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性能优化的深度神经网络正在发展为较差的颞下颞叶状性皮层
过去十年来计算神经科学中最有影响力的发现之一是，深神经网络（DNN）的对象识别准确性（DNNS）与他们预测依次（IT）皮质中自然图像的神经反应的能力相关[1,2]。这一发现支持了长期以来的理论，即对象识别是视觉皮层的核心目标，并建议更准确的DNN将作为IT神经元对图像的更好模型的响应[3-5]。从那时起，深度学习就进行了一场规模的革命：经过数十亿图像训练的十亿个参数规模的DNN在包括对象识别的视觉任务上竞争或超越人类。今天的DNN在对象识别方面变得更加准确，可以预测其对图像的神经元的响应变得更加准确？在三个独立的实验中，我们发现情况并非如此：DNN逐渐变得更糟，因为其精度在Imagenet上提高了。要了解为什么DNN经历这种权衡并评估它们是否仍然是建模视觉系统的适当范式，我们转向其录音，以捕获自然图像引起的神经元活动的空间分辨图[6]。这些神经元活动图表明，接受Imagenet训练的DNN学会依靠与由其编码的DNN相比，并且随着其准确性的提高，该问题恶化。我们成功解决了这个问题，这是DNNS的插件训练程序，它使他们学到的表现与人类保持一致[7]。我们的结果表明，统一的DNN破坏了ImageNet精度和神经预测准确性之间的权衡，从而攻击了当前的DNN，并为更准确的生物学视觉模型提供了途径。我们的工作表明，使用任务优化的DNNS需要进行修订的标准方法，以及其他生物学约束（包括人体心理物理学数据）需要准确地逆转视觉皮层。
对位于质量较差的岩石质量和采矿作品影响的画廊的最佳支持设计
在这项工作中，设计和优化了两个位于质量质量较差的岩石质量质量较差的通用画廊的SUP港口，并受到高厚度煤层开发的影响。该过程分为四个阶段：使用不同的地质力学分类并使用螺栓和shotcrete应用新的奥地利隧道方法（NATM）来定义第一个初步支持。进行了仪器运动，目的是分析支持的行为。该研究注意到由于放置不同元素的时间而导致的支撑失败。使用FLAC和相软件进行的反分析允许评估岩石质量的性质和支撑，研究放置时间对组件元素（螺栓和shotcrete）的影响以及支持的重新定义。随后，在开采挖掘后，通过数值建模设计和优化了新的支持，而在这些尺寸的巨大腔体中没有经验，这会导致先前设计的支持的故障。新的支撑是由可屈服的钢拱形成的，这些拱门更适合承受附近采矿作品产生的应力。
严重主动脉狭窄中的定量液体超负荷会优化心脏损伤，并结局较差
在主动脉狭窄（AS）中，主动脉瓣姿势的逐渐变窄会增加左心室的后负荷。需要左心室（LV）适应以维持心脏输出。如果刺激刺激持续存在，LV补偿机制耗尽，导致向后失败，损害影响左心房，肺脉管系统以及最终的右心室。1这种心脏不足的过程伴随着肺部和全身交通拥堵。2–4，由于物理符号评估流体超载（FO）是不可靠的，因此有5个更敏感和特定的措施。生物阻抗光谱（BIS）允许对FO进行准确且可再现的定量。该方法的临床应用最初涉及透析的患者以进行干重目标，6，但最近也证明它在风险分层心脏患者中被证明是有价值的。2,3,7
小结肠癌中的前列腺素 - 耐氧化酶合酶-2基因表达可能会预测生存率较差
结直肠癌（CRC）是胃肠道最常见的恶性肿瘤[1]。全球估计表明，2022年约有190万例新的CRC病例和904,000例死亡，在发病率方面排名第三，在所有癌症的死亡率方面排名第二[2]。这一高负担在发达国家和发展中国家之间分布不成比例，前者具有更高的态度，而后者分别具有更高的死亡率负担[1，3]。饮酒，烟草吸烟，红色或加工肉的消费以及体内脂肪的增加增加了患疾病的风险，而钙补充剂，全谷物，纤维和乳制品的消耗以及体育活动也被认为是保护性的，尤其是对结肠癌的保护性[4]。促进癌症的生活方式的采用越来越多，保护性较少，尤其是在低收入和中等收入国家中，这种疾病的负担必将增加[2]。为了减轻这种影响，有必要完善我们对疾病过程的理解，以提高预防或治疗方法。
摘要 三阴性乳腺癌（TNBC）是恶性程度最高的癌症类型之一，由于缺乏靶向治疗，预后较差
