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Lamb Meal, Chicken Meal, Oatmeal, Fresh Chicken, Whole Grain Barley, Whole Brown Rice, Millet, Chicken Fat (Preserved With Mixed Tocopherols, a Natural Source of Vitamin E), Salmon Meal (Preserved with Vitamin E and Rosemary Extract), Green Peas, Whole Eggs, Chicken Liver, Potassium Chloride, Salmon Oil (Source of DHA), Quinoa, Flaxseed, Lecithin, DL蛋氨酸，菊苣根（菊粉），维生素A，维生素D3，维生素E，烟酸蛋白，维生素C，肌醇，pantotol，D-钙硫酸盐，维生素BL，核糖叶艾比，β-胡萝卜素，维生素B6，维生素B6，叶黄素，生物蛋白B12，蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白，蛋白蛋白蛋白质，质子蛋白蛋白质，柔韧性蛋白质，蛋白蛋白，蛋白蛋白，蛋白蛋白，蛋白质，蛋白蛋白，蛋白质，蛋白质，蛋白质，蛋白质，蛋白质，蛋白质，蛋白质，蛋白质，蛋白蛋白，蛋白质，蛋白质碘酸钙，硒酵母，番茄（番茄的天然来源），葡萄糖胺，胆碱氯化物，丝兰schidigera提取物，l-肉碱，曼南纳 - 寡糖，胡萝卜，苹果，苹果，苹果，甜食，蓝莓，小溪，绿色糖果（绿色糖果蛋白酶）（绿色糖果蛋白酶）（绿色糖浆蛋白酶（绿色糖）（嗜酸菌，乳杆菌，肠球菌，粪肠球菌，双杆菌嗜热杆菌），百里香，卡西亚，茴香，茴香，辣根，杜松，杜松，姜，姜，Yarrow，Rosemary提取物。
可解释的AI（XAI）和大型语言模型（LLM）
➢这是一个欺骗深神经网络（DNN）的实验：在第二和第四张图像中，工程师仅保留了系统用于识别吉他和企鹅的系统的元素，并更改了其余的所有内容，以使系统仍然像吉他和企鹅一样“看到”他们。➢Goodfellow等人的作品。（2014）从普遍的扰动开始打开了进一步发展的大门（Moosavi-Dezfooli等人。2017）最近的一个像素攻击，该攻击显示了如何通过在输入图像中更改一个像素来欺骗神经网络。笔记本在这里一张像素攻击原始纸
1 大型科技公司和硅谷如何改变......
2024 年 4 月 17 日 — 2019 年至 2022 年期间，美国军方和情报机构授予大型科技公司合同，最高金额至少为 530 亿美元......
yincae：UF 158重新定义大型芯片的底部填充
uf 158拥有出色的流动性，即使在大型100x100毫米芯片中，也可以轻松地填充小至10微米的空白。其独特的配方可确保在室温下快速固化，从而大大减少生产时间和能源成本。此外，UF 158ul具有出色的可靠性，为热应力，水分和机械冲击提供了强大的保护，从而确保了长期的设备性能。
大型语言模型的重症监护大数据部署和提取：描述性分析
背景：公开访问的重症监护数据库包含巨大的临床数据，但是它们的利用通常需要先进的编程技能。大型数据库和非结构化数据的日益增长的复杂性给需要编程或数据分析专业知识以直接利用这些系统的临床医生带来了挑战。目的：本研究旨在简化与重症监护相关的数据库部署和通过大语言模型提取。方法：该平台的开发是一个两步过程。首先，我们使用Docker Container Technology启用了自动化数据库部署，并具有结合的基于Web的分析接口Meterfase和Superset。第二，我们开发了重症监护室的预审预周化变压器（ICU-GPT），这是一种大型语言模型，在重症监护室（ICU）数据上进行了微调，该模型集成了Langchain和Microsoft Autogen。结果：自动部署平台的设计考虑了用户友好性，使临床医生能够在本地，云或远程环境中部署1个或多个数据库，而无需手动设置。成功克服了GPT的令牌限制并支持多策略数据后，ICU-GPT可以生成结构化查询语言（SQL）查询，并根据请求输入从ICU数据集中提取洞察力。为临床医生开发了一个前端用户界面，以在基于Web的客户端上实现无代码SQL生成。结论：通过利用自动部署平台和ICU-GPT模型的功能，临床医生可以更有效，更有效地可视化，提取和安排与重症监护相关的数据库，而不是手动方法。我们的研究可以减少在复杂的生物信息学方法上花费的时间和精力，并提高临床研究。
罕见的大型高渗透率CNV对挪威的小儿和Mody糖尿病的贡献
17：34902695-36249430 1346.74 ncdr no Core ** IA-2A阳性T1D MLPA NMR：Norwegian Mody注册表； NCDR：挪威儿童糖尿病注册表。（*）此删除以前在注册表中已识别并记录了吗？（**）NMR核心和NCDR核心分析中包含的致病缺失载体
应对过度处方挑战：用于药物建议任务的大型语言模型
药物推荐系统在医疗保健中引起了人们的关注，因为它们的潜力根据患者的临床数据提供了个性化和有效的药物组合。但是，现有的方法论在适应多种电子健康记录（EHR）系统并有效地利用非结构化数据时会遇到挑战，从而产生有限的概括能力和次优性能。最近，利用医疗领域的大型语言模型（LLM）的兴趣正在增长，以支持医疗保健专业人员并增强患者护理。尽管出现了医疗LLMS及其在医疗问题回答之类的任务中，他们在临床环境中的实际应用，尤其是在药物建议中，但通常仍然没有得到充实的态度。在这项研究中，我们评估了用于药物建议任务的通用和医学特异性LLM。我们的发现表明，LLMS经常遇到过度处方的挑战，导致临床风险增加并降低药物建议精度。为了解决这个问题，我们提出了语言辅助药物建议（LAMO），该建议采用了一种参数高效的微调方法来量身定制开源LLM，以在药物建议方案中进行最佳性能。lamo杠杆在临床注释中提供了大量的临床信息，这是一种在传统方法论中通常不足的资源。由于我们的方法，Lamo的内部阀门准确性超过10％以上的最先前方法。此外，时间和外部验证证明了Lamo在各种时间和医院的强大概括能力
估计大型单细胞测序项目的完整性
在胚胎发育过程中，细胞将分化为高度专业的细胞类型。利用单细胞RNA测序，已经投入了大量资源，以通过其跨性别的pro文件来分类这些差异化的细胞类型。尽管为涉及杂货器官及其细胞组成而做出了广泛的努力，但我们缺乏评估测序项目完整性的指标。在这种细胞生物多样性分析中，我们利用了日益获得的单细胞数据以及统计方法，原始开发了用于评估生态群落的物种丰富性，以估计基于单细胞填充技术的数据的任何ORGAN的细胞多样性。从这种细胞丰富度估计中，我们建立了一个统计框架，可以评估任何大型单细胞专业填充项目的完整框架，此后，其他的测序工作不再揭示出对器官细胞组成的新信息。这种估计值可以作为正在进行的单细胞测序项目的停止点，因此指导对各种人体组织的pro填充的成本更明确。
FEMA：大型样品全脑成像数据的快速有效的混合效应算法
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