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巴约西亚后的机器学习耶利米亚knoblauch
摘要在这次演讲中，我对机器学习社区的e orts提供了我的观点，以避免具有贝叶斯特征的推理程序，这些特征超出了贝叶斯作为认识论原则的统治。我将解释为什么需要这些效果以及它们采取的形式。着眼于我对领域的一些贡献，我将探讨社区中一些最重要的里程碑以及未来的挑战。在整个过程中，我将提供领域的成功案例，并强调一旦我们敢于超越正统贝叶斯程序，这些新机会向我们开放。
Mijwil 等人，《美索不达米亚医疗保健人工智能杂志》第 2024 卷，第 16-19 页
机器学习被认为是在冠状病毒诊断中发挥重要作用的最重要技术之一。它是一套先进的算法，能够分析医疗数据并识别疾病的模式和行为。它用于解释医学图像，以高精度和高效率提供每张图像的详细信息，例如胸部X光图像。这些算法在大量图像上进行训练，以识别表明存在冠状病毒（COVID-19）感染的模式。本文将简要概述机器学习在通过处理和分析医学图像数据诊断 COVID-19 方面的重要性，并帮助医生和医护人员为感染该病毒的患者提供卓越和有影响力的护理。
al-Kateb，美索不达米亚网络安全杂志第4卷，否...
a b s t r a c t本文提出了量子风格的替代盒（QIS-box）算法，这是一种新型方法，旨在通过利用量子启发的技术来增强加密S盒的安全性。QIS-BOX算法显着改善了关键的加密指标，从102--110提高了非线性，并将差异均匀性从6--4降低。非线性测量了S-box对线性密码分析的抗性，可以增强以提供更强的保护，而差异均匀性（评估对差异隐rysiss的弹性的弹性）得到了改善，可提供更大的防御能力。这些进步突出了QIS-Box算法的强大安全性功能，以防止普遍的隐态攻击。此外，该算法表现出显着的效率，使其非常适合在物联网设备等资源受限环境中实现。这项研究为抗量子耐药的加密解决方案的开发做出了重大贡献，以应对新兴量子计算技术所带来的挑战。未来的研究将着重于完善古典计算框架内量子事件的模拟，并将QIS-Box算法与其他密码学技术集成在一起，以进一步提高安全性和效率。这项研究为开发能够承受数字威胁不断发展的景观的高级加密系统铺平了道路。
烟草本纳米亚纳的一种抗病性测定揭示了对Hopba1的反应的免疫功能
收到2024年5月21日。2024年6月13日接受。©作者2024。由牛津大学出版社出版，代表美国植物生物学家学会。这是根据创意共享属性noncmercial-noderivs许可（https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）分发的开放访问文章，在任何媒介中，在任何媒介中都无法在任何媒介中使用任何媒介，允许在任何媒介中进行过任何工作，并且在任何媒介中都不适用，并且在任何媒介中均不适用任何工作，并且可以在任何媒介中进行任何工作，并且在任何媒介中都允许在任何媒介中进行过任何工作，并且可以在任何媒介中进行过任何工作，并且可以在任何媒介中进行过任何方式，并且可以在任何媒介中进行过任何工作，并且可以在任何媒介中进行过任何工作，并且可以在任何媒介中进行过任何方式。有关商业重复使用，请联系reprints@oup.com，以获取转载和翻译权以获取转载。所有其他权限都可以通过我们的restrionlink服务通过我们网站上文章页面上的“权限链接”获得，请联系journals.permissions.permissions@oup.com。
Fiecek B，Szewczyk T，Lewandowska G，Chmielewski T.米亚莫托DNA的Borrelia borrelia涉嫌涉嫌患有莱姆毛毛病。 Ann Agric Environ Med。 doi：10。
抽象的简介和目标。由脊髓杆菌引起的感染的表现表现可以模仿莱姆毛毛病的高度可变症状。该研究的目的是检测来自可疑神经性神经红细胞病患者的诊断芽孢杆菌样品的DNA。材料和方法。从133例患者中收集血清和脑脊液（CSF）的样品。诊断是通过检测到Borrelia burgdorferi sensu lato（S.L.）与ELISA和免疫印迹。通过嵌套的PCR测试所有伯氏阳性样品的。DNA。结果。在一名（0.8％）患者的CSF中检测到了B. Miyamotoi DNA。B. Burgdorferi S.L.的DNA DNA 在任何样品中均未发现。 结论。 检测中枢神经系统感染患者的宫类芽孢杆菌的检测扩大了脊柱螺旋体引起的感染知识的发展。DNA在任何样品中均未发现。结论。检测中枢神经系统感染患者的宫类芽孢杆菌的检测扩大了脊柱螺旋体引起的感染知识的发展。
