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World File Search System级联的
NWL APC董事会 - 公共会议
1.1。信托是英格兰最佳性能的急性（非专业）提供商，其相对死亡率的死亡风险为2023年5月和2024年4月（来源），信托宽SHMI（低于预期的死亡率高于预期死亡率）。这一积极的保证反映在整个信托中，因为两个站点继续显着低于预期的死亡率相对风险。1.2。在2024年9月底的12个月期间； 1340年在信托死亡率审查系统（Datix）中记录了院内或儿童死亡，其中90％的筛查是在专业讨论后筛选了41％的死亡率案例审查。1.3。在第二季度24/25期间；没有可能有或合理地期望对患者的结局产生的次优医疗案例。在截至2024年9月的12个月期间，总共确定了5例次级护理案件，并升级为适当的学习响应决定。1.4。在确定了改进的潜力的情况下，在分区审查小组中共享学习，并提交给信托范围的死亡率监视小组；这确保结果是共享的，并且学习是级联的。
使用A签名
摘要：脑肿瘤是一种有害的癌症，是最低的五年生存率之一。神经元经常使用磁共振成像（MRI）来诊断脑肿瘤的类型。自动化的计算机辅助工具可以帮助他们加快诊断过程并减轻医疗保健系统的负担。医学成像深度学习的最新进展显示出了能力的结果，尤其是在各种癌症的自动和即时诊断中。但是，我们需要大量数据（图像）来训练深度学习模型，以获得良好的结果。大型公共数据集在医学上很少见。本文提出了一个基于无人研究的框架，以解决此限制。我们在提出的框架中结合了两个生成模型：变异自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。最初在可用的MR图像的训练集上训练训练集后，我们交换了编码器– decoder网络。此交换网络的输出是一个具有图像歧管信息的噪声向量，并且级联的生成对抗网络样本在形成性噪声矢量而不是随机的高斯噪声中样本。所提出的方法有助于引用引文：艾哈迈德，b。太阳，J。；你，问。
表观遗传重编程塑造Schwannoma的细胞景观
摘要：阿尔茨海默氏病（AD）是一种神经退行性疾病，影响了美国九名老年人中的近一个。该数字预计将成倍增长，从而增加护理人员和卫生系统的压力。虽然某些开发AD的危险因素是遗传因素，但估计1/3的AD病例归因于生活方式。在检测到AD的临床症状之前几十年出现了许多这些危险因素，并且针对它们可能会提供更有效的策略来减缓或预防疾病进展。本综述将侧重于AD，代谢功能障碍和睡眠障碍的两个常见风险因素，并讨论其与AD病理生理学关系的潜在机制。睡眠和代谢都可以改变与AD相关的蛋白质的产生和清除率，从而导致驱动AD进展的失衡。此外，这些危险因素与AD具有双向关系，其中与AD相关的病理的存在可以进一步破坏睡眠并恶化代谢功能。睡眠和新陈代谢似乎也与彼此之间的双重关系，间接加剧了AD病理生理学。了解这些关系所涉及的机制对于确定新策略以减慢广告级联的影响至关重要。
基于神经动力学模型的基于增强学习的MPC
摘要 - 本文提出了开发非线性模型预测控制（NMPC）策略的端到端学习，该策略不需要明确的第一原理模型，并假定系统动力学是未知或部分已知的。本文提出了使用可用的测量结果来识别标称复发性神经网络（RNN）模型来捕获非线性动态，其中包括对状态变量和输入的约束。要解决仅将模型拟合到数据而产生的次优控制策略的问题，本文使用加固学习（RL）来调整NMPC方案并为真实系统生成最佳策略。该方法的新颖性在于使用RL来克服名义RNN模型的局限性并产生更准确的控制策略。本文讨论了RNN模型的初始状态估计的实施方面以及MPC中神经模型的整合。在经典的基准控制问题上证明了所提出的方法：级联的两个坦克系统（CTS）。索引术语 - 强化学习，非线性模型预测控制，复发性神经网络