摘要 由于缺乏靶向疗法，三阴性乳腺癌 (TNBC) 是侵袭性最强的癌症类型之一，预后不良且死亡率高。TNBC 通常转移到大脑、骨骼和肺部。研究表明，A594 肺癌细胞和 MDA-MB-231 乳腺癌细胞的转移行为与 RAN GTP (RAN) 基因的过度表达之间存在相关性。本研究使用多种生物检测方法，试图通过专门针对 RAN 基因来研究甲苯咪唑作为抗癌剂的潜力。MDA-MB-231 乳腺癌细胞 (IC 50 7.5 µM) 和 A549 肺癌细胞 (IC 50 48.5 µM) 均对甲苯咪唑促进细胞生长的能力具有抗性。通过对两种细胞系进行 Annexin V 检测，证实了甲苯咪唑通过凋亡途径产生的细胞毒作用。此外，甲苯咪唑通过停止细胞周期、阻止菌落形成、侵袭和迁移以及降低两种细胞系中的 RAN GTPase 表达，表现出对 TNBC 的增强疗效。关键词：细胞凋亡、转移、迁移、增殖、Ran-GTP、TNBC。国际药物输送技术杂志 (2024)；DOI：10.25258/ijddt.14.2.62 如何引用本文：Al-Ramamneh RS、El-Tanani M、Muhana F、Alqaraleh M。甲苯咪唑通过破坏 RAN-GTP 调节抑制模型系统中的肿瘤生长并阻碍三阴性乳腺癌的侵袭。国际药物输送技术杂志。2024；14(2)：1011-1018。支持来源：无。利益冲突：无
使用近红外光谱法发现，注意力缺陷/多动障碍儿童缺乏功能性大脑连接与抑制能力较差有关
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是儿童期最常见的精神健康障碍之一。最近一项对 100 多项研究的荟萃分析估计，ADHD 的全球患病率约为 3.4–5.3% ( 1 )。在中国，一项全国精神疾病调查显示，学龄儿童 ADHD 的患病率为 10.2%，而男孩的患病率相对较高 ( 2 )。典型症状是注意力不集中、多动和冲动，这些症状与年龄不相符，并且常常导致他们在以后的生活中学习成绩、工作效率和社交技能受损 ( 3 , 4 )。从实证研究来看，ADHD 的表型在人群中存在差异，可能与大脑发育过程中的遗传和神经因素有关，包括生命早期接触毒素和缺乏社会经济资源 ( 4 )。ADHD 是各种执行功能缺陷的结果； ADHD 的主要特征是缺乏行为抑制，即抑制不相关或干扰信息和冲动的能力，这会导致其他执行功能（如工作记忆和自我调节）进一步受损（3）。尽管行为异常，但在 ADHD 患者中通常可以观察到大脑的结构和功能变化，例如白质体积减少、灰质体积变小、双侧额叶和右扣带皮层局部变薄，以及功能连接减少（5,6）。近年来，脑成像技术（如磁共振成像、MRI）的快速发展使得人们可以更近距离地观察 ADHD 患者的大脑。例如，最近的研究表明，ADHD 的特征是神经网络中存在多种结构和功能异常，包括额顶颞、额小脑甚至前部边缘网络的改变（5-7）。 MRI，尤其是功能性MRI（fMRI），已广泛应用于基础医学和临床研究以及临床实践，以研究大脑的结构和功能。然而，对于儿童，尤其是非常年幼的儿童来说，这是一个巨大的挑战，因为他们必须在扫描期间长时间呆在封闭而黑暗的空间中。他们需要保持静止，因为如果他们移动，成像就不准确。此外，MRI、功能性MRI和静息MRI的成本很高。为了应对这些方法上的限制，功能性近红外光谱（fNIRS）在二十年前被引入科学界。它是一种基于光学的测量神经功能的工具。它的优点是不易受头部运动伪影的影响，并且具有非侵入式采集环境和良好的便携性（8）。fNIRS经常用于探索与ADHD相关的认知的神经基础，例如执行功能，面部表情识别和情绪调节（8-11）。静息状态功能性近红外光谱（rs-fNIRS）成像是一种自然的成像范式，与任务状态 fNIRS 相比具有许多优势（12-14）。rs-fNIRS 操作简单，在临床实践中易于操作，特别是对于难以保持稳定且倾向于移动的儿科患者。rs-fNIRS 技术可以揭示大脑网络在正常发育和精神病理状态方面的变化（12、13、15、16）。
无细胞DNA的 AR和PI3K基因组分析可以鉴定耐lutetium-177-PSMA的较差的转移性cast割前列腺癌患者中的反应者
lutetium-177前列腺特异性膜抗原放射线（177 Lu-PSMA）是用于治疗转移性cast割耐药疾病癌（MCRPC）的新治疗剂。我们评估了MCRPC患者使用177 lu-PSMA I＆T开始治疗的循环肿瘤DNA（CTDNA）促进的预后价值。在2020年1月至2022年10月之间，有后期MCRPC（n = 57）的患者参加了一项单中心观察队列研究。AR基因，PI3K信号通路，TP53和TMPRSS2-ERG的基因组改变与Kaplan-Meier和多变量Cox回归分析的无进展生存（PFS）相关。观察到3.84 mO（95％的置置间隔[CI] 3.3-5.4）的中位PFS，在治疗期间，可评估患者的21/56（37.5％）可评估的患者经验丰富。在177 Lu-PSMA治疗之前提供血液样本的46例患者中，。 在39（84.8％）中检测到 ctDNA；较高的ctDNA与较短的PFS相关。 AR基因中的基因组结构重排（危险比[HR] 9.74，95％的置置间隔[CI] 2.4-39.5; P = 0.001）和PI3K sig-nalling途径的变化（HR 3.58，95％CI 1.41-91-9.41-9.07 lu pretine at poineration; p = 0.007;多变量COX回归的预后。 