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利用脑磁共振图像和临床数据训练深度学习算法，预测放射冠梗塞患者的运动结果
早期准确预测长期运动恢复程度对于制定针对性脑卒中患者的康复策略具有重要意义。使用临床参数和脑磁共振图像作为输入，我们开发了一种深度学习算法，以提高对放射冠 (CR) 梗塞患者长期运动结果的预测准确性。使用脑磁共振图像和 CR 梗塞后不久获得的临床数据，我们开发了一种综合算法来预测患者发病后 6 个月的手部功能和步行结果。为了开发和评估该算法，我们回顾性招募了 221 名 CR 梗塞患者。综合改良 Brunnstrom 分类预测模型验证集的曲线下面积为 0.891，95% 置信区间为（0.814–0.967），综合功能性步行类别预测模型的曲线下面积为 0.919，95% 置信区间为（0.842–0.995）。我们证明了使用患者的临床数据和 CR 梗塞后不久获得的脑磁共振图像训练的综合算法可以促进对长期手部功能和行走结果的准确预测。未来的努力将致力于寻找更合适的输入变量，以进一步提高深度学习模型在临床应用中的准确性。
观察和建模方法评估海上风能开发对加利福尼亚州当前上升工作坊摘要的影响
2024年3月4日，海洋能源管理局（BOEM）召集了一个研讨会，讨论了观察性和建模方法，以了解西海岸对加利福尼亚当前电流上升的影响，并为如何监视和建模相关参数以评估这种影响。该研讨会是通过先前的建模研究告知的，该研究模拟了加利福尼亚风能区域中海上风能基础设施对该地区流体动力学的影响（Raghukumar等人。2023）。的讨论也通过最近的一项国家科学学院报告的建议来告知，该报告凸显了对风能开发的所有阶段以及更多模型验证研究的需求，这些研究对涡轮机，风场和区域量表的流体动力学过程进行了评估（国家学院2023）。尽管专注于Nantucket Shoals地区，但该报告的建议也与太平洋离岸风有关。参加了19名面对面参与者和23名代表联邦和州机构，学术机构，国家实验室，部落支持组织，离岸风开发商，行业专业人士和非营利组织的虚拟参与者参加了研讨会。与会者的专业知识包括物理海洋学（建模和现场采样），大气科学和建模，联邦许可，可再生能源产生，工程，工程，海上风力开发以及数据管理和交付。研讨会由Kearns＆West促进。
LncRNA PTENP1/miR-21/PTEN 轴调节癌症中的 EMT 和耐药性：DNA 损伤反应中细胞命运的动态布尔模型
摘要：众所周知，microRNA-21 (miR-21) 靶向磷酸酶和张力蛋白同源物 (PTEN)，促进癌症的上皮-间质转化 (EMT) 和耐药性。最近的证据表明，PTEN 激活其假基因衍生的长链非编码 RNA PTENP1，进而抑制 miR-21。然而，PTEN、miR-21 和 PTENP1 在 DNA 损伤反应 (DDR) 中的动态仍不清楚。因此，我们通过整合来自各种癌症的已发表文献提出了一个动态布尔网络模型。我们的模型与乳腺癌、肝细胞癌 (HCC) 和口腔鳞状细胞癌 (OSCC) 的实验结果显示出良好的一致性，阐明了 DDR 激活如何从 S 期过渡到 G2 检查点，从而导致一系列细胞反应，例如细胞周期停滞、衰老、自噬、细胞凋亡、耐药性和 EMT。模型验证强调了 PTENP1、miR-21 和 PTEN 在调节 EMT 和耐药性方面的作用。此外，我们的分析揭示了九个新的反馈回路，其中八个是正反馈回路，一个是负反馈回路，由 PTEN 介导，与 DDR 细胞命运决定有关，包括与耐药性和 EMT 相关的通路。我们的工作为研究 DDR 后的细胞反应提供了一个全面的框架，强调了在癌症治疗中靶向 PTEN、miR-21 和 PTENP1 的治疗潜力。
太古代金矿脉数据驱动预测模型...
