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World File Search System特征性
更正为：DNA 甲基化特征可预测脉络丛肿瘤的侵袭性
作者详细信息 1 加拿大安大略省多伦多市 PGCRL 儿童医院遗传学和基因组生物学项目，686 Bay Street，邮编 M5G 0A4。2 加拿大安大略省多伦多市 PGCRL 儿童医院计算医学中心，686 Bay Street，邮编 M5G 0A4。3 癌症研究之友，1800 M Street, NW, Suite 1050 South，邮编 20036，美国。4 多伦多大学计算机科学系，40 St. George Street，邮编 M5S 2E4，加拿大。5 加拿大安大略省多伦多市儿童医院临床和代谢遗传学科，邮编 M5G 1X8，大学大道 555 号。6 加拿大安大略省多伦多市儿童医院儿科实验室医学科，邮编 M5G 1X8，大学大道 555 号。 7 加拿大安大略省多伦多市大学大道 555 号儿童医院血液学/肿瘤学部，邮编 M5G 1X8。8 加拿大安大略省多伦多市大学大道 555 号儿童医院儿科，邮编 M5G 1X8。9 加拿大安大略省多伦多市大学玛格丽特公主癌症研究大楼 MaRS 中心医学生物物理学系，邮编 M5G 1 L7 大学街 101 号。10 英国剑桥癌症中心罗宾逊路剑桥 CB2 0RE 肿瘤学部。11 美国俄亥俄州哥伦布市全国儿童医院和俄亥俄州立大学神经肿瘤学项目，邮编 43205，儿童大道 700 号。 12 加拿大蒙特利尔麦吉尔大学健康中心儿童医院血液学/肿瘤学部（RI-MUHC），1001, Decarie Blvd, Montreal, Québec H4A 3 J1。13 德国明斯特大学医院神经病理学研究所，48149 Münster。14 海德堡国家癌症中心 Hopp 儿童癌症中心（KiTZ），Im Neuenheimer Feld 280, 69120 Heidelberg，德国。15 德国癌症研究中心（DKFZ）和德国癌症研究中心儿科神经肿瘤学部
食物中毒细菌在低温下在食物中生长
近 10 年国外重大李斯特菌疫情 国家 疫情年份 致病食物 患者人数 死亡人数 澳大利亚 2013 奶酪 18 2 丹麦 2013-2014 熟食肉类 41 17 美国 2014 豆芽 5 2 美国、加拿大 2014-2015 焦糖苹果 36 7 美国 2010-2015 冰淇淋 10 3 美国 2015 软奶酪 24 1 美国、加拿大 2015-2016 包装沙拉 47 1 美国 2013-2016 冷冻蔬菜 9 1 德国 2012-2016 疑似来自同一工厂的多种产品 66 3 澳大利亚 2018 甜瓜 20 7 南非 2017-2018 肉制品 1,060 216 丹麦、德国、法国2015-2018 熏制三文鱼 7 1 奥地利、丹麦、芬兰等 2015-2018 冷冻玉米 47 9 丹麦、爱沙尼亚、芬兰等 2014-2019 冷熏鱼制品 22 5 英国 2019 三明治和沙拉 9 6 西班牙 2019 熟肉制品 207 例确诊，3059 例高度疑似 3 美国、加拿大 2017-2019 熟鸡丁 31 2 荷兰、比利时 2017-2019 肉制品 21 3 美国、澳大利亚 2016-2019 金针菇 42 5 美国 2017-2019 煮鸡蛋 8 1 美国 2020-2020 熟食肉类 11 1 美国 2014-2022 预包装沙拉 18 3 英国2020-2022 熏鱼 12？ 美国 2021-2022 冰淇淋 25 1 美国 2021-2022 熟食肉 14 1 美国 2023 奶昔 6 3 美国 2018-2023 绿叶蔬菜 19 0 瑞士 2022 熏鱼 20 ? 美国 2018-2023 桃子、油桃、李子 11 1 德国、荷兰、比利时、英国等 2012-2024 鱼制品 73 14 加拿大 2023-2024 冷藏杏仁奶等 20 3 美国 2024 熟食肉类 59 10 10
人工智能的多样性与道德危机
[Abdurahman 20] Abdurahman, JK：论人工智能伦理的道德崩溃，Medium，https://upfromthecracks。 medium.com/on-the-moral-collapse-of-ai-ethics-791cbc7df872 （2020） [Ahmed 20] Ahmed, S., et al.: 检查估计肾小球滤过率计算中种族乘数利用率对非裔美国人护理结果的潜在影响, J. Gen. Intern Med., https://doi.org/10.1007/s11606-020-06280-5 （2020） [Aisch 17] Aisch, G., Buchanan, L., Cox, A. 和 Quealy, K.: 有些大学的前 1% 学生比后 60% 学生还多，找出你的大学，《纽约时报》，https://www. nytimes.com/interactive/2017/01/18/upshot/some- colleges-have-more-students-from-the-top-1- percent-than-the-bottom-60.html （ 2017 ） [Buolamwini 18] Buolamwini, J. 和 Gebru, T.: Gender Shades: 商业性别分类中的交叉准确度差异, Proc. of Machine Learning Research, 81:1-15, 2018 Conf.公平性、问责制和透明度，https://www.media.mit.edu/publications/gender-shades-intersectional-accuracy-disparities-in-commercial-gender-classification/ （2018 年） [Dand 20] Dand，M.：AI 伦理守门人的责任在哪里？, Medium，https://miad.medium.com/where-is-the-accountability-for-ai-ethics-gatekeepers-e696b8a80e62 （2020 年）