有必要对生物标志物驱动试验中的这些关联进行预期评估。 患者摘要：我们检查了晚期转移性前列腺癌患者的血液样本中的无细胞DNA，他们开始接受新的放射性疗法的Lutetium-177- PSMA治疗。 2023作者。。ctDNA；较高的ctDNA与较短的PFS相关。AR基因中的基因组结构重排（危险比[HR] 9.74，95％的置置间隔[CI] 2.4-39.5; P = 0.001）和PI3K sig-nalling途径的变化（HR 3.58，95％CI 1.41-91-9.41-9.07 lu pretine at poineration; p = 0.007;多变量COX回归的预后。有必要对生物标志物驱动试验中的这些关联进行预期评估。患者摘要：我们检查了晚期转移性前列腺癌患者的血液样本中的无细胞DNA，他们开始接受新的放射性疗法的Lutetium-177- PSMA治疗。2023作者。我们发现，雄激素受体基因或PI3K途径基因的遗传改变的患者并未经历Lutetium-177-PSMA的持久益处。由Elsevier B.V.代表欧洲泌尿科协会出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http：//creative-commons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放式访问文章。
联合防空行动 - 国土 (JADO-H)
0 0 0 较差 0 0 0 较差 0 1 0 中等 0 3 0 中等 0 0 0 中等结果 0 0 0 中等 0 1 0 中等 最大值(较差) 0 0 3 0 中等 最大值(中等) 0 1 0 0 中等 最大值(良好) 1 1 0 0 良好 最大值(优秀) 3 1 1 1 良好 1 3 1 良好 3 0 0 良好 3 0 0 良好 3 1 1 优秀 3 3 3 优秀
o r i g i n a l r e s a r c h的开发和机器学习模型的验证，以预测较差的动脉瘤S
背景：血管内治疗（EVT）被建议作为治疗颅内动脉瘤的优越方式。然而，患有EVT的动脉瘤性蛛网膜下腔出血（ASAH）患者的功能结果较差仍然存在。因此，迫切需要研究风险因素并在此类患者的亚型中开发关键的决策模型。方法：我们从正在进行的注册表队列研究Prosah-MPC中提取了目标变量，该研究是在中国多个中心进行的。我们将这些患者随机分配给培训和验证队列，比为7：3。单变量和多元逻辑回归以找到潜在因素，然后开发了具有优化变量的九个机器学习模型和堆栈集合模型。通过多个指标评估了这些模型的性能，包括接收器操作特征曲线（AUC-ROC）下的区域。我们进一步使用Shapley添加说明（SHAP）方法，基于最佳模型的特征可视化分布。结果：总共招募了226名经历EVT的较差ASAH的合格患者，而89（39.4％）的12个月结果较差。年龄（调整或[AOR]，1.08; 95％CI：1.03–1.13; P = 0.002），蛛网膜下腔出血体积（AOR，1.02; 95％CI：1.00-1.05; P = 0.033; P = 0.033; P = 0.033），神经外神经社会级联盟，Wornurosurgical Societies等级（wfns）（W ffns）（w ffns）（w ffns）（w ffns）（2.03）（aor c）（2.03）; 1.05–3.93; p = 0.035）和狩猎级别（AOR，2.36; 95％CI：1.13–4.93; p = 0.022）被确定为不良结果的独立风险因素。NCT05738083。然后，开发的预测模型表明，LightGBM算法在验证队列中的AUC-ROC值为0.842，而Shap结果表明年龄是影响功能结果的最重要的风险因素。结论：LightGBM模型在促进患有不良后果风险的贫困级ASAH患者的风险分层方面具有巨大的潜力，从而增强了临床决策过程。试用注册：Prosah-MPC。2022年11月16日注册 - 回顾性注册，https：// clinical trials.gov/study/nct05738083。关键词：颅内动脉瘤，蛛网膜下腔出血，血管内手术，机器学习，预后
英语教师激励低成就学生的策略...
激励是教师让学习过程变得有吸引力的重要方面。本研究的目的是调查英语教师激励成绩较差的学生的策略。研究对象是 SMP Kristen Satya Wacana 的两名英语教师和二十名学生。这些学生被教师视为成绩较差的学生。数据是通过半结构化访谈和直接观察收集的。访谈包括五个针对教师的问题和三个针对学生的问题。此外，研究还表明，教师激励成绩较差的学生的策略会影响学生的理解力。