研究表明,数字支付媒介对无现金经济有积极影响。这表明数字支付媒介的增加导致无现金经济。同样,结果也表明技术对无现金经济有积极影响。这表明技术进步会导致无现金经济。结果还表明,互联网对无现金经济有积极影响。这表明快速安全的互联网通向无现金经济。同样,研究表明,网络犯罪对无现金经济产生负面影响。这表明网络犯罪的减少导致无现金经济。此外,研究表明,安全对无现金经济有积极影响。这表明高度安全的网络通向无现金经济。关键字:无现金经济,数字支付媒介,技术,互联网,网络犯罪和安全性。1。简介
•了解分类和风险分层的生物学假设,治疗学领域的持续/必需研究以及使用对乳腺癌的生物标志物精确医学的使用方法的知识。
UAV图像采集和深度学习技术已被广泛用于水文监测中,以满足数据量需求不断提高和质量的增加。但是,手动参数培训需要反复试验成本(T&E),现有的自动培训适应简单的数据集和网络结构,这在非结构化环境中是低实用性的,例如干山谷环境(DTV)。因此,这项研究合并了转移学习(MTPI,最大转移电位指数法)和RL(MTSA强化学习,多汤普森采样算法)在数据集自动启动和网络中自动培训,以降低人类的经验和T&E。首先,为了最大程度地提高迭代速度并最大程度地减少数据集消耗,使用改进的MTPI方法得出了最佳的迭代条件(MTPI条件),这表明随后的迭代仅需要2.30%的数据集和6.31%的时间成本。然后,在MTPI条件(MTSA-MTPI)中提高了MTSA至自动提高数据集,结果显示准确性(人为误差)提高了16.0%,标准误差降低了20.9%(T&E成本)。最后,MTPI-MTSA用于四个自动训练的网络(例如FCN,SEG-NET,U-NET和SEG-RES-NET 50),并表明最佳的SEG-RES-NET 50获得了95.2%WPA(准确性)和90.9%的WIOU。本研究为复杂的植被信息收集提供了一种有效的自动培训方法,该方法提供了减少深度学习的手动干预的参考。
Krauss,T。D.*; Bren,K。L.*; Matson,E。M*。 “通过多氧化烷层簇从CDSE量子点中增强光催化氢的活性”。 Commun。,2020,56,8762-8765。Krauss,T。D.*; Bren,K。L.*; Matson,E。M*。“通过多氧化烷层簇从CDSE量子点中增强光催化氢的活性”。Commun。,2020,56,8762-8765。
脑转移性癌症构成了重要的临床挑战,患者的治疗选择有限,预后不良。近年来,免疫疗法已成为解决脑转移的一种有前途的策略,比传统治疗具有明显的优势。本评论探讨了在脑转移性癌症的背景下肿瘤免疫疗法不断发展的景观,重点是肿瘤微环境(TME)和免疫治疗方法之间的复杂相互作用。通过阐明TME内的复杂相互作用,包括免疫细胞,细胞因子和细胞外基质成分的作用,该综述突出了免疫疗法重塑脑转移治疗范式的潜力。利用免疫检查点抑制剂,细胞免疫疗法和个性化治疗策略,免疫疗法有望克服血脑屏障和免疫抑制脑转移的微观环境所带来的挑战。通过对当前研究发现和未来方向的全面分析,这项综述强调了免疫疗法对脑转移癌管理的管理性影响,为个性化和精确的治疗干预提供了新的见解和机会。
结果:最终分析确定了44例活检证实的患者(41/44,93%)或来自RCC的OA转移的治疗反应(3/44,6%)。三十四十五(77%)的患者是男性。中位年龄为60岁(平均:60,范围:22-87岁)。最常见的呈现迹象是多发性(19/44,43%)和OA质量(14/44,32%)。转移酶最频繁地涉及轨道骨骼(10/44,23%)和相邻的外脂肪,从这些情况的7/10(70%)中延伸,从鼻窦区延伸。OA转移是18/44(41%)患者RCC的初始表现。 在原发性肿瘤诊断时,有30名患者中有22名(73%)在13例(57%)患者的癌症IV期疾病联合委员会中,转移到2个或更多部位。 仅接受42例(40%)患者中的17名局部治疗,其中最常见的是切除/浮肿和边缘对照(10/17,59%)。 有42名(60%)患者的25名患者进行了全身疗法,其中包括生物学剂和化学疗法。 绝对5年生存率为66%,2006年后报告的患者的生存率显着提高(92%vs. 42%,P = 0.04),在30个月(在30个月)具有孤立的OA转移(100%vs. 27%,P = 0.02)的患者中。OA转移是18/44(41%)患者RCC的初始表现。在原发性肿瘤诊断时,有30名患者中有22名(73%)在13例(57%)患者的癌症IV期疾病联合委员会中,转移到2个或更多部位。仅接受42例(40%)患者中的17名局部治疗,其中最常见的是切除/浮肿和边缘对照(10/17,59%)。有42名(60%)患者的25名患者进行了全身疗法,其中包括生物学剂和化学疗法。绝对5年生存率为66%,2006年后报告的患者的生存率显着提高(92%vs. 42%,P = 0.04),在30个月(在30个月)具有孤立的OA转移(100%vs. 27%,P = 0.02)的患者中。
