该研究调查了尼日利亚翁多州农业企业家采用人工智能 (AI) 技术的情况。该研究选取了 120 名从事农业的参与者作为样本。社会经济特征分析显示,受访者的平均年龄为 48.3 岁。大多数 (77%) 受访者为男性,约 68% 已婚。在教育方面,32.5% 完成了中学教育,而 32.5% 完成了高等教育。平均年收入为 1,166,800 奈拉,其中相当一部分 (71.7%) 为基督徒。研究发现,受访者的认知水平与他们对人工智能技术的采用之间存在显著关联 (χ2 = 7.714,p = 0.005)。基于这些发现,建议推广人员接受最新农业技术的培训,包括人工智能技术。此外,该研究建议向农民引入易于获取且用户友好的人工智能技术,以最小的成本或零成本提高他们的生产力和收入。关键词
讨论:开发用于诊断和管理恶性肿瘤的液体活检平台是一个快速发展的领域。目前使用传统肿瘤标志物的方法存在很大的局限性。在这篇综述中,我们将讨论颅内 GCT 的遗传和表观遗传特征分析,这些特征正在成为有前途的生物标志物,有助于诊断和管理颅内 GCT。各种研究表明,MAPK 通路的激活突变是颅内 GCT 的常见改变,大多数生殖细胞瘤中都可见 KIT 表达。针对 KIT 的靶向疗法的开发为生殖细胞瘤的靶向治疗带来了前景。正在考虑进行临床开发的其他治疗方式包括免疫疗法和使用免疫检查点抑制剂,尤其是在 NGGCT 中。在这篇综述中,我们将讨论目前正在开发的潜在新型疗法和临床试验。
在过去十年中,单细胞基因组学技术已经实现了可扩展的细胞类型特异性特征分析,这大大提高了我们研究异质组织中细胞多样性和转录程序的能力。然而,我们对基因调控机制或控制细胞类型之间相互作用的规则的理解仍然有限。单细胞表观基因组学和空间分辨转录组学等新的计算流程和技术的出现为探索生物变异的两个新方向创造了机会:细胞内在的细胞状态调控以及细胞之间的表达程序和相互作用。在这里,我们总结了这些领域中最有前途和最强大的技术,讨论了它们的优势和局限性,并讨论了分析这些复杂数据集的关键计算方法。我们重点介绍了数据共享和集成、文档、可视化和结果基准测试如何有助于神经科学的透明度、可重复性、协作和民主化,并讨论了未来技术开发和分析的需求和机会。
在本研究中,我们利用菠萝眼汁 (PEJ) 生产软糖 (GC),以促进循环经济的发展。目的是研究果胶和改性淀粉 (MS) 对 PEJ 制成的 GC 的结构特性和感官品质的影响。该方法包括用不同浓度的果胶 (0.05、0.1 和 0.15%) 和 MS (0.5、1.0 和 1.5%) 以及恒定的 9% 明胶浓度配制 GC。采用质地特征分析 (TPA) 评估质地特性,并使用 2,2-二苯基-1-苦肼 (DPPH) 自由基清除法测量抗氧化活性。结果表明,与使用较少聚合物的配方相比,0.05% 果胶和 1.5% MS 的组合可产生结构更稳定、风味和谐、色泽更好的 GC。这些 GC 的抗氧化活性测定为 79.95 ± 0.2 %。本研究的结论强调了在 GC 生产中使用 PEJ 副产品的潜力,为食品系统提供了可持续的解决方案。
代表Länsförsäkringar,本研究重点是使用三种不同的机器学习算法构建的三个模型在接受与Länsförsäkringar当前模型相同的数据进行培训时执行的。使用的算法是随机森林,XGBoost和人工神经网络,所使用的数据集由持有2007年至2019年之间的私人客户组成。此外,该研究还涵盖了现场的当前文献,特征分析,可变选择以及对模型优化的超参数培训。根据选定的性能度量AUC,Brier分数和对数损失的模型是XGBoost模型,该模型与以前的几项研究的发现一致。发现该模型的透明度和解释性不如逻辑回归,但该模型并不完全缺乏透明度。研究表明,如何在PD建模领域实施这些模型以及如何解释和更改Finansinspektionen和EU的要求,以使风险管理中的实施机器学习。
