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人工智能在神经放射学中的前景
摘要 目的 通过对现有应用进行客观、系统的评估，对人工智能 (AI) 在神经放射学中的可能性进行系统回顾。分析 AI 应用对神经放射学家工作的潜在影响。方法 我们确定了 2017 年至 2019 年期间市场上提供的 AI 应用程序。我们系统地收集和构建了关系数据库中的信息，并根据应用程序的特征、它们对放射学工作流程的功能以及它们在“支持”、“扩展”和“替换”放射学任务方面的潜在影响进行编码。结果 我们从 27 家供应商处确定了神经放射学领域的 37 个 AI 应用程序，共提供 111 种功能。大多数功能“支持”放射科医生，尤其是用于检测和解释图像发现。第二大功能组通过提供有关病理发现的定量信息来“扩展”放射科医生的可能性。一小部分但引人注目的功能试图“取代”某些放射学任务。结论神经放射学中的人工智能不仅处于开发和测试阶段，而且可用于临床实践。大多数功能支持放射科医生或扩展他们的任务。没有一个应用程序可以取代整个放射学专业，但少数应用程序可以取代有限的一组任务。AI 产品的科学验证比监管部门的批准更有限。
I -Motif DNA的快速，高效的分离...
摘要：i-motif是一类非标准DNA结构，具有潜在的生物学意义。已经开发了一种具有紫外吸收分光光度检测（CE-UV）方法的新型毛细管电泳，用于快速分析I-MoTIF折叠平衡，这是pH和温度的函数。在使用适当的调理程序后，用32厘米长的熔融二氧化硅毛细管（HPC）永久涂有32厘米长的二氧化硅毛细管，以32厘米长的熔融二氧化硅毛细管（使用适当的调节程序）以实现良好的可重复性后，进行了电泳分析。然而，研究了富含胞质的I-motiF序列（即TT，PY39WT和NMY01）之间的折叠和展开构象体之间的电泳分离受到损害，尤其是对于PY39WT和NMY01而言，导致完全重叠的峰。因此，具有多元曲线分辨率最小二乘（MCR-ALS）的反向卷积，对于在pH 6.5和12和40°C之间的不同浓度水平上发现的折叠和展开的物种的有效分离，利用电动机动机和UV光谱级别的小差异。MCR-ALS还提供了用于估计温度（T M）的定量信息，这些信息与紫外线和圆形二科（CD）光谱镜相似。获得的结果表明，由MCR-ALS辅助的CE-UV可能成为一种非常有用的工具，可以使I-Motifs和其他复杂DNA结构的折叠进行新颖的见解。
临床试验和上市后报告中与药物不良事件相关的蛋白质靶点的系统分析
药物不良反应 (ADR) 是药物的不良反应，会伤害患者，是药物开发中的一个重要流失原因。通过定期针对二级药理学蛋白质组筛选药物可以预测 ADR。然而，仍然缺乏关于这些脱靶蛋白质与人类 ADR 风险之间联系的定量信息。在这里，我们从两个数据来源系统分析了药物体外生物活性的测量和预测与人类不良事件 (AE) 之间的关联：来自临床试验的副作用资源 (SIDER) 和来自上市后监测的食品和药物管理局不良事件报告系统 (FAERS)。药物对给定蛋白质的体外效力与其治疗性未结合药物血浆浓度的比率用于选择最有可能与体内效应相关的蛋白质。在研究单个靶标生物活性作为 AE 预测因子时，我们发现阳性预测值与可检测到的 AE 药物比例之间存在权衡，但考虑同一 AE 的多个靶标集可以帮助识别更大比例的 AE 相关药物。在与 AE 具有统计学显著关联的 45 个靶标中，30 个包含在现有的安全靶标组中。其余 15 个靶标包括 8 个碳酸酐酶，其中 CA5B 与胆汁淤积性黄疸显著相关。我们在本研究中包含了体外生物活性与人类 AE 之间关联的完整定量数据，可用于更明智地选择安全性分析靶标。
弗洛尔存储库istituzionaledell'universitàDeglistudi ...
