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对机器学习应用程序数据的数据进行系统的审查：数据质量，类型，预处理和管理
添加剂制造（AM）技术正在成熟和穿透行业的各个方面。越来越多的设计，过程，结构和属性数据收集到的机器学习（ML）模型可用于分析数据中的模式。数据集和处理方法的质量对于这些ML模型的性能很重要。这项工作回顾了有关该主题的最新出版物，重点关注数据类型以及数据处理方法和已实现的ML算法。然后，根据生命周期阶段对ML应用程序的示例进行分类，并将研究重点进行。在数据管理方面，引入了现有的公共数据库和数据管理方法。最后，给出了当前数据处理方法和建议的局限性。
组合的统计生物物理建模将离子通道基因与皮质神经元类型的生理学联系英国兽医中心的一种抗菌耐药性健康监测的宏基因组方法
。cc-by-nd 4.0国际许可证。是在预印本下提供的（未经同行评审的认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月14日发布的此版本中显示在版权所有的此版本中。 https://doi.org/10.1101/2025.02.12.12.636430 doi：Biorxiv Preprint
本文类型（文章 - 全球科学出版
摘要：近年来，高糖和高脂饮食（HSHF）已成为一个主要的全球健康问题，与各种慢性疾病的发作密切相关。益生菌，由于其在调节HSHF饮食引起的代谢障碍中的潜在作用而引起了极大的关注。本文描述了益生菌抵消HSHF饮食及其相关健康益处的负面影响的潜在机制。通过分析最近的研究文献，我们探讨了益生菌在调节肠道屏障功能，减少炎症反应，调节免疫系统并改善脂质代谢中的作用。此外，益生菌的使用与肠道菌群多样性的增加以及在病理条件下炎症标记的减少有关。尽管现有的研究为益生菌的健康益处提供了支持，但是需要进一步的临床试验和深入研究以更好地了解其在临床应用中的特定效果和机制。本文强调了未来研究的必要性，以在特定的健康状况，剂量反应关系以及宿主培养基相互作用的机制下关注益生菌作用的特异性。通过这些研究，我们旨在更深入地了解益生菌在预防和治疗HSHF饮食相关疾病中的潜力，从而为公共卫生提供更有效的策略。
利用超网和可学习的内核来预测各种消费者类型的消费能量
摘要 - 消费者能源预测对于管理能源消耗和计划，直接影响运营效率，降低成本，个性化的能源管理和可持续性工作至关重要。近年来，深入学习技术，尤其是LSTM和变形金刚在能源消耗的预测领域取得了巨大成功。尽管如此，这些技术在捕获综合和突然的变化方面存在困难，而且，通常仅在特定类型的消费者（例如，只有办公室，只有学校）上对它们进行检查。因此，本文提出了超能量，这是一种消费者能源预测的策略，利用超网络可用来改善适用于多样化消费者的复杂模式的建模。超网络负责预测主要预测网络的参数。由多项式和径向基函数内核组成的可学习的可自适应核纳入了增强性能。对拟议的超能量进行了评估，包括各种消费者，包括学生住宅，独立的房屋，带电动汽车充电的房屋和联排别墅。在所有消费者类型中，超能量始终超过10种其他技术，包括最先进的模型，例如LSTM，PoastionLSTM和Transformer。
怀孕期间不同类型的母体糖尿病如何影响后代的结果？
摘要：研究的背景/目的：暴露于产妇糖尿病被认为是子宫内最常见的糖尿病之一，可能导致生命后期并发症的风险增加，并对后代健康产生永久影响。在这项研究中，我们旨在评估与肥胖症，葡萄糖不耐症，心血管疾病（CVD）（CVD）和后代神经发育疾病有关的每种类型的母体糖尿病的风险水平。方法：我们对2007年1月至2022年3月之间发表的PubMed的文献进行了系统的综述。我们的搜索包括至少在怀孕期间清楚地识别出两种不同类型的母体糖尿病后的后代后的人类人群和案例控制研究。收集的结果包括患病率，发病率，优势比，危害比和风险比。结果：在3579项已发表的研究中，有19个队列有资格纳入我们的综述。在怀孕期间，所有类型的母亲糖尿病都会增加超重，肥胖，2型糖尿病（T2D），葡萄糖不耐症，代谢综合征和CVD的风险。妊娠糖尿病（GDM）和1型糖尿病（T1D）之间在婴儿期和年轻人中超重或肥胖的风险相似。与T1D母亲的后代相比，GDM母亲的后代的T2D或异常葡萄糖耐受性的风险是两倍。相比之下，与GDM和T2D相比，当母亲患有T1D时，任何年龄段的后代T1D的风险都增加了。所有类型的母体糖尿病的CVD风险相似，但是在T2D母亲的后代中，心力衰竭和高血压的发生时发现了更明显的结果。自闭症谱系障碍的风险和注意力/多动症疾病在子宫内暴露于先前存在的T1D之后，其后主要增加，其次是T2D。结论：糖尿病母亲的后代有多种不良后果的风险增加，在T2D母亲的后代中检测到的风险最高。未来的工作保证大量的多种族前瞻性队列研究，旨在分别识别与每种母体糖尿病相关的风险。
研究阿尔茨海默氏症类型的轻度认知障碍中的氧化应激 - 脑损伤轴
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工艺：登革热子类型的机器学习方法