使用概率空间数据分析与集成，开发了布比绿岩带太古代矿脉金矿潜力预测模型。所用数据集包括金矿床记录、地质图、构造图、航磁和 ASTER 图像。从地理勘探数据集中提取了指示太古代矿脉金矿潜力的地质特征，用作基于太古代矿脉金矿概念模型的预测模型的输入。指示性地质特征包括岩性单元、与花岗岩-绿岩接触的接近度、剪切和变形区、叶理和 s 结构、褶皱轴、热液蚀变带和航磁线纹（矿化流体的通道）。使用 Crosta 技术从 ASTER 数据中提取了与金矿化相关的热液蚀变带。同晚期构造花岗岩侵入体提供了热量和/或热液，导致金矿化，而其余结构则作为金矿的沉积地点。已知的金矿床与地质特征具有空间关联。对金矿床与不同地质特征之间的空间关联进行了定量分析。研究区共有 201 个金矿床。147 个小型矿床用于预测建模，而 51 个大型矿床用于模型验证。输入地图是
3D Kronecker 卷积特征金字塔用于 MRI 成像中的脑肿瘤语义分割
脑肿瘤严重影响生活质量，并改变患者及其亲人的一切。脑肿瘤的诊断通常从磁共振成像 (MRI) 开始。从 MRO 图像手动诊断脑肿瘤通常需要专家放射科医生。然而，这个过程既耗时又昂贵。因此，需要一种计算机化技术来检测 MRI 图像中的脑肿瘤。使用 MRI，使用三维 (3D) 克罗内克卷积特征金字塔 (KCFP) 的新机制来分割脑肿瘤，解决像素丢失和多尺度病变处理薄弱的问题。用 3D 克罗内克卷积代替单一扩张率，同时使用 3D 特征选择 (3DFSC) 进行局部特征学习。在 3DFSC 末尾添加 3D KCFP 以解决多尺度病变处理薄弱的问题，从而有效分割不同大小的脑肿瘤。使用具有全局阈值的 3D 连通分量分析作为后处理技术。标准多模态脑肿瘤分割 2020 数据集用于模型验证。与其他基准方案相比，我们的 3D KCFP 模型表现优异，整个肿瘤、增强肿瘤和肿瘤核心的骰子相似系数分别为 0.90、0.80 和 0.84。总体而言，所提出的模型在脑肿瘤分割方面是有效的，这可能有助于医生对未来的治疗计划做出适当的诊断。
使用顺序THM耦合_在Cox Claystone中对原位加热实验的基准测试和验证对紧密粘土石的热加压建模
我们采用热弹性和依次的耦合技术来建模紧密粘土岩中的热驱动的耦合热融合机电（THM）过程。在恒定的热载荷下具有相应的热弹性分析解决方案的基准案例验证了该模型。此后，在Callovo-Oxfordian（Cox）Claystone在Meuse/ Haute/ Haute-Marne-Marne-Marne-Marne Underground Researchatory在法国的Callovo-Oxfordian（Cox）粘土中进行了两个原位加热实验以进行模型验证：一个较小的加热实验（TED实验）和较大规模的实验（ALC实验）。该模型表现出良好的性能，可与较小规模的TED实验相匹配观察到的温度和孔隙压力演化。对于大规模的ALC实验，在模型中捕获了热压的一般趋势，但在冷却过程中的某些监测点上估计了压力。这表明该场中的THM响应可能会受到岩石性质的变异性或不可逆的或时间依赖的机械过程的影响，这些过程未包含在当前的热氧弹性模型中。这项工作的主要贡献如下：（1）我们验证并验证数值模拟器Tough-Flac成为有价值的THM建模工具； （2）证明实验室确定的材料参数可以用作高尺度的参考值。但是，为了更好地识别和量化原位测试的建模，应该将更多的效率用于获得高质量的机械变形数据。
如何引用本文：Abdul Razzak Khan Qureshi，Shivani Patnaha，Prerita Kulkarni，Priyanka Singh，Manish Joshi，Indra Vaidya（2024）机器Lear