用于自旋读出的电子级联
半导体量子点阵列中限制的电子同时具有电荷和自旋自由度。自旋提供了一种可控性好且寿命长的量子比特实现 [1,2]。点阵列中的电荷配置受库仑排斥力的影响，同样的相互作用使电荷传感器能够探测这种配置 [3]。本文表明，库仑排斥力可使初始电荷跃迁诱发后续电荷跃迁，从而引发电子跳跃的级联，就像倒下的多米诺骨牌一样。级联可以沿着量子点阵列在远远超出直接库仑排斥力影响的距离上传输信息。我们证明电子级联可以与泡利自旋阻塞 [4] 相结合，使用远程电荷传感器读出自旋。我们在 1.7 µs 内实现了 > 99.9% 的自旋读出保真度。基于级联的读出技术可以实现密集排列的二维量子点阵列的操作，并在外围放置电荷传感器。这种阵列的高连通性大大提高了量子点系统的量子计算和模拟能力。
带有扩散模型的视频插值-CVF Open Access
我们提出了Vidim，这是一个视频间隔的生成模型，该模型在启动和最终框架下创建了简短的视频。为了实现高保真度并在输入数据中产生了看不见的信息，Vidim使用级联的分化模型首先以低分辨率生成目标视频，然后在低分辨率生成的视频上生成高分辨率视频。我们将视频插补的先前最新方法归纳为先前的最新方法，并在大多数设置中演示了这种作品如何在基础运动是复杂，非线性或模棱两可的情况下失败，而Vidim可以轻松处理此类情况。我们还展示了如何在开始和最终框架上进行无分类器指导，并在原始高分辨率框架上调节超级分辨率模型，而没有其他参数可以解锁高保真性结果。vidim可以从共同降低所有要生成的框架，每个扩散模型都需要少于十亿个pa-rameters来产生引人注目的结果，并且仍然可以在较大的参数计数下享有可扩展性和提高质量。请在vidim- Interpolation.github.io上查看我们的项目页面。
锂离子电池分离器对温度滥用期间气体演化的影响
对锂离子电池提供高能和功率密度的需求，尤其是充电时间很短，可导致其稳定窗口限制的频繁操作。这会导致负载增加，材料压力，锂电镀的风险和高温，所有这些都激发了有关电池安全性的深入研究。锂离子电池最重大的安全问题是热失控，这是一系列级联的放热反应，可能导致火灾甚至爆炸性故障。[3]热失控之前是一个自加热阶段，其中来自细胞成分的分流位置的放热反应会增加温度。进行反应。[4]这需要对发生的反应进行深刻的理解。各种实验方法用于在自加热和热失控过程中获得对过程的见解，并评估总体电池安全性，例如指甲穿透，压碎和烤箱测试。[3C，5]所有这些测试通常通过各种机制提高电池的温度，例如导致机械损坏诱导短路，从而导致放热分解反应。烤箱测试允许控制调节调节，因此，对特定反应过程的研究及其与电化学行为的相关性。在某些温度和阶段，自我
讲师：JuhaGrönholm，医学博士，博士
