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World File Search System性能差异
环境DNA补充了海洋鱼类生物多样性调查中的科学拖网
为人类肌肉茎（Hmustem）细胞获得的临床前数据表明其在肌肉损伤的背景下的巨大修复能力。但是，它们的临床潜力受到移植后中等生存能力的限制。要克服这些局限性，它们在保护环境中的封装将是有益的。在这项研究中，研究了使用外部或内部凝胶化获得的可调节钙 - 阿尔金酸盐水凝胶作为Hmustem细胞封装的新策略。使用原子力显微镜通过压缩实验来表征这些水凝胶的机械性能。测量的弹性模量强烈取决于胶凝模式和钙/藻酸盐浓度。分别在内部和外部凝胶化后制备的水凝胶获得了从1到12.5 kPa和3.9至25 kPa的值。此外，水凝胶的机械性能差异是由其内部组织产生的，具有内部凝胶的各向同性结构，而外部模式导致各向异性。进一步表明，释放后，保留了藻类水凝胶中掺入的Hmustem细胞的生存力，形态和肌原分化char术。这些结果表明，封装在钙钙酸钙水凝胶中的Hmustem细胞保持其功能，从而可以开发肌肉再生方案以提高其治疗功效。
生成学习策略在弥合
摘要：该研究试图研究生成学习策略（GLS）在加纳西部北部地区首都Sefwi-wiawso市的遗传学上的高分和低位学生之间的绩效差距。这项研究采用了嵌入式研究设计，涉及样本量为106 shs 3生物学学生的准预测试/后测试组。随机选择了两个完整的类别，被视为一组并暴露于相同的治疗条件。遗传概念测试和半结构化访谈指南分别收集了定量和定性数据。GCT的内部一致性为0.784，表明可取的内部一致性。使用SPSS版本26分析了定量数据，并采用了描述性和推论统计信息。研究发现，使用GLS后，高成就者和低成就者之间没有显着的性能差异。该方法改善了低成就者的表现。访谈结果表明，高中生物学学生认为，生成学习策略改善了对遗传概念的理解，动机，保留和自我指导的学习，从而增强了他们的学习成果。这项研究建议SHS生物学教师在教授遗传概念中采用生成学习策略来弥合高成就者和低成就者之间的绩效差距。
测量与人互动的自满情绪...
随着机器学习的进步，自主代理越来越能够驾驭不确定的作战环境，就像多域作战 (MDO) 范式中的情况一样。与人类合作时，自主代理可以根据任务要求和合作伙伴（无论是人类还是代理）采取的行动，灵活地在被动旁观者和主动执行者之间切换。在许多任务中，训练有素的代理的表现可能会超过人类，部分原因是代理的表现不太可能随着时间的推移而下降（例如，由于疲劳）。这种潜在的性能差异可能会导致自满，这是一种由对自动化系统的过度信任定义的状态。本文研究了自满在人机团队中的影响，其中代理和人类在模拟版本的捕食者-猎物追击任务中具有相同的能力。我们使用各种量表比较人类对自满和信任倾向的主观衡量标准，并通过与任务期间采取的行动相关的各种指标量化自满，以验证他们的信念，这些指标与可靠性水平不同的训练有素的代理一起执行任务。通过评估自满对绩效的影响，我们可以将人类在此任务中的表现一定程度上归因于自满。然后，我们可以考虑个人的自满度量，以定制他们的代理队友和人类在环要求（以最小化或 c
偏差、最佳线性估计以及基于脉冲的脑机接口算法的开环模拟和闭环性能之间的差异
