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特刊 - 个性化医学杂志
传染病构成了重大的全球健康挑战，这一新病原体的出现和抗菌素耐药性日益增长的威胁进一步加剧了。这些挑战使有效的预防和治疗策略复杂化。本期特刊提供了对旨在打击这些疾病的创新方法和进步的彻底检查。本期中的文章将涵盖一系列传染病，包括细菌，病毒，真菌和寄生虫感染。关键主题将解决抗菌治疗的最新发展，包括新的药物发现，重新利用现有药物以及探索诸如噬菌体疗法和免疫疗法之类的替代治疗方法。此外，贡献者还将研究纳米技术，基因编辑和个性化医学的整合，以改变传染病的管理。我们还欢迎将来的观点，这些观点的重点是人工智能和大数据分析在预测暴发，识别治疗靶标以及提高临床试验效率方面的作用。
2023 年科学报告
我们的研究人员的工作值得称赞，正如 2022 年和 2023 年引用次数最多的出版物所证明的那样，这凸显了我们研究工作的多学科性和综合性。从采用最先进的神经成像技术（Chun Chieh Fan、Wes Thompson、Haixia Zheng）和计算方法（Ryan Smith、Maëlle Gueguen）到探索焦虑（Maria Ironside）和情绪障碍（Robin Aupperle、Salvador Guinjoan、Aki Tsuchiyagaito、Masaya Misaki）的炎症（Leandra Figueroa-Hall）和神经基础，我们研究的广度和深度确实令人惊叹。我们特别关注精神病患者大脑和身体处理功能障碍的描述（Sahib Khalsa）、人工智能在精神保健中的整合（Nick Obradovich）、创伤性脑损伤的研究（Jonathan Savitz）以及物质使用对大脑处理范式影响的彻底检查（Jennifer Stewart），这些都是我们致力于解决精神疾病多方面挑战的一部分。
审查医疗保健应用中的数据偏见
摘要在医学人工智能（AI）领域，数据偏见是影响数据收集，处理和模型构建的SEV阶段的主要困难。在此评论研究中，对AI中常见的许多形式的数据偏差进行了彻底检查，传递了与社会经济地位，种族和种族有关的偏见，以及机器学习模型和数据集中的偏见。我们研究了数据偏见如何影响医疗保健的提供，强调它可能会使健康不平等恶化并危害AI驱动的临床工具的准确性。我们解决了减少AI中数据偏差的方法，并关注用于创建合成数据的不同方法。本文探讨了几种缓解算法，例如Smote，Adasyn，Fair-Smote和Bayesboost。优化的贝内斯式算法已被解散。这种方法显示出更准确性，并解决了错误处理机制。
对人工智能偏见和公平性的影响
蝴蝶效应这一概念源自混沌理论，强调微小变化如何对复杂系统产生重大且不可预测的影响。在人工智能公平性和偏见的背景下，蝴蝶效应可能源于多种来源，例如算法开发过程中的小偏差或倾斜的数据输入、训练中的鞍点或训练和测试阶段之间数据分布的变化。这些看似微小的改变可能会导致意想不到的、严重的不公平结果，对代表性不足的个人或群体产生不成比例的影响，并延续先前存在的不平等。此外，蝴蝶效应可以放大数据或算法中固有的偏见，加剧反馈回路，并为对抗性攻击创造漏洞。鉴于人工智能系统的复杂性及其社会影响，彻底检查对算法或输入数据的任何更改是否可能产生意想不到的后果至关重要。在本文中，我们设想了算法和经验策略来检测、量化和减轻人工智能系统中的蝴蝶效应，强调了解决这些挑战以促进公平和确保负责任的人工智能发展的重要性。
化学和生物防御计划
2024 年 7 月 9 日：发布预发布主题 2024 年 8 月 22 日：CBD 开始在 DSIP 中接受提案 2024 年 9 月 10 日：主题问答于美国东部时间中午 12:00 关闭，不再接受新问题 2024 年 9 月 24 日：提案提交截止日期不晚于美国东部时间中午 12:00 本文档提供了化学和生物防御 (CBD) 小型企业创新研究 (SBIR) 计划中包含的已批准的 FY24.4 主题。响应此公告的投标人必须遵循国防部 (DoD) 计划公告中提供的所有一般说明，以及下面提供的 CBD SBIR 开放主题说明，详细说明了具体的 CBD SBIR 计划要求。鼓励提案者彻底检查国防部计划广泛机构公告 (BAA)，并注册国防部 SBIR/STTR 创新门户 (DSIP) 列表服务，以随时了解重要的计划和合同变更。
