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介入放射学对人工智能的探索
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数据科学对气候和环境变化的贡献
气候变化代表了我们最紧迫的全球挑战之一，对生态系统，天气模式，海平面和人类社会产生了深远的影响。极端天气事件的频率和强度增加，例如飓风，干旱和热浪，强调了迫切需要有效的策略来减轻和适应这些变化。环境监测是这些努力的核心，这是理解和打击气候变化的关键组成部分。环境监测涉及系统地收集和分析有关各种环境参数的数据，包括温度，降水，温室气体浓度和生物多样性。此数据为我们星球的健康提供了宝贵的见解，帮助科学家识别趋势，检测异常并预测未来的变化。高级技术（例如遥感，卫星图像和支持物联网的传感器）已彻底改变了环境监测，从而可以实时数据收集，并在大型地理区域进行了更精确的测量[1]。监视环境变化的重要性不能被夸大。准确，及时的数据使决策者能够做出明智的决策，制定有效的气候政策并实施自适应措施以保护脆弱的社区和生态系统。此外，环境监控通过提供必要的数据来跟踪
合成生物学对低纤维摄入个体的肠道微生物组的有益作用：双盲，随机对照试验的次级分析
1营养与食品科学研究所，营养与微生物群，波恩大学，53115 BONN，德国2 BONN 2 BONNANY 2 BONNY HOSPICY HOSPICY BONN基因组统计与生物信息学研究所，德国53127 BONN，德国BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONNY 3 3 3波恩大学，德国53115 BONN 53115 BONN 5，波恩大学，波恩大学，53113 BONN，德国6里昂神经科学研究中心（CRNL），中心，国家de la Recherche Scientifique（CNRS），Institut de lasanté等人（Inserm lliemer），法国里昂，里昂7欧洲研究所，法国77300年，法国77300，87300 Control Interoception-Intervistion团队，巴黎脑研究所（ICM），法国75013，法国巴黎 *通信1营养与食品科学研究所，营养与微生物群，波恩大学，53115 BONN，德国2 BONN 2 BONNANY 2 BONNY HOSPICY HOSPICY BONN基因组统计与生物信息学研究所，德国53127 BONN，德国BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONNY 3 3 3波恩大学，德国53115 BONN 53115 BONN 5，波恩大学，波恩大学，53113 BONN，德国6里昂神经科学研究中心（CRNL），中心，国家de la Recherche Scientifique（CNRS），Institut de lasanté等人（Inserm lliemer），法国里昂，里昂7欧洲研究所，法国77300年，法国77300，87300 Control Interoception-Intervistion团队，巴黎脑研究所（ICM），法国75013，法国巴黎 *通信
临床前药代动力学对Amdizalisib，一种新型的PI3KΔ抑制剂，用于治疗血液恶性肿瘤
Amdizalisib，也称为HMPL-689，这是一种新型的选择性和有效的PI3Kδ抑制剂，目前正在中国因治疗血液学恶性肿瘤而受到II期临床发展。Amdizalisib的临床前药代动力学（PK）在体外和体内被广泛表征，以支持Amdizalisib的进一步发展。我们表征了血浆蛋白结合，血液与血质量分配比，细胞渗透率，肝微粒体代谢稳定性和药物 - 药物 - 药物相互作用潜在的药物相互作用潜在，使用体外实验。在单次静脉内或口服Amdizalisib后，在小鼠，大鼠，狗和猴子中进行了体内PK评估。在大鼠中评估了阿米二氮酶的组织分布和排泄。使用异态缩放（AS）方法，将临床前物种（小鼠，大鼠，狗和猴子）的Amdizalisib的PK参数（CL和V SS）用于人类PK投影。amdizalisib被充分吸收，并且在小鼠，大鼠，狗和猴子中表现出低到中度的清除率。