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基因疗法的治疗和遗传性听力损失的治疗
对获得和遗传性听力损失的分子复杂性有更深入的了解，促使内耳疗法的进步取得了巨大进步。尽管在恢复听力功能时，诸如人工耳蜗的扩增和人工耳蜗植入不同程度的效率，但缺乏针对基本的听力损失的FDA批准的药物治疗方法。最近的临床前研究表明，在鼠和非人类灵长类动物模型中取得了希望的结果，证明了获得的听力损失和遗传形式的有效转导和听力恢复。本综述对听力损失的基因疗法的最新发展进行了全面分析。特别是，我们关注的是具有感觉上皮和螺旋神经神经元功能障碍的条件，涵盖了遗传性和获得性病因。我们讨论了细胞类型特异性转导策略的最新临床前进步，并突出了临床试验的关键发现，探讨了探索听力损失基因治疗干预措施的临床试验。此外，我们解决了当前的局限性以及对将基因疗法作为听力损失患者的可行治疗选择的未来方向的见解。
威胁生物多样性和生物多样性损失的根本原因
非洲以及世界许多其他地区的生物多样性正在遭受严重的衰落和灭绝威胁。这是由于动植物的几种物种和群落的生存能力，危害和灭绝以及生态系统功能的崩溃而表现出来的。大量的森林，湿地，沿海和农业生态系统以及干旱和半干旱地区已被降解，因此，几种动植物已经丢失了几种动植物，其他动物和动物物种濒临灭绝，遗传多样性严重侵蚀。可用的证据表明，每年正在清除大约1700万公顷的热带森林，科学家估计，以这种速度，在未来30年中，森林中高达10％的生物多样性可能面临灭绝。1
基于加权的生成性学习损失的基于扩散的语音增强
基于扩散的生成模型最近在语音增强（SE）方面获得了研究，为常规监督方法提供了替代方案。这些模型将干净的语音训练样本转化为高斯噪声，通常以嘈杂的语音为中心，随后学习了一个典型的模型以扭转这一过程，从而有条件地在嘈杂的语音上。与受监督的方法不同，基于生成的SE通常仅依赖于无监督的损失，这可能会导致条件嘈杂的语音效率较低。为了解决这个问题，我们提议以ℓ2的损失来增加原始的扩散训练目标，以测量地面真相清洁语音与每个扩散时间阶段的估计之间的差异。实验结果证明了我们提出的方法的有效性。
减少水资源损失的行动计划.pdf - Nagar Nigam Agra
城市发展能力建设（CBUD）项目是作为一项中央计划提出的，旨在利用世界银行按国际开发协会条款提供的信贷，加强选定城市地方机构的能力建设和机构建设，以实施城市改革。印度政府已从国际开发协会（IDA）获得融资，以信贷形式用于支付城市发展能力建设（CBUD）项目的费用。印度政府城市发展部（MOUD）是客户的执行机构，打算将这笔信贷收益的一部分用于合同规定的合格付款印度城市发展能力建设项目的目标是协助受援国改善选定城市地方政府机构的城市管理体系和技能，并支持受援国实施各种城市政策和机构改革。
在人造二氧化碳去除方案下，格陵兰冰盖质量损失的可逆性
摘要，持续的人为CO 2排放，格陵兰冰盖（GIS）接近了不可避免的长期质量损失的关键阈值。未来的技术可能能够有效地从大气中删除CO 2，从而使我们的星球冷却。我们探讨了该概念的实现以及在何种程度上会导致GIS的重生，一旦它部分融化。使用中间复杂性登山者X的完全耦合的接地系统模型，将0至4000 GTC之间的发射脉冲释放到大气中，在1 kyr，2 kyr，2 kyr和5 kyr之后，大气中的CO 2浓度降低到其前工业价值。我们发现，一旦GIS的南部部分融化，总质量损失超过0.4 m，抑制了再生，就会抑制独立于特定轨迹。不确定性排除精确阈值的确定，但模型结果表明，接近1000–1500 GTC的累积工业时代排放量，超出了GIS的不可逆转质量损失。一旦通过了这个阈值，在接下来的几个世纪内，将需要在大规模上使用人工大气的碳去除。除此之外，人工大气去除碳的能力有限避免GIS长期质量损失。总而言之，将累积的人为排放量保持在1000–1500 GTC以下是避免GIS不可逆转的质量损失的唯一安全方法。
生物信息学表征小儿感官听力损失的不确定意义的变体
