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识别生物标志物的基因测定：推进精度医学。
Precision Medicine的领域正在通过根据其基因组成，环境和生活方式为个别患者量身定制的治疗方法来彻底改变医疗保健。在这种方法的核心上是生物标志物 - 表明正常或病理过程的生物学分子，或对治疗干预的反应。基因测定在识别这些生物标志物方面起着至关重要的作用，这些生物标志物可用于诊断疾病，预测治疗反应并监测疾病进展。本文探讨了基因测定在生物标志物发现中的重要性及其对推进精度医学的影响[1]。
用于极边缘 DNN 推理的混合精度 RISC-V 处理器
摘要 — 低位宽量化神经网络 (QNN) 通过减少内存占用，支持在受限设备（如微控制器 (MCU)）上部署复杂的机器学习模型。细粒度非对称量化（即，在张量基础上为权重和激活分配不同的位宽）是一种特别有趣的方案，可以在严格的内存约束下最大限度地提高准确性 [1]。然而，SoA 微处理器缺乏对子字节指令集架构 (ISA) 的支持，这使得很难在嵌入式 MCU 中充分利用这种极端量化范式。对子字节和非对称 QNN 的支持需要许多精度格式和大量的操作码空间。在这项工作中，我们使用基于状态的 SIMD 指令来解决这个问题：不是显式编码精度，而是在核心状态寄存器中动态设置每个操作数的精度。我们提出了一种基于开源 RI5CY 核心的新型 RISC-V ISA 核心 MPIC（混合精度推理核心）。我们的方法能够完全支持混合精度 QNN 推理，具有 292 种不同的操作数组合，精度为 16 位、8 位、4 位和 2 位，而无需添加任何额外的操作码或增加解码阶段的复杂性。我们的结果表明，与 RI5CY 上的基于软件的混合精度相比，MPIC 将性能和能效提高了 1.1-4.9 倍；与市售的 Cortex-M4 和 M7 微控制器相比，它的性能提高了 3.6-11.7 倍，效率提高了 41-155 倍。索引术语 —PULP 平台、嵌入式系统、深度神经网络、混合精度、微控制器
利用高精度纳米孔 RNA 碱基调用模型增强 RNA 修饰检测和可映射性
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。
利用抗 CRISPR 蛋白的高精度结构预测重新思考蛋白质药物设计
贡献分析主要由 HP、YP 和 HS 进行具体来说，AlphaFold 分析由 HP 领导，基因分析由 YP 进行，结构和功能分析由 HS 进行该研究由 HS 构思，所有作者都参与了手稿的撰写。
基于虚拟现实的医疗设备的凝视精度的重新测试可靠性
在虚拟现实（VR）系统中，使用红外摄像头跟踪眼动运动的系统，凝视测量的精度对于可靠检测眼运动障碍至关重要。评估基于HMD VR的医疗设备系统NEOS TM的凝视测量能力和凝视精度的一致性，在最佳条件下，我们使用了一种机器人设置，该设置提供了模仿人眼运动的优势，其运动可变性最小。，我们通过计算Intarclass Intarace相关系数（ICC），测量值（SEM）和Bland-Altman分析来评估NEOS™的凝视测试两次，以不同的噪声水平为13个模拟条件，然后评估了每个噪声水平。我们发现NEOS™的凝视精度具有出色的测试可靠性（ICC> 0.99，SEM = 0.04），并通过Bland-Altman分析观察到了第一和第二凝精度测量之间的良好协议。凝视所有九个基本方向的NeoS™的高ICC和低SEM均显示了其眼睛跟踪的可靠性和测量一致性。在临床设置中使用时，这是针对基于HMD的VR设备的眼睛跟踪应用的关键功能。使用机器人眼客观地验证基于VR的眼球跟踪器可以适用于其他设备。未来的研究将研究不同人口中测量值的纵向稳定性。
