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向超越5G网络管理增强
摘要 - 电信网络的复杂性日益增加，突显了对强大的网络管理框架的需求。这样的框架就是FCAP，它涵盖了广泛的功能，包括故障管理，配置管理，会计管理，绩效管理和安全管理。为了有效地解决现代网络的复杂性，人工智能（AI）技术的集成，尤其是机器学习（ML）和机器推理（MR），已成为FCAPS中的关键策略。ML为网络提供了数据驱动的算法，以识别模式并做出明智的预测，而MR专注于开发可理解的AI系统，这些系统可以根据明确的知识得出结论。在本文中，我们探讨了MR及其在FCAP中的使用范围。首先，我们介绍了FCAPS框架的概述，包括对FCAPS级别的分类。然后，我们提供了MR方法的新颖分类法，介绍了传统和高级MR。接下来，我们审查MR技术，以解决FCAP中新兴问题的问题。最后，我们讨论了对6G网络进行进一步研究的开放问题和未来方向。
超越体素预测的不确定性：识别值得信赖的脑损伤
摘要。深度神经网络已成为自动分割 3D 医学图像的黄金标准方法。然而，由于缺乏对提供的结果进行可理解的不确定性评估，临床医生仍然无法完全接受它们。大多数量化不确定性的方法，例如流行的蒙特卡罗 dropout，都限制了体素级预测的某种不确定性。除了与真正的医学不确定性没有明确的联系外，这在临床上也不令人满意，因为大多数感兴趣的对象（例如脑病变）都是由体素组组成的，而体素组的整体相关性可能不会简单地归结为它们各自不确定性的总和或平均值。在这项工作中，我们建议使用创新的图形神经网络方法超越体素评估，该方法由蒙特卡罗 dropout 模型的输出训练而成。该网络允许融合三个体素不确定性估计量：熵、方差和模型置信度；并且可以应用于任何病变，无论其形状或大小如何。我们证明了我们的方法在多发性硬化症病变分割任务中的不确定性估计的优越性。
疫苗标签：存储和超越使用日期跟踪
请注意，这些标签遵循制造商的指导，以储存疫苗。标签遵循制造商有关年龄和其他迹象的指导，除非免疫实践咨询委员会（ACIP）建议与制造商的指导不同。如果ACIP建议与制造商的指导不同，则标签遵循ACIP建议（例如，AREXVY RSV疫苗（GSK）批准了50 - 59年的高风险人群FDA，成年人60岁及60岁以上。但是，ACIP建议使用这种疫苗60 - 74年，高风险和所有75岁及以上的成年人）。
超越互联网图像：评估综合到现实工业数据集的域概括的视觉语言模型
Vision语言基础模型（VLFM）显示出令人印象深刻的概括功能，使其适合域概括（DG）任务，例如合成图像的培训和对真实数据的测试。但是，现有评估主要使用由互联网图像构建的学术基准，类似于用于培训VLFM的数据集。本文评估了基于VLFM的DG算法在两个合成到实体分类数据集，Rareplanes Tiles和飞机上的性能，旨在模仿工业文本。我们的发现表明，虽然VLFMS上的基准优于随机初始化的净作品，但在这些类似工业的数据集中，它们的优势大大降低。这项研究强调了评估模型在不同的代表性数据上的重要性，以了解其现实世界的适用性和局限性。
超越核平衡：战略力量网...
