摘要:多种健康状况在个人中共存非随意的,这对医疗保健和社会来说是日益严重的挑战。理解多发性模式可以导致更好的预防,治疗和个性化护理。电子健康记录的出现(EHR)系统提供了大量数据,用于研究现实世界的患者健康动态。然而,对EHR的主要设计用于计费和管理的关注提出了有关基于EHR的研究的一致性和可重复性的问题。在这项研究中,我们使用了国际疾病(ICD)代码分类来分析疾病合并症模式并采用了网络建模,以检查两个主要EHR系统的多发性。我们的发现揭示了她的系统之间高度相关的多发性模式,并通过图理论分析证实了本地(节点和边缘),全局(网络统计)和MESO(相邻连接结构)量表的多发性网络的一致性。此结果为开发有效的框架提供了新的见解,以分析和比较多种多发性网络中的复杂结构。我们的案例研究表明,识别多发性网络中的子图是检测疾病状况群集的有效方法,在多个多发性网络的图谱特征的支持下,我们开发了一种完整的在线网络聚类聚类算法作为识别这些簇的有效方法。为了促进访问这些复杂的数据集并促进进一步的发现研究和假设生成,我们开发了一套交互式可视化工具,用于复杂的在线数据分析利用来自多个EHR/Biobank数据源的数据。这些工具是开源的,可供公众使用,旨在使研究人员能够直观地探索多种多发性网络中的复杂疾病关系,从而增强了我们的集体理解并促进了在多重警察的背景下开发新颖的精确药物解决方案。
1加利福尼亚州斯坦福大学医学系胃肠病学和肝病学系2佛蒙特大学拉尔纳大学医学院神经科学系神经科学系§双重第一作者 *同学作者合作作者巨噬细胞(MMS)与遗传群体(MOCTINAL)(ENSINAL GASIRINAL(ENSINAL)(ENSINAL)(ENSINAL)(ENSINAL)(ENSINAL)(ENSINAL)(ENSINAL)(ENSINAL(ENSINAL)(ENSINAL(ENSINAL)(ENSINAL(ENSINAL)(ENSINAL)(ENSINAL)(ENSINAL(ENSINAL)(ENSINAL)(ENSINAL(ENSINAR)道。mms通常表达抗炎性表型,并支持ENS稳态。在衰老中,MM表型转移到与GI失调症相关的促炎状态。在阿尔茨海默氏病中,小胶质细胞发展出一种独特的炎症特征,称为疾病激活的巨噬细胞(DAM)表型。在这里,我们假设老年小鼠中的Muscularis巨噬细胞(MMS)会形成一种促炎状态,该状态与神经变性中观察到的大坝表型相似。为了测试这一点,我们从小肠,结肠和脊髓(3个月)和年龄(16-24 MXONTHS)WT C57BL/6小鼠中分离了免疫细胞。细胞分解并分类,以通过定量实时PCR(QPCR)和单细胞RNASEQ促进基因分析。年轻小鼠和年龄小鼠每人表现出以小胶质细胞基因表达为特征的稳态MMS(P2RY12,TREM2,GPR34)。在表达大坝基因的老年小鼠(CD9,ITGAX,CLEX7A)中鉴定出了老年状态(GS)MMS的种群。gs细胞表现出降低的Phrodo珠的吞噬作用,并降低了 - 突触核蛋白的清除率。总而言之,小鼠和人类MMS表现出类似于小胶质细胞的稳态表型。确认这些发现的临床翻译,我们将细胞与人类结肠样品分离,然后通过FACS对其进行排序,以通过qPCR促进基因分析。我们确定了与表现出稳态小胶质细胞基因的小鼠中观察到的人类群体(mM 1)。在衰老中,人类MM 1细胞会形成与-突触核蛋白积累相关的GS表型。随着衰老的形式,MMS形成了一种促炎的GS表型,类似于在神经退行性疾病中观察到的大坝小胶质细胞。表型的这种转变可能会驱动肠神经元存活的变化,并降低了先前在衰老中观察到的胃肠道运动。
