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智能医疗的人工智能和多模态数据融合：主题建模和文献计量学
摘要 人工智能 (AI) 的进步推动了广泛的研究，旨在为智能医疗开发多种多模态数据分析方法。基于定量方法的该领域文献大规模分析很少。本研究对 2002 年至 2022 年的 683 篇文章进行了文献计量和主题建模检查，重点关注研究主题和趋势、期刊、国家/地区、机构、作者和科学合作。结果表明，首先，文章数量从 2002 年的 1 篇增加到 2022 年的 220 篇，其中大多数发表在将医疗保健和医学研究与信息技术和人工智能联系起来的跨学科期刊上。其次，研究文章数量的显着增加可以归因于非英语国家/地区学者的贡献不断增加，以及美国和印度作者的显著贡献。第三，研究人员对各种研究问题表现出浓厚的兴趣，尤其是用于脑肿瘤分析的跨模态磁共振成像 (MRI)、通过多维数据分析进行癌症预测以及医疗保健中的人工智能辅助诊断和个性化，每个主题的研究兴趣都在显著增加。目前，一种新兴趋势是将生成对抗网络和对比学习应用于多模态医学图像融合和合成，并以数据为中心利用功能性 MRI 和脑电图的组合时空分辨率。这项研究有助于增强研究人员和从业者对基于多模态数据分析的人工智能智能医疗的当前焦点和未来发展轨迹的理解。
经颅交流电刺激 (tACS) 发展趋势的科学计量学评论
1 安徽农业大学人文社会科学学院心理学系，合肥，中国；2 安徽警官职业学院信息管理系，合肥，中国；3 中国科学技术大学人文社会科学学院心理学系，安徽，合肥，中国；4 合肥国家微尺度物质科学研究中心、中国科学技术大学生命科学与医学部、中国科学技术大学第一附属医院放射科，合肥，中国；5 中国科学技术大学先进技术研究院脑疾病物理治疗应用技术中心，合肥，中国；6 上海外国语大学国际商学院脑机智能信息行为教育部和上海市重点实验室，上海，中国
机器人精神计量学：验证福利评估...
儿童机器人相互作用（CRI）的跨学科性质（CRI）养育了许多已建立领域的措施和方法。但是，当采用CRI方法来敏感的健康和福祉途径时，谨慎对于调整指标以保留其安全标准并确保准确的功效至关重要。在这项工作中，我们对先前的经验工作进行了次要分析，研究了既定的心理问卷的可靠性和构建有效性，例如短暂的情绪和感受询问（SMFQ）（SMFQ）（SMFQ）和三个子量表（SMFQ）（SMFQ）（广泛性焦虑，恐慌和低情绪和低情绪和低情绪），对CRI进行了cri的cri范围内的cri和cri范围内的良好设置。通过局限性主成分分析，我们观察到这些措施在CRI的背景下是可靠且有效的。此外，我们的分析表明，与自我报告相比，机器人传达的量表表现出更好的效果，强调了在这些环境中机器人介导的心理问题的效率和有效性。尽管如此，我们还观察到对主要因素的项目贡献的变化，这表明在CRI中使用时，潜在的检查和修订领域（例如，与生理变化，无活性和认知需求有关）。这项工作的发现强调了在CRI环境中使用标准化指标和评估工具的可靠性和有效性的重要性，因此，旨在避免任何误解和虚假陈述。
通过靶向的无细胞DNA甲基化对神经内分泌前列腺癌的无创检测 通过沉浸式虚拟现实（Virtual-HF）提高对心力衰竭患者康复的依从性：一种随机对照试验的方案 对降解模型的综述和剩余的有用寿命预测，用于测试设计和预测锂离子电池 个性化抗衰老药物的年龄型 ASMR作为特质经验：实验证据 基于光流的CNN用于检测未毛细管的DeepFake操纵 DNA损伤反应抑制剂中的胆管癌 Boreas：MDM2抑制剂NAVTEMADLIN（KRT-232）的全球III期研究 /难治性骨髓纤维化< / div < / div> 虚拟筛选加速磷酸二酯酶9抑制剂在海藻酸盐毒性中具有神经保护作用的体外模型 精油对比佛罗伦萨大教堂外部大理石的生物降级 快速和定量NMR- ... 的实际考虑因素 手性有机自由基单层中的自旋极化电流 气候变化焦虑量表（CCA）：大学生的心理测量学特性 弗洛尔存储库istituzionaledell'universitàDeglistudi ...