由于预训练的深度学习模型大量可用,迁移学习在计算机视觉任务中变得至关重要。然而,从多样化的模型池中为特定的下游任务选择最佳的预训练模型仍然是一个挑战。现有的衡量预训练模型可迁移性的方法依赖于编码静态特征和任务标签之间的统计相关性,但它们忽略了微调过程中底层表示动态的影响,导致结果不可靠,尤其是对于自监督模型。在本文中,我们提出了一种名为 PED 的富有洞察力的物理启发方法来应对这些挑战。我们从势能的视角重新定义模型选择的挑战,并直接模拟影响微调动态的相互作用力。通过捕捉动态表示的运动来降低力驱动物理模型中的势能,我们可以获得增强的、更稳定的观察结果来估计可迁移性。在 10 个下游任务和 12 个自监督模型上的实验结果表明,我们的方法可以无缝集成到现有的排名技术中并提高其性能,揭示了其对模型选择任务的有效性以及理解迁移学习机制的潜力。代码可在 https://github.com/lixiaotong97/PED 上找到。
1。牙齿和al。临床唱歌res2007; 13:4429-4434; 2。 Gaedck J和Al。 Pathol模式。 2007; 20:864-870; 3。 WD foldcases,and al。 n Engel J Med 2010; 363-1948; 4。 摩西和Al。 请唱歌。 2009; 118:131-12007; 13:4429-4434; 2。Gaedck J和Al。Pathol模式。2007; 20:864-870; 3。 WD foldcases,and al。 n Engel J Med 2010; 363-1948; 4。 摩西和Al。 请唱歌。 2009; 118:131-12007; 20:864-870; 3。WD foldcases,and al。n Engel J Med2010; 363-1948; 4。摩西和Al。请唱歌。2009; 118:131-12009; 118:131-1
摘要 - 癫痫是一种常见的神经系统疾病,其特征是在全球范围内影响多达7,000万人的癫痫发作。在生命的头十年中,每150名儿童中大约有一个被诊断出患有癫痫病。脑电图是诊断癫痫发作和其他脑部疾病的重要工具。但是,脑电图的专家视觉分析很耗时。除了减少专家注释时间外,自动癫痫发作检测方法是帮助专家分析脑电图的强大工具。对小儿脑电图中癫痫发作的自动检测的研究已被提出。深度学习算法通常用于小儿癫痫发作检测方法;但是,它们在计算上很昂贵,并且需要很长时间才能开发。可以使用转移学习来解决此问题。在这项研究中,我们在小儿EEG的多个通道上开发了一种基于转移学习的癫痫发作检测方法。公开可用的CHB-MIT EEG数据集用于构建我们的方法。数据集分为训练(n = 14),验证(n = 4)和测试(n = 6)。从10 s EEG信号产生的具有5 s重叠的频谱图用作三个预训练的传输学习模型(RESNET50,VGG16和InceptionV3)的输入。我们小心翼翼地将孩子分成培训或测试集中,以确保测试集是独立的。基于脑电图测试集,该方法具有85.41%的精度,85.94%的召回率和85.49%的精度。此方法有可能协助研究人员和临床医生对小儿脑电图中癫痫发作的自动分析。
covid-19揭示了在不同患者组中没有体液反应的情况下细胞免疫的作用。常见的可变免疫效率(CVID)的特征是体液免疫受损,但也具有潜在的T细胞失调。T细胞失调对CVID中细胞免疫的影响尚不清楚,该评论总结了CVID中细胞免疫的可用文献,特别关注Covid-19。COVID-19在CVID中的总体死亡率很难评估,但似乎并没有显着升高,并且包括淋巴细胞减少在内的普通人群的严重疾病反射剂的危险因素。大多数CVID患者对Covid-19疾病的T细胞反应显着,可能对地方性冠状病毒的交叉反应。几项研究发现,对基底covid-19 mRNA疫苗接种的细胞反应显着但受损,该反应与抗体反应无关。在一项研究中,感染感染的CVID患者对疫苗的反应更好,但与T细胞失调没有明显的关联。细胞反应随着时间的流逝而减弱,但对第三次增强剂量的疫苗有反应。机会性感染是CVID中细胞免疫受损的迹象,但与该疾病的定义有关。CVID患者对插入疫苗的细胞反应,在大多数研究中与健康对照相媲美,并且建议针对季节性流体的每年疫苗接种。需要进行更多的研究来阐明疫苗在CVID中的影响,最直接的问题是何时增强Covid-19疫苗。