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一个新颖的多尺度和细粒网络，用于大型...
使用光学相干断层扫描（OCT）图像对大型脉络膜血管进行精确分割，使前所未有的定量分析能够理解脉络膜疾病。在本文中，我们提出了一个称为MFGNET的新型多尺度和精细网络。由于脉络膜血管是小目标，因此需要考虑远距离依赖性，因此，我们开发了一个两组细粒的特征提取模块，可以将变压器提取的远程信息与在两个分支之间引入信息交换的卷积中提取的局部信息。为了解决OCT图像中脉络膜血管的低对比度和模糊边界的问题，我们开发了一个较大的内核和多尺度注意模块，该模块可以通过多尺度卷积内核，通道混合和特征进行补充来改善目标区域的特征。我们用手动注释的大型脉络膜容器在800 OCT图像上定量评估了MFGNET。实验结果表明，与当前可用的最先进的分割网络相比，所提出的方法具有最佳性能。值得注意的是，根据分割结果将大型脉络膜血管在三个维度（3D）中重建，并计算了几个3D形态参数。对这些参数的统计分析揭示了健康对照组和高近视组之间的显着差异，从而确认了拟议工作在促进后来对疾病和临床决策的促进方面的价值。
不要问“为什么？”：一种新颖的疫苗说服力方法，而不是解决疫苗犹豫
最近关于疫苗的CMAJ第1条对影响疫苗接受的因素的总体局限性造成了损害，这是通过暗示认知多元化和一种知识缺陷方法之间的简单难题，从而减轻了犹豫。动机访谈强调了在患者疫苗顾问Ling中具有EMPA，以患者为中心的协作式通讯风格的重要性，并具有强大的加拿大结果数据，可以支持其有效解决疫苗犹豫并改善接受的有效性。2此外，第1条忽略了证据表明，疫苗接受性通常是多阶乘，并且比作者所建议的要复杂得多。3尽管我们不否认医疗保健提供指导在促进疫苗接受的关键作用，但许多其他接受的驱动因素是
对建模遗传性主动脉疾病的小鼠主动脉机械特性的新颖见解
抽象的客观遗传主动脉疾病（HADS）增加了主动脉解剖和破裂的风险。最近，我们建立了一种客观的方法来测量鼠主动脉的破裂力，从而解释了临床研究的结果并评估了血管ehlers中认可的药物的附加值 - Danlos综合征（VEDS）。在这里，我们将方法应用于另外鼠标具有模型的另外鼠标。材料和方法，我们使用了Marfan综合征（MFS）的两种鼠标模型（FBN1 C1041G和FBN1 MGR），以及一个EFEMP2的平滑肌肉敲除（SMKO）和三种CRISPR/CAS9工程型敲门模型（LTBP1，MFAP1，MFAP4和TIMP1）。对两个MFS模型之一进行了为期4周的莱萨坦治疗。每只小鼠，制备三个胸主动脉的环，安装在组织拉拔器上，并单轴伸展直至破裂。结果与野生型小鼠相比，SMKO和两个MFS模型的主动脉破裂力显着降低，但在两个MFS模型中，高于对VEDS建模的小鼠模型。相比之下，LTBP1，MFAP4和TIMP1敲入模型没有主动脉完整性受损。正如预期的那样，氯沙坦治疗降低了动脉瘤的形式，但令人惊讶的是对我们MFS小鼠的主动脉破裂力没有影响。
资源分配问题的新颖开关型策略网络：技术报告
摘要 - 深处增强学习（DRL）已成为制定排队网络中控制策略的强大工具，但是在这些应用程序中，多层多层感知器（MLP）神经网络的常见使用具有重要的缺点。MLP体系结构虽然多才多艺，但通常会遭受样本效率差和过度合适的培训环境的趋势，从而导致新的，看不见的网络的次优性能。响应这些问题，我们引入了开关型神经网络（STN）体系结构，旨在提高排队网络中DRL策略的效率和概括。从传统的非学习政策中的STN杠杆作用模式，确保在类似状态下进行一致的行动选择。这种设计不仅简化了学习过程，而且还通过减少过度效果的趋势来促进更好的概括。我们的作品提出了三个关键贡献：首先，STN的开发是MLP的更有效替代方案；其次，经验证据表明，在各种培训方案中，STN在各种培训方案中实现了卓越的样本效率。第三，实验结果表明，STN在熟悉的环境中与MLP性能相匹配，并且在新设置中的表现明显优于它们。通过嵌入特定领域的知识，STN增强了近端策略优化（PPO）算法的有效性而不损害性能，这表明其适合各种排队网络控制问题。
智能双重系统 - 一种新颖的方法，用于用PEGDE交联的透明质酸填充剂重新敏化和体积