人类与人工智能之间的差异
摘要 随着人工智能 (AI) 在工业和社会中的广泛应用，有效的人机交互系统变得越来越重要。人类与人工智能交互的一个核心挑战是估计人类和人工智能代理在单个任务实例中的难度。这些估计对于评估每个代理的能力至关重要，因此需要促进有效的协作。到目前为止，人机交互领域的研究是独立估计人类和人工智能的感知难度。然而，人类和人工智能代理的有效互动取决于准确反映每个代理在实现有价值结果方面的感知难度的指标。迄今为止的研究尚未充分研究人类和人工智能感知难度的差异。因此，这项工作回顾了最近关于人机交互感知难度的研究以及一致比较每个代理感知难度的促成因素，例如创建相同的先决条件。此外，我们提出了一个实验设计来彻底检查两个代理的感知难度，并有助于更好地理解此类系统的设计。
人工智能和数据科学在移动医疗应用评估中检测可用性影响的应用
移动医疗 (mHealth) 应用程序已显示出通过直观平台促进预防保健和疾病管理的巨大潜力。然而，实现变革性健康目标依赖于创建针对不同用户优化的可访问工具。本研究分析了来自在线存储库的 mHealth 应用程序可用性数据，以揭示可用性 (易用性) 对评估移动医疗应用程序的影响。通过利用统计显着性检验、平台、集成和各种应用程序功能彻底检查界面，可以发现可用性和用户体验之间的复杂关系。这项研究表明，应用随机森林模型可以准确地对 mHealth 应用程序的易用性进行分类。这项研究揭示了设计选择与其效果之间的联系，指导有意识的改进以扩大 mHealth 的覆盖范围。它通过提供人们与 mHealth 应用程序交互的微妙方式的见解来实现这一点。这些方法和发现为热衷于推进数字医疗的开发人员和从业者提供了可行的见解。
科学研究资助申请程序 ...
（重点措施） ・明确规定，申请人不仅必须在研究计划文件中的“研究补助金申请及获得情况”栏中申报获得其他国内竞争性研究资金，还必须申报获得任何外国研究资金。 ・申请人必须在研究计划文件中的“研究补助金申请及获得情况”栏中填写申请和获得研究补助金的研究项目的所属机构和职位。 ・在提交研究计划文件之前，应与其所属研究机构适当共享必要信息，以确保申请人从事的所有研究活动的透明度。 如果申请人计划处理日本《外汇和对外贸易法》（1949 年法律第 228 号）所管制的任何技术，则申请人必须遵守该法案及其所属研究机构的规则等，并在提交研究计划文件之前彻底检查安全出口管制系统和如何处理此类技术。
通过火焰原子发射法估计巴比伦省某些水域Bozhin Rahim Muhamad sulaim
注释：镁是重要的元素，也是重要的矿物质，在许多身体功能中起着至关重要的作用。有必要保持肌肉放松，适当的神经功能和常规的心跳以及促进血液凝血过程。建议使用这种重要的矿物，以日常摄入量，以帮助保持整体福祉并促进整日平静感。但是，至关重要的是要意识到过度消耗镁可以通过抑制其他重要元素的吸收来导致并发症。这些元素在体内的积累最终可能达到有毒水平，从而带来严重的健康风险。因此，建立一个独特的质量保证标准很重要，以确保该矿物的水平不超过饮酒和灌溉水的安全限制。这项研究彻底检查了整个巴比伦省各个位置的最大浓度水平的侵权。这项研究不仅对环境完整性至关重要，而且对于维护公共卫生和确保社区安全至关重要。
www.migrationletters.com认知负载和学习方式对个性化学习成果的影响：未开发的变量透视
摘要在本研究中阐述了认知负载与学习方式之间的复杂关系，以提供有关这些因素如何相互作用以影响沙特阿拉伯教室中个性化学习成果的启发。本研究使用一种定量方法来研究来自各种学术环境的100名学生和50名教师的认知负荷与教学策略之间的复杂联系。认知负载的思想可以分为三个不同但相互关联的类别：内在的，无关的和相关。“学习风格”的想法是一种多方面的教育教育学研究。这些维度的一些示例是在学习和思考，使用一个人的感官与直觉之间，使用图片和单词之间以及采用逐步的方法与更全球的视图之间的对比。本研究努力通过彻底检查来阐明这些变量之间的复杂相互作用。调查结果阐明了有效管理认知负担的重要性以及适应各种学习风格偏好以优化个性化学习功效的价值。