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CETP和SGLT2抑制剂联合疗法改善血糖控制
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使用夸张的视觉层次结构映射改善视觉识别
视觉场景是自然组织的，在层次结构中，粗糙的语义递归由几个细节组成。探索这种视觉层次结构对于认识视觉元素的复杂关系至关重要，从而导致了全面的场景理解。在本文中，我们提出了一个视觉层次结构映射器（HI-MAPPER），这是一种增强对预训练的深神经网络（DNNS）结构化理解的新方法。hi-mapper通过1）通过概率密度的封装来调查视觉场景的层次结构组织； 2）学习双曲线空间中的分层关系，并具有新颖的分层对比损失。预定义的层次树通过层次结构分解和编码过程递归地与预训练的DNN的视觉特征相互作用，从而有效地识别了视觉层次结构并增强了对整个场景的识别。广泛的实验表明，Hi-Mapper显着增强了DNN的表示能力，从而改善了各种任务的性能，包括图像分类和密集的预测任务。代码可在https://github.com/kwonjunn01/hi-mapper上找到。
MD 2024 州健康改善计划 (SHIP) 2024 年 9 月 10 日
在为 SHIP 挑选前 5 个健康重点领域时，最初有人建议将健康公平本身作为优先事项。然而，根据数据审查和围绕根本原因分析的对话，很明显，如果要取得真正的进展，所有健康优先事项都必须解决健康公平问题。最终，所有五个选定的健康重点领域都将健康公平纳入目标、宗旨和战略，而不是将健康公平孤立在自己的类别中。必要时，通过有针对性的目标和战略提升重点人群。这种方法强调需要与具有专业知识并与这些重点人群紧密联系的各种实施伙伴合作。
骨密度改善：肌腱和...
Terahertz波和脉冲电磁频率的多方面益处范围超出了身体健康，包括疼痛管理，免疫系统支持，平衡增强，改善睡眠，皮肤恢复活力和情绪调节。随着这些技术继续进行探索和完善，它们具有全面改善老年人生活的潜力变得越来越明显，为优雅地衰老并保持高质量的生活质量。
改善妊娠第四期健康的策略
我们社区的健康差距非常普遍。我所拜访过的最危急的病人是生下双胞胎的妈妈。妈妈说她在排出巨大血块后被送往急诊室。她给我看了一张照片，我看到的情况非常严重。在我们拜访期间，妈妈仍在流血，疼痛程度很高。但此时她的疼痛程度应该很小。妈妈说，她被告知血块是“正常脱落”的一部分。当她联系她的医生时，她被反复告知，生下双胞胎后出现这种情况是正常的。她非常不愿意坚持讲述她所经历的症状。我解释说，非裔美国妈妈的死亡率是美国最高的，并解释说，如果她觉得有什么不对劲，那么她必须为自己争取利益，这样她才能陪伴在需要她的孩子身边。我能够向她提供知识和支持，让她在医生面前为自己争取利益，她恢复得很好！
共同基因组团结以改善全球健康平等
本文强调了在逻辑上流行的逻辑和扩大人类基因组编辑实践之间的两个关键异步，这阻碍了将新技术的有效转换为公共物品的有效和有序的转换。首先是许多非西方国家所采用的“基因组主权”框架，这些国家可能会加剧全球研究中的数据偏见，并将政策关注远离实现非歧视性和公平性基因组医疗所需的必要结构变化。另一个是参与“大规模科学”的全球缺乏效率：规范新的社会利益组合的挑战，这些挑战通常在传统机构之外，并由“政策购物”提供了争议或实验性研究。这两个问题都表明，基因组研究并不代表一个定义的科学共享，而是一个需要主动“共同”的领域，目的是促进基因组团结，以协调在国家边界内部和跨国家边界内的负责任研究。
知道您的邻居：通过空间视觉语言推理改善单视的重建
从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面，但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而，这些方法仍然在被占地的区域困难，因为没有视觉观察的几何形状需要（i）周围的语义知识，以及（ii）关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn，这是一种单视场景重建的新方法，其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块，以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示，以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明，与预测每个3D点的密度相比，Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果，并且与先前的工作相比，零弹性概括的改进。项目页面：https：//ruili3.github.io/kyn。
为什么生成学习策略可以改善记忆？
摘要 —生成性学习策略与认知和情感相联系。基于单因素实验设计，75 名被试被随机分配到化学虚拟现实 (VR) 课程，在三种条件下学习：VR、VR+总结和VR+自我测试。使用 emWave 系统记录学习者在学习过程中的情绪状态。使用保留测试测量学习者的学习成果，使用工具测量学习体验。结果表明，与没有生成性学习策略的 VR 课程学生相比，1）在学习过程中进行生成性自我测试策略的学生在认知过程中表现出更多积极情绪，学习后积极评价更多，记忆测试分数更高；2）在学习过程中进行生成性总结策略的学生在认知过程中表现出更多积极情绪，但即时记忆分数较低。这些发现为解释生成性总结和自我测试学习策略如何影响基于 VR 的学习提供了新的证据。
利用人工智能改善您的网络安全态势……
1. 采用人工智能打击犯罪攻击：Emotet 木马是现代恶意软件中最臭名昭著的木马之一，是原型人工智能 (AI) 攻击的典型例子。Emotet 的主要传播方式是垃圾邮件钓鱼，通常通过发票诈骗诱骗用户点击恶意电子邮件附件来实现。Emotet 的作者最近在其木马中添加了一个新模块，用于窃取受感染受害者的电子邮件数据。尽管这种电子邮件泄露功能的来源尚未透露，但最近观察到 Emotet 在全球范围内发送结构化钓鱼电子邮件。这意味着它可以快速插入现有电子邮件线程并强烈敦促受害者点击恶意附件，该附件随后出现在最终的恶意电子邮件中。
体内腺嘌呤碱基编辑恢复了C282Y并改善了血色素沉重小鼠的铁代谢
血色素沉着症是白人种群中最常见的遗传代谢疾病之一，主要起源于HFE基因中的纯合C282Y突变。g>在基因的845位置的转变会导致HFE蛋白的折叠折叠，最终导致其在细胞膜上不存在。因此，与转素受体1和2缺乏相互作用导致系统性铁超载。我们在高度精确的细胞培养分析中筛选了潜在的GRNA，并应用了表达腺嘌呤基础编辑器ABE7.10的AAV8拆分矢量，并在129- HFE TM.1.1.1NCA小鼠中筛选了我们的候选GRNA。在这里，我们表明我们的治疗载体单次注射导致基因校正率> 10％，并且肝脏中铁代谢的改善。我们的研究提出了针对影响人类最常见的遗传疾病之一的靶向基因矫正疗法的概念验证。