1 南非夸祖鲁·曼德拉医学院尼尔森R曼德拉医学院，南非德班，华盛顿大学全球卫生系5；美国西雅图，联邦政府大学农业科学研究所6，dos vales do jequitinhonha e Mucuri（UFVJM），UNA´ı，巴西。 和7生物科学研究所，联邦米纳斯·格拉斯大学（UFMG），巴西Belo Horizonte。南非夸祖鲁·曼德拉医学院尼尔森R曼德拉医学院，南非德班，华盛顿大学全球卫生系5；美国西雅图，联邦政府大学农业科学研究所6，dos vales do jequitinhonha e Mucuri（UFVJM），UNA´ı，巴西。 和7生物科学研究所，联邦米纳斯·格拉斯大学（UFMG），巴西Belo Horizonte。南非夸祖鲁·曼德拉医学院尼尔森R曼德拉医学院，南非德班，华盛顿大学全球卫生系5；美国西雅图，联邦政府大学农业科学研究所6，dos vales do jequitinhonha e Mucuri（UFVJM），UNA´ı，巴西。 和7生物科学研究所，联邦米纳斯·格拉斯大学（UFMG），巴西Belo Horizonte。南非夸祖鲁·曼德拉医学院尼尔森R曼德拉医学院，南非德班，华盛顿大学全球卫生系5；美国西雅图，联邦政府大学农业科学研究所6，dos vales do jequitinhonha e Mucuri（UFVJM），UNA´ı，巴西。 和7生物科学研究所，联邦米纳斯·格拉斯大学（UFMG），巴西Belo Horizonte。南非夸祖鲁·曼德拉医学院尼尔森R曼德拉医学院，南非德班，华盛顿大学全球卫生系5；美国西雅图，联邦政府大学农业科学研究所6，dos vales do jequitinhonha e Mucuri（UFVJM），UNA´ı，巴西。 和7生物科学研究所，联邦米纳斯·格拉斯大学（UFMG），巴西Belo Horizonte。南非夸祖鲁·曼德拉医学院尼尔森R曼德拉医学院，南非德班，华盛顿大学全球卫生系5；美国西雅图，联邦政府大学农业科学研究所6，dos vales do jequitinhonha e Mucuri（UFVJM），UNA´ı，巴西。 和7生物科学研究所，联邦米纳斯·格拉斯大学（UFMG），巴西Belo Horizonte。南非夸祖鲁·曼德拉医学院尼尔森R曼德拉医学院，南非德班，华盛顿大学全球卫生系5；美国西雅图，联邦政府大学农业科学研究所6，dos vales do jequitinhonha e Mucuri（UFVJM），UNA´ı，巴西。 和7生物科学研究所，联邦米纳斯·格拉斯大学（UFMG），巴西Belo Horizonte。南非夸祖鲁·曼德拉医学院尼尔森R曼德拉医学院，南非德班，华盛顿大学全球卫生系5；美国西雅图，联邦政府大学农业科学研究所6，dos vales do jequitinhonha e Mucuri（UFVJM），UNA´ı，巴西。和7生物科学研究所，联邦米纳斯·格拉斯大学（UFMG），巴西Belo Horizonte。
与农业环境可持续性有关的与贸易有关的措施：股票和类型学
本报告采取了与贸易有关的措施的库存，以解决与经合组织成员国农业有关的环境问题，并开发了一种类型学来对其进行分类，从而提高了所使用措施的透明度，并促进了它们的比较。在1997年至2024年之间，共有15个经合组织成员国和欧盟的130项措施。在2020年至2024年之间引入了其中一半以上的措施。大多数确定的措施是与农业联系的区域贸易协定（RTA）中的“环境相关规定”。作为RTA的一部分，有一些措施是农产品的“环境贸易偏好”，其条件是展示环境可持续的生产。其余的是国家监管框架中包含的“环境市场访问”措施，使农产品的资格有资格或他们进入市场的访问条件，有条件地满足环境要求。
在不同类型量子资源的非合作博弈中提高社会福利
我们通过研究不同类型的量子资源如何导致新的纳什均衡并改善社会福利（衡量均衡质量的标准），研究在多部分非合作博弈中可以获得哪些量子优势。我们分析了两种不同的量子设置：第一种，玩家可以直接访问纠缠量子态；第二种，我们在这里介绍，玩家只能获得从量子设备获得的经典建议。对于给定的游戏 G ，这两种设置会产生不同的均衡，分别以均衡关联集 Q corr ( G ) 和 Q ( G ) 为特征。我们证明 Q ( G ) ⊆ Q corr ( G ) ，并且通过利用某些关联的自测试特性，对于某些游戏 G ，包含是严格的。我们利用 SDP 优化技术来研究这些量子资源如何改善社会福利，并获得每种设置中可达到的社会福利的上限和下限。对于几场涉及利益冲突的游戏，我们研究了社会福利如何取决于游戏的偏见，并改进了之前使用伪心灵感应解决方案获得的分离。
免疫疗法的疫苗佐剂：类型，机制和临床应用
免疫疗法已成为治疗各种疾病的有力方法，但其成功通常取决于佐剂的有效性，辅助药物会增强对治疗靶标的免疫反应。传统佐剂提供了基本的支持，但在实现高级疗法所需的特定丘陵和效力方面可能会缺乏。本评论重点介绍了有准备解决这些限制的新一代佐剂。我们探索了一系列创新的药物，包括非炎性核酸佐剂，细菌衍生物和合成分子，它们重新确定了佐剂在免疫疗法中的作用。这些新兴药物有望增强免疫反应，同时针对特定疾病环境（从癌症到传染病）调整疗法。通过检查这些佐剂的应用和潜力，本综述旨在全面了解它们如何将免疫疗法推向新水平的效率和精确度。通过开发这些新型佐剂，免疫疗法将实现更有针对性和持续的影响，为改善患者护理的预后铺平了道路。