机器人手术革命手术中的精度和挑战
地址：巴西里约热内卢电子邮件：md.cepalacios@gmail.com摘要手术机器人技术已经大大提高，提供了更高的精度和效率。本综述研究了有关机器人技术的最新证据，强调了其收益和局限性。机器人手术表明准确性提高，失血降低和术后恢复的加速。与传统方法相比，腹股沟疝机器人修复和机器人胰腺切割术的并发症发生率较低，恢复率更高。此外，机器人胸外科手术等微创技术（例如侵入性技术）还具有显着的好处。但是，机器人平台的高成本以及对专业培训的需求是重大挑战。这些成本可以限制技术的采用，而学习曲线会影响程序的初始有效性。机器人系统的设置时间也可以增加总操作时间。机器人手术代表了准确性和恢复的重要进展，但是克服成本和培训挑战对于采用至关重要
基于选择性听觉注意解码的脑部计算机界面的无监督精度估计
摘要 - 目的：选择性听觉注意解码（AAD）算法处理大脑数据（例如脑电图），以解码一个人参加的多个竞争声源。例子是神经ste的助听器或通过脑部计算机界面（BCI）进行通信。最近，已经证明可以在无监督的环境中基于刺激重建的刺激重建来训练此类AAD解码器，在这种情况下，没有关于参加哪种声音源的地面真相。在许多实际情况下，这种地面真相标签不存在，因此很难量化解码器的准确性。在本文中，我们旨在开发一种完全无监督的算法，以估算竞争性说话者聆听任务期间基于相关的AAD算法的准确性。方法：我们通过将AAD决策系统建模为具有添加剂白色高斯噪声的二进制相移键通道来使用数字通信原理。结果：我们表明，针对不同量的培训和估计数据以及决策窗口长度，提出的无监督性能估计技术可以准确地确定AAD准确性。此外，由于不同的应用需要不同的目标准确性，因此我们的方法可以估计任何给定目标准确性所需的训练量最小。结论：我们提出的估计技术准确地预测了基于相关的AAD算法的性能，而无需访问地面图标签。在BCIS中，它可以支持强大的沟通范式，并提供护理人员的准确反馈。显着性：在神经启动的助听器中，我们方法提供的准确性估计值可以支持时间自适应解码，动态增益控制和神经反馈。
澳大利亚精度肿瘤学研讨会（APO）2025
APOS 25将展示癌症护理中的关键时刻，因为精度肿瘤学从理论转变为变革性实践。专为澳大利亚肿瘤学专业人员设计，包括肿瘤学家，研究人员，病理学家以及生命科学和倡导部门的成员 - Apos 25将成为精确肿瘤学领域思想领袖的有影响力的聚会。
缩回注意：利用人工智能提高Chiari畸形中的手术精度
主编已撤回了本文。出版商的一项提示发现，包括这本期刊上发表的研究的许多文章在短时间内提交了对书记中发表的研究的评论，并表明了强烈的迹象，表明该文本是由大型语言模型（LLM）产生的，没有作者的适当披露。因此，这些文章违反了杂志的编辑政策并正在撤回。
单胺神经递质及其代谢产物的电化学检测（HPLC-ECD）的高精度液相色谱法（HPLC-ECD）：评论
摘要：这篇评论强调了高精度液相色谱的优势，其示例探测器（HPLC-ECD）在检测和量化通过脑外微透析获得的生物学样品方面的优势，具体是血清素作酸和多巴胺能系统：5-HTA，5-HTA，5-HTROX，5-HYDROX，特定于血清素效能系统： 3,4-二羟基苯基乙酸（DOPAC），多巴胺（DA），3-氧化氨基胺（3-MT）和同源酸（HVA）。以其速度和选择性认可，HPLC可以直接分析脑内微透析样品而没有复杂的衍生化。用于神经递质（NTS）和代谢产物分离的各种色谱方法，包括反相（RP）。电化学检测器（ECD），尤其是使用玻璃碳（GC）电极，以其简单性和敏感性强调，旨在通过改性电极材料等优化策略来增强可重复性。本文强调了检测限制（LOD）和定量（LOQ）和线性范围（L.R.）展示了对化合物浓度实时监测的潜力。lod，loq和L.R.的文献值的非排量汇编。包括最近的出版物。