XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System深入
两例模仿浆膜淋巴瘤，对文献的深入评论
抽象背景：浆膜骨髓瘤（PBM）是多发性骨髓瘤（MM）的罕见，侵略性亚型，预后不良。另一方面，浆膜淋巴瘤（PBL）是具有浆细胞表型的侵袭性B细胞淋巴瘤。重要的是，PBM很难与PBL区分开，因为两种疾病的临床特征都紧密重叠。我们报告了两例PBM病例，并伴有明显的外胸腔病变。案例：案例1：一名38岁的女性抱怨疲劳。她出现了全年的肿瘤，脾肿大，胸壁上的软组织病变以及多个溶性损伤。最初，软组织的病理确定了PBL的诊断。她回到了两个时代的周期，从而导致了大幅改进。然后，她收到了达拉特瘤（Dara）和列纳纳匹胺（Lenalidomide），达到了两年的缓解。病例2：对胰腺和腹膜后肿瘤的多个肿瘤进行了60岁男性的评估。胰腺肿瘤的活检鉴定出浆细胞样细胞，而骨髓活检没有显示浆细胞的迹象。因此，他最初被诊断为具有多个浆细胞瘤，并接受了与硼替佐米（BOR），Lenalidomide和Texamethasone的3个化学疗法，但徒劳无功。一旦BOR被替换为Dara，他就会迅速形成泛绿色炎和腹水，充满了浆膜，并最终死于多器官衰竭。结论：由于没有针对PBM的标准治疗方法，我们的病例提出了一种与抗肌瘤和抗淋巴瘤方案的联合治疗可能会提供更好的结果。此外，KI-67增殖指数将是诊断PBM的有用工具。
深入探索鲜为人知的基因
1. 癌症流行病学、风险因素和癌症遗传学概述：癌症风险因素、全球癌症负担和遗传性癌症 2. 印度实践环境和障碍中的癌症遗传咨询 3. 了解个人和家族病史、表型分析、综合征诊断和绘制复杂谱系 4. 浏览相关医疗记录和癌症口头尸检技术 5. 怀疑遗传性癌症倾向的 Knudson 模型：概念和案例场景 6. 选择正确的测试和小组 - 种系、体细胞或两者及其序列 7. 测试前和测试后咨询中的注意事项：理论框架和现实生活场景 8. 尽量减少分析前错误、同意和免责声明：系统地发现危险信号。 9. 浏览基因组数据库以改进报告并改善公共卫生 10. 解释基因测试报告 11. 在临床中处理 VUS
深入了解艺术：使用深度学习
摘要 - 艺术是人类在美学和迷人手段中表达和表达自己的思想，情感和经验的深刻媒介。这就像一种通用语言，超越了语言的局限性，从而实现了复杂的思想和感受的交流。基于人工智能（AI）的数据分析正在用于研究领域，例如情感分析，其中通常分析文本数据以进行意见挖掘。在这项研究中，我们从事艺术工作并应用深度学习（DL）算法来对图形艺术中的七种不同面部表情进行分类。进行经验分析，在大型数据集上应用了InceptionV3和Resnet的预训练模型的最深学习算法。两种模型都被认为是革命性的深度学习体系结构，可以训练更深层的网络，从而在各种计算机视觉任务（例如图像识别和分类任务）中提高模型性能。全面的结果分析表明，与相关领域的现有方法相比，所提出的Resnet和Incemnet和InconceionV3方法的准确性分别高达98％和99％。这项研究通过解决图形艺术中七种不同面部表情的检测，有助于情感分析，计算视觉艺术和人类计算机相互作用的领域。我们的方法可以增强对用户情感的了解，从而对改善用户参与度，AI驱动系统中的情商以及在数字平台中的个性化体验产生重大影响。这项研究弥合了视觉美学和情感检测之间的差距，通过强调DL框架在人类心理评估和行为分析等各种领域的实时情绪检测应用程序的功效，提供了图形艺术如何影响图形艺术如何影响和反映人类情绪的新颖见解。
深入挖掘
目前，我们认为，关注大型科技公司的战略反应至关重要，这些公司已承诺在 AI 基础设施上投入数十亿美元，特别是因为使用高端芯片的 AI 计算需求可能会减弱。因此，受到更大负面影响的是 NVIDIA 代理，例如 YTLPOWR（OP；TP：RM5.00）和 NATGATE（MP；TP：RM2.25）。对于前者，我们认为过去两天的股价暴跌已反映在价格中，但 AI 数据中心的承购情况明朗化对于重新评级至关重要。对于后者，自 AI 扩散临时最终规则 (IFR) 以来，我们对 AI 服务器销售变得更加谨慎。总的来说，随着 Deepseek 在中美 AI 竞赛中的出现，成本将受到更严格的审查，加快数据中心建设的需求增强了承包商的盈利可见性，这是一个亮点。抛售反应最过度的是 PIE（OP；TP：RM6.85）。
神经符号AI，可深入分析社交媒体大数据
摘要 - 本教程引入了神经符号AI框架，以分析社交媒体平台的大数据。通过符号AI与神经网络的模式识别能力整合人类策划的知识可以增强传统神经网络方法的适应能力和效率。知识引导的零击学习技术使Swift适应新的语言环境和新兴事件[6]。参与者将探索如何在特定领域设计，开发和利用这些模型，例如需要动态适应新术语的公共卫生监视。本届会议旨在为与会者提供实用技能，并深入了解如何应用神经符号AI，以有效地管理和分析大型社交媒体数据集。