通过谱系可塑性和发散的克隆进化（3，5-7）。CRPC-NE患者通常通过类似于小细胞肺癌（SCLC）的化学疗法方案进行积极治疗，并且还在进行几项CRPC-NE指导的临床试验。当前CRPC-NE的诊断仍然存在，因为需要转移活检以及室内肿瘤异质性。浆细胞-FRE-FREDNA（CFDNA）的DNA测序是一种无创的工具，可检测CER中的体细胞改变（8）。但是，与CRPC-Adeno相比，癌症特异性突变或拷贝数的变化仅在CRPC-NE中适度富集（3，9）。相反，我们和其他人观察到与CRPC-NE相关的广泛的DNA甲基化变化（3，10），并且可以在CFDNA中检测到这种变化（11，12）。DNA甲基化主要是在CpG二核苷酸上进行的，并且与广泛的生物学过程有关，包括调节基因的表达，细胞命运和基因组稳定性（13）。此外，DNA甲基化是高度组织特异性的，并提供了强大的信号来对原始组织进行反v，从而允许增强循环中低癌部分的检测（16、17），并已成功地应用于早期检测和监测（18，19）。如前所述，可以用甲硫酸盐测序来测量基础分辨率下的DNA甲基化，该测序为每种覆盖的CpG提供了一小部分甲基化的胞质的β值的形式，范围为0（无甲基化）至1（完全甲基化）。低通序测序遭受低粒度，并以粗分辨率捕获所有区域。原则上，诸如全基因组Bisulfite CFDNA测序（WGB）之类的方法可以很好地了解患者的疾病状况，并具有最佳的甲基化含量信息。实际上，鉴于高深度全基因组测序的成本，WGB的低通型变种适用于大规模的临床研究。鉴于此上下文中的大多数CPG站点可能是非信息或高度冗余的，我们旨在将测序空间减少到最小设置
激活计量学上有用的真正多体纠缠
1 巴斯克大学理论物理系，UPV/EHU，邮政信箱 644，E-48080 毕尔巴鄂，西班牙 2 巴斯克大学 EHU 量子中心，Barrio Sarriena s/n，E-48940 Leioa，比斯开，西班牙 3 多诺斯蒂亚国际物理中心 (DIPC)，邮政信箱 1072，E-20080 圣塞瓦斯蒂安，西班牙 4 HUN-REN 维格纳物理研究中心，邮政信箱 49，布达佩斯 H-1525，匈牙利 5 杜伦大学数学科学系，Stockton Road，DH1 3LE 杜伦，英国 6 格但斯克大学国际量子技术理论中心，Wita Stwosza 63，80-308 格但斯克，波兰 7 应用物理与数学学院，国立量子信息中心，格但斯克理工大学，Gabriela Narutowicza 11/12, 80-233 Gda ´ nsk，波兰 8 MTA Atomki Lendület 量子关联研究组，HUN-REN 核研究所，匈牙利科学院，PO Box 51，德布勒森 H-4001，匈牙利 9 IKERBASQUE，巴斯克科学基金会，E-48013 毕尔巴鄂，西班牙 ∗ 任何通讯请发送给作者。
胰腺 β 细胞和糖尿病中的线粒体生物能量学、代谢及其他
在 1 型和 2 型糖尿病中，胰腺 β 细胞的存活和功能受损。糖尿病的其他病因包括胰岛素感应肝脏、肌肉和脂肪组织以及免疫细胞的功能障碍。这些不同组织代谢健康的一个重要决定因素是线粒体的功能和结构。本综述重点介绍线粒体在糖尿病发病机制中的作用，特别强调胰腺 β 细胞。这些动态细胞器对于 β 细胞的存活、功能、复制、胰岛素生成和控制胰岛素释放至关重要。因此，在糖尿病环境中线粒体严重缺陷也就不足为奇了。线粒体功能障碍在因果研究中难以评估，促使我们收集和仔细研究线粒体功能障碍是糖尿病的原因还是后果的证据。了解糖尿病线粒体功能障碍的确切分子机制，并确定恢复线粒体稳态和增强 β 细胞功能的治疗策略，是活跃且不断扩展的研究领域。总之，本综述探讨了线粒体在糖尿病中的多维作用，重点关注胰腺 β 细胞，并强调线粒体代谢、生物能量学、钙、动力学和线粒体自噬在糖尿病病理生理学中的重要性。我们描述了糖尿病相关的糖/脂毒性、氧化和炎症应激对 β 细胞线粒体的影响，以及线粒体在这些应激模式的病理结果中所起的作用。通过研究这些方面，我们提供了最新的见解，并强调了需要进一步研究的领域，以便更深入地从分子角度了解线粒体在 β 细胞和糖尿病中的作用。
