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使用阿拉丁机载演示器（A2D）检索大气后向散射和消光剖面
到 2017 年底，欧洲航天局 (ESA) 将发射大气激光多普勒仪器 (ALADIN)，这是一种在 355 nm 下工作的直接检测多普勒风激光雷达。ALADIN 机载演示器 A2D 是使用真实大气信号验证和优化 ALADIN 硬件和数据处理器进行风检索的重要工具。为了能够验证和测试 ALADIN 的气溶胶检索算法，需要一种从 A2D 检索大气后向散射和消光轮廓的算法。A2D 采用直接检测方案，使用双法布里-珀罗干涉仪测量分子瑞利信号，使用菲索干涉仪测量气溶胶米氏回波。信号由累积电荷耦合器件 (ACCD) 捕获。这些规范使得信号预处理中的不同步骤成为必要。本文描述了从 A2D 原始信号中检索气溶胶光学产品（即粒子后向散射系数 β p 、粒子消光系数 α p 和激光雷达比 S p ）所需的步骤。
研究人员表明大脑中的星形胶质细胞在记忆检索中发挥作用
“普遍的观点认为，记忆的形成和回忆只涉及由某些经历激活的神经元印迹，并保存和检索记忆，”通讯作者本杰明·德尼恩博士说，德尼恩博士是神经外科系教授、罗素·J 博士和玛丽安·K·布拉特纳主席、癌症神经科学中心主任、贝勒大学丹·L·邓肯综合癌症中心成员、简和丹·邓肯神经学研究所首席研究员。
使用脑电图信号评估现实场景中记忆检索时的工作量
摘要。目的：脑电图 (EEG) 作为一种生理测量手段，在人因研究中越来越受欢迎，因为它客观、不易产生偏见，并且能够评估认知状态的动态。本研究调查了参与者在单显示器和双显示器配置下执行典型办公室任务时记忆工作量与 EEG 之间的关联。我们预计单显示器配置的记忆工作量会更高。方法：我们设计了一个实验，模拟受试者执行某些办公室工作的场景，并检查受试者在两种不同的办公室设置中是否经历了不同程度的记忆工作量：1）单显示器设置和 2）双显示器设置。我们使用 EEG 频带功率、相互信息和一致性作为特征来训练机器学习模型，以对高记忆工作量状态和低记忆工作量状态进行分类。主要结果：研究结果表明，这些特征表现出显着差异，并且在所有参与者中都是一致的。我们还在先前的研究中通过 Sternberg 任务收集的不同数据集验证了这些 EEG 特征的稳健性和一致性。意义：该研究发现 EEG 与个体的记忆工作量相关，证明了使用 EEG 分析在开展现实世界的神经人体工程学研究中的有效性。
使用检索效果生成来捕获精确肿瘤的分子驱动的治疗关系
精确肿瘤学的快速增长的领域通常致力于根据其临床表型和基因型来确定针对个体患者量身定制的个性化癌症治疗计划，其特征是分子分析[1]。实际上，确定这些治疗方法依赖于专家医学知识的独特组合，来自患者的整个临床和基因组病史的数据，以及在知识库，元知识基础和出版文献中记录的建议和最新发现。这最后一个组件是时间密集型，即使对于专家来说，也有很大的兴趣，即开发自动化的知识生成方法，目的是将文献变成（可行的）知识。最近的生成人工智能的激增引起了人们对高级大语模型（LLM）在生物医学上的应用，但是很少有组织拥有训练或调整这些模型的特定任务的资源。检索提示世代（RAG）[2]的技术可以代表一个中间立场，其中搁置的（开源或专有）LLM与Contextual 1相应的作者配对：Johns Hopkins University，Baltimore，Baltimore，MD，MD，United States，United States，美国MD；电子邮件：kkreime1@jhu.edu。
评估存储条件以及对从湖水检索的法医证据对象的DNA的影响
摘要：从刀具，智能手机，磁带和垃圾袋等常见物体中与犯罪环境中有关的痕迹的痕迹对法医DNA实验室的挑战。恢复的DNA的量可能会受到水环境，水的时间，恢复方法的影响，物体到达实验室之前的物体的运输和存储程序。本研究评估了四种储存条件对从血迹，触摸DNA，纤维印刷和头发中检索到的DNA的影响，最初沉积在刀具，智能手机，包装胶带，导管磁带和垃圾袋上，并在湖水中浸没了三个时段。检索后，将物体通过室温下的空气干燥，在-30℃，氮气或湖水中冻结。结果表明，浸没时间强烈影响了DNA的数量和降解，尤其是在浸没时间（21天）之后。在成功的成功中观察到了显着的变化，而mtDNA pro填充受到浸没时间间隔和存储条件的影响较小。这项研究表明，在DNA分析之前进行空气干燥或冻结，尽快从水中检索，对犯罪现场调查中DNA Pro填充的结果有益。
域内不变的特征学习脑中的MR成像用于基于内容的图像检索
