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AI和自动化驱动到打开网络的演变
AI和ML将在我们的整个网络以及我们的社会和个人生活中发挥越来越多的作用，但是在网络自动化中，最大的影响可以说是对运营的影响。现在由人类执行的许多无聊和重复的任务将通过软件更快，更准确，更可靠地执行。，但这不是操作变化的最重要方面。当我们介绍AI和ML模型时，学习如何有效地整合它们并在我们的网络中信任它们，并扩展其功能，我们将能够以更有效的方式优化和自动化网络性能，以更细心，以更细心，以更高的客户和更高的客户和服务，并具有更高的时间和位置粒度。这将需要端到端编排和管理的扩展作用，以及实时和所有网络元素的毛细管干预措施。反过来，这意味着团队之间的更多互动和组织孤岛的分解。
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阿迪朗达克公园代理机构项目ID 2023-007 2024年5月15日Aaron Ziemann rpcomments@apa.ny.gov Dear Sir，我绝对反对在乔治湖使用化学除草剂procellacor。我不需要从网站上复制和粘贴，这些网站陈述了为什么不允许这种除草剂在乔治湖中使用的所有事实，而没有更明显的证据表明其环境影响。您可以在乔治湖协会和乔治湖水饲养员网站上找到这些事实。我和我的家人在乔治湖上拥有2所房屋，我们在那里住了2代。我们喝水，依靠这个湖泊，以生存几代人。我们的房屋直接从绵羊草甸湾对面，可能会通过使用尚未经过充分测试的除草剂来确定它可能对该湖产生的不可逆影响，从而可能造成无法弥补的环境伤害。乔治湖公园委员会曾与上面陈述的其他两个团体一起保护该湖泊，但显然他们已经失去了所有理由，如果允许使用这种除草剂前进，可能会对活湖造成毁灭性的伤害。对于为什么LGPC迫使耗资60,000美元至100,000美元的房主迫使新的化粪池系统法规迫使其他旨在保护湖泊的检查，但允许该项目继续进行其他检查，而没有对书籍进行更多的研究，这是值得怀疑的。被迫花费这么多的钱来保护我们的湖泊并保护我们房屋的价值，然后威胁我们试图保护的湖泊的定义是精神错乱的定义。停止将Procellacor放在乔治湖的计划中。如果乔治湖公园委员会花了更多的时间和金钱，将船只远离湖上，这使我们今天不会在这里。传统的与摩天半径作斗争的方法一直在起作用。为什么有人知道危险的人会在原始的湖泊中杀死农药！我的朋友，家人和邻居每天都在保护我们的湖泊，而科学和测试并未证明这是安全的行动。请支持和保护我们的美国湖女王，这是美国仅有的两个。恭敬，
打开精准医疗的大门：评估炎症性肠病和结肠炎相关肿瘤的肠道屏障的新工具
摘要 越来越多的证据强调了肠道屏障及其与饮食和肠道微生物群的复杂网络在炎症性肠病 (IBD) 和结肠炎相关结直肠癌 (CRC) 发病机制中的关键作用。此外，肠道屏障与肝脏和大脑的双向关联，称为肠脑轴，在并发症的发生中起着至关重要的作用，包括 IBD 的肠外表现和 CRC 转移。因此，屏障修复是这些炎症依赖性疾病的关键治疗目标，屏障评估可预测疾病结果、对治疗的反应和肠外表现。新的先进技术正在彻底改变我们对屏障范式的理解，使我们能够准确评估肠道屏障并有助于解开肠脑轴的复杂性。尖端内窥镜成像技术，例如超高倍率内吞镜和基于探针的共聚焦激光内窥镜，是允许实时探索“细胞”肠道屏障的新技术。此外，新型先进空间成像技术平台，包括多光谱成像、上转换纳米粒子、数字空间分析、光谱和质谱流式细胞术，能够对“分子”和“超微结构”屏障进行深入而全面的评估。在这个充满希望的领域，人工智能在标准化和集成这些新工具方面发挥着关键作用，从而有助于屏障评估和结果预测。展望未来，这种综合全面的方法有望发现新的治疗靶点，打破 IBD 的治疗上限。新型分子、饮食干预和微生物组调节策略旨在恢复、强化或调节肠脑轴。这些进步有可能为管理 IBD 提供变革性和个性化的方法。
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神经科学博士学位学生大会的附件主题2024•衰老，神经变化和阿尔茨海默氏病•神经影像的应用和发展•神经科学中的人工智能在神经科学中•自闭症•自闭症•相关疾病•脑中•脑疾病和行为•e默认型•e;过度兴奋性•生理和病理学中的神经细胞•神经科学中的创新方法和技术•神经元损害后恢复机制•偏头痛和疼痛•线粒体病变•多发性硬化症•肌肉和运动神经元疾病•纳米镜，微观神经和神经科学技术•精神病学技术•精神病学技术••心理神经疗法••精神病学技术• NeuroCOVID • Neuroendocrinology and neuroimmunology • Neuroinflammation • Neuroinformatics • Neuronal circuits, neurophysiology, and optogenetic approaches • Neuronal excitability • Neurorobotics • Neurotransmission and signal transduction • Parkinson's disease and other movement disorders • Proteinopathies in neurodegenerative diseases • Reward系统和药物滥用•感觉系统•社会和情感•突触和可塑性
引用为：Fidyawati D、Masulili S、Iskandar H、Suhartanto H、Soeroso Y。用于检测牙周炎的人工智能：系统文献综述。打开Dent J，2024； 18：e18742106279454。 http://dx.doi.org/10.2174/0118742106279454240321044427
近年来，科学和创新的发展在牙周病的诊断、治疗甚至预防措施的确定方面取得了许多重大进展 [1]。牙周病包括软组织和硬组织的损伤，其诊断应系统化，应包括临床检查和放射线检查 [2-5]。X 线片在牙周病的诊断、研究和治疗中起着重要作用，尽管有时当 X 线片图像未显示牙周异常时会受到限制 [6,7]。诊断牙周病的最佳方法是临床检查和放射线检查，以确立牙周病的诊断或获得确定诊断的其他支持证据 [7,8]。多种常规 X 线检查可用于诊断牙周病甚至确定预后，包括根尖检查、咬翼片和全景检查 [ 2 , 6 ]。全口根尖 X 光片一直是评估牙周病异常的首选和金标准 [ 4 , 7 , 8 ]。全景 X 光片可捕捉整个口腔，因其优于口内图像而得到广泛应用，例如患者舒适度更高、操作更简单。选择使用根尖 X 光片技术进行诊断时还应注意辐射剂量。单张根尖照片的辐射剂量建议为 0.001 mSv，全景照片的辐射剂量建议为 0.007 mSv [ 9 , 10 ]。必要时，全景 X 光片的选择应与根尖 X 光片相结合，以减少辐射量 [11]。然而，在确定牙周病的诊断时，选择合适的 X 光技术时，往往有许多因素会影响考虑，尤其是对于临床医生而言 [12、13]。
