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AMPC扩增的进展 引用发布版本（APA）：Yiwen，H.，Karabulut，E。，＆Degeler，V。O.（印刷中）。饮酒的本体学习的大型语言模型
抽象的β-内酰胺抗生素是人类和兽医医疗保健中最应用的抗菌剂。因此，β-内酰胺抗性是一个主要的健康问题。AMPCβ-内酰胺酶的基因扩增是导致大肠杆菌中从头β-LAC TAM抗性的主要因素。但是，放大和随附的DNA突变的时间过程尚不清楚。在这里，我们研究了通过逐步增加阿莫西林浓度引起的抗药性演变，AMPC扩增和AMPC启动子突变的进展。AMPC启动子突变发生在第2天，而大约八倍的扩增发生在阿莫西林暴露超过6天后。放大和启动子突变的组合在22天后将AMPC mRNA水平提高了200个。a是1插入在野生型（WT）和AMPC基因互补菌株（COMPA）的耐药性诱导后的扩增连接中的插入，但在∆ AMPC中未鉴定，这表明扩增取决于移动遗传元件的转移。为了阐明基因突变与AMPC扩增之间的相关性，分析了WT，∆ AMPC和COMPA在电阻演化过程中获得的DNA突变。与进化的∆ AMPC相比，进化的WT中没有几种引起抗性突变，而在应力反应中积累了更多的突变。抗阿莫西林的ΔAMPC没有显示出原始AMPC位置周围片段的扩增，而是在另一个位置表现出很大的重复或一式三次，这表明重复基因在耐药性发展中的重要作用。
使用瞬态场测量的钢条的磁性表征：从机器学习的角度来看的全局灵敏度分析和回归
摘要。在此贡献中，使用田间梯度瞬变的合成数据研究了钢条的磁性表征，这些瞬态是通过有限的集成技术（FIT）生成的。使用Jiles-Atherton（JA）模型描述并参数化了材料定律。然后，使用两种全局方法分析相关磁指标相对于材料参数的敏感性：SOBOL的指标和δ-敏感指标。为了加速对这些数量的评估，使用模拟数据集中的机器学习技术构建了快速的元模型。基于量身定制的学习框架的逆问题解决方案已针对不同提出的标识符进行了测试，并最终讨论了它们对所讨论材料的磁性表征的适用性。
基于机器学习的无线通信的自动调制识别：全面调查
摘要信息和无线通信技术的快速发展，以及最终用户数量的大幅度增加使无线电频谱比以往任何时候都更加拥挤。此外，随着电磁环境正在发展并变得越来越复杂，提供稳定且可靠的服务是具有挑战性的。因此，迫切需要更可靠和智能的通信系统，以提高频谱效率和服务质量以提供网络资源的敏捷管理，从而更好地满足未来无线用户的需求。特别是自动调制识别（AMR）在大多数智能通信系统中起着至关重要的作用，尤其是随着软件定义无线电（SDR）的出现。AMR是在认知无线电（CR）中执行频谱传感的一项必不可少的任务。多亏了深度学习（DL）应用中的显着进步，已经提供了新的和强大的工具，可以解决该领域的问题。因此，今天，将DL模型整合到AMR中已引起了许多研究人员的关注。这项工作旨在提供针对单输入单输出（SISO）和多输入多输出（MIMO）系统的最新机器学习（ML）AMR方法的全面最新审查。此外，将确定每个模型的体系结构，并在规范和性能方面进行详细的比较。最后，提供了开放问题，挑战和潜在的研究方向的概述以及讨论和结论。
基于机器学习的预测算法，用于缓解尼日利亚三级医院孕产妇和胎儿死亡率
I.引言尼日利亚的医疗保健系统在降低产妇和胎儿死亡率方面面临重大挑战。尽管进行了许多干预措施，但由于诸如医疗基础设施不足，获得优质护理的机会以及熟练的医疗保健人员不足之类的因素，这些速度仍然令人震惊。产妇和胎儿死亡率是医疗系统有效性和可及性的关键指标。尽管努力提高尼日利亚的孕产妇和儿童健康，但第三级医院的死亡率仍然很高（Ikeoha等，2022）。为了应对这些挑战，利用机器学习（ML）和人工智能（AI）等技术非常重要（Khuluq，2023）。根据Okpala和Okpala（2024），AI与医疗保健的整合“需要软件的应用和机器学习的算法，使用输入数据得出近似结论，通过模仿人类对人类的评估和诊断的良好程度，以诊断人类的能力，以诊断有效性，以促进人类的能力，以至于有效地诊断了有效性的范围。疾病。”
使用几何深度学习的监督拖拉图过滤