进行大规模研究以从多个设施中收集大脑MR图像时，在每个站点的成像设备和协议中的差异的影响不容忽视，并且近年来，该域间隙已成为一个重要的问题。在这项研究中，我们提出了一种称为样式编码器对抗域的适应（SE-ADA）的新的低维表示（LDR）施加方法，以实现基于内容的图像检索（CBIR）的大脑MR图像。se-ADA通过将特异性信息与LDR分开，并使用对抗性学习来最大程度地减少域差异，从而减少了域差异。在评估实验中，将SE-ADA与八个公共大脑MR数据集（ADNI1/2/3，OASIS1/2/3/4，ppmi）进行比较的域进行了比较，SE-ADA有效地删除了域信息，同时保留了原始大脑结构的关键方面并证明了最高疾病搜索的准确性。
集成大型语言模型和IDIGBIO门户以进行对话数据探索和检索
因为聊天机器人旨在由研究人员使用，因此透明度至关重要。在响应用户请求时，LLMS通常包括其自身的内部知识（可能不可靠但难以验证）或完全构成信息。因此，必须清楚地清楚聊天机器人如何形成其响应，特别是LLM如何解释用户请求以及其查询外部API，以便用户可以独立地评估聊天机器人操作的正确性并将其结论链接到数据。我们为原型设计采用的方法如图2;每当聊天机器人启动数据检索或分析过程时，该过程的详细日志就会嵌入对话中，包括所采取的动作序列及其输入和输出。
非刺激性患者精子检索的非侵入性生物标志物：全面评论
生殖医学的最新进展指导了解决男性不育症的新型策略，尤其是在非目标化植物植物（NOA）的情况下。两种突出的侵入性干预措施，即睾丸精子提取（TESE）和微分解TESE（微型TESE），已成为检索辅助复制技术（ART）配子的关键技术。NOA的异质性和复杂性对临床医生构成了多方面的挑战，因为这些程序的侵入性及其不可预测的成功强调了需要更精确的指导。精确血浆可以恰当地将其视为雄性生殖道的液体活检，包括睾丸，附子酰胺，精液囊泡，球状腺体和前列腺的分泌物。这种流体具有多种无细胞的核酸，微泡，蛋白质和代谢物与性腺活性无关。然而，尽管进行了许多研究探讨了开创性流体的潜在生物标志物，但它们的广泛包含在临床实践中仍然有限。这可能部分是由于NOA固有的各种临床和遗传因素的复杂相互作用可能导致缺乏对残余精子发生的明确生物标志物。可以想象，在NOA情况下，临床数据与生物标志物的整合可以增加预测手术程序结果及其选择的潜力。这项全面的综述通过非侵入性生物标志物解决了NOA中精子检索的挑战。此外，我们深入研究了有前途的观点，阐明了基于多词方法的创新方法，包括基因组学，转录组学和蛋白质组学。这些尖端技术，结合患者的临床和遗传学特征，可以改善在个性化医疗方法，患者咨询和决策连续体中使用生物标志物的使用。最后，人工智能（AI）在结合生物标志物和临床数据的领域中具有重要的潜力，这也是在识别非侵入性生物标志物以进行精子检索的情况下。
TOPH（蛋白质同源物的真实检索）：采用对比问答框架进行蛋白质搜索
另一方面，生物学仍然主要使用传统工具。BLAST 和隐马尔可夫模型在搜索大型蛋白质序列数据库方面有着悠久的使用历史，这些数据库通过残基重叠和基于比对的特征进行评分。基于结构的方法，例如 DALI ( Holm ，2020 ) 和 TM-align ( Zhang & Skolnick ，2005 ) 长期以来一直具有更高的灵敏度来查找远程同源物，但由于其速度和可用蛋白质结构的数量而难以获得更广泛的采用。随着 AlphaFold2 ( Jumper et al. ，2021 ) 等精确蛋白质结构预测方法的出现，使用以前的工具搜索同源结构已变得几乎站不住脚。基于深度学习的方法，例如 Foldseek（van Kempen 等人，2023 年）、TM-vec（Hamamsy 等人，2022 年）、SMAMPNN（Trinquier 等人，2022 年）、Progres（Greener & Jamali，2022 年）一直试图弥补这一差距，但尚无法与 DALI 的灵敏度或序列搜索的速度相媲美（Steinegger & S¨oding，2017 年）。
在开放LLMS上应用检索功能的一代，以支持高血压患者的医疗聊天机器人
抽象疾病管理，特别是对于慢性病或老年人，涉及持续监测，生活方式调整和频繁的医疗互动，需要有效的家庭护理解决方案。为了满足这些需求，聊天机器人技术已成为支持患者自主管理健康的有前途的工具。在这种情况下，聊天机器人必须提供及时，准确的信息和持续的善解人意支持，以维持患者的参与度。此外，数据隐私问题需要避免第三方自然语言处理和发电服务。为了满足这些需求，在本文中，我们建议开发聊天机器人，以支持患者管理慢性病，重点关注高血压。特别是，由于隐私要求，我们使用开源大型语言模型来避免专有系统。鉴于他们的性能基于最先进的指标，我们不竞争第三方服务，因此我们结合了检索增强发电（RAG）技术，建立了一个知识库，并通过医学专业人员的投入来提高模型性能。我们评估了七个开源型号，其中包括两个在医疗领域进行的专门培训。我们的结果表明，抹布可显着提高性能，超过没有抹布的专门医疗域模型。这种方法提供了一种有希望的解决方案，用于独立安全地管理慢性条件。