这项回顾性研究采用了来自CDW的探索性队列,其中包括各种癌症来探索与Pembrolizumab治疗持续时间相关的因素,该因素在非小细胞肺癌(NSCLC)患者同胞中从电子医疗记录(EMR)(EMR)和CDW中进行了验证。CDW包含有关在2017 - 2022年间接受ICIS治疗的癌症患者的人口统计学,诊断,药物和测试的匿名数据。逻辑回归确定了预测2或5个pembrolizumab剂量的因素,作为无专业生存(PFS)的代理,并且使用接收器操作特征分析来检查其预测能力。这些因素通过将EMR队列中的PF与PF相关联并在CDW队列中与其他ICIS重新测试其重要性来验证这些因素。这种双重方法利用CDW进行发现和EMR/CDW队列来验证ICI治疗之前的Prog-Prog-抑制生物标志物。
方法 在这项回顾性病例对照研究中,对美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学的 HIV 感染者和通过社区组织或研究参与者登记处确定的非 HIV 感染者进行了临床特征分析,并在 2008 年 12 月 3 日至 2022 年 10 月 4 日期间接受了 3 特斯拉 T 1 加权 MRI 检查。排除标准是通过自我报告和医疗记录相结合的方式建立的。DeepBrainNet 是一种公开的机器学习算法,用于从 MRI 中估计 HIV 感染者和非 HIV 感染者的大脑预测年龄。大脑年龄差距定义为大脑预测年龄与真实实际年龄之间的差异,通过使用线性回归将其建模为临床、合并症和社会因素的函数。首先单独检查变量与大脑年龄差距的关联,然后组合成具有最佳子集变量选择的多元模型。
本研究的目的是量化年轻人中糖尿病前期的风险和相关风险因素。我们还试图评估所用风险评估工具的有效性和可靠性。还收集了空腹血糖以进一步评估风险。进行了一项横断面相关性研究。采用便利抽样,目标样本量为 374。在总共 14,483 名符合条件的参与者中,176 名(回复率 = 1.22%)就读于两所高等教育机构的 18-35 岁年轻人的数据收集时间为 2020 年 12 月 22 日至 2021 年 4 月 30 日。使用在线问卷,包括对 57 名参与者进行空腹血糖测试。分析使用 IBM® SPSS® Statistics Version 27。Kolmogorov–Smirnov 和 Shapiro–Wilk 检验、Mann–Whitney U 检验、Pearson 和 Spearman 相关性、Fisher 精确检验、单变量一般线性模型和受试者工作特征分析均用于分析数据。5.3% (n=3) 的参与者,他们
结果。包括486例患者,平均年龄为64.2岁+/- 15.7),平均糖尿病持续时间为15。7年+/- 12.1)。基于IWGDF分类,53.5%的人口处于53.5%的阶段0、11.7%,在第1阶段或第2阶段中为34.8%。足病风险≥2的患者的平均EGFR水平明显降低(36.8 +/- 33.9 ml/min/1.73 m 2 vs 71.9 +/- 35.3 ml/min/min/1.73 m 2,p <.0001),并且在EGFR和Podiatric风险之间发现了显着关联。排除血液透析患者后,这种关联仍然很重要。在接收器操作特征分析后,发现判断45•+/- 11 ml/min/1.73 m 2(曲线下的面积为0.76),以定义一组具有较高足病阶段风险的CKD患者。结论。EGFR水平与糖尿病的足病阶段有关。EGFR <45 mL/min/1.73 m 2和透析患者的患者应与糖尿病足专业中心合作治疗。
摘要:目的:准确评估颅面对称性在正畸实践中至关重要但具有挑战性。我们提出使用磁共振成像(MRI)对颅面总体轮廓和软硬组织对称性的细节进行三维分析。方法:为此,对志愿者拍摄了最近描述的黑骨和软组织 MRI 序列,并使用坐标系进行分析。由于各种颅面组织(脑-颅骨-面部和神经-骨-肌肉)是相互作用的结构,因此脑中线和面部中线高度一致。在该坐标系中,大脑前镰(大脑镰)被用作正中矢状面。可以使用坐标系分析新提出的通过黑骨和软组织序列获取 MRI 数据的方法。结果:坐标系可以在软组织和黑骨序列之间转换,从而提供准确的三维颅面特征分析以确定颅面不对称性。结论:本初步研究为颅面对称性的三维分析、正中矢状面的确定及避免放射治疗提出了新的思路和方法。