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克隆进化的数学模型为高风险神经母细胞瘤提出了个性化的多模式治疗
简单总结：神经母细胞瘤是一种罕见的癌症，通常影响儿童。高风险患者的预期生存率不到 50%。原因之一是标准治疗方案缺乏精确性：一刀切的多模式治疗。本文介绍的研究旨在通过优化诱导化疗期间两种化疗药物（长春新碱和环磷酰胺）的使用来解决这一缺陷。诱导化疗是方案的一部分，可在手术切除前缩小原发肿瘤。我们结合了数学模型和优化算法，为具有不同初始肿瘤组成的虚拟患者群体确定最佳化疗方案。我们的研究结果揭示了利用具有不同疗效水平的一对药物的新策略，为个性化诱导化疗提供了平台，并为利用靶向疗法、多区域测序、液体活检和现代计算方法来改善当今的多模式治疗的个性化治疗奠定了基础。
克隆进化的数学模型提出了针对高危神经母细胞瘤的个性化多模式治疗
简单总结：神经母细胞瘤是一种罕见的癌症，通常影响儿童。高风险患者的预期生存率不到 50%。原因之一是标准治疗方案缺乏精确性：一刀切的多模式治疗。本文介绍的研究旨在通过优化诱导化疗期间两种化疗药物（长春新碱和环磷酰胺）的使用来解决这一缺陷。诱导化疗是方案的一部分，可在手术切除前缩小原发肿瘤。我们结合了数学模型和优化算法，为具有不同初始肿瘤组成的虚拟患者群体确定最佳化疗方案。我们的研究结果揭示了利用具有不同疗效水平的一对药物的新策略，为个性化诱导化疗提供了平台，并为利用靶向疗法、多区域测序、液体活检和现代计算方法来改善当今的多模式治疗的个性化治疗奠定了基础。
探索生活与物理学的相互作用：生物物理学的概述。
在错综复杂的科学挂毯中，学科经常融合并相交，生物物理学是一个引人入胜的十字路口。这是一个将物理学原理与生活系统的复杂性相结合的领域，在分子和细胞水平上揭示了生命的奥秘。从了解肌肉收缩的力学到破译DNA折叠的复杂性，生物物理学会深入研究基于生物学现象的基本物理过程。本文旨在概述这个跨学科领域，阐明其重要性和多样化的研究途径。在其核心方面，生物物理学试图将物理学的定量方法和理论应用于阐明生物学过程。它体现了生物学，化学和物理学的结合，提供了一种独特的观点，使研究人员能够以传统生物学方法无法实现的精确性来探测活生物体的内部运作。通过利用热力学，电磁和力学等原理，生物物理学家揭示了管理生物学现象的机制，为各个领域的开创性发现铺平了道路。[1,2]。
释放银纳米粒子的潜力
摘要：银纳米粒子 (AgNPs) 引领着纳米技术创新，将银的迷人特性与纳米工程的精确性相结合，从而彻底改变了材料科学。在 AgNP 起源的炼金术领域中出现了三种主要技术：化学、物理和生物合成。每种技术都具有控制尺寸、形状和可扩展性的独特魔力——这是实现纳米粒子实际应用专业知识所必需的关键因素。故事讲述了化学还原的精心协调、利用植物提取物进行绿色合成的环境敏感魅力以及物理技术的精确性。AgNPs 因其强大的抗菌特性而在医疗保健领域受到高度赞誉。这些小战士对细菌、真菌、寄生虫和病毒表现出广泛的攻击力。它们在对抗医院获得性和手术部位感染方面的关键意义受到高度赞扬，成为对抗抗生素耐药性这一挑战性问题的希望灯塔。除了具有杀死细菌的能力外，AgNPs 还具有促进组织再生和促进伤口愈合的作用。癌症领域也观察到了 AgNPs 的适应性。该评论记录了它们作为创新药物载体的作用，专门设计用于精确瞄准癌细胞，最大限度地减少对健康组织的伤害。此外，它还探讨了它们作为癌症治疗或能够破坏肿瘤生长的抗癌剂的潜力。在食品行业，AgNPs 被用于通过向包装材料和涂层注入杀菌特性来增强其耐用性。这可以改善食品安全措施并显着增加产品的储存时间，从而解决食品保鲜的关键问题。