深入海底下方的生物多样性
致谢课程撰稿人：林赛·莫萨（Lindsay Mossa），基于南加州大学）和杰基·凯恩（Jackie Kane）（圣乌苏拉学院）的原始课程。科学承认探险：探险327和330不仅是为了采样海底沉积物，而且还安装了钻孔孔观测站，以监测造成孔（例如温度，压力和微生物学）的状况。数据来源：Fisher，A.T.，Tsuji，T.，Petronotis，K。和Expedition 327科学家。（2011）。综合海洋钻探计划的会议记录，第327卷。DOI：10.2204/iodp.proc.327.101.2011。和Koppers，A.A.P。，Yamazaki，T.，Geldmacher，J。和Expedition 330科学家。（2012）。综合海洋钻探计划的会议记录，第330卷。DOI：10.2204/iodp.proc.330.101.2012。
深入了解最近的研究和新兴观点
Heba A. Abd-Alsalam Alsalame 1,2，Ihsan Khudhair Jasim 3，Sarah Ghazi Abdulkarim Alzorri 4，Hadeel Mizher Younis 5，Hiacham Younis Mohammed 5，Mohammed Ahmmed Mustafa 6和Vivek Kumar Pandey 7， *伊拉克Kerbala，2伊拉克卡尔巴拉市Al-Zahrawi大学学院医学实验室技术系3，伊拉克市Al-turath University，Al-turath University，Baghdad，伊拉克4实验室技术系医学院，Al-Farahidi大学，伊拉克大学，BAGHDAD 5号学院Al-Farahidi大学，IRQ 6萨马拉大学萨马拉大学教育教育，伊拉克7研究影响与结果中心，奇卡拉大学工程技术研究所，奇特卡拉大学，拉杰普拉，140401，印度旁遮普邦
可解释的事后投资组合管理财务政策深入强化学习代理
金融投资组合管理投资政策通过现代投资组合理论（如Markowitz模型）进行定量计算的投资政策依赖于一组假设，这些假设在高波动性市场（例如技术部门或加密货币）中不受数据支持。因此，定量研究人员正在寻找解决此问题的替代模型。具体而言，投资组合管理（PM）是一个问题，最近通过深度强化学习（DRL）方法完全解决了问题。在特定的DRL算法中，通过估计代理在模拟器中任何财务状态执行的每个动作的预期奖励的分布，也称为体育馆。然而，这些方法依靠深神经网络模型来表示这种分布，尽管它们是通用近似模型，能够随着时间的推移代表此分布，但它们无法解释其行为，但由一组不可解释的参数给出。至关重要的是，金融投资者的政策要求可以解释，以评估他们是否遵循合理的行为，因此DRL代理不适合遵守特定政策或解释其行为。在这项工作中，在使DRL可以解释的动机的驱动下，我们开发了一种可解释的DRL（XDRL）方法，用于PM，将近端政策优化（PPO）DRL算法整合到模型不可思议的可解释的机器学习技术中，以提高预测时间的透明度，以增强透明度的特征。我们提出了DRL代理商的第一个可解释的事后PM财务政策。通过执行我们的方法，我们可以在预测时间解释代理商评估他们是否遵循投资政策的必要条件或评估遵循代理商建议的风险。我们通过成功识别影响投资决策的关键特征来从经验上说明这一点，从而证明了在预测时间中解释代理行动的能力。
深入研究基因疗法：全面评论
随着我们对人类基因组的理解，基因疗法重塑基因治疗成功的基因治疗策略的潜力也是尖端的技术，例如CRISPR/CAS9基因编辑，病毒载体递送系统和RNA干扰。CRISPR技术，它因其精确编辑基因的能力而引起了极大的关注，从而提供了对遗传修饰的前所未有的控制。病毒载体通常用于传递治疗基因，使遗传物质有效地转移到靶细胞中。同时，RNA干扰机制提供了其他调节层，从而使有害基因沉默。在一起，这些技术正在重新定义治疗复杂疾病的可能性的边界，推动了个性化医学的新时代。[2，3]
深入探索鲜为人知的基因
关于鲜为人知或中等风险基因、低等位基因和 VUS TMC 癌症遗传学部门拥有 10,000 多例病例的精选种系基因型和表型数据 - 不仅包括 BRCA1/2、MLH1、MSH2、TP53、PALB2 等特征明确的基因，还包括鲜为人知的基因（CHEK2、BRIP1、RAD51、CDH1、MSH6、PMS2、SDH 等）。我们已将数百个 ClinVar VUS 重新归类为可能良性，并将一些重新归类为可能致病性