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人工智能能有创造力吗？ - 庆应义塾SFC社团
随着人工智能（AI）社会应用的推进，人们正在探索将人工智能应用于艺术和设计等创意领域。尤其是，许多研究和作品示例已经表明，人工智能可以通过使用生成对抗网络（GAN）和其他生成模型来生成“逼真”的图像和音乐，就好像它们是人类创造的一样。另一方面，有人可能会认为生成模型所做的只是从训练数据中学习到的统计模式的再现，并质疑它们作为表达的新颖性和独创性。在本文中，我们研究了人工智能和创造力的现状，并提出了一种通过扩展 GAN 框架来创造新颖表达，尤其是音乐表达的方法。通过这些，我们考虑了人工智能将在未来为创造不仅仅是模仿人类创作的表达做出贡献。
Microsoft Word -（已提交）2020 年秋季可靠性研讨会手稿
[1] Sato, Y.、Henley, EJ、Inoue, K.：“机器人危险控制系统设计的动作链模型”，IEEE Trans. on Reliability，第 39 卷，第 2 期，（1990 年 6 月）。[2] Kawashima, O.、Sato, Y.（2015 年）：”
翠鸟柔性自动隔离病毒DNA/RNA的方案| neb
将打靶特定人源基因的 Cas9 和 sgRNA 转染到 HEK293 细胞。转染所用的质粒 DNA 上含有 表达带双端核定位序列 （ NLS ）的 Cas9 及 sgRNA 的表达框，通过 TransIT-X2 (Mirus) 转染 试剂进行转染。转染所用的 Cas9 mRNA 进行了假尿苷和 5- 甲基胞嘧啶修饰且带有双端 核定位序列，使用 transIT-mRNA 转染试剂将 sgRNA 和 mRNA 共转染。 Cas9 RNPs 使用脂质 体 RNAiMAX ( Life Technologies ) 进行反向转染， RNP 的终浓度为 10 nmol 。 Cas9 蛋白上不含 核定位序列。 EnGen Cas9 含有双端核定位序列。编辑效率通过 T7E1 实验进行分析，结果 以修饰百分比进行统计。
基因编辑
将打靶特定人源基因的 Cas9 和 sgRNA 转染到 HEK293 细胞。转染所用的质粒 DNA 上含有 表达带双端核定位序列 （ NLS ）的 Cas9 及 sgRNA 的表达框，通过 TransIT-X2 (Mirus) 转染 试剂进行转染。转染所用的 Cas9 mRNA 进行了假尿苷和 5- 甲基胞嘧啶修饰且带有双端 核定位序列，使用 transIT-mRNA 转染试剂将 sgRNA 和 mRNA 共转染。 Cas9 RNPs 使用脂质 体 RNAiMAX ( Life Technologies ) 进行反向转染， RNP 的终浓度为 10 nmol 。 Cas9 蛋白上不含 核定位序列。 EnGen Cas9 含有双端核定位序列。编辑效率通过 T7E1 实验进行分析，结果 以修饰百分比进行统计。
使用梯度法对脑 MRI 图像进行提示性注释...
近年来，机器学习在图像分割和分类任务中表现出色，被广泛应用于医学图像分析。机器学习，尤其是监督学习的成功取决于手动注释数据集的可用性。对于医学成像应用，这种带注释的数据集并不容易获取，需要大量的时间和资源来整理带注释的医学图像集。在本文中，我们提出了一种有效的脑部 MRI 图像注释框架，可以为人类专家提供信息丰富的样本图像进行注释。我们在两个不同的脑图像分析任务上评估了该框架，即脑肿瘤分割和全脑分割。实验表明，对于 BraTS 2019 数据集上的脑肿瘤分割任务，仅使用 7% 带有提示性注释的图像样本训练分割模型就可以实现与在完整数据集上训练相当的性能。对于 MALC 数据集上的全脑分割，使用 42% 带有提示性注释的图像样本进行训练就可以实现与在完整数据集上训练相当的性能。所提出的框架展示了一种在医学成像应用中节省手动注释成本和提高数据效率的有希望的方法。
我如何对具有侵入性真菌疾病史的患者进行造血干细胞移植
造血移植是许多血液恶性肿瘤患者的首选治疗方法。一些患者在初始化疗期间可能患有侵入性真菌疾病（IFD），在评估患者的移植和移植后治疗时，需要考虑这些疾病。鉴于造成造血干细胞移植（HSCT）时期相关的高复发和死亡率的高风险，IFD，尤其是侵入性霉菌疾病，历史上被认为是HSCT的禁忌症。在过去的三十年中，抗真菌药物和早期诊断的进展提高了IFD结果，而最近IFD患者的HSCT越来越普遍。然而，一种有组织的方法用于对先前IFD患者进行移植的方法很少，并且决策高度个性化。患者，恶性肿瘤，移植程序 - 抗真菌治疗 - 和真菌特异性问题会影响IFD复发的风险。有效的监测可检测HSCT后IFD复发和仔细的抗真菌预防药物选择至关重要。抗真菌药物具有其自身的毒性，并与免疫抑制药物（如钙调神经酶抑制剂）相互作用。免疫辅助细胞因子或细胞疗法和手术。在这篇综述中，我们对这些因素进行了批判性评估，并为这些患者的Peri-HSCT管理涉及的复杂决策提供了指导。（血液。2020; 136（24）：2741-2753）
在英国不接受的患者中进行的一项大型观察性研究
阿什福德医院 - 阿什福德和圣彼得医院NHS基金会金斯敦基金会 - 金斯敦医院NHS基金会信托基金会信托基金会Addenbrooke医院 - 剑桥大学医院NHS Trust Croydon Health Services -Croydon Health Services NHS Trust NHS NORFOLK关节炎注册表（NOAR）和East Anglia大学（UEA）（UEA）特别感谢Karen Durant和Jack Dainty。我们感谢朱利安·马克西（Julian Marchesi）教授对微生物群的专业意见。
使用ECG信号进行血糖监测的非侵入性方法
摘要简介：使用连续的葡萄糖监测仪（CGM），紧密的葡萄糖监测对于糖尿病患者至关重要。现有的CGM从间质液中测量血糖浓度（BGC）。这些技术非常昂贵，其中大多数都是侵入性的。先前的研究表明，低血糖和高血糖发作会影响心脏的电生理学。但是，他们没有确定BGC和ECG参数之间的队列关系。材料和方法：在这项工作中，我们提出了一种使用表面ECG信号确定BGC的新方法。复发性卷积神经网络（RCNN）用于分段ECG信号。然后，使用两个数学方程式使用提取的特征来确定BGC。使用表面ECG信号而不是心脏内信号，已从D1NAMO数据集对04例患者进行了对04例患者的测试。结果：我们能够使用RCNN算法以94％的精度分割ECG信号。根据结果，所提出的方法能够以平均绝对误差（MAE）为0.0539估计BGC，平均平方误差（MSE）为0.1604。此外，本文已经确认了BGC和ECG特征之间的线性关系。结论：在本文中，我们提出了ECG特征来确定BGC的潜在用途。此外，我们确认了BGC和ECG特征之间的线性关系。这一事实将为进一步研究（即生理模型）打开新的观点。此外，发现指出，通过机器学习，可以将ECG可穿戴设备用于非侵入性连续血糖监测。
脑部MRI进行性核上麻痹，有理查森综合征和变体表型
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