XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System尚未
本文已被接受以进行出版和接受完整的同行评审，但尚未通过复制，排版，分页和PR
21922659，JA，从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adhm.202304118下载，由Wiley在线图书馆，wiley在线图书馆[28/02/2024]。 有关使用规则，请参见Wiley Online Library上的条款和条件（https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions）； OA文章由适用的Creative Commons许可管辖21922659，JA，从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adhm.202304118下载，由Wiley在线图书馆，wiley在线图书馆[28/02/2024]。有关使用规则，请参见Wiley Online Library上的条款和条件（https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions）； OA文章由适用的Creative Commons许可
![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
智能充电的尚未开发的潜力：电动汽车所有者如何节省资金并减少排放而无需行为改变Yash Gupta*。
智能充电的尚未开发的潜力：电动汽车所有者如何省钱并减少排放，而无需行为改变Yash Gupta *2，William Vreeland队，Andrew Peterman面，Coley Girouard面，Brian Wang〜Rivian Automotive，Palo Automotive，Palo Automotive，Palo Alto，Palo Alto，CA，USA，USA *Yashgupta@rivianc.com Yashgupta@rivian.com; yashg2607@gmail.com摘要运输部门是美国排放的最大贡献者，也是全球第二大的贡献者。电动汽车（EV）预计到2035年将占全球汽车销售的一半，成为减少排放并增强电网灵活性的关键解决方案。在未来十年中，建筑物，制造业和运输的电气化有望大大增加电力需求。没有有效管理的电动汽车充电，电动汽车可能会使能电网基础设施限制并增加电力成本。利用Rivian Automotive的De-Sisedified 2023 EV远程信息处理数据，这项研究发现，在客户插入车辆后，有72％的家庭充电开始，无论使用效用时间（TOU）关税或托管收费计划。在样本中不到26％的收费会话中，电动汽车所有者积极安排收费时间，以对齐或参与公用事业关税或计划。与大多数驾驶员一起在最佳充电期间同时插入但没有积极充电，该研究发现了一个机会，可以通过明智的充电习惯而没有进行重大的行为修改或用户偏好而牺牲的智能充电习惯来降低单个EV所有者的成本和碳排放。引言电气运输在对抗气候变化和减少全球对化石燃料的依赖方面起着至关重要的作用[1,2]。通过优化现有插件和插入窗口中的房屋充电时间表，该研究表明，电动汽车所有者平均每年可以节省140美元，并减少将电动汽车充电的相关碳排放量减少多达28％。美国环境保护局估计，运输部门占美国二氧化碳排放量的28％[3]和全球16.2％[4]。国际能源局（IEA）报告说，2023年售出的近五分之一是电动，并且预计全球汽车销售中的一半将根据当前的气候政策到2035年发电[5]。从内燃机（ICE）车辆过渡有可能避免2千吨的温室气体排放，并到2035年每天将石油需求减少超过1000万桶[5]。广泛采用的电动汽车既提出了美国能源电网的机遇和挑战。电动汽车电力需求有可能到2035年美国达到美国总电力需求的14％，高于今天[5]。虽然电动汽车可以降低电力成本，但支持可再生能源
DNA甲基化分析在遗传尚未解决的小儿癫痫和CHD2发作精致
推荐的Lafam Citeritition，Chriss W；拉斯汀，卡桑德拉；关闭，索姆；彭汀顿，海伦E； Russ，Shore J；施耐德（Amy L）； Bonkowski，Emily S； Almanza Fuce，编辑P；老，儿子J； Zallusky，Minda Perez-Geye； Guffena，欢乐；吉布森，索菲亚B；电流，丹尼斯M； Lieffers，Nico；戒烟，马拉维卡；沃克，艾米丽V；达内尔，丹尼尔；奥尔森，斯科特·R； Collarts，权力； D Jaddir，Mohamid； Rosiciccz，Woojicech；麦康基（Haley）；詹妮弗（Jennifer）Kokhof； Levy，Michael A； Raissa Relator； Lev，Dorits； Larman-Sgie，Tally；帕克，克里斯蒂安； Alers，Marele； Capucoo，Gerda； Catron，Nicas； Demain，Leigh； Genivveve，戴维斯； Lesca，记录； Roscioli，托尼；达米安·斯兰维尔（Slanville）；特德，马修·L；萨钦·波普塔（Popta）；琼斯，伊丽莎白A； weis down，shamiic; Dai，Hongzang；沃利，金C； Roseneld，Jill A； Chao，Hasiao-Tan； netwal差异靛蓝； Neale，Geoffrey； Carvill，L；华盛顿大学稀有研究中心；王，Zhaoming； Balcoviic，Samuel F； Sadleir，Lynette G；米勒（Miller），丹恩（Dann E）； Scheffer，Irrid E； Sadicoics，Trusts； Am Menofford，加热器C，“在chd2癫痫发作的癫痫发作的基因叶中，甲基化分析的甲基化分析对甲基化分析的甲基化分析无疑是对甲基化分析的作用”（2024年）。Facust和Pelitiaons的工作人员。和