自1990年代后期以来，透明质酸基的软组织填充剂已成为组织增强的首选选择，因为它们的FA可呈现的安全性和微创性质。在过去的二十年中，他们受欢迎的Ity飙升，伴随着更广泛的可用填充剂，并且不断扩大的美学proce会支持他们所支持的。这种增长反映了可及性的提高和患者的意识，从而使HA填充剂在全球范围内大多数Com Mon Cosmets程序中。这些填充物的演变集中在提高安全性和有效性上。显着的进步是引入了与聚（乙二醇）二甘油乙醚（PEGDE）交叉连接的透明质酸，这有望在面部体积和重新定义的情况下证明IM证明性能和安全性。
一个新颖的互动视频模块用于提供商的互动视频模块，可以提高对治疗酒精使用障碍的最佳实践知识
方法：方法：前瞻性单中心队列研究，评估了一种新颖的互动教育视频模块（EVM）对提供者对AUD治疗的影响。EVM讨论了治疗，动机访谈（MI）和减少伤害策略以及案例示例。EVM托管在我们医院的网站上，并在内科，家庭医学，精神病学和胃肠病学/肝病学部门内所有提供者（教职员工和从业人员）提供。EVM是可选的，但是使用继续医学教育（CME）学分激励参与者。预/后调查请求反馈并评估1）AUD治疗知识，2）舒适开处方药，3）对MI的信心。匹配的响应。
Müller等。 - Aurora -A通过CDK12 1 阻止TRC JAX动物行为系统（JABS） 混合猪中等位基因特异性调节变化的多摩尼克表征1 质膜修复需要Septin细胞骨架 RNA-Seq基因融合检测工具的荟萃分析 量表，新颖壁ches的高分辨率微生物分析 壳聚糖金纳米颗粒基于敏感的视觉检测组氨酸标记的重组蛋白 强化学习和工作记忆系统的双重过程障碍是生理焦虑中学习缺陷的基础 合成PPR蛋白的翻译激活阐明了拟南芥叶绿体中PSBA翻译的控制 在某些选定的白色念珠菌基因中对镜面重复序列的内部评估 生成人工智能执行基本的结构生物学建模 研究了模拟的两组分凝胶系统的组织再生 动物和机器人建模和模拟框架
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2025年1月19日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.15.633177 doi：biorxiv preprint
灵活的变压器：一个简单的基于新颖的变压器网络，用于在变体输入图像尺寸
卷积神经网络（CNNS），是最重要的深度学习网络，用于构想者视觉，已进行了一系列的发展和改进，以进行与图像相关的任务，例如对象识别，图像分类，语义细分等。然而，在自然语言处理（NLP）领域，基于注意力的新网络变速器对机器翻译产生了深远的影响，随后导致了基于注意的计算机视觉模型的繁荣。具有关注的最新模型已经显示出对计算机视觉任务的良好性能。例如，与当前的卷积神经网络的表现相比，自我注意力学会在不同位置的细分或单词之间的关系。受视觉转移（VIT）的启发，我们提出了一个简单的新型变压器体系结构模型，称为Flexible Transformer，该模型继承了基于注意力的架构的属性，并且对于任意大小的输入而言是灵活的。除了自我注意事项外，VIT中的输入没有预处理，例如调整大小或裁剪，但在不改变它们的情况下保持完整，这可能导致信息失真或信息丢失。在本文中，我们想介绍一个满足这些要求的新颖而简单的体系结构。与艺术品相比，我们的模型流程输入具有任意图像大小的输入，而没有任何预处理和预处理成本。此外，实验的结果表明，尽管资源有限，该模型仍可以以很高的精度提供良好的结果。，即使灵活变压器的结果不如视觉变压器的结果准确，但它们显示了具有可变大小图像的图像分类任务中具有高性能的模型的潜力。研究的重要性为处理深度学习任务中的原始图像打开了可能性。基于原始输入，如果对拟议的模型进行了优化并在大型数据集上进行了进一步培训，则可以获得良好准确性的可靠结果。