Ali等，美索不达米亚大数据杂志。 （2023），2023，125–137
气候变化代表着一场紧急的环境危机，对全球生态系统和人类社区的风险深远。缓解策略和解决方案的快速开发至关重要，但要深刻依赖于从气候数据分析中得出的检测，归因和预测的进步。本文探讨了数据科学在量化人为气候变化的不仅仅是跨气候敏感部门的影响评估和有针对性的干预措施的日益增长的作用。首先，我们调查了气候表征的建立和新兴技术，包括地球系统数据上的机器学习应用。接下来，我们将讨论从迁移模式到作物产量的多域数据集的复杂气候模型以及对气候变化影响的科学理解。在这些见解的基础上，我们聚焦了启用数据的解决方案范式，从而实现智能气候动作，从高分辨率的气候风险映射，通过优化的可再生能源基础设施减少排放，到通过太阳能辐射管理的全球变暖抑制。但是，我们还仔细研究了阻碍部署的实际限制以及某些气候干预提案所提出的道德问题。最终，尽管数据科学为气候变化检测，归因和响应提供了强大的工具，但本文强调了持续的气候数据与跨学科协作一起持续的气候数据如何在克服分析不确定性，实施障碍和道德上的反对意见至关重要，因为我们有效地避免避免深刻的环境破裂。
稻米亚种和japonica之间形态学特征和全基因组表达模式的区分
摘要：基因表达模式的变化会导致形态特征的变化。这种现象在最近的进化事件（例如农作物驯化和对环境压力的反应）中尤为明显，在这种情况下，表达水平的改变会产生驯养的综合症和适应性表型。大米（Oryza sativa L.）是世界上最关键的谷物作物之一，包括两个在形态上不同的亚种，Indica和Japonica。为了研究这两个水稻亚种之间的形态差异，本研究在相同的培养条件下，总共种植了Indica和Japonica的315个Landrace个体。在这项研究中测得的16个定量性状中，有12个在亚种之间表现出显着差异。为了在整个基因组序列水平上确定Indica和Japonica之间的遗传差异，我们使用包含95个水稻Landrace配件的重新方便的数据集构建了系统发育树。样品形成了两个主要组，它们整齐地对应于两个亚种Indica和Japonica。此外，基于跨五个不同组织的有效表达基因（EEG）的表达量，将12个代表性样本分为两个与两个亚种对齐的主要进化枝。这些结果表明，全基因组表达水平的差异在非压力条件下进行稳定选择，表达水平的进化趋势反映了序列变化水平。这项研究进一步支持了全基因组表达调节变化在两个水稻亚种的差异中的关键作用。
SGLT2抑制剂和尤利克米亚糖尿病性酮症酸中毒
euglycemic糖尿病性酮症酸中毒（Eudka）是一种罕见但可能致命的医疗紧急情况，其特征是代谢性酸中毒，酮症，正常或接近正常的血糖水平。由于缺乏高血糖导致不良后果，诊断被延迟。这不是常规诊断，但两种类型的糖尿病患者可能会患有诊断。自2014年8月以来，在纳入糖尿病的管理钠 - 葡萄糖共转运蛋白-2抑制剂（SGLT2I）之后，Euglycemia dka的发生率已升高。可能导致这种代谢疾病的其他疾病包括禁食，慢性肝病，妊娠，胃轻瘫，减肥手术，糖原储存疾病，可卡因中毒和胰岛素泵衰竭。euglycemic DKA，这是一种排除的诊断，他们的糖尿病患者的任何无法解释的代谢性酸中毒，他们的糖尿病患者的症状不特定症状，不建议DKA并一直在服用钠 - 葡萄糖己糖cotransporter-2抑制剂。在这里，我们描述了一种酮症酸中毒病例，患有雌激素的正常血糖症患者在患有2型糖尿病的女性中，以提高医生的认识，以最大程度地减少这种威胁生命的代谢性疾病的延迟。
克里米亚-刚果出血热蜱虫媒介 - Hal Inrae
图 2 气候数据的主成分分析，主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B)。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示高相关性，而蓝色表示低相关性。横轴对应于图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2，纵轴对应于图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max：最高温度，T min：最低温度，ETP：潜在蒸散量，Prec：降水量，Humr：相对湿度。数字后缀对应于月份（1 表示一月至 12 表示十二月）