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World File Search System桥接
通过新兴技术桥接口腔癌不平等
临床测量和X射线照相仅提供有关已经发生的组织破坏的信息，但没有迹象表明当前的疾病状况或未来过程。2牙周疾病的情景进展进一步使其通过常规手段进行了复杂化。2基于活性基质金属蛋白酶8（AMMP-8）的反复验证的定量诊断口服液体测试可用于筛查易感患者和部位，提供疾病的未来病程，确定的疾病，确定的不活动和活性部位，定期疾病和监测维持治疗和应答治疗。2，其报告的特异性为96％，灵敏度为76-83％，并在5-7分钟内提供结果。2该测试还能够鉴定亚临床牙周疾病，并且据报道，与在早期发现牙周疾病检测中进行探测相比，具有更高的准确性。2,3测试结果可以在定量和定性变体中可用，从而易于解释。3例患者可以自我管理测试，易于使用，不需要专业培训，廉价且无创侵入性。它也可以被医学使用
桥接精度和解释-IJRPR
鉴于糖尿病的全球患病率，迫切需要精确的预测工具。通常，传统的诊断方法无法识别临床数据中的复杂模式，从而导致干预措施延迟。机器学习（ML）和深度学习（DL）可以分析大型数据集，具有巨大的变革潜力。本综述着重于两项研究这些技术的最新研究，重点是它们对预测精度，功能分析和实际实施的贡献。这是在论文中提出的，为糖尿病预测开发两阶段比较框架的总体目的。
桥接生物学，心理学，化学和哲学领域
Breadth Requirements (take two, or one plus a third depth) Chem 411+Lab Medicinal/Computational Chemistry (must choose Neuroscience-related independent project) Neur 299 Topics in Neuroscience Neur 451/452 Independent Research in Neuroscience (4 total credits required) Neur 318 Clinical Neuroscience (prerequisite: Neur 270) Phil 219 Foundations of Artificial Intelligence Phil 312 Philosophy of the认知科学PSYC 317心理病理学与大脑（先决条件：PSYC 200）PSYC 216感知PSYC 327认知过程（先决条件：PSYC 150和PSYC 211）
桥接纳米和微观X射线断层扫描，用于利用人工智能
1纳米工程系，加利福尼亚州圣地亚哥分校，加利福尼亚州拉霍亚，美国92093，美国2劳动力DeRéactivitéet Chimie et Chimie des Solyes（LRCS） Electrochimique de l'Energie（RS2E），CNRS 3459，Hub de l'Energie，80039，法国Amiens，Amiens，4个国家可再生能源实验室，15013年，丹佛West Parkway，Golden，Golden，Golden，Golden，Golden，Colorado 80401，美国，美国，美国50401年，美国50401年，美国综合大学。和工程，加利福尼亚大学圣地亚哥分校，加利福尼亚州，美国92093，美国7 Alistore-Eri欧洲研究所，CNRS FR 3104，Hub de l'Energie，80039法国阿米恩斯，法国80039，法国80039 Institut Institut Universiatut de France de France de France de France de France，75005 Paris，France 9 Heptrance 9 Hypero Scientipic scientipic sciential 5 pariuts Scientipic nestripicigantificientiphipic fishericigicatific 5美国加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学92093，美国加利福尼亚大学可持续电力与能源中心（SPEC） *相应的作者：jdoux@eng.ucsd.edu），shmeng@ucsd.edu（Y。S. M.）关键字：特征，断层扫描，建模，机器学习，人工智能，内部内实验，相关显微镜
SARS-CoV-2 感染者的保护力、保护阈值和免疫桥接相关性
确定免疫反应与对有症状的 SARS-CoV-2 感染（即 COVID-19）的保护之间的关系有助于预测疫苗的未来有效性。这种关系应能实现免疫桥接（即预测候选疫苗的功效），有助于根据免疫原性数据批准新的或更新的疫苗，而无需进行大规模的 3 期试验 (1)。欧盟和美国使用免疫桥接来批准季节性流感疫苗，并降低了开发疫苗所需的成本和时间。此外，确定预防新型 SARS-CoV-2 变体所需的免疫水平将有助于预测人群水平的感染免疫力，并指导有关疫苗接种和加强接种的公共卫生政策。
多尺度大脑建模：用于临床和技术应用的桥接显微镜和宏观脑动力学
大脑的复杂组织从神经元内的分子级过程到大型网络，因此必须了解这种多尺度结构以发现大脑功能并解决神经系统疾病至关重要。多尺寸的大脑建模已成为一种变革性方法，将计算模型，高级成像和大数据集成以弥合这些组织水平。本评论探讨了将微观现象与宏观大脑功能联系起来的挑战和机遇，并强调了推动领域进步的方法。它还强调了多尺度模型的临床潜力，包括它们在推进人工智能（AI）应用程序和改进医疗保健技术中的作用。通过检查当前的研究并提出了跨学科合作的未来方向，这项工作展示了多尺度大脑建模如何彻底改变科学的理解和临床实践。
桥接数值模型和机器之间的缝隙...
许多地下流动应用涉及对物理定律充分了解的组成部分，以及在物理定律了解不足或不适用的其他组件中。数值建模在前者方面擅长于以前的机器学习（ML）在后者方面的插值数据，但是两种方法都无法同时解决这些组件。现有的ML方法（通常称为具有物理信息的ML或PIML）同时处理这些类型的组件是对标准ML方法的较小调整（例如，PIML可能会使用物理数据进行训练或损失功能来鼓励ML遵守ML，而无需任何准确保证方程式）。调整黑盒ML模型在根本上受到限制，因为“大数据没有解释自身” - 在模型中意味着，可解释的结构是提高可预测性，使人类理解和最大化小数据影响的必要性。我们展示了可区分的编程（DP）如何使我们能够使用可训练的ML融合值得信赖的数值建模，从而增强了用于物理模型开发，倒数分析和机器学习的工作流程。
桥接人类的概念和计算机愿景，以解释面部验证
用人工智能（AI）摘要影响了诸如面部验证之类的敏感应用的决策过程，以确保决策的透明度，公平性和责任感是很有趣的。尽管存在可解释的人工智能（XAI）技术来澄清AI的决策，但向人类表达这些决定的解释同样重要。在本文中，我们提出了一种结合计算机和人类视野的方法，以提高解释对面部验证的解释性。特别是我们受到人类感知攻击的启发，以了解机器在面部比较任务中如何感知到面对面的人类语义。我们使用MediaPipe，它提供了一种分割技术，该技术可以识别不同的人类语义式区域，从而实现了机器的感知分析。补充说，我们改编了两种模型不足的算法，以对决策过程提供可解释的见解。