它具有高细胞渗透性，没有P-糖蛋白（P-GP）或乳腺癌抗癌蛋白（BCRP）底物责任。血浆蛋白结合的氨基二氮蛋白结合很高（约90％）。它是广泛分布的，但大鼠的脑与血浆暴露比低。amdizalisib在体内被广泛代谢，原型药物的恢复速率在排泄物中很低。amdizalisib和/或其代谢物主要通过大鼠的胆汁和尿液排泄。它在CYP1A2，CYP2B6，CYP3A4和CYP2C9上具有诱导潜力。amdizalisib在P-gp上显示出抑制潜力，但在BCRP上没有显示出抑制作用，并且观察到分别抑制CYP2C8和CYP2C9，IC 50值分别为30.4和10.7μm。
通过教学对比解码
大型视觉模型（LVLM）越来越擅长从视觉输入中产生上下文详细且相干的响应。然而，它们在多模态决策和开放式的一代中的应用受到了明显的Hal-Lucinations的限制，因为生成的文本不准确地代表了视觉内容。为了解决这个问题，本文介绍了指令解码（ICD）方法，这是一种旨在减少LVLM推论的幻觉的新颖性。我们的方法的灵感来自我们的观察，即我们所说的干扰指令在多模层融合模块中显着加剧了幻觉。ICD会从标准和指导扰动中进行分布，从而增加对齐不确定性，并有效地从原始分布中减去幻觉的概念。通过对犯罪基准（POPE和MME）和生成基准（Llava-Bench）的全面实验，我们证明ICD显着减轻了对象级别和属性级别的幻觉。此外，我们的方法不仅解决了幻觉，而且还显着增强了LVLMS的一般感知和识别。
耳朵解剖学对光子计数CT的CT全面评论 具有超高分辨率光子的神经血管成像 -耳朵解剖学对光子计数CT的CT全面评论具有超高分辨率光子的神经血管成像 -
材料和方法：前瞻性招募的十名先前接受过常规EID-CT的颅内囊性动脉瘤患者。CT血管造影是在UHR模式下的临床双源PCD-CT上获取的，并使用四个血管核（BV36，BV40，BV44，BV48）重建。评估了颅内动脉的定量和定性图像质量参数。为定量分析（图像噪声，SNR，CNR），一位作者手动将目标区域放置在标准的解剖颅内和颅外位置。此外，定量评估血管边界的清晰度。进行定性分析，三位盲神经放射学家评估了5点李克特型型量表，评估了颅内血管（即动脉瘤和九个标准血管分支位置）的PCD-CT和EID-CT图像质量。此外，读者在PCD-CT上评估的四个内核中独立选择了其首选内核。
上下文汇总，以主题为中心的个性化医学对话生成
在对话系统的领域中，产生的响应通常缺乏个性化。在医疗领域尤其如此，在医学领域中，研究受到可用的特定域数据以及建模医学环境和角色信息的复杂性的限制。在这项工作中，我们研究了用于个性化医学对话生成的大型语言模型的潜力。尤其是为了更好地汇总长期的对话性会议，我们采用以主题为中心的摘要来将核心信息从对话中的his-tory中提炼出来，并使用此类信息来指导conteralsation流动和生成的内容。从现实世界的远程医疗转化中汲取灵感，我们概述了一条全面的管道，其中包含数据处理，配置文件建筑和域的适应性。这项工作不仅强调了我们的技术方法，而且还分享了数据制备和模型构建阶段的蒸馏见解。
交互式海洋动力学对大西洋海面温度变化的影响
摘要：通过比较完全耦合的大气 - 海洋 - 冰模型与同一大气模型与海洋替换为无动感的平板层（因此Fornless Slab Slab Ocean模型），研究了交互式海洋动力学对大西洋海面温度（SST）内部变化的影响。两种模型之间的SST变异性差异是通过优化技术诊断出的，该优化技术发现了差异尽可能不同的组件。这项技术表明，大西洋SST的可变性在两个模型之间显着不同。平板海洋模型中具有最大SST方差的两个组件类似于与北大西洋振荡（NAO）和大西洋多年代变化（AMV）模式相关的Tripole SST模式。该结果支持以前的主张，即AMV不需要海洋动力学，尽管海洋动力学导致AMV和NAO Tripole的记忆略有增加。完全耦合模型中SST方差最极端增强的组件类似于大西洋尼诺尼诺模式，并确定了我们技术隔离已知需要海洋动力学的物理模式的能力。在完全耦合模型中具有更大差异的第二个组件是一种亚置SST变异性的模式。SST异常的重新出现和海洋热传输的变化都会导致SST差异和记忆力增加。尽管SST的平均值和变异性差异很大，但两种模型之间的大气变异性非常相似，并确定大气变异性是由内部大气动力学产生的。