生儿重症监护病房（NICUS）的早期干预计划对应于这些旨在预防和检测并发症以支持早产儿的发展并检测并发症的单学或多感应征信。本文旨在根据招标类型，单模式或多模式的梯度区分感官干预计划，并根据执行这些干预措施的人的功能。大学的干预措施本质上是基于本体感受，味觉或气味的招标。他们尤其允许减少支持早产儿营养状态的apneas。另一方面，多感官干预措施的好处似乎具有长期影响。其中大多数允许从被动喂养到主动喂养的过渡，体重的增加以及睡眠效果周期的改善。这些招标通常是由照料者实行的，但是父母的干预似乎是最佳的，因为它们是早产儿的主要共同调节者。因此，有必要在这种新生儿护理中共同建设和培训父母。
等离子体在界面电荷转移中的作用
缺乏对金属 - 触发器界面处等离子体介导的电荷转移的详细机械理解，严重限制了有效的光伏和光催化装置的设计。与直接的金属到 - 触发器界面电荷转移相比，由金属中等离子体衰变产生的热电子产生的热电子的间接转移的相对贡献是相对的贡献。在这里，当对共振激发时，我们证明了从金纳米棒到氧化钛壳的总体电子转移效率为44±3％。我们证明，其中一半源自通过激发等离子的直接界面电荷转移。我们能够通过多模式的频率分辨方法来区分直接和间接途径，通过单粒子散射光谱和具有可变泵波长的时间分辨瞬态吸收光谱测量均相等离子体线宽。我们的结果表明，直接等离子体诱导的电荷转移途径是提高热载体提取效率的一种有希望的方法，该方法主要通过非特异性加热而导致的金属内在衰减。
当代（流行）音乐流的类型，身份和差异的调解
抽象音乐流媒体服务Spotify最近宣布，流派在流行音乐文化中变得越来越重要，将这一想法与后身份主张联系起来。相比之下，本文的中心论点是流派在音乐流中继续重要，其中算法推荐系统可以补充流派及其与身份和差异的结构的关联。我们通过对网站上在网站上进行的多模式元素分析进行多模式的话语分析，一次每一次噪音，播放列表策划和媒体话语都进行了多模式论述分析。分析流派泡泡果和说唱Français（法国说唱），我们表明Spotify及其用户的算法和人类专业及其用户重新构成类型，构成推荐，策划和消费的模式。这些过程补充了较早的身份，时间和地位的构造。同时，它们加强了分化和个性化，并与掩盖力量失衡的新自由主义中多样性和多样性的假设联系在一起。