85个AI工具的报告|打开satakunta
2 AI工具评论5 2.1写作和（文本）内容创建助手。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.1.1 Longshot AI。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7 2.1.2 hupotenuse ai。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。6 2.1.1 Longshot AI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.2 hupotenuse ai。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.1.3 jasper。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.1.4 Copy.ai. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 2.1.5写作。 。 。 。 。 。 。 。 。9 2.1.4 Copy.ai.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1.5写作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.1.6简化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.1.7语法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.1.8概念AI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.1.9深色。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.1.10粘性AI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.2会议。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.2.1 TL; 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查看/打开 - Refubium - 柏林自由大学
从样本中学习概率分布的任务在自然科学中无处不在。局部量子电路的输出分布形成一类特别有趣的分布，对量子优势提案和各种量子机器学习算法都至关重要。在这项工作中，我们对局部量子电路输出分布的可学习性进行了广泛的描述。我们的第一个结果深入了解了这些分布的高效可学习性和高效可模拟性之间的关系。具体而言，我们证明与 Cli ˚F 电路相关的密度建模问题可以得到有效解决，而对于深度 d = n Ω (1) 电路，将单个 T 门注入电路会使这个问题变得困难。这个结果表明，高效的可模拟性并不意味着高效的可学习性。我们的第二组结果深入了解了量子生成建模算法的潜力和局限性。我们首先表明，对于任何学习算法（无论是经典算法还是量子算法），与深度 d = n Ω (1) 局部量子电路相关的生成建模问题都很难解决。因此，人们无法使用量子算法来获得这项任务的实际优势。然后我们表明，对于各种最实际相关的学习算法（包括混合量子经典算法），甚至与深度 d = ω (log( n )) Cli ˚F 电路相关的生成建模问题也很难解决。这一结果限制了近期混合量子经典生成建模算法的适用性。
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英国在儿童中分泌垂体腺瘤的生长激素管理方面的经验，我们正在从事一项工作，以收集有关英国对儿童分泌垂体腺瘤的管理经验的宝贵见解，来自遇到这种情况的医疗专业人员。您的专业知识和反馈非常感谢。如果您有兴趣参加，请通过m.altowati@nhs.net与我们联系，以获取更多信息。Thank you for your consideration Mabrouka Atowati, -Endocrine Grid, Leicester Royal Infirmary Dr Subbarayan (Supervisor) ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- MedEA Live Webinar Series Embracing technology to help diagnose, treat and monitor Growth Disorders 1st webinar - 21 June 2024 from 14.00 to 15.00 CEST第二次网络研讨会 - 2024年9月20日，从14.00到15.00 CEST，儿科医生，内分泌学家和参与增长管理的全科医生。More information and registration click here ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- New members needed for the NIHR CRN: Paediatric Endocrinology Clinical Studies Group The Paediatric Endocrinology NIHR-Clinical Studies Group (CSG) is looking for trainees interested in research to join the group.如果您有兴趣，并且认为您可能想做出贡献，请在NIHR广告中使用说明 - 下面的链接。NIHR CSG培训生广告进行非正式讨论，您可能希望通过Indi.banerjee@mft.nhs.uk与CSG主席Indi Banerjee联系。在