这项学术分析认识到 AgNPs 的创造和整合所带来的许多困难。这句话涉及对环境因素的评估和增强合成过程的努力。该评论预测了未来的学术追求，设想将提高 AgNPs 的实用性并将其重要性从新兴事物提升到科学和工业领域必不可少的事物的进展。此外，AgNPs 不仅是学术界感兴趣的主题，也是解决当代社会最紧迫的健康和保护问题的关键组成部分。本评论旨在探索 AgNP 合成的复杂过程，并强调其众多用途，特别关注其在医疗保健和食品行业日益增长的重要性。本评论邀请科学界探索 AgNPs 的广泛可能性，以充分了解和利用其潜力。
深度学习的自动纤维结构组织分割在乳腺磁共振成像筛选
摘要。鉴于乳腺癌病例的全球增加以及纤维球组织（FGT）密度在评估风险和预测疾病过程中的关键重要性，FGT的准确测量是诊断成像中的重大挑战。 当前的研究重点是使用深度学习模型在MRI扫描中自动分割乳腺组织。 的目的是为开发纤维球组织精确定量的方法建立坚实的基础。 为此，系统地处理了公开可用的“杜克乳腺癌MRI”数据集，以利用NNU-NET（“ No-New-NET”）框架训练深层神经网络模型，然后进行定量评估。 结果显示以下具有标准偏差的宏观平均指标：骰子相似系数0.827±0.152，准确性0.997±0.003，灵敏度0.825±0.158和特异性0.999±0.001。 我们模型在分割FGT中的有效性是由骰子系数，准确性，灵敏度和特异性的高值强调的，这反映了我们结果的精确性和可靠性。 这项研究的结果为开发自动化方法量化FGT的基础是坚实的基础。 我们的研究工作，尤其是在奥格斯堡大学医院的临床研究的驱动下，重点是进一步探索和验证这些潜力。鉴于乳腺癌病例的全球增加以及纤维球组织（FGT）密度在评估风险和预测疾病过程中的关键重要性，FGT的准确测量是诊断成像中的重大挑战。当前的研究重点是使用深度学习模型在MRI扫描中自动分割乳腺组织。的目的是为开发纤维球组织精确定量的方法建立坚实的基础。为此，系统地处理了公开可用的“杜克乳腺癌MRI”数据集，以利用NNU-NET（“ No-New-NET”）框架训练深层神经网络模型，然后进行定量评估。结果显示以下具有标准偏差的宏观平均指标：骰子相似系数0.827±0.152，准确性0.997±0.003，灵敏度0.825±0.158和特异性0.999±0.001。我们模型在分割FGT中的有效性是由骰子系数，准确性，灵敏度和特异性的高值强调的，这反映了我们结果的精确性和可靠性。这项研究的结果为开发自动化方法量化FGT的基础是坚实的基础。我们的研究工作，尤其是在奥格斯堡大学医院的临床研究的驱动下，重点是进一步探索和验证这些潜力。
“CRISPR 与临床——近在咫尺却又遥不可及”
基因治疗是一个前景光明的新领域，最近 CRISPR 技术又丰富了这一领域。CRISPR 或成簇的规律间隔短回文重复序列技术源自细菌防御系统，该系统已适应哺乳动物（包括人类）细胞，以前所未有的精确度诱导基因组改变。该系统的简便性和精确性也保证了其可轻松应用于临床。为了将任何技术应用于临床，除了科学进步，我们还需要可扩展性和监管平台来促进其使用。这对于治疗和诊断都是如此。在诊断领域，我们已经在基于 CRISPR 的 COVID 19 诊断方面拥有丰富的经验。会议还将讨论这一问题，并参考开发基于 CRISPR 的快速准确的即时诊断方法，用于传染性和非传染性疾病。会议将邀请基础科学领域的最前沿演讲者、工作成果正在临床转化的科学家、来自行业、科学机构和患者权益组织的参与者。在观众的积极参与下，此次会议旨在促进对话并为印度有效、安全且可访问的基于 CRISPR 的基因治疗和诊断制定蓝图。
在认知通用模型中实现的系统 1 和系统 2