同时记录的数十个神经元的活动可用于控制机械臂或计算机屏幕上光标的运动。这种运动神经假体技术激发了人们对推断运动意图的算法的兴趣。这些算法中最简单的是群体向量算法 (PVA)，其中每个细胞的活动用于加权指向该神经元首选方向的向量。离线时，可以证明更复杂的算法（例如最佳线性估计器 (OLE)）可以大大提高重建手部运动的准确性，优于 PVA。我们称之为开环性能。相反，这种性能差异可能不存在于闭环在线控制中。开环和闭环控制之间的明显差异是适应当时使用的解码器的具体情况的能力。为了预测算法在闭环控制中可能产生的性能提升，有必要建立一个模型来捕捉这种适应过程的各个方面。这里我们提出了一个用于对 PVA 和 OLE 的闭环性能进行建模的框架。通过模拟和实验，我们表明 (1) 某些解码器的性能增益可能远低于离线结果的预测，(2) 受试者能够补偿解码器中某些类型的偏差，以及 (3) 必须小心确保估计误差不会降低理论上最佳解码器的性能。© 2009 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
人类肌肉干细胞对机械应力的反应到可调的3D藻酸盐矩阵
为人类肌肉茎（Hmustem）细胞获得的临床前数据表明其在肌肉损伤的背景下的巨大修复能力。但是，它们的临床潜力受到移植后中等生存能力的限制。要克服这些局限性，它们在保护环境中的封装将是有益的。在这项研究中，研究了使用外部或内部凝胶化获得的可调节钙 - 阿尔金酸盐水凝胶作为Hmustem细胞封装的新策略。使用原子力显微镜通过压缩实验来表征这些水凝胶的机械性能。测量的弹性模量强烈取决于胶凝模式和钙/藻酸盐浓度。分别在内部和外部凝胶化后制备的水凝胶获得了从1到12.5 kPa和3.9至25 kPa的值。此外，水凝胶的机械性能差异是由其内部组织产生的，具有内部凝胶的各向同性结构，而外部模式导致各向异性。进一步表明，释放后，保留了藻类水凝胶中掺入的Hmustem细胞的生存力，形态和肌原分化char术。这些结果表明，封装在钙钙酸钙水凝胶中的Hmustem细胞保持其功能，从而可以开发肌肉再生方案以提高其治疗功效。
胸部X光片诊断AI的诊断不足偏置可以通过数据集偏置属性进行分解和缓解
抽象不平等的诊断准确性是基于AI的模型的广泛关注点。然而，当前的偏差表征是狭窄的，并且无法说明上游数据收集的系统偏见，从而将AI性能的不平等现象与偏见混合在一起，这是由于数据集本身的分布差异。此差距具有广泛的含义，导致降低偏见的策略无效。我们介绍了一种新颖的回顾性模型评估程序，该程序识别并表征了解释人口级诊断差异的受保护群体之间的分布差异的贡献。在三个大规模的胸部射线照相数据集中，我们一直发现年龄和混淆图像属性（例如病理类型和大小）的分布差异有助于跨种族亚组的模型性能较差。通过系统地将观察到的不足诊断偏见归因于由于数据收购过程中的偏差或数据集偏见而引起的分布差异，我们提出了一种通用方法，用于解散不同类型的数据集偏置如何相互作用和化合物以造成可观的AI性能差异。我们的方法是可以采取行动的，可以帮助设计针对特定亚群的基础模型的目标干预措施，而不是忽略上游数据偏见不平等AI性能的系统贡献的方法。
视网膜图像的深度学习能否增强已知的糖尿病心血管疾病预测风险因素？苏格兰国家筛查计划的一项前瞻性队列研究
目的：本研究旨在评估对糖尿病视网膜病变筛查计划中的视网膜照片进行深度学习 (DL) 是否能改善对心血管疾病 (CVD) 发病率的预测。方法：训练 DL 模型以联合预测未来 CVD 风险和 CVD 风险因素，并用于输出 DL 分数。包括有和没有 DL 分数的临床风险因素的泊松回归模型分别适用于 1 型糖尿病 (T1DM) 和 2 型糖尿病 (T2DM) 中 2,072 例和 38,730 例 CVD 事件的研究队列。结果：DL 评分与 CVD 发病率独立相关，在 T1DM 和 T2DM 队列中，调整后的标准化发病率比分别为 1.14（P = 3 × 10 − 04 95 % CI（1.06, 1.23））和 1.16（P = 4 × 10 − 33 95 % CI（1.13, 1.18））。有和没有 DL 评分的模型之间的预测性能差异具有统计学意义（检验对数似然的差异为 6.7 和 51.1 个自然对数单位），但 T1DM 和 T2DM 的 C 统计量从 0.820 到 0.822 和从 0.709 到 0.711 的增量很小。结论：这些结果表明，对于糖尿病患者，视网膜照片包含有关未来 CVD 风险的信息。然而，为了使其对 CVD 的临床预测做出显著贡献，需要评估进一步的方法，包括利用序列图像。
