XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System未被发现
在干草堆中找到针头：用于支付系统中异常检测的机器学习框架
，我们提出了一个高价值支付系统（HVP）实时交易监视的灵活机器学习（ML）框架，该框架是一个国家财务基础设施的中心部分。系统运营商和监督者可以使用此框架来检测异常交易，如果该交易是由网络攻击或操作中断引起的，并且未被发现 - 可能会对HVP，其参与者和财务系统产生严重影响。鉴于每天的大量付款和HVP中实际异常交易的稀缺性，发现异常类似于试图在干草堆中找到针头的尝试。因此，我们的框架使用了分层方法。在第一层中，有监督的ML算法用于识别和将“典型”付款与“异常”付款中分开。在第二层中，仅通过无监督的ML算法进行异常检测而运行“不寻常的”付款。我们使用加拿大HVP的人工操纵交易和付款数据来测试此框架。第一层中使用的ML算法达到93％的检测率，标志着对常用计量经济学模型的显着改善。此外，第二层中使用的ML算法标记了人工操纵的交易几乎是原始交易的两倍，证明了其效果。
脑科学
摘要：小脑中风后，认知能力会受到损害，正如所谓的小脑认知情感综合征 (CCAS) 框架内所描述的那样。然而，视觉忽视是否也是 CCAS 的一部分仍不清楚。我们描述了一名患者，该患者在左小脑后下动脉 (PICA) 血栓形成后发生亚急性小脑中风，表现出左侧视觉忽视，这表明小脑对视觉注意力也有调节功能。然而，这种忽视是轻微的，只有在使用敏感的神经心理学五点测试以及视频眼科评估时才能检测到，但在使用常见的忽视专用纸笔测试进行评估时仍未被发现。三周后，随访评估显示忽视症状有所改善。因此，这些发现表明，视觉忽视可能是 CCAS 的一部分，但忽视评估的选择和中风后的时间延迟可能至关重要。虽然确切的潜在病理生理机制仍不清楚，但我们认为小脑-大脑神经联系不全可能是忽视可能发生在同侧的原因。需要进一步研究在中风后的不同阶段应用敏感评估工具来调查小脑损伤后忽视的发生率、病变相关性和病理生理学。
CAGE 测序揭示了活化囊性纤维化巨噬细胞中 CFTR 依赖的 I 型 IFN 信号失调
强烈的、无法缓解的气道炎症反应会导致囊性纤维化 (CF) 患者的破坏性肺部疾病。巨噬细胞免疫功能失调可能是控制 CF 肺部疾病进展的一个关键方面，但其潜在机制尚不完全清楚。我们使用 5′ 端为中心的转录组测序来分析铜绿假单胞菌 LPS 激活的人类 CF 巨噬细胞，结果显示 CF 和非 CF 巨噬细胞在基线和激活后部署了截然不同的转录程序。这包括与健康对照相比，激活的患者细胞中 I 型 IFN 信号反应明显减弱，但在患者细胞中使用 CFTR 调节剂进行体外治疗以及通过 CRISPR-Cas9 基因编辑来纠正患者来源的 iPSC 巨噬细胞中的 F508del 突变后，这种反应是可逆的。这些发现表明，人类 CF 巨噬细胞中存在以前未被发现的免疫缺陷，这种缺陷依赖于 CFTR，并且可以通过 CFTR 调节剂逆转，从而为寻找 CF 中的有效抗炎干预措施提供了新的途径。
无金属光催化：二维纳米材料与晚期有机合成
尽管对二维（2D）材料的痕迹进行了几十年的研究，但可以确定其文艺复兴时期，即何时由Geim和Novoselov隔离并鉴于单层石墨烯，后者被授予诺贝尔物理学的发现。1，2从那时起，石墨烯的令人难以置信的特性启发了许多研究者，研究了广泛的可能应用。认识到，这种不同的特性与2D布置齐头并进，并加速了对其他2D材料的探索，其中包括金属基材料和无金属材料。近年来，由于无金属材料的材料成本较低，因此对2D金属材料的研究变得越来越宽。在此类材料的各种应用中，光催化是一个非常有吸引力的领域，它融入了“绿色化学”现代哲学的大多数方面，在该哲学中，将可持续性标准整合到化学生产中是核心使命。在这种情况下，利用太阳能的能量来触发化学转化，以代替更多能源密集型和较少的生态生产方案，这是迈向可持续性的重要一步。3，4尽管有希望的发现和对使用2D金属材料作为有机转化的光催化剂的高期望，但这些有趣的结构的全部潜力尚未被发现，并且了解结构/活动关系仍然需要