其中e n =（0，。。。，1）∈Rn，我们设置：q（x）=（1 + | x | 2） / 2。< / div>已经为Alexandrov的Soap Bubble定理获得了此类的整体身份，以及该注释的作者经典的Serrin问题（请参阅[14、15、16、20]）。在那些情况下，X Q在身份中的作用是由身份字段rn∋x7→x扮演的。请注意，在单位球体上，x q是s上的 - e n的投影。在[8]中，证明，如果您满意（1.1） - （1.2），则（1.5）的左侧必须为零。自从x n> 0中的x n> 0在ωby[8，命题2.3]中的u <0中，（1.5）左侧的牙套中的功能必须在ω上消失相同，因为cauchy-schwarz始终是非负性的。作为一种副产品，一个人必须是u必须是球形对称的二次多项式，如[14]中所述。因此，σ必须是球的一部分，因为σ上的u = 0。ω的凸耳形状很容易随机。现在，观察到（1.5）很明显其右侧（因此其左侧）是无效的，如果（1.2）持有（1.2）。但是，（1.5）至少有两个原因提供了更多信息。一个是，在较弱的假设（1.2）的右侧是非阳性的较弱的假设下，郭和夏的刚性结果只能获得。第二个也是更重要的原因是该身份提供了定量信息。实际上，如果我们知道uν在某种整体规范中与r偏离R，那么（1.5）的左侧积分很小。现在，请注意，如果我们将二次多项式视为
生物传感器和生物电子学
在这项工作中，具有纳米特征的纳米结构导电膜是通过激光组装而直接产生的，并将其整合到完整的硝基纤维素传感器中。纤维素底物允许托管活细胞，而纳米结构膜的纳米酶活性可确保sames释放的无酶实时检测过氧化氢（H 2 O 2）。详细说明，使用CO 2 -Raser绘图仪通过同时还原和模式的氧化石墨烯和铂阳离子来生产高度去角质的氧化石墨烯3D膜3D膜，该薄膜用裸铂纳米烟饰面。将纳米结构膜集成到硝酸纤维素底物中，并使用负担得起的半自动打印方法制造完整的传感器。直接H 2 O 2测定的线性范围为0.5 - 80μm（r 2 = 0.9943），检测到0.2μM。实时细胞测量值是通过将传感器放置在培养基中，确保其在传感器表面上的粘附；两种细胞系分别用作非肿瘤（VERO细胞）和肿瘤（SKBR3细胞）模型。对用佛波酯刺激细胞释放的H 2 O 2的实时检测；硝酸纤维素传感器返回了有关H 2 O 2的现场和实时定量信息，以证明有用的灵敏度和选择性，从而区分了肿瘤细胞。提出的策略允许使用简单的台式仪器进行低成本的串行串行序列半自动生产，从而铺平了对癌细胞细胞病理学状态的简单且负担得起的监测的道路。
Casgevy，INN-exagamglogene autotemcel（CD34+ 细胞）
该药品需要接受额外监测。这将可以快速识别新的安全信息。请医疗保健专业人员报告任何疑似不良反应。有关如何报告不良反应，请参见 4.8 节。 1. 药品名称 Casgevy 4 - 13 × 10 6 细胞/mL 输液分散液 2. 定性和定量组成 2.1 一般描述 Casgevy（exagamglogene autotemcel）是一种经过基因改造的自体 CD34 + 细胞富集群，含有通过 CRISPR/Cas9 在 BCL11A 基因的红细胞特异性增强子区体外编辑的造血干细胞和祖细胞 (HSPC)。 2.2 定性和定量组成 每个患者专用的 Casgevy 小瓶均含有 exagamglogene autotemcel，其浓度取决于批次，是经过基因改造的自体 CD34 + 细胞富集群。该药品包装在一个或多个小瓶中，总共含有 4-13 × 10 6 个细胞/毫升的富含 CD34 + 细胞的活细胞群，悬浮在冷冻保存溶液中。每瓶含有 1.5 至 20 毫升的输注分散液。药品的定量信息，包括要给药的小瓶数量（见第 6 节），均在运输所用冷冻运输器盖子内的批次信息表 (LIS) 中显示。已知作用的辅料 此药品每毫升含 50 毫克二甲基亚砜 (DMSO)。此药品每毫升含 3.5 毫克钠。有关辅料的完整列表，见第 6.1 节。3. 药物形式 输注分散液。半透明的细胞分散液，不含异物。
定量语义中对称性的分析
从线性逻辑，定量语义中汲取灵感旨在代表有关程序及其执行的定量信息：它们包括关系模型及其众多扩展，游戏语义和句法方法，例如非互动交叉点类型以及taylor的扩展。这些模型的关键特征是将程序解释为消耗资源“袋子”的证人。“袋子”通常被视为有限的多人，即商结构。在关系模型的分类中通常看到的另一种方法是使用无关紧要的结构（例如secience）与此处称为符号的显式形态有关，表达资源的交换。对称性显然是这些分类模型的核心，但我们认为它们的兴趣超出了这些模型，尤其是，在某些非分类的定量模型（例如加权关系模型或泰勒的扩展）中，对称性泄漏在数字形式下的组合解释形式并不总是清晰。在本文中，我们建立在一个最近的生物模型的基础上，称为Clairambault和Forest介绍的类似薄的群。不明确，细跨度具有对称性分解为两种偏光和负对称性的亚组。我们首先根据序列而不是家庭构建薄跨度原始指数的变体。然后，就刚性相交的类型和刚性资源术语而言，我们对薄跨度简单类型的the的解释进行了句法表征。最后，我们将薄跨度与加权的相对模型和广义结构物种相关联。这使我们能够展示这些模型中的某些数量如何反映两极分化的符号：特别是我们表明，加权的关系模型是从一般结构物种中计数的证人，除以一组正对称性的基本主教。
自动检测，识别和计数深...
