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173。肠肝轴和非酒精性脂肪肝病的补充MASP-3林业
1 carpine G，来自Ben M，Passory D，Carenal R，Barata F，Overi D等。令人难以置信的肝肝潜水>
关于专题“当前在线支持状态，包括同步和异步类型”的评论
（ 1 ） Fabriz S, Mendzheritskaya J, Stehle S: 高等教育中同步和异步在线教学设置对学生在新冠疫情期间学习体验的影响。Front Psychol. 12: 733554, 2021 （ 2 ） Sattler A, Dunn J, Albarran M 等：初级卫生保健系统中异步与同步筛查抑郁和自杀倾向：质量改进研究。JMIR Ment Health. 11: e50192, 2024
生成式 AI 的未来是什么？15 张图表的早期视角
先前的自动化技术浪潮主要影响了体力劳动活动，但新一代人工智能可能会对知识工作产生最大影响——尤其是涉及决策和协作的活动。教育、法律、技术和艺术等领域的专业人士可能会比之前预期的更快地看到他们的部分工作实现自动化。这是因为生成式人工智能能够预测自然语言中的模式并动态地使用它。
对面部识别的探索张量子流的卷积神经网络模型开发：
摘要。目的：面部识别已成为人工智能研究中越来越有趣的领域。在这项研究中，本研究旨在探索通过TensorFlow实施的CNN的应用，以开发出强大的模型，以增强学生出勤系统中的面部识别精度。这项研究的重点是开发一个模型，该模型使用在计算机科学系的实习出勤记录中收集的多级学生图像中的多级学生图像中识别学生面孔。方法：包含19名学生的面部图像的数据集成为培训和验证CNN模型的基础。该数据集来自计算机科学系的实习记录，其中包括231张培训图像和59张验证图像。预处理阶段包括面部区域检测和分类，导致组织良好的数据集用于培训和验证。由七层组成的CNN体系结构经过精心设计，以实现最佳性能。结果：该模型表现出非凡的准确性，在300个训练时期后，验证数据集的93％达到了93％。精确度，召回和F1得分指标被跨不同类别进行详细评估，强调了该模型在准确地对面部图像进行分类方面的熟练程度。使用基于VGG-16的模型进行比较分析，展示了提出的CNN体系结构的优越性。此外，Web服务的实施证明了该模型的实际适用性，以少于0.3秒的出色响应时间提供准确的预测。新颖性：这项全面的研究不仅提高了面部识别技术，而且还提出了适用于现实情况的模型，尤其是在学生出勤系统中。关键字：面部识别，机器学习，深度学习，CNN于2024年5月 / 2024年5月修订 / 2024年5月接受，这项工作已根据创意共享归因4.0国际许可获得许可。
24 张幻灯片概述 2020 年至 2030 年的经济展望
据国会预算办公室估计，今年劳动力需求的强劲增长将使就业人数进一步超过其最大可持续水平，从而扩大就业缺口。尽管预计未来几年经济增长和就业增长将放缓，但就业（往往落后于产出变化）预计在未来五年内仍将保持在最大可持续水平之上，从而支持这段时间内相对强劲的工资增长。
小型行星探测器的概念研究：在金星上使用张拉整体结构
金星是太阳系中最神秘、最有趣的探索地点之一。然而，金星表面环境恶劣，岩石密布，温度、压力极高，化学腐蚀性极强。探测金星表面的行星探测车具有科学价值，但必须使用非常规方法代替传统的机器人控制和机动性。这项研究提出，张拉整体结构可以提供适应性和控制性，代替传统的机械装置和电子控制，用于金星表面和其他极端环境中的机动性。张拉整体结构重量轻且柔顺，由简单重复的刚性和柔性构件构成，仅通过张力稳定，灵感来自生物学和几何学，适合折叠、展开和适应地形。它们还可以利用智能材料和几何学的特性来实现规定的运动。根据科学探索的需要，简单的张拉整体探测车可以提供机动性和对地形和环境条件的稳健性，并可以由风等环境源提供动力。各种各样的张拉整体结构都是可能的，这里提出了一些适用于不稳定和复杂环境的初步概念。关键词：行星探测器，金星，张拉整体结构
非小型
抽象背景肿瘤突变负担（TMB）是最近提出的实体瘤免疫疗法的预测生物标志物，包括非小细胞肺癌（NSCLC）。可用的TMB确定测定方法在水平覆盖率，基因含量和算法上有所不同，从而导致结果差异，从而影响患者的选择。迫切需要对NSCLC患者队列中TMB评估的协调研究。方法我们评估了使用两个销售的下一代测序面板获得的TMB评估：Trusight Oncology 500（TSO500）和96 NSCLC样品中的参考分析（Foundation One，FO）与参考分析（FOSTION ONE，FO）相比。此外，我们研究了三种方法与肿瘤中PD-L1表达的一致性水平，检查了不同免疫浸润与TMB的水平，并进行了实验室间可重复性研究。最后，确定了调整后的截止值。结果两个面板都与FO相一致，一致性相关系数（CCC）为0.933（95％CI 0.908至0.959），用于OTML的0.933（95％CI 0.908至0.959）和0.881（95％CI 0.840至0.922）。相应的CCC为0.951（TSO500-FO）和0.919（OTML-FO），在具有PD-L1的细胞<1％（PD-L1 <1％; N = 55）和0.861（TSO500-FO）和0.722（OTML-FO）的肿瘤中，pD-L1（pd-L1 <1％; n = 55）和0.722（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo）（otml-fo），带有PD-L1％（n = 41％）（n = 41％）。实验室间的可重复性分析显示，TSO500的可重复性更高。在免疫浸润与TMB方面没有发现显着差异。结论两个面板在TMB评估中均表现出强大的分析性能，并且更强调整后的截止值对应于10个MUTS/MB的FO需要降低到7.847 MUTS/MB（TSO500）和8.380 MUTS/MB（OTML），以确保灵敏度> 88％。随着这些临界值的阳性预测值为78.57％（95％CI 67.82至89.32），负预测值为87.50％（95％CI 77.25至97.75）的TSO500，而OTML则为OTML，而OTML为73.33％（95％CI 62.142.14至84.52）和84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）至84.52）（84.52）至84.52）分别为74.81至97.41）。