人工智能作为将人类认知功能特性本体化的一种手段。系统 1 和系统 2 的神经关联也得到了研究 [6]。然而，最近这种双系统模型因缺乏精确性和概念清晰度而受到批评 [7]，导致了重大误解 [8] [9]，并掩盖了心理过程的动态复杂性 [10]。大部分批评源于对对齐假设的争议。对齐假设是指认知功能必须与系统 1 或系统 2 对齐的说法 [9]。从人工智能的角度来看，对齐假设会很方便，然而，这一假设被批评为过于简单，一些双系统理论家并不认可它，而是称之为“典型关联”而不是“定义特征”[8]。需要更具体定义的研究人员已经制定了系统 1 和系统 2 的更详细定义。例如，普鲁斯特 [11] 认为，需要更精确的计算定义来理解系统 1 和系统 2 在元认知（使用更高级别或元级别的过程来控制认知）中的作用。普鲁斯特根据其独特的信息类型来定义这些系统，其中系统 1 元认知是隐性的、非符号性的和非概念性的，而系统 2 元认知是显性的、符号性的和概念性的。
使用深度学习的车辆和行人的实时检测和分析
摘要 - 计算机视觉，尤其是车辆和脚步 - 识别对于自主驾驶，人工智能和视频监视的演变至关重要。当前的交通监控系统在实时识别小物体和行人方面面临重大困难，对公共安全构成了严重的风险，并有助于交通效率。认识到这些困难，我们的项目着重于创建和验证高级深度学习框架，能够处理复杂的视觉输入，以确切，实时识别汽车和在各种环境情况下的人。在代表复杂城市环境的数据集上，我们培训和评估了Yolov8和RT-DETR模型的不同版本。Yolov8大版本被证明是最有效的，尤其是在行人识别方面，具有很高的精确性和健壮性。结果包括平均平均精度和召回率，证明了该模型可以显着改善交通监控和安全性的能力。本研究为计算机视觉中的实时可靠检测提供了重要的补充，为交通管理系统建立了新的基准。索引术语 - 车辆流量分析，对象检测，对象分类，深度学习，计算机视觉
QCOSMOLOGY的QMETROGON：与Sitter空间中的两个量子量子量子系统进行研究
在本文中，我们的主要目的是以Fisher信息的形式应用参数估计理论的技术和量子计量学的概念，以赋予Markovian近似下两个纠缠Qubit System的开放量子动力学中某些物理量的作用。存在各种特征于这种系统的物理参数，但不能被视为可观察到的任何量子机械。必须进行详细的参数估计分析以确定此类数量的物理一致参数空间。我们同时应用经典的Fisher信息（CFI）和量子Fisher信息（QFI）正确估计了这些参数，这些参数起着重要作用，以描述开放量子系统的不平衡和远程量子纠缠现象。量子计量学起着两倍的优势作用，提高了参数估计的精确性和准确性。此外，在本文中，我们在量子计量学方面提出了一种新的途径，该途径超过了经典参数估计。我们还提出了在晚期尺度上复兴不平衡特征的复兴，这是由于早期尺度上的远距离量子纠缠而引起的，并在贝尔在早期时间尺度上违反不平等的不平等现象提供了一种物理解释。
2024 年技术预测
2024 年，技术格局将迎来重大变革，变革趋势和监管发展将共同推动变革。今年的一个中心主题是人工智能 (AI) 的监管，全球各地区将采取不同的方法。欧盟优先考虑以人为本的人工智能，而美国则倾向于以市场为导向的框架。与此同时，中国寻求人工智能领导地位，沙特阿拉伯则推出了人工智能道德框架。各国政府正在与垂直人工智能战略保持一致，以促进各行业的创新，强调人工智能应用的合成数据和精确性。人工智能与边缘云基础设施的整合将重新定义网络、网络安全和创新，因此需要平衡其在网络安全中的作用。2024 年的主题包括先进技术的采用、运营转型和人工智能货币化，包括生成式人工智能、无服务器计算、金融运营和以客户为中心的参与。今年是一个关键时刻，既带来机遇，也带来挑战。本文全面概述了塑造未来的关键技术趋势。