JuhaGrönholm博士是儿科医生和免疫学研究者。 2010年，他从芬兰坦佩雷大学获得了博士学位，重点介绍了JAK/STAT信号级联的监管机制。 在美国国立卫生研究院的博士后奖学金期间，他为确定由BACH2单倍弥补引起的新型免疫力（IEI）做出了贡献（Nat。） 免疫。 2017）。 目前，Grönholm博士领导了芬兰赫尔辛基大学转化免疫学研究计划（TRIMM）的研究小组，同时在HUS HUS HUS HELSINKI大学医院的新儿童医院担任儿科血统综合研究员。 他的研究探讨了人类B细胞中IEI的分子机制和抗体类别重组的转录调节。 在他的演讲中，格恩霍尔姆博士将讨论富含芬兰人口的IEIS，并在调节跨膜蛋白1（SIT1）缺陷的信号阈值引起的新型合并免疫缺陷上介绍了他的最新发现。 SIT1编码一个跨膜适配器蛋白，对T细胞受体信号传导负面调节。 SIT1缺乏导致T细胞过度激活和矛盾的CD8 T细胞细胞毒性，从而为免疫失调提供了新的见解。JuhaGrönholm博士是儿科医生和免疫学研究者。2010年，他从芬兰坦佩雷大学获得了博士学位，重点介绍了JAK/STAT信号级联的监管机制。在美国国立卫生研究院的博士后奖学金期间，他为确定由BACH2单倍弥补引起的新型免疫力（IEI）做出了贡献（Nat。免疫。2017）。目前，Grönholm博士领导了芬兰赫尔辛基大学转化免疫学研究计划（TRIMM）的研究小组，同时在HUS HUS HUS HELSINKI大学医院的新儿童医院担任儿科血统综合研究员。他的研究探讨了人类B细胞中IEI的分子机制和抗体类别重组的转录调节。在他的演讲中，格恩霍尔姆博士将讨论富含芬兰人口的IEIS，并在调节跨膜蛋白1（SIT1）缺陷的信号阈值引起的新型合并免疫缺陷上介绍了他的最新发现。SIT1编码一个跨膜适配器蛋白，对T细胞受体信号传导负面调节。SIT1缺乏导致T细胞过度激活和矛盾的CD8 T细胞细胞毒性，从而为免疫失调提供了新的见解。
标题 AKT 抑制剂和相关预测性生物标志物的临床开发，用于指导癌症医学中的患者治疗
摘要：丝氨酸/苏氨酸激酶 AKT 是磷酸肌醇 3-激酶 (PI3K) 信号级联的关键效应子，在细胞生长、增殖、存活和代谢中起着关键作用。AKT 是人类癌症中最常见的激活通路之一，AKT 依赖性通路的失调与一系列实体肿瘤的发展和维持有关。目前有多种针对 PI3K/AKT 通路不同成分的小分子抑制剂处于临床开发的不同阶段，此外还有旨在提高这些药物治疗效果的新联合策略。在研究 AKT 抑制剂的临床试验中，已经开展了相关研究和转化研究，但识别对 AKT 抑制反应和耐药性的预测生物标志物仍然是一个未得到满足的需求。在本综述中，我们讨论了 AKT 的生物学功能和激活，讨论了其对肿瘤发展和进展的贡献，并回顾了临床试验的疗效和毒性数据，包括 AKT 抑制剂单药治疗和与其他药物的联合治疗策略。我们还讨论了与 AKT 抑制剂开发相关的前景和挑战以及相关的反应和耐药预测生物标志物。关键词：AKT、PI3K、m-TOR、AKT 抑制剂
使用人工智能预测设备故障
诸如制造，能源，运输和医疗保健等行业在很大程度上依赖于复杂的机械，并且其操作中的任何干扰都会对整个供应链产生级联的影响。传统维护策略通常在解决设备故障的动态性质时通常不足以解决设备的动态性质，这会导致在降低设备的范围，而在降低设备的情况下，它会导致降低设备的范围，而在降低设备时，它会导致降落，而降低了降低的设备，该设备降低了降低的范围，该设备降低了降低的范围。风险和增加的维修费用。基于时时间的维护仪，涉及以预定的间隔进行维护，而无论实际设备状况如何导致不必要的维护成本和潜在的设备故障，如果间隔未最佳设置。所有这些方法都缺乏预测失败的能力并根据实际设备条件进行优化维护时间表（Nguyen等人，2022年）。在本文中，我们探讨了AI在预测各个行业的设备故障中的作用，评估对各种AI和机器学习技术在失败预测中的挑战，讨论AI的各种AI和机器学习技术的有效性失败预测。