文章人工智能 (AI) 驱动的磨牙角度测量可预测全景 X 光片上的第三磨牙萌出
摘要：所提出的人工智能 (AI) 工具的目的是自动分割全景 X 光片上的下颌磨牙并提取磨牙方向，以预测第三磨牙的萌出潜力。总共使用 838 张全景 X 光片进行网络的训练 (n = 588) 和验证 (n = 250)。具有 ResNet-101 主干的全卷积神经网络联合预测了磨牙分割图和方向线估计值，然后通过对分割轮廓的近中和远中侧进行回归迭代细化。准确度被量化为与人类参考测量值相比的正确角度 (具有预定义的误差间隔) 的分数。使用 Bland-Altman 图直观地评估网络和参考测量值之间的性能差异。自动磨牙分割的定量分析导致平均 IoU 约为 90%。第一和第二磨牙的平均 Hausdor ffi 距离最小。网络角度测量的准确度达到 79.7% [ − 2.5 ◦ ; 2.5 ◦ ] 和 98.1% [ − 5 ◦ ; 5 ◦ ]，同时临床上显著减少了 53% 以上的用户时间。总之，本研究验证了一种独特的新型 AI 驱动工具，可快速、准确、一致地自动测量全景 X 光片上的磨牙角度。为牙科医生提供精确的 AI 工具将促进和优化牙科护理，并协同提高诊断准确性。
Ti 3 AlC 2 陶瓷及其衍生物 Ti 3 C 2 T x 增强银基电接触材料
复合材料的力学性能并不令人满意，最初认为是由于Al层和Ag基体之间的相互扩散所致[22]。2011年，Gogotsi和Barsoum[23-24]合作通过从母体Ti3AlC2中选择性刻蚀掉Al原子平面，制备出一种具有二维结构的新型碳化物材料（Ti3C2Tx），称为MXenes。目前，Ti3C2Tx已受到许多应用领域的广泛关注[25-29]。Ti3C2Tx具有大的比表面积、良好的电导性、导热性和亲水性[30]，是一种很有前途的导电复合材料增强体。具体来说，Ti3C2TX 已展示出其作为聚合物（PVA、PAM、PEI、PAN 等）、陶瓷（MoS2、TiO2 等）和碳材料（CNT、MWCNT、CNFs 等）复合材料添加剂的潜力[31]。因此，导电 Ti3C2TX 有望增强 Ag 基体成为一种新型电接触材料。本研究探索了 MXenes 在电接触材料中的应用。采用粉末冶金法制备了 Ti3C2TX 增强 Ag 基复合材料，研究了其电阻率、硬度、机械加工性、拉伸强度、抗电弧侵蚀等综合性能，并与 Ti3AlC2 陶瓷增强 Ag 基复合材料进行了比较。对两类样品性能差异的机理进行了分析和总结。研究结果将为今后新一代环保型银陶瓷复合电接触材料的设计与制备提供重要数据。
ISAM-MTL：具有可识别峰值和关联内存网络
EEG中的跨主题变异性降低了当前深度学习模型的表现，限制了脑机构界面（BCI）的发展。本文提出了ISAM-MTL，这是一种基于可识别峰值的多任务学习（MTL）EEG分类模型（IS）代表和关联内存（AM）网络。所提出的模型将每个受试者的脑电图分类视为一项独立任务，并利用跨主题数据训练来促进跨受试者的特征共享。ISAM-MTL由一个尖峰功能提取器组成，该提取器可在受试者和特定主题的双向关联内存网络中掌握共享特征，该功能受HEBBIAN学习训练，以实现高效且快速的主体内部EEG分类。iSAM-MTL将学习的尖峰神经代表与双向缔合记忆进行了交叉主体EEG分类。模型标记引导的变异推断对可识别的尖峰表示，增强了分类精度。在两个BCI竞争数据集上的实验结果表明，ISAM-MTL提高了跨主体EEG分类的平均准确性，同时降低受试者之间的性能差异。该模型进一步表现出少数射击学习和可识别的神经活动的特征，从而实现了BCI系统的快速且可解释的核心。