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利用机器图理论的力量
图理论是数学的一个基本领域，探索了顶点之间的关系，这些关系可以代表各种类型的对象，并通过边缘连接。该领域已成为理解和分析各种应用程序（包括社交网络，分子网络，疾病网络和网络建模）中复杂关系的重要组成部分。随着人工智能（AI）的出现及其在日常生活中的蓬勃发展的作用，Graph Doys的应用已扩展到机器学习中。通过利用图理论概念，我们可以降低数据集和简化分析过程的维度，从而增强机器学习模型。本文探讨了如何有效地将图理论应用于机器学习，从而证明了其提高模型性能和数据解释的潜力。
Julianne Beirute-Herrera，BeatrizLópez-Amo Calvo，Frank Edenhofer和Christopher Esk*人类体外脑模型中遗传筛查的希望
摘要：体外培养模型的进步允许对人类神经生物学的前所未有的见解。同时，遗传筛查已成熟成坚固且可获得的实验策略，允许同时研究许多基因。两种技术的组合是神经科学家的新兴工具，为识别因果细胞和组织特异性发育和疾病机制打开了大门。然而，随着综合实验遗传筛查的设置，在数据解释和经验的eCreaseThatrequirea中对个人方法的好处和挑战深度理解。在这篇综述中，我们总结了遗传筛选体外大脑模型的文献，比较实验强度和劣势，并指向这些有前途的方法的未来方向。
低成本航空公司员工的期望...
有关数字创新的信息。后半部分解释了研究中使用的方法、数据解释，然后得出结论。这项研究将有利于其他研究人员更详细地研究和调查有关后新冠疫情航空公司和航空业创新的相关工作。由于新冠疫情尚未消失，时间可能会影响研究结果。因此，研究人员可以将这项研究作为安排进一步研究概念的基本组成部分。其次，这项研究将使低成本航空公司受益，特别是在指导后新冠疫情更好的准备方面。低成本航空公司可以利用这项研究与公司政策相结合，找到最佳策略和准备，以生存并满足员工的期望。关键词：创新、期望、新冠疫情、航空业
人工智能在牙科领域的应用
虚拟 AI 方法从根本上可以分为两种方法：基于知识的 AI 和基于数据的 AI。基于知识的 AI 旨在对人类知识进行建模，并建立在先前的概念和知识的基础上，以提供解决问题的方法。1、4 数据驱动的 AI 通过训练数学模型来预测或识别基于数据解释的模式。一种广泛使用的机器学习模型是神经网络，它比传统的机器学习算法表现出更好的性能，特别是在处理图像或语言等复杂数据结构时。5 在计算机科学中，神经网络是一种计算模型，它教计算机以受人类大脑启发的方式处理数据，能够执行机器学习和模式识别。它是一种机器学习过程，使用类似于人脑的分层结构中的互连节点或神经元。6
SSC-358疲劳后的结构行为
本研究考察了先前的循环历史（通过循环软化导致机械性能发生变化）对 ABS EH36 和 HY80 的疲劳裂纹扩展 (FCP) 和断裂韧性行为的影响程度。通过比较原始材料与预损伤材料的断裂韧性和 FCP 行为，凭经验确定了预损伤的影响。研究范围包括在环境条件下以及在低至 0.2 Hz 频率的海水中进行测试。对开发的数据进行了分析，以评估明显的预损伤效应是由于材料固有的变化还是由于循环软化对过去研究中应用的测试方法的有效性和独特性的影响。研究的主要结论是，明显的预损伤效应是由于循环软化对测试方法和相关数据解释的影响。当使用 JIC 作为
一种用于AEM认知3D地质体素建模的方法......
将电阻率与岩性联系起来并非易事。因此，充分利用这些数据仍然具有挑战性。在进行成功的地质解释和构建合理的 3D 地质模型之前，必须考虑许多限制。在本文中，我们提出了一种 AEM 数据 3D 地质建模方法，其中将限制与认知和知识驱动的数据解释一起考虑。建模是通过使用体素建模技术和为此目的开发的工具迭代执行的。基于 3D 电阻率网格，这些工具允许地质学家选择定义 3D 模型中任何所需体积形状的体素组。八叉树建模的最新发展确保使用有限数量的体素进行精确建模。
圆桌会议1-表11：使用稳定性和兼容性测试：微生物
挑战研究和需求的促进者：Chunling WA（Arcellx）抄写员：Babu Kunnel（Arcus Biosciences）摘要：进行微生物挑战研究，以评估违反无效性后肠胃外生物产物的重建过程中的微生物生长潜力。微生物挑战研究的结果以及使用中的理化稳定性研究用于定义剂量制备和给药期间的持有时间和存储条件。必须在《临床产品》的《药学手册》中清楚说明此信息，并为商业产品开出信息，以确保患者的安全性。FDA要求在给药前2-8°C/室温下4小时以上的存储时间必须由微生物挑战研究数据支持。由于由于产品差异以及剂量准备和给药环境而对所有产品的使用中的微生物风险不等，因此适当的研究设计和数据解释对于分配适当的使用中的持有时间至关重要。但是，没有关于如何进行微生物挑战研究的正式FDA指南。该行业正在利用FDA演示，评论评论，信息请求，出版物和工作组，以更好地了解研究设计和数据解释。讨论的问题：1。来自不同国家/地区的卫生当局对微生物挑战研究的当前监管要求是什么？2。3。设计微生物挑战研究的考虑因素和挑战是什么？4。当前在利用平台方法的行业经验是什么，以证明新临床舞台产品更长的时间限制合理？您是否设计和执行基于风险的微生物挑战研究？您如何解释微生物挑战研究中的数据并分配生物产品标签中的使用时间？5。目前的监管要求和行业经验在对基因疗法进行微生物挑战研究方面有什么经验？注意：
增强医疗工作者对人工智能的信心
2019 年，在我们代表 NHS 的“为迎接数字化未来培养医疗队伍”（Topol 审查）团队致函英国卫生和社会保障大臣的信函中，我们预测“个人将越来越多地借助算法来解释这些数据，从而生成自己的健康数据；人工智能 (AI) 提供的医疗数据解释速度、准确性和可扩展性将显著提高”，这将“为所有类型的临床医生提供强有力的支持”并“导致医患关系的变革”。该报告提出了重要建议，即“应开发教育资源，对所有医疗专业人员进行教育和培训，使其了解健康数据的来源、管理、整合和治理；人工智能和自主系统与工具的伦理；对人工智能和机器人技术的批判性评价和解读”。
人工智能：捕捉时代精神
在诊断领域，人工智能在癌症的检测、表征和分期以及基于不同类型数据解释信息方面发挥着重要作用，例如，将从成像中提取的放射组学信息与来自其他组学领域的数据相链接。放射组学可以捕获肿瘤的表型信息，在区分良性和恶性肿瘤以及预测治疗反应方面显示出良好的前景。人工智能算法可以提高用于诊断和评估治疗反应的预测模型的准确性。例如，基于 CT 特征提取的放射组学已被证明可以预测实体肿瘤（包括非小细胞肺癌和黑色素瘤）对免疫疗法的反应，从而为 PD-LI 作为预测生物标志物提供一种潜在更特异、侵入性更小的替代方案。