摘要尽管云计算已经广泛使用，但除了大大改善资源经济和可访问性外，它还引发了许多安全问题。这项研究的目的是找出基于机器学习的入侵检测系统（ID）如何改善云安全性。为了实时检测和中和攻击，提出的IDS使用了各种算法，例如支持向量机（SVM），随机森林，决策树，最近的邻居（KNN）和深度学习技术，例如卷积神经网络（CNN）。在适应新攻击向量时，它可以最大程度地减少误报。为了提高响应时间和检测准确性，该研究将性能优化策略与特征选择方法相结合。它还强调了使用最新数据集进行现实攻击方案和强大的模型验证（例如CSE-CICIDS2018）。结果表明，基于机器学习的入侵检测系统（IDS）比基于传统的签名系统更有效地发现新颖和复杂的威胁。最终，本研究提供了深刻的信息，以为云网络创建更聪明，更灵活的网络安全解决方案，并强调机器学习在保护敏感数据和保证跨各种应用程序中云服务的完整性时所起的关键功能。关键字 - 云计算，卷积神经网络，网络安全，决策树，特征选择，入侵检测系统，k-neareast邻居，机器学习，绩效优化，随机森林，安全漏洞，基于签名
使用庞加莱图评估狗心率变异性分析的指标
摘要：使用庞加莱图进行心率变异性分析可用于评估自主神经系统功能。然而，对庞加莱图定量指标的解释仍然存在争议。因此，很少有研究验证过这些定量指标在兽医学中的有效性。本研究旨在使用狗的药理学模型验证庞加莱图指标的可靠性。本研究使用了四只健康的比格犬。每只狗分别接受普萘洛尔、阿托品和普萘洛尔-阿托品治疗，以阻断交感神经、副交感神经和交感-副交感神经功能。庞加莱图的定量指标是根据在给药前后收集的 300 次心电图数据计算得出的，并进行统计分析。庞加莱图的定量指标，如垂直于长轴的标准差（SD1）、沿长轴的标准差（SD2）、SD1×SD2等，在给药后，无论是副交感神经阻断模型还是交感神经-副交感神经阻断模型，均明显下降，但各组间SD1/SD2无明显差异。庞加莱图反映了犬自主神经系统的变化，在犬中，SD1、SD2、SD1×SD2可检测出副交感神经活动被抑制的状态。
靶向肝癌细胞中的 PCSK9 可引发代谢衰竭和铁死亡
摘要：脂质代谢失调是肝癌的共同特征，维持肿瘤细胞生长和存活必不可少。我们旨在利用这一弱点，通过靶向关键代谢因子前蛋白转化酶枯草溶菌素/kexin 9 型 (PCSK9) 来重新连接致癌代谢中心。我们使用三种肝癌细胞系 Huh6、Huh7 和 HepG2 评估了 PCSK9 抑制的效果，并使用斑马鱼体内模型验证了结果。PCSK9 缺乏导致所有细胞系的细胞增殖受到强烈抑制。在脂质代谢水平上，PCSK9 抑制导致细胞内中性脂质、磷脂和多不饱和脂肪酸增加以及脂质氢过氧化物积累增加。分子信号分析涉及 sequestome 1/Kelch 样 ECH 相关蛋白 1/核因子红细胞 2 相关因子 2 (p62/Keap1/Nrf2) 抗氧化轴的破坏，导致铁死亡，其形态特征通过电子和共聚焦显微镜得到确认。使用斑马鱼异种移植实验验证了 PCSK9 缺乏的抗肿瘤作用。抑制 PCSK9 可有效破坏肿瘤代谢过程，诱导代谢衰竭并增强癌细胞对铁触发脂质过氧化的脆弱性。我们提供了强有力的证据支持抗 PCSK9 方法的药物重新定位以治疗肝癌。
为什么应用SPSS，SmartPls和Amos
在商业和社会科学研究领域中，选择正确的定量数据分析工具对于得出可行的见解和验证假设是关键的。本研究使用了定性比较和对比方法。目的是突出每个工具的好处及其在社会科学和商业研究中的适当用途。spss，smartpls和amos是三个突出的工具，每个工具都提供了针对各种研究需求量身定制的独特优势。spss（社会科学的统计软件包）因其全面的统计程序和用户友好界面而广泛认可，这是执行详细描述性和推论分析的理想选择。smartpls（部分最小二乘结构方程建模）专门从事基于方差的SEM，为探索性研究和使用复杂数据集提供了强大的功能。其对预测和理论发展的关注对处理大型和复杂的模型特别有益。amos（矩结构的分析）在基于协方差的SEM中出色，为验证性因素分析和结构建模提供了广泛的工具。其图形界面和模型拟合指标有助于详细的模型验证和假设检验。每个软件都有其优势和局限性，使其成为解决定量研究不同方面的重要工具。了解其独特功能使研究人员可以为其特定的分析要求选择最合适的工具。