Aldewachi，Hasan，Al-Zidan，Radhwan N.，Conner，Matthew T.和Salman，Mootaz M.（2021）。在发现新颖的的高通量筛选平台 意图阅读和信任人类机器人互动 Naji Alhasnawi，Bilal Naji，Jasim，Basil H.，Issa，Walid和Esteban，M。Dolores（2020）。智能混合动力的逆变器的新型合作控制器 客户价值理论和争议解决策略 Ciolfi，Luigina（2019）。魔术作为技术乌托邦？在陶器中解开交互性和基础架构的问题。在：文化政治 JI，Hongfen，Wang，Dawei，Bao，Weichao，Lu，Zhilun，Wang，ge，ge，Yang，Huijing，Mostaed，Ali，ali，Lihao，Lihao，Linhao，Feteira，Feteira，Antonio，Antonio，Sun，Sun，Sun，Sun，Shikuan，Shikuan，Xu，Fangfang，Fangfang，l L
摘要：神经退行性疾病（NDDS）是无法治愈的，令人衰弱的疾病，导致中枢神经系统（CNS）中神经细胞的进行性变性和/或死亡。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。 这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。 药物发现是一个复杂而多学科的过程。 当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。 这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。 HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。 但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。 为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。药物发现是一个复杂而多学科的过程。当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。我们在这里审查了HT在当代药物发现过程中，尤其是NDD的越来越多的作用，并评估其成功应用的标准。我们还讨论了HTS对新型NDD疗法的需求，并研究了验证新药物靶标和开发NDD的新疗法的当前主要挑战。
四个新颖的无结核分枝杆菌
作者分支机构：1个国际分枝杆菌学实验室，丹麦哥本哈根Statens Serum Institut； 2英国诺丁汉诺丁汉特伦特大学生物科学系； 3罗斯基尔德大学科学与环境系，丹麦4000 Roskilde； 4丹麦哥本哈根大学公共卫生系全球卫生科。*通信：Xenia Emilie Sinding Iversen，Xesi@ssi。DK关键字：burgundiense sp。nov。;分枝杆菌Holstebronense sp。nov。;分枝杆菌kokjensenii sp。nov。;分枝杆菌Wendilense sp。nov。;非结核分枝杆菌；新物种；分类学描述。†共享的最后作者身份：这些作者对工作也同样贡献。在线补充材料中提供了补充数字和两个补充表。006620©2025作者缩写：ALRT，近似似然比测试； AMR，抗菌素耐药性； ANI，平均核苷酸身份； AST，抗菌敏感性测试； BIC，贝叶斯信息标准； CD，蛋白质编码序列； CLSI，临床和实验室标准研究所； GGD，基因组到基因组距离； HPLC，高性能液相色谱； IRLM，分枝杆菌国际参考实验室；它的内部转录垫片； LJ，Löwenstein -Jensen； LPA，线探测测定； MALDI-TOF，基质辅助激光解吸电离时间； MB7H10，Middlebrook 7H10; MBT，MALDIBIOTYPER®； MGIT，分枝杆菌生长指示灯管； MHB，Mueller – Hinton汤； MIC，最少抑制浓度； MS，质谱； NCBI，国家生物技术信息中心； NTM，无结核分枝杆菌； ONT，牛津纳米孔技术； PGAP，原核基因组注释管道； PPS，病原体概率评分； SSI，Statens Serum Institut；结核病，结核病； TES，N-三三（羟甲基）甲基-2-氨基乙磺酸； WGS，全基因组测序； Zn，Ziehl – Neelsen。