城市研究在线
本期特刊增进了人们对想象如何支撑法律与生物医学技术和科学的互动的理解。这是第一本以法律为主导的关于想象的跨学科论述的汇编。这些文章借鉴了生物医学技术科学的例子，阐明了想象在法律与生物医学技术科学之间的关系中迄今未被发现或被低估的作用。我们以广泛、包容和动态的方式概念化了“法律”、“生物医学技术科学”和“想象”。 “法律”和“生物医学技术科学”（生物医学技术和科学）不需要进一步澄清。然而，“想象”在法律、社会法律和监管研究学术中是一个相对较新的概念，1 因此需要介绍。接下来，我们将介绍想象，然后解释本期特刊如何旨在解决关于想象的法律学术研究的匮乏。随后，我们注意到文章中对想象的概念化，想象在法律和法律话语中的位置，以及最后想象的作用是什么以及它们对法律的重要性。想象的概念化存在于多个学科中。在经济学领域工作的贝克特将想象表述为“想象的未来”。2 来自科学和技术研究 (STS) 的贾萨诺夫和金将社会技术想象视为“反映在设计和实践中的集体想象的社会生活和社会秩序形式”。
Mottaz，Anais等。 α波段连贯性的神经反馈训练可以增强运动性能。
抽象的增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）糖尿病性视网膜病（DR）的续集是糖尿病（DM）的频繁并发症，是劳动年龄人群失明的主要原因。当前的DR风险筛查过程没有足够的有效性，以至于疾病经常在不可逆的损害发生之前一直未被发现。与糖尿病相关的小血管疾病和神经视网膜变化产生了恶性循环，导致DR转化为PDR，具有特征性的眼部属性，包括线粒体和视网膜细胞过多的细胞损伤，慢性炎症，新血管造口化和视野降低。PDR被认为是其他严重糖尿病并发症（例如缺血性中风）的独立预测指标。“ Domino效应”是级联DM并发症的高度特征，其中DR是分子和视觉信号传导受损的早期指标。线粒体健康控制在临床上与DR管理有关，多摩尼克泪液分析可能对DR预后和PDR预测有用。改变了代谢途径和生物能学，微血管缺陷和小血管疾病，慢性炎症和过度的组织重塑，本文的重点是基于证据和二级博士护理管理。
个性化心血管医学和心血管影像中的人工智能
值为 33.8%，这是由于射血分数阈值小于 30% (17)。另一项研究使用了来自 126,526 名患者的 12 导联心电图数据来开发 CNN，以识别仍处于窦性心律的心房颤动患者。当分析每个患者的多张心电图时，该算法能够识别心房颤动，AUC 为 0.90，灵敏度为 82.3%，特异性为 83.4% (18)。假设结构性心脏变化（例如肌细胞肥大、纤维化和扩张）通常先于心房颤动，而 CNN 能够在心电图中识别的正是这些结构性变化。然而，这项研究并非没有局限性；该神经网络是通过对心房颤动发病率较高的人群进行回顾性分类来训练的，因此可能存在过度拟合的风险，而没有心房颤动的患者组可能有未被发现的心房颤动，因此这些患者可能被错误标记，影响算法的准确性。尽管如此，该研究确实强调，可以使用一种低成本、可访问且非侵入性的测试来筛查可能患有心房颤动的患者，作为预防和诊断工具（18）。进一步的研究探索了从常规心电图检测结构性心脏变化的概念，包括使用人工智能检测左心室肥大
CANSA-转移性乳腺癌事实说明书-...