摘要 - 尽管未来电网的数字化提供了几种协调激励措施,信息和通信技术(ICT)的可靠性和安全性却阻碍了其整体绩效。在本文中,我们通过统一的功率和信息来介绍一种新颖的插座尖峰谈话,作为使用SPIKES协调对微电网控制的数据归一化的手段。这种网格边缘技术允许每个分布式能源资源(DER)通过使用沿着领带线的功率流相互交互来独立执行二级控制理念。受到计算神经科学领域的启发,Spike Talk基本上基于我们大脑中的信息传递理论的细粒平行性,尤其是当神经元(建模为DERS)通过突触(模型为Tie Line)传输信息(从每个DER上测量的功率流)发射信息(从每个DER测量)。Spike Talk不仅可以简化并通过驳回ICT层来解决网络物理建筑操作的当前瓶颈,而且还提供了基础设施,计算和建模的内在运营和成本效益的机会。因此,本文提供了关键概念和设计理论的教学插图。由于我们专注于本文中的微电网的协调控制,因此研究了一些负责将相关局部测量值转换为尖峰的神经编码方案的信号准确性和系统性能。
开发,9。Homebank(https://homebank.talkbank.org)用于家庭录音,10。Phonbank(https://phon.talkbank.org)用于语音发展,11。rhdbank(https://rhd.talkbank.org)在右半球损害中使用语言,12。samtalebank(https://samtale.talkbank.org)进行丹麦对话。13。Slabank(https://slabank.talkbank.org)用于第二语言,14。tbibank(https://tbi.talkbank.org)用于创伤性脑损伤的语言,当前的手册保持了一些早期对儿童语言的重视,尤其是在第一部分,同时将处理的治疗方法扩展到这些方面和格式,并以新代码和几个新部分和几个新部分和几个新的分段。我们将不断地向每个单独的收藏中添加语料库。在2018年,文本数据库的大小为800MB,还有5TB的媒体。TalkBank中的所有数据都可以自由开放下载和分析,但临床语言库中的数据除外,这些数据使用密码向临床研究人员开放。氏族程序和相关的词法标记符都是免费的,并通过github开源。
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种子玩家2025 w-l(最佳饰面)多哈W-L(最佳饰面)1 Carlos Alcaraz(ESP)9-1(鹿特丹标题)0-0(首次亮相)2 Alex de Minaur(AUS)11-2(AUS)11-2(Rotterdam Final)0-0(peput)0-0(首次亮相)3 Novak Djokovic(SRB)7-2(SRB)7-2(SRB)7-2(澳大利亚)4-15-16-16-15-16-16-16-16-15-17-17-16-17-16-17-16-16-16-17-17-17-16-16-16-17-17-16 titl (Marseille SF) 4-0 (2023 Title) 5 Andrey Rublev 4-4 (Montpellier SF) 11-5 (2020 Title) 6 Stefanos Tsitsipas (GRE) 3-3 (Rotterdam QF) 2-1 (2018 QF) 7 Grigor Dimitrov (BUL) 3-2 (Brisbane SF) 0-0 (Debut) 8 Jack Draper (AUS) 3-1 (Australian Open 4r)0-0(首次亮相)1993年至今的比赛历史(第33版)单打决赛2月22日,星期六,2月22日,星期六,下午6:00,通用卡(3)Aziz Dougaz(Tun),Hady Habib(lbn),Abdullah Shelbayh(Jor)(JOR)资格(4)Quentin Halys(4)Quentin Halys(4) de Zandschulp (NED) Lucky Loser (1) Otto Virtanen (FIN) – Humbert's withdrawal (hip injury) Protected Ranking (1) Marin Cilic (PR-21) Special Exempt (1) Hamad Medjedovic (SRB) – Marseille runner-up Oldest Player Novak Djokovic (37) Youngest Player Abdullah Shelbayh (21) Tournament Records Most Titles – Roger费德勒(3)大多数胜利 - 罗杰·费德勒(Roger Federer)(27)最年轻的冠军 - 20岁最古老的冠军的安迪·默里(Andy Murray) - 2022年最高冠军的罗伯托·巴蒂斯塔·阿古特(Roberto Bautista Agut),第33名 -1次4次:罗杰·费德勒(Roger Federer)在2005 - 06年,拉斐尔·纳达尔(Rafael Nadal)2014年,诺瓦克·德约科维奇(Novak Djokovic)在2016年最低的冠军 - No.124 Rainer Schuetler在1999年崩溃国家德约科维奇(Djokovic),哈马德·梅多维奇(Hamad Medovic Spain (1)Fabian Marozsan Croatia(1)约旦(1)Abdullah Shelbayh Czechia(1) Lan-Lenard Struff Struff Struff突尼斯(1)Kharen Caren Dougaz访问Khachanov,Medved的Daniil,Andrey Rublev,Roman Saficillin Pif ATP ATP排名点和奖品
ATP 500 Finals Leaders (Active Players) – since ATP 500 series was introduced in 2009 Player Finals (W-L) Player Finals (W-L) Novak Djokovic 17 (14-3) Daniil Medvedev 9 (4-5) Kei Nishikori 12 (6-6) Carlos Alcaraz 7 (5-2) Stefanos Tsitsipas 11 (0-11) Jannik Sinner 7 (5-2) Andrey Rublev 9(5-4)Gael Monfils 7(3-4)Alexander Zverev 9(5-4)Milos Raonic 7(1-6)•World No.21 Hurkacz在QF中击败了2021冠军Rublev,以确保新的鹿特丹冠军。他正试图成为第一位波兰球员,以进入比赛历史的决赛,并希望在2022年之后进入他的第四个ATP 500决赛(卒于No.1 Medvedev),2023 Basel(l。到螺旋藻 - 丙硅丝)和2024 Halle(l。1个罪人)。27岁的年轻人将于周一回到No.20,将达到第19以SF获胜。
摘要:在本演讲中,我将重点介绍用于分析和分解张量数据的快速方法。在演讲的第一部分中,我将介绍一种我们为对称张量分解提出的方法。我们为算法及其相关的非凸优化问题提供了几种保证。此外,我们从经验上观察到该方法比现有的分解算法要快大约一个数量级,并且对噪声也很强。在演讲的第二部分中,我将介绍时刻的隐式方法。多元随机变量的高阶力矩遭受维数的诅咒:条目的数量按矩的顺序为指数尺度。我们引入了一种隐式方法,该方法允许估算参数而不明确形成矩,以免避免维度的诅咒。我们使用这种方法来估计高斯混合模型的参数,获得了一种具有与最先进方法相似的计算和存储成本的方法,例如预期最大化,并为多变量变量的瞬间方法开辟了大门。最后,我将提及几种相关的方法和应用程序,包括有关使用谈话第一部分中引入的方法进行分解时刻张力张量的持续工作。
摘要:本研讨会研究了移动传感器和机器学习的使用来实时检测和干预急性物质中毒,从而实现了即时的自适应干预措施。Bae博士将介绍她关于通过智能手机和可穿戴设备检测暴饮暴食和大麻中毒的研究,强调了可解释的AI在提供决策透明度方面的作用。通过利用智能手机传感器和可穿戴设备的数据,她的研究探讨了实时预测如何使个人能够做出明智的决定,最终改善健康结果并减少与物质有关的危害。BAE博士还将讨论实施这些技术的技术和道德挑战,包括对隐私,算法透明度的担忧以及尊重用户自主权的个性化,适应性系统的需求。演讲将以关于数字健康技术的未来,增强公共卫生,指导个性化干预措施以及支持临床决策的潜力的前瞻性讨论。