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一种加权合奏方法，具有多种预训练的深度学习模型用于中风的分类
摘要：中风是全球最致命的疾病之一，强调了早期诊断的关键需求。本研究旨在创建一个两阶段的分类系统，用于中风和非冲程图像，以支持早期临床检测。深度学习（DL）是诊断，检测和及时治疗的基石，是主要方法论。转移学习适应了成功的DL体系结构来解决各种问题，合奏学习结合了多个分类器，以增强结果。这两种技术用于使用中风和正常图像数据集对中风进行分类。在初始阶段，六个预训练的模型是微调的，densenet，Xception和ExcilityNetB2作为表现最佳的人，分别达到98.4％，98.4％和98％的验证精度。这些模型在整体框架中充当基础学习者。加权的平均合奏方法将它们结合在一起，从而在保留的测试数据集中获得了99.84％的精度。这种方法表现出对中风检测的希望，这是一种威胁生命的状况，同时也证明了合奏技术在增强模型性能方面的有效性。
心血管疾病动物模型中受过训练的先天免疫力
1分子心脏病学研究所，医学院，大学医院，海因里希海大学，德国40225杜塞尔多夫； patricia.kleimann@uni-duesseldorf.de（p.k.）; floegel@uni-duesseldorf.de（U.F.）2辐射肿瘤学，医学院，大学医院，海因里希海因大学，德国40225杜塞尔多夫； lisa-marie.irschfeld@med.uni-duesseldorf.de 3转化药理学研究所，医学院医院，海因里希 - 海因大学，40225杜塞尔多夫，德国； maria.grandoch@uni-duesseldorf.de 4心血管研究研究所杜塞尔多夫（Carid）（Carid），大学医院，40225杜塞尔多夫，德国5 5düsseldorf，5 5düsseldorf，5 5 d d d d ddüselliversity的大学医院麻醉学系，大学医院，40225Düseldorf，dermany * sebastian.temme@uni-duesseldorf.de;电话。： +49-221-05100
热杀死的结核分枝杆菌诱导受过训练的免疫力Invitro和Invivo在全身或室内施用
摘要训练的免疫（TI）代表了先天免疫细胞的记忆样过程。ti可以用各种化合物（例如真菌B-葡聚糖或结核病疫苗）启动。从未考虑到利用TI防止感染和癌症的临床应用，对新的，简单且易于使用的TI诱导剂的需求日益增长。在这里，我们证明了热杀死的细菌结核（HK MTB）在体外和体内诱导Ti。在人类的单核细胞中，这种效果代表了一个真正受过训练的过程，因为HK MTB赋予针对各种异源挑战的炎症反应，例如脂多糖（Toll-like受体[TLR] 4 Ligand）和R848（TLR7/8 Ligand）（TLR7/8 Ligand）。从机械上讲，HK MTB诱导的Ti依赖于SYK/HIF -1 A依赖性方式的表观遗传机制。在体内，HK MTB在系统地和室内施用时会诱导Ti，而后者产生更健壮的Ti响应。总而言之，我们的研究表明，香港MTB有可能充当粘膜免疫疗法，可以成功诱导训练有素的反应。
受过训练的免疫诱导疫苗
虽然许多当前疫苗的疗效是良好的，但各种因素可以降低其有效性，尤其是在弱势群体中。在新兴的大流行威胁中，增强疫苗反应至关重要。我们的评论综合了免疫学和流行病学中的见解，重点介绍了受过训练的IM城市（TRIM）的概念和提供异源保护的疫苗的非特异性效应（NSE）。我们阐明了驱动修剪的机制，并通过天生免疫细胞中的代谢和表观遗传重编程强调了其调节。值得注意的是，我们探讨了诸如BCG和Covid-19疫苗等疫苗的扩展保护范围，以防止无关感染，从而强调了它们在降低新生儿死亡率和抗击疟疾和黄热病等疾病中的作用。我们还强调了提高疫苗功效的新型策略，将修剪诱导剂纳入疫苗制剂中，以增强特定和非特异性免疫反应。这种方法有望在疫苗开发方面取得重大进步，旨在改善全球公共卫生结果，尤其是对于老年人和免疫力低下的人群。
Generrna：从头RNA设计的生成预训练的语言模型
RNA的设计在开发RNA疫苗，核酸疗法和创新的生物技术工具中起着至关重要的作用。然而，现有技术在各种任务中都缺乏多功能性，并且经常遭受自动生成的不足。受到蛋白质和分子设计领域的大型语言模型（LLM）的显着成功的启发，我们提出了Generrna，这是RNA生成的第一个大规模的预训练模型，旨在进一步自动化RNA设计。我们的方法消除了对二级结构或其他先验知识的需求，并且能够以稳定的二级结构从头产生RNA，同时确保其与现有序列的独特性。这扩大了我们对RNA空间的探索，从而丰富了我们对RNA结构和功能的理解。此外，对于特定子任务的较小，更专业的数据集，Genernna可以微调。这种灵活性和多功能性使得具有所需特定功能或属性的RNA。在微调代内，我们成功地生成了对靶蛋白的高亲和力的新型RNA序列。genernna可以在以下存储库中免费获得：https：//github.com/pfnet-research/generrna