太平洋中的深海纹状会具有强大的商业，文化和娱乐价值，尤其是鲷鱼（Lutjanidae），这些价值（Lutjanidae）构成了大部分捕捞量。然而，由于数据的稀缺，管理这些遗迹是具有挑战性的。立体声诱饵的远程水下视频站（BRUV）可以提供有关鱼类股票的有价值的定量信息，但是手动处理大量视频是耗时的，有时甚至是不现实的。为了解决这个问题，我们使用了基于区域的卷积神经网络（更快的R-CNN），这是一种深度学习体系结构来自动检测，识别和计算BRUV中的深水鲷鱼。视频是在新喀里多尼亚（南皮林）收集的，深度为47至552 m。使用在6,364张图像中观察到的11个深水鲷鱼物种中的12,100个注释的数据集，我们为具有舒适注释的6种物种获得了良好的模型性能（F-Measures> 0.7，最高0.87）。视频中最大丰度的自动和手动估计之间的相关性很高（0.72 - 0.9），但较快的R-CNN显示出低估的偏见。一种半自动协议，我们的模型在处理BRUV镜头时支持手动观察者，改善了性能，与手动计数的相关性为0.96，对于某些关键物种，则具有0.96的相关性和完美的匹配（r = 1）。此模型已经可以帮助手动观察者半自动地处理BRUVS录像，并且当更多培训数据可用以降低假否定率时，肯定会改善。这项研究进一步表明，在海洋科学中使用人工智能是进步的，但对未来有必要。
大数据和模糊逻辑用于供应需求预测
需求预测是一项重要活动，它直接影响供应链的运作，为决策提供了坚实的基础。运营策略长期以来一直专注于需求预测，以更好地管理库存并最大限度地提高客户满意度。然而，大多数需求预测方法都无法向企业揭示任何信息，因为它们没有考虑到产品的季节性、当前的市场趋势，或者预测如何影响牛鞭效应。迫切需要建立能够智能、快速地检查供应链中大量数据的技术。大数据可以帮助企业解决他们的问题。同时，模糊逻辑模型有助于在缺乏历史数据、主观消费者偏好或不可预测的市场环境的情况下捕捉和管理不确定性。因此，本文提出了一种基于模糊逻辑的大数据驱动需求预测框架 (FL-BDDF)，该框架确定促销营销工作、过去的需求和其他变量在做出预测方面的作用，这些预测可以塑造、感知和响应实际消费者需求。借助大数据分析 (BDA)，企业可以提高需求预测的准确性。模糊逻辑让它们包括定性指标，如市场情绪、专家观点或主观风险评估以及典型的定量信息。运营和供应链管理 (OSCM) 与其他领域一样，提供了实时创建大量数据的机会。这项研究的结果可能有助于学术界和行业专业人士更好地掌握大数据为 SCM 和需求预测提供的可能性。实验结果表明，与其他现有模型相比，建议的 FL-BDDF 模型将准确率提高了 98.4%，供应链预测率提高了 97.3%，客户满意度提高了 95.4%，成本降低了 57%。关键词：供应链管理、模糊逻辑、大数据、需求预测、数据驱动。
casgevy，inn-exagamgloglogene autotemcel（CD34+细胞）
该药物受到其他监测的约束，这将加快发现有关您安全的新信息。 div>邀请卫生专业人员通知怀疑不良反应。 div>请参阅第4.8节，包括有关如何通知它们的信息。 div>1。casgevy药物名称4-13×10 6细胞/ml灌注2。2.2定性和定量组成的casgevy患者的每个特定小瓶都包含exagamglogén自动组成的浓度，取决于CD34细胞批次 +遗传富集的修改自动疗法医生。 div>该药物的条件是在一个或多个小瓶上，该小瓶包含4-13×10 6个细胞/ml CD34 +可行的富集细胞，悬浮在交叉溶液中。 div>每条道路含有1.5至20 ml的灌注分散体。 div>在批次信息表（LIS）中介绍了药物的定量信息，包括要管理的道路数量（请参阅第6节），这些信息可以在用于运输的低温容器的封面中找到。 div><具有已知作用的ISON（S）每毫升含有50毫克的二甲基硫氧化物（DMSO）。 div>3。4。这种药物含有3.5毫克的每毫升钠。 div>要查阅赋形剂的完整列表，请参见第6.1节。 div>灌注的药物形式分散体。 div>一种半透明细胞分散灌注，无外来颗粒。 div>临床数据4.1治疗指示β-疟疾casgevy用于治疗依赖于造血性干细胞移植（CMH）的12年患者的输血依赖性β-tlasmia（DTT），并且没有组织相关的相关CMH供体。 div>