使用特征态迹距离识别量子多体可积性和混沌
虽然量子多体可积性和混沌的概念对于理解量子物质至关重要，但它们的精确定义迄今为止仍是一个悬而未决的问题。在本文中，我们引入了量子多体可积性和混沌的替代指标，该指标基于通过最近邻子系统迹线距离计算的特征态统计数据。我们表明，通过对各种典型模型系统（包括随机矩阵理论、自由费米子、Bethe-ansatz 可解系统和多体局部化模型）进行广泛的数值模拟，这为我们提供了忠实的分类。虽然现有指标（例如从能级间距统计中获得的指标）已经得到了巨大的成功，但它们也面临局限性。例如，这涉及量子多体踢顶，它是完全可解的，但根据能级间距统计，在某些范围内被归类为混沌，而我们引入的指标则表明了预期的量子多体可积性。我们讨论了我们观察到的最近邻跟踪距离的普遍行为，并指出我们的指标在其他情况下也可能有用，例如多体局部化转变。
研究文章ALL-PATH凸性：两个特征，一般位置编号和一个算法
摘要凸理论是数学的一个完善的（尽管不是主流）分支，在各种环境中的应用包括“连续”和离散的结构[14]。这种多功能性部分是因为在集合上的凸度定义类似于拓扑结构。特别是，集合x上的凸度是其子集的任何集合C，满足三个简单的公理：∅，x∈C; C在任意交集下关闭； C在嵌套工会下关闭。C的元素称为凸集。在集合x上建立凸度的一种方法是从间隔运算符开始，这是从x×x到x（此类映射也称为二进制超操作）的映射I（x，y∈I（x，x，y）和i（x，x，y）= i（y，y）= i（y，x）= i（y，x）= i（y，x）= i（y，x）= i（y，x）。我们将i（x，y）解释为“在”给定x，y∈X的所有元素的集合。随后，我自然会通过声明A集a⊂x凸面来诱导x上的凸度，但如果i（x，y）⊂a a for All x，y∈A。The most well-known examples of convexities arising this way are convexities induced by metric intervals [ x, y ] d = { z ∈ X : d ( x, z ) + d ( z, y ) = d ( x, y ) } in metric spaces and linear intervals [ x, y ] l = { αx + (1 − α ) y : α ∈ [0 , 1] } in normed spaces.实际上，固定集X上的所有凸与X上的所有间隔运算符之间都有GALOIS连接（请参阅命题2.2.1）。图理论，由于顶点对之间的多种路径，自然定义了几个间隔操作器（诱导相应的凸度）。本文结构如下。最短的路径，诱导路径，局部最短路径，无弦路径和其他路径家族产生的间隔操作员如下。如果p是图G中的路径集合，其中g中的每对顶点均与p的至少一个元素连接在一起，然后将i p（x，y）= {z∈V（g）放置在p上的某个路径上，从p连接x，y}。在本文中，我们关注由Interval Operator I P引起的全路径凸度，其中P是给定图中所有（简单）路径的集合。最初，[9]中考虑了这种特殊的凸度，并且[8]中建立了与该凸度有关的经典问题的算法方法。我们还指工作[3]，其中相应的间隔运算符以抽象的方式表征。在第2节中，我们概述了所有在工作中将使用的所有基本定义和初步结果。特别是，第2.1节涵盖了图理论的基础，第2.2节介绍了凸空间，间隔运算符和图形中的全路径的所有必要背景。在第3节中，我们提出了我们的主要结果。首先，我们在第3.1节中给出了全路径凸集的新表征。也就是说，定理3.1.1提供的理论标准比[8]中的理论标准更多，该标准可以轻松地用于获取所有PATH凸集集的所有已知重要属性。此外，定理3.1.1允许我们获得块图（定理3.1.2）的新表征，并在第3.2节中计算All-Path covexity（定理3.2.1）的一般位置号。All-Path的标准
自然特征
“从奈伊海滩向南到亚奎纳湾，海岸线正受到风暴波的侵蚀。考虑在这些悬崖上建造建筑物的人应该意识到，悬崖每年都会向后侵蚀一英尺，如果发生山体滑坡，侵蚀可能会更加严重。在陡峭的植被斜坡上建造堤坝的做法极其危险，因为植被会分解，在堤坝和原始地面的交界处产生滑坡。 “纽波特海岸线以东，从奈伊海滩向南到海湾，海洋阶地上覆盖着松散的沙丘沙。这些沙子在被植被覆盖的地方是稳定的；然而，在植被被移除或没有植被的地方，沙子就会受到侵蚀或被风吹走。在大风期间，经常可以看到沙子飘过街道，飘进街道附近的房屋。 _________________________________________________________________
通过提取特征和
脑肿瘤是一种日益严重的全球流行病，每年夺走数百万人的生命。误诊会导致不必要的治疗并缩短预期寿命。医生已经使用基于计算机的诊断技术（例如 DenseNet201 和 Gabor 滤波器）做出准确诊断。在这项工作中，SVM 用于对独立特征进行分类，并使用 DenseNet201 算法和 Gabor 滤波器从 MRI 图像数据集中收集基本特征。在从目标区域提取独特特征方面，深度卷积层优于标准技术。使用来自 Kaggle 网站的 7023 张脑肿瘤图片的 MRI 数据集，使用 SVM 对特征进行分类。DenseNet201 和 Gabor 滤波器的混合方法产生了最佳的整体结果，精度为 98.02%，准确率为 98.01%，F1 得分为 98.01%。