受过训练的复发性神经网络在工作内存任务中开发相锁的极限周期
神经振荡无处不在。这些振荡的一个提出的功能是它们充当内部时钟或“参考框架”。信息可以通过与此类振荡相相对于神经活动的时间来编码。与这一假设一致，大脑中这种相位代码的经验观察有多种经验观察。在这里我们问：什么样的神经动力学支持神经振荡的信息的阶段编码？我们通过分析经过工作记忆任务培训的经常性神经网络（RNN）来解决这个问题。净作品可以访问外部参考振荡并任务产生振荡，以使参考和输出振荡之间的相位差保持瞬态刺激的身份。我们发现网络收敛到稳定的振荡动力学。逆向工程这些网络表明，每个相位编码的内存都对应于单独的极限周期吸引子。我们表征了吸引力动力学的稳定性如何取决于参考振荡振幅和频率，即可以在实验上观察到的特性。要了解这些动态基础的连通性结构，我们表明训练有素的网络可以描述为两个相耦合的振荡器。使用此洞察力，我们将训练有素的网络凝结为由两个功能模块组成的简化模型：一个生成振荡的模块和一个在内部振荡和外部参考之间实现耦合函数的模型。总而言之，通过对训练有素的RNN的动态和连通性进行反向工程，我们提出了一种机制，神经网络可以利用该机制来利用参考振荡以进行工作记忆。具体来说，我们建议一个相编码网络生成自动振荡，并以多稳定的方式将其与外部参考振荡耦合。
利用预先训练的3D-CNN进行视频字幕
视频字幕是一项视觉理解任务，旨在以语法和语义准确的描述生成。视频字幕中的主要挑战之一是捕获视频中存在的复杂动态。这项研究通过利用预先训练的3D卷积神经网络（3D-CNN）来解决这一挑战。这些网络在建模此类动态，增强视频上下文理解方面特别有效。我们评估了Microsoft研究视频描述（MSVD）数据集的方法，并在视频字幕中通常使用性能指标，包括苹果酒，BLEU-1至BLEU-4，Rouge-L，Rouge-L，Meteor和Spice。结果显示了所有这些指标的显着改善，证明了预训练的3D-CNN在增强视频字幕准确性方面的优势。关键字：视频字幕，视频语言多模式学习，运动功能。
全面训练的外骨骼使用者的下肢生物力学揭示了通过人类在循环的最佳
有助于脚踝植物的外骨骼可以改善运动的能源经济。表征这些减少能源成本背后的联合级别机制可以使人们更好地了解人们如何与这些设备互动，并改善设备设计和培训协议。我们检查了对经过延长协议训练的外骨骼使用者中对外骨骼辅助的生物力学反应。在未辅助关节处的运动学通常没有辅助不变，这在其他踝部外骨骼研究中已经观察到。峰值plotharflexion角的峰值随着植物的援助而增加，尽管生物关节扭矩和全身净代谢能量成本降低，但仍会增加总和生物机械能力。脚踝plantarflexor活性也随着辅助而减少。对无助的关节作用的肌肉也增加了大量援助的活动，并应长期使用以防止过度损害进行调查。
与CHAT生成预训练的变压器
聊天生成的预训练的变压器（CHATGPT）是一种人工智能技术，它与人类进行对话，能够以微叙事的形式生成配方，这些形式可以在虚拟空间中成为一种学习工具。这项研究旨在了解如何将ChatGpt用于教师培训中，以作为教师培训，以通过微叙事来促进虚拟空间中的学习。，我们使用动作研究方法对巴西州立大学的研究生课程的巴西学生进行了定性研究。该研究由五个阶段组成：诊断，其中涉及一份混合问卷，以评估有关使用Chatgpt生成微叙事的先验知识；行动计划，涉及制定培训计划；该动作的实施，其中包括练习使用Chatgpt来生成微叙事并在虚拟空间中的教学角度与它们合作；评估，其中涉及共享微叙事并就它们进行循环讨论；和学习，其中涉及记录微叙事的教育可能性和局限性。使用Iramuteq处理的结果表明，有关Chatgpt的先验知识有限，微型叙事对于教育工作的重要性以及通过有意识利用来在虚拟空间中学习的富有成果的教学用途。
使用膝盖训练的深神经网络进行大脑MRIS
先前对MRI重建的研究重点是实施深度学习算法及其对图像质量的评估[1、4、10、16、20]，但域转移的主题很少被研究。但是，由于深度学习模型对给定数据的自然依赖性，该领域的适应性被证明对大多数其他深度学习应用程序中深度学习算法的性能产生了重大影响[11，14]。这一挑战对于MRI重建的学术和潜在临床应用尤其重要。自然出现的问题是“域转移对不同网络的不同数据配置有多少影响？”和“哪些网络在临床应用中最不容易在不同程度的域转移？”。为此，我们提供可视化工具，并在统计上研究域转移在最先进的MRI重建网络中有关培训数据的变化的影响。最后，基于我们的多方面分析的结果，通常适用的结论和