[图片来源：第四期] 癌细胞可以脱离乳房中的原始肿瘤，通过血液或淋巴系统传播到身体的其他部位，淋巴系统是一个由节点和血管组成的大型网络，负责清除体内的细菌、病毒和细胞废物。身体不同部位的转移性肿瘤由乳腺癌细胞组成。例如，如果乳腺癌扩散到骨骼，骨骼中的转移性肿瘤由乳腺癌细胞组成，而不是骨细胞。乳腺癌可能“诊断时已转移”。这意味着乳腺癌在扩散到身体其他部位之前未被发现。它也被称为原发灶不明的癌症 (CUP)。没有人会死于残留在乳房中的乳腺癌。肿块本身并不致命。癌细胞扩散到重要器官才是致命的。这被称为转移。转移是指癌症扩散到远处器官。当癌症扩散到远处器官时，它被称为转移性疾病或 IV 期疾病。研究表明，在所有乳腺癌患者中，约有 6-10% 的癌症已扩散到远处器官，并在首次诊断时被归类为 IV 期。在大多数转移性乳腺癌患者中，转移是在癌症早期已经得到治疗后才被诊断出来的。
利用多时相多光谱机载激光扫描、Sentinel-2 和移动激光扫描进行地图更新
摘要。遥感技术的快速发展为进一步发展目前主要基于被动航空图像的全国测绘程序提供了有趣的可能性。特别是，我们假设多时相机载激光扫描 (ALS) 在地形测绘方面具有巨大的未被发现的潜力。在本研究中，首次测试了多时相多光谱 ALS 数据的自动变化检测。结果表明，直接比较不同日期的高度和强度数据可以揭示与郊区发展相关的微小变化。未来工作的主要挑战是将变化与地图制作中感兴趣的对象联系起来。为了在未来的测绘中有效利用多源遥感数据，我们还研究了卫星图像和地面数据补充多光谱 ALS 的潜力。开发并测试了一种从 Sentinel-2 卫星图像时间序列中进行连续变化监测的方法。最后，使用地面移动激光扫描获取高密度点云并自动将其分为四类。将结果与 ALS 数据进行比较，并讨论了不同数据源在未来地图更新过程中可能发挥的作用。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。全部或部分分发或复制本作品需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JRS.13.4.044504]
Leena Matikainen, Milo š Pand ž ic´, Fashuai Li, Kirsi Karila, Juha Hyyppä, Paula Litkey, Antero Kukko, Matti Lehtomäki, Mika Karjalainen, Eetu Puttonen，“利用多时相多光谱机载激光扫描，Sentinel-2，和移动激光扫描在地图更新中的应用，”J. Appl。遥感. 13 (4), 044504 (2019), doi: 10.1117/1.JRS.13.4.044504。
摘要。遥感技术的快速发展为进一步发展目前主要基于被动航空图像的全国测绘程序提供了有趣的可能性。特别是，我们假设多时相机载激光扫描 (ALS) 在地形测绘方面具有巨大的未被发现的潜力。在本研究中，首次测试了多时相多光谱 ALS 数据的自动变化检测。结果表明，直接比较不同日期的高度和强度数据可以揭示与郊区发展相关的微小变化。未来工作的主要挑战是将变化与地图制作中感兴趣的对象联系起来。为了在未来的测绘中有效利用多源遥感数据，我们还研究了卫星图像和地面数据补充多光谱 ALS 的潜力。开发并测试了一种从 Sentinel-2 卫星图像时间序列中进行连续变化监测的方法。最后，使用地面移动激光扫描获取高密度点云并自动将其分为四类。将结果与 ALS 数据进行比较，并讨论了不同数据源在未来地图更新过程中可能发挥的作用。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。全部或部分分发或复制本作品需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JRS.13.4.044504]