1微生物学，免疫学和移植部，库素鲁文，比利时2号鲁南2号免疫学和炎症系，伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，英国3号病理学和实验室医学系，雪松尔斯 - 西奈岛医学中心，加利福尼亚州洛杉矶，加利福尼亚州，加利福尼亚州，加利福尼亚州，美国4大学。法国巴黎圣路易斯医院的肾脏病和移植，美国内布拉斯加州奥马哈市内医学院5 Nephrology and Dialysis, Department of Medicine III, Medical University of Vienna, Vienna, Austria 9 Department of Pathology and Clinical Bioinformatics, Erasmus University Center Rotterdam, Rotterdam, The Netherlands, Institute of Experimental Medicine and Systems Biology, RWTH Aachen University, Aachen, Germany 10 Department of Laboratory Medicine and Pathology, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota, USA 11 UPMC肝和移植病理学，美国宾夕法尼亚州匹兹堡12
COVID-19 新的血液生物标志物可以预测认知健康的老年人是否会发展阿尔茨海默氏病 研究强调了孕妇鸟类流感疫苗的关键需求 可含胶囊可以将药物直接泵入胃肠道的壁 分子“邮政编码”将杀手T细胞吸引到脑肿瘤 使用计算机和AI使医学工作更聪明 乌干达看到埃博拉疫苗试验的“最快推出”：WHO 研究人员确定了未来心力衰竭疗法的潜在药物目标 使用Elon Musk的大脑芯片是什么感觉？它如何工作？ 转移性癌症：靶向燃料治疗的蛋白质 - 改进的大脑解码器对失语症患者的交流有望 疱疹病毒可能会驱动阿尔茨海默氏病的病理，研究表明 受脑启发的神经网络揭示了对关系学习的生物学基础的见解 全球研究将数百万糖尿病和心脏病病例与含糖饮料联系起来 调查显示，许多美国人不知道怀孕患心脏病的长期风险 自毁疫苗可增强对猴子结核病的保护 研究发现停止了儿童脑肿瘤，然后才形成 DNA甲基化介导了儿童逆境与抑郁症之间的联系，研究表明
从两年的Proseco研究中发现，这一发现很重要，因为血液癌患者损害了免疫系统，无论是由于癌症还是癌症治疗。这使他们比其他人更容易受到COVID-19的影响，并就他们对疫苗接种的反应如何提出了疑问。该研究的最新发现发表在《柳叶刀》杂志上。
特刊``机器学习和基于深度学习的机器故障诊断和预后的进步''
故障诊断和故障预后旨在减少系统的停机时间，并通过用预测性或有条件的预防和纠正性维护策略来优化其性能。对诊断算法提供的系统的当前健康状况的了解以及预后算法提供的时间演变对于建立预测性和有条件维护是必要的，因此科学界对监测算法的开发越来越多。在文献中，有四个主要的方法来进行故障诊断和失败预后：基于物理模型，数据驱动方法，专家方法和混合方法的方法。数据采集和存储工具的快速开发，处理算法与仪器和过程自动化技术的演变相关联，从而促进了数据驱动方法的开发。本书中提出的论文介绍了故障诊断和失败预后的新方法，这些方法为科学问题提供了解决方案，例如结构化和非结构化的不确定性，存在多个故障，缺乏有关使用条件，特征提取和选择，选择和选择，模型优化和在线实施的先验知识。本书中给出的各种应用程序支持，从微电子设备到大型系统，突出显示了针对每个应用程序每个领域的实现约束，并提供了合适的解决方案。这种方法在制冷剂生产过程中已成功验证。在[1]中，在不同频率和尺度下进行特征提取的深度学习方法，以及用于特征选择和故障分类的卷积神经网络（CNN）。两个过滤阶段的关联（小波变换和卷积功能）允许处理过程的非线性机理以及变量之间的高度相关性。小波变换也用于[2]作为第一个数据处理步骤，与改善的粒子群优化（PSO）和后背传播（BP）神经网络相关，并线性增加了惯性重量。