1就本评估而言，战略侵犯行动被定义为旨在直接和实质上影响竞争对手的领导，维持冲突的资源和/或战略力量的进攻行动。此类行动旨在攻击敌人能力的核心，或者将对寻求实现战争目标的友好力量提供进一步的抵抗。
超越屏幕：生成人工智能（AI）对患者学习和患者 - 医师关系的影响
诸如Chatgpt之类的工具举例说明的生成人工智能（AI）的快速发展已改变了医疗保健局势，尤其是在患者教育和患者 - 医师关系方面。尽管医疗保健的AI传统上专注于数据分析和预测分析，但生成AI的兴起引入了患者互动，信息传播以及患者护理的整体动态方面的新机遇和挑战。本叙事评论探讨了生成AI对医疗保健的双重影响，研究了其在增强患者对医疗状况的理解，促进自我保健和支持医疗保健决策方面的作用。此外，审查还考虑了潜在的风险，例如对患者 - 医学关系的信任侵蚀以及错误信息的传播，同时解决了道德含义以及未来将来整合到临床实践中。使用PubMed，Medline，Scopus和Google Scholar等数据库进行的全面文献搜索包括2010年至2024年之间发表的研究，讨论了生成AI在患者教育，参与度和患者 - 物理学关系中的作用。的发现表明，生成的AI工具通过使复杂的医疗信息更易于访问，个性化和互动来显着增强患者的健康素养，从而使患者能够在管理医疗保健方面发挥更积极的作用。然而，还确定了诸如错误信息和破坏患者关系的风险，案例研究强调了正面和负面结果。要充分利用AI在医疗保健中的潜力，必须进行周到的这些工具，确保它们补充而不是取代医生提供的个性化护理。未来的研究应着重于应对道德挑战，并优化AI在临床实践中的作用，以保持信任，沟通和患者护理的质量。
间充质干细胞及其神经系统疾病的细胞外囊泡治疗：创伤性脑损伤和超越
3 3干细胞和发育生物学系，罗扬干细胞生物学研究中心，伊朗德黑兰的ACECR干细胞生物学与技术研究所，4个微生物学系，生物科学学院，北德黑兰分公司，伊斯兰阿萨德大学，伊斯兰教大学，伊朗，伊朗伊斯兰大学，伊斯兰教室，伊斯兰教室，伊斯兰教室，伊斯兰教和科学技术学系。伊斯法罕，伊朗，伊朗，6个细胞和分子研究中心，QOM医学科学大学，伊朗QOM，伊朗，7神经系统干细胞研究中心，semnan医学科学大学，伊朗Semnan，伊朗8号，医学微生物学系8医院，伊朗凯尔曼哈3干细胞和发育生物学系，罗扬干细胞生物学研究中心，伊朗德黑兰的ACECR干细胞生物学与技术研究所，4个微生物学系，生物科学学院，北德黑兰分公司，伊斯兰阿萨德大学，伊斯兰教大学，伊朗，伊朗伊斯兰大学，伊斯兰教室，伊斯兰教室，伊斯兰教室，伊斯兰教和科学技术学系。伊斯法罕，伊朗，伊朗，6个细胞和分子研究中心，QOM医学科学大学，伊朗QOM，伊朗，7神经系统干细胞研究中心，semnan医学科学大学，伊朗Semnan，伊朗8号，医学微生物学系8医院，伊朗凯尔曼哈
超越流行语：解开能源效率，电气化和脱碳
5。监管机制鼓励能源效率能源效率计划通过各种机制来利用公共和私营部门资源。一个主要的资金来源来自公用事业客户，客户账单上的少量费用支持更广泛的能源效率计划，以帮助消费者减少能源消耗并降低总体公用事业账单。公用事业效率计划为节能电器，气候援助，教育外展以及其他活动和服务提供了回扣。政府赠款和激励措施对于筹集能源效率工作也至关重要。在联邦，州和地方一级，政府以赠款，补贴或税收优惠的形式提供财政支持，以鼓励采用节能技术和实践。这些资金加强了提高建筑效率，升级工业流程并增强能源安全的项目的实施。
超越分区的大脑地形图：功能图的局部梯度
功能性神经成像提供了独特的机会，可以根据大脑区域对任务或正在进行的活动的反应来描述大脑区域。因此，它具有捕捉大脑空间组织的前提。然而，描述这种组织的概念框架仍然难以捉摸：一方面，分区隐含地建立在分段常数组织上，即由清晰边界分隔的平坦区域；另一方面，最近流行的功能梯度概念暗示了一种平滑的结构。注意到这两种观点都趋向于将功能特征的局部变化拼凑在一起的拓扑方案，我们对基于局部梯度的模型进行了定量评估。使用功能性磁共振成像 (fMRI) 数据的预测作为驱动案例——具体来说，从受试者的静止 fMRI 图中预测任务 fMRI——我们基于参考拓扑词典开发了一个逐块线性回归模型。我们的方法使用多个随机分区——而不是单个固定分区——并汇总这些分区的估计值以预测遗漏受试者的功能特征。我们的实验证明了分割的最佳基数的存在，以捕捉功能图的局部梯度。