![b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元密码系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 h，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ Xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n + 1系数完全描述。设计师观察到，这种结构比一般的MQ问题相比，这种结构能够更好地攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量中求解饼干 - 式多项式系统在有限的字段上，使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多，它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，尚无这种改进的组合算法，这是一个强烈的暗示，即额外的结构使问题更容易。”](/simg/1/1d77c9265b1d8d34fa75fc68715ac08b0fa11253.webp)
b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元密码系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 h，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ Xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n + 1系数完全描述。设计师观察到，这种结构比一般的MQ问题相比，这种结构能够更好地攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量中求解饼干 - 式多项式系统在有限的字段上，使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多，它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，尚无这种改进的组合算法，这是一个强烈的暗示，即额外的结构使问题更容易。”
b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元加密系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 H，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n n n n + 1 coefficiations进行了充分描述。设计师观察到，与一般MQ问题相比，这种结构可以实现更好的攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量的n变量中求解饼干 - 式多项式系统，并在有限的字段上使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多。它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，没有这种改进的组合算法，这是一个很大的暗示，即额外的结构使问题更容易。
流感和RSV正在维持加利福尼亚的嗅觉季节，Covid今年冬天尚未激增
在圣克拉拉县，废水测量结果显示出相同的模式。县公共卫生官员监测当地的废水，并测试四个当地下水道中的病毒浓度。根据州卫生部门监测的总废水监视数据，整个湾区地区的Covid水平刚刚从低到中间跨越，并且正在增加。
毒理学对疗法的尚未开发的潜力
在其核心方面，使用反射组学改编的技术捕获了剂量递送的细微变化，该技术将传统应用于诊断成像。放射线提取物可再现的定量数据（称为特征），从医学图像（通常对人眼都无法察觉）来构建肿瘤表型或临床结果的预测模型[9，10]。代替对生物标志物的成像，差异为剂量本身。参数，例如灰度共发生矩阵（GLCM）和灰度尺寸区域矩阵（GLSZM）量化剂量模式的复杂性，捕获有关辐射如何在显微镜水平上与组织相互作用的详细信息。这些特征提供了对剂量分布的细微理解，并有可能彻底改变放射治疗计划和评估。这种方法的含义是深刻的。降子学通过鉴定与这些不良反应相关的剂量模式来预测辐射诱导的托克斯型（例如肺炎和骨髓抑制）方面有希望[11，12]。使用术语“代码组”或“ Dosiomic”（2025年1月5日访问）搜索PubMed数据库，检索了34篇论文，其中包括22篇具有清晰端点的原始研究文章。对这些论文的分析显示了广泛的潜在应用：最大的比例（14.7％）着重于放射性肺炎，其次是放射性食管炎（8.8％）和生化衰竭（5.9％）。其他终点，例如骨髓衬里，口服粘膜炎和静态症，较少探索，每个端点占总数的2.9％（图1）。
迄今为止尚未有疫苗预防的医源性感染疫苗
尽管广泛实施了预防策略，但医院相关感染 (HAI) 的患病率仍然很高。多重耐药菌在 HAI 中的患病率很高。2019 年，世界卫生组织将抗菌素耐药性保留为全球十大卫生问题之一。疫苗的开发可能有助于抗击抗菌素耐药性，以减轻 HAI 的负担。金黄色葡萄球菌、革兰氏阴性菌和艰难梭菌是 HAI 中最常见的病原体。因此，开发针对这些病原体的疫苗至关重要。现阶段，获得针对金黄色葡萄球菌和革兰氏阴性菌的有效疫苗的目标尚未实现。但是，我们可以期待在不久的将来推出针对艰难梭菌的疫苗。此外，确定可能从这些疫苗中受益的人群也很复杂，因为高危患者对疫苗的反应不佳，或者接种疫苗可能为时已晚，此时他们已经面临风险。只有当医护人员 (HCW) 在患者病原体的传播和获得中发挥作用、疫苗有效减少病原体携带以及疫苗覆盖率足以保护患者时，为医护人员接种这些病原体疫苗才会产生影响。应在患者和医护人员中评估和解决对这些潜在疫苗的接受度。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/) 开放获取的文章。
准司法主动开发计划申请（尚未批准或在上诉期内）。更新的项目以粗体项目名称位置描述
扩展迷你软件设施，包括34,551平方米英尺。自由存储设施和拆除现有的4,000平方米ft。建筑现场[包括包裹32-39-15-00000-7000- 00004.0和32-39-15-00000-7000- 00001.0]