这个想法是将PBNN与改进的PSO算法相结合以进行参数优化，从而可以更好地分类。此方法用于由AC电源驱动的三相松鼠笼电动机的故障诊断。所考虑的故障是轴承损坏，定子绕组，转弯间短路和折叠杆折。Induction motor is also considered in [ 3 ] which focus their study on the impact of the use of attribute selection methods such as ReliefF, correlation-based feature selection (CFS), and correlation and fitness value-based feature selection (CFFS), on the performance of neural classifiers such as probabilistic neural network (PNN), radial basis function neural network (RBNN), and back propagation neural network （bpnn）。这项研究分析了用于故障诊断的感应电动机的当前信号。研究结果表明，与未使用的特征选择方法相比，Relieff，CFS和CFF具有更好的效率。在[4]中处理了可变操作条件下的故障诊断问题，其中数据处理是通过统计工具的组合完成的（经验模式分解 -
基于机器学习的3D点云分类和多个时空变化分析，并使用开源科学
方法和结果：虽然深层神经网络的新方法正在迅速发展[1]，但足够且适当的训练数据（通常是带注释的点云）的瓶颈仍然是地球科学中许多应用的主要障碍。那些饥饿的学习方法取决于训练数据的适当域表示，这对天然表面和动态具有挑战性，在较高的阶层内变异性。通过VLS生成的合成激光元点云，例如，使用开源模拟器Helios ++ [3]，可以解决一些解决方案，以克服缺乏给定任务的训练数据。在代表目标表面类的虚拟3D/4D场景中，可以模拟不同的激光雷达广告系列，所有生成的点云被自动注释。VLS软件（例如Helios ++）允许模拟给定场景的任何激光雷达平台和设置，该平台为数据增强提供了很高的潜力，并创建了针对特定应用程序的培训样品。在最近的实验[1]中，纯粹的合成训练数据可以实现类似的性能，以从现实世界中获得的昂贵标记的训练数据进行语义场景分类。
地形脑肿瘤解剖结构驱动风险并启用基于机器学习的预测
目的：本研究的目的是在初次诊断脑肿瘤时确定癫痫发作的相关风险因素，并开发和验证基于机器学习的预测，以允许基于风险的抗癫痫疗法进行量身定制。方法：临床，电生理和高分辨率成像数据是从1051例新诊断的脑肿瘤的连续队列中获得的。与因子相关的癫痫发作风险差异允许确定特定地形，人口统计学和组织病理学变量在诊断时可用的癫痫发作风险时可用的相关性。数据以70/30的比例分为培训和测试集。在选择高性能的同时选择其可追溯性的广义添加剂模型（GAM）之前，对基于机器学习的不同预测模型进行了评估。基于风险因素的临床分层，对三个不同的GAM进行了培训和内部验证。结果：总共923名患者有完整的数据并包括在内。可以确定驱动癫痫发作风险的特定地形解剖模式。脑肿瘤的异质，介质或原发性运动/s骨或躯体的新染色性结构导致癫痫发作风险的显着且临床上相关的增加。虽然地形输入与GAM最相关，但最好的预测是通过形态，人口统计学和组织病理学信息的组合来实现的（验证：AUC：0.79，准确性：0.72，灵敏度：0.81，特异性：0.66）。结论：本研究将特定的系统发育解剖模式鉴定为癫痫驱动因素。GAM允许使用地形，人口统计学和组织病理学数据预测癫痫发作风险，从而在保持透明度的同时实现了公平的表现。
受脑启发的神经网络揭示了对关系学习的生物学基础的见解
该研究的作者呼吁采用多管齐下的方法，包括公共卫生运动，含糖饮料广告的监管以及对糖乐饮料的税收。一些国家已经朝这个方向采取了步骤。墨西哥是世界上人均含糖饮酒量最高的墨西哥，它在2014年对饮料征税。早期证据表明，税收已有效减少消费，尤其是在低收入个人中。