简介：下一代测序（NGS）和生物信息学工具的快速进步使医生可以比以往任何时候都以更快，更具成本效益和全面的方式获得基因检测结果。大约50％的小儿感官听力损失（SNHL）病例是由于遗传病因，因此医师经常使用靶向测序板，这些测序面板鉴定了与SNHL相关的基因中的变体。这些面板允许尽早检测病原变异，使医生可以为家庭提供预期的指导。分子测试并不总是由于存在不同分类的多基因变异物，包括存在不确定意义的变体（VUS），因此并不总是揭示出明显的病因。这项研究旨在在存在其他多基因变异的情况下对与II型Usher综合征相关的患者进行初步的生物信息学表征。我们还为医生提供了一种解释算法，以检查医学遗传学家的分子结果。方法：审查多基因和/或VUS结果的记录，确定了一些潜在的感兴趣主题。为了本研究的目的，两个ADGRV1化合物杂合子符合包容性标准。测序，数据处理和变体调用（从序列数据中鉴定出变体的过程）是在Invitae（San Francisco CA）上进行的。初步分析遵循美国医学遗传学与分子病理协会（ACMG-AMP）在2015年和2019年概述的建议。本研究利用计算分析，预测数据和人群数据以及Clinvar数据库中的图表审查以及公开可用信息的临床信息。结果：将两个受试者鉴定为基因ADGRV1中变体的化合物杂合子。主题1的变体被预测为有害的，而受试者2的变体被预测为无欺骗。这些结果基于Clinvar，多个计算数据，人群数据库以及临床表现的已知信息。
通过具有排序损失的神经网络匹配抗癌化合物和肿瘤细胞系
计算药物敏感性模型可以识别出在治疗剂量下可能对癌细胞系达到最高疗效的靶向药物成分，从而有可能改善治疗结果。最先进的药物敏感性模型使用回归技术来预测药物对肿瘤细胞系的抑制浓度。这个回归目标与药物敏感性模型的这两个主要目标并不直接一致：我们认为药物敏感性建模应该看作是一个排序问题，其优化标准是量化药物对癌细胞系的抑制能力相对于其对健康细胞的毒性。我们对成熟的药物敏感性回归模型 PaccMann 进行了扩展，该模型采用排序损失，并关注抑制浓度与治疗剂量范围的比率。我们发现，排名扩展显著增强了模型根据体外数据识别针对未见肿瘤细胞谱的最有效抗癌药物的能力。
带整流 IoU 损失的单次双叉检测器
基于CNN的目标检测器中，特征金字塔被广泛使用来缓解目标实例间尺度变化的问题。这些目标检测器通过自上而下的路径和横向连接来强化特征，主要是为了丰富低级特征的语义信息，而忽略了高级特征的增强，这会导致不同层次的特征之间不平衡，特别是高级特征中严重缺乏细节信息，从而难以得到准确的边界框。在本文中，我们引入了一种新的双管齐下的传导思想，从前向和后向探索不同层之间的关系，可以同时丰富低级特征的语义信息和高级特征的细节信息。在双管齐下的思想指导下，我们提出了一个双管齐下网络（TPNet）来实现高级特征和低级特征之间的双向传递，这有助于准确地检测不同尺度的目标。此外，由于单阶段检测器中难样本和易样本的分布不平衡，定位损失的梯度总是由定位精度较差的难样本主导。这将导致模型偏向难样本。因此，在我们的 TPNet 中，提出了一种基于 IoU 的自适应定位损失，称为 Rectified IoU (RIoU) 损失，以校正每种样本的梯度。Rectified IoU 损失会增加高 IoU 样本的梯度，同时抑制低 IoU 样本的梯度，从而提高模型的整体定位精度。大量实验证明了我们的 TPNet 和 RIoU 损失的优越性。
2 型糖尿病患者糖化血红蛋白水平与听力损失的关系
结果 共纳入研究对象82例，其中糖尿病组42例（男12例，女30例），年龄范围为39～60岁，平均年龄为50.67±6.37岁，平均糖尿病病程为7.48±6.01年。对照组为健康志愿者40例（男17例，女23例），年龄、性别与糖尿病组匹配，年龄范围为39～60岁，平均年龄为49.73±6.35岁。糖尿病组平均FBS为180.12±66.57mg/dL，对照组平均FBS为87.30±7.04mg/dL。糖尿病组患者HbA1c平均值为7.92±1.89，对照组患者HbA1c平均值为5.06±0.46，糖尿病组患者血清HbA1c平均值中，血糖控制良好（血清HbA1c<7%）患者19例，血糖控制较差（血清HbA1c≥7%）患者23例。
超大规模集成电路中单电子能量损失的快速仿真分析方法
工业界广泛使用晶体管仿真工具（如TCAD、SPICE）来模拟单粒子效应（SEE）。然而由于实际设计中物理参数的变化，例如粒子的性质、线性能量传输和电路特性等，都会对最终的模拟精度产生很大的影响，这将大大增加大规模电路晶体管级仿真工作流程的复杂性和成本。因此，提出了一种新的SEE仿真方案，以提供一种快速、经济高效的方法来评估和比较大规模电路在辐射粒子效应下的性能。在本文中，我们结合晶体管和硬件描述语言（HDL）仿真的优点，并提出了准确的SEE数字误差模型，用于大规模电路中的高速误差分析。实验结果表明，所提出的方案能够处理40多种不同电路的SEE模拟，这些电路的尺寸从100个晶体管到100 k个晶体管不等。