使用少量学习
大电池组的使用寿命只能受到一个或两个异常细胞的影响，其衰老率更快。然而，由于异常率低和不可察觉的初始性能偏差，生命周期异常的早期识别是具有挑战性的。这项工作提出了一种基于几次学习的电池的终身异常检测方法，仅使用第一个周期衰老数据。该方法用最大的已知数据集进行了验证，该方法可以识别所有异常电池，错误警报率仅为3.8％。 还发现，任何能力和基于阻力的方法都可以轻易地无法筛选出很大一部分的异常电池，这应该给予足够的关注。 这项工作突出了通过“大数据”分析诊断终身异常的机会，而无需进行其他实验性效果或电池传感器，从而导致电池寿命延长，成本增长和改善的环境友好性。用最大的已知数据集进行了验证，该方法可以识别所有异常电池，错误警报率仅为3.8％。还发现，任何能力和基于阻力的方法都可以轻易地无法筛选出很大一部分的异常电池，这应该给予足够的关注。这项工作突出了通过“大数据”分析诊断终身异常的机会，而无需进行其他实验性效果或电池传感器，从而导致电池寿命延长，成本增长和改善的环境友好性。
利用量子加扰改进计量学
量子扰乱描述了信息在量子系统中扩散到许多自由度的过程，这样信息就不再是本地可访问的，而是分布在整个系统中。这个想法可以解释量子系统如何变成经典系统并获得有限的温度，或者在黑洞中，物质落入的信息是如何被抹去的。我们探测了相空间中双稳态点附近的多粒子系统的指数扰乱，并将其用于纠缠增强计量。时间反转协议用于观察计量增益和不按时间顺序的相关器同时呈指数增长，从而通过实验验证了量子计量和量子信息扰乱之间的关系。我们的结果表明，能够以指数速度快速产生纠缠的快速扰乱动力学对实际计量很有用，可产生超出标准量子极限 6.8(4) 分贝的增益。E
从自然互动和大型语言模型中对人形机器人行为的增量学习
摘要 - 自然语言对话框是直观人类机器人相互作用的关键。，它不仅可以用来表达人类的意图，而且可以传达改进的指示，如果机器人无法正确理解命令。非常重要的是，将机器人赋予以渐进的方式从这种互动经验中学习的能力，以使他们能够改善自己的行为或避免将来犯错。在本文中，我们提出了一个系统，以从自然相互作用中实现复杂行为的增量学习，并证明其在人形机器人上的实现。基于最新进展，我们提出了一个系统，该系统基于使LLM能够在交互式控制台中生成Python语句以调用机器人感知和动作的互动式陈述的想法，从而将大型语言模型（LLMS）用于机器人行为的高级编排。通过将人类指示，环境观察和执行结果馈送到LLM，从而封闭了交互环路，从而告知下一个陈述的生成。具体来说，我们引入了增量提示学习，这使系统能够从错误中进行交互学习。为此，LLM可以将另一个负责基于人类反馈的当前交互的LLM调用。然后将改进的交互作用保存在机器人的内存中，从而在类似的请求中检索。我们将系统集成到人形机器人ARMAR-6的机器人认知结构中，并通过证明广义的渐进学习知识来定量（模拟）和定性（模拟和现实世界中）评估我们的方法。
使用磁共振成像和解剖方法对大脑侧心室的形态计量学分析：横断面研究
引言脊椎动物大脑的极为保守的特征之一是心室系统，它是一个充满脑脊液的连接室网络[1]。自亚里士多德时代以来，脑室就已经知道了[2]。大脑总体积的大约2％由心室组成[3]。临床医生，神经外科医生和放射科医生可以从了解日常的科学工作中了解大脑心室系统的正常和异常结构中受益[4]。对儿童中脑积水的关键检查涉及可视化脑室。脑积水的诊断和分类一直依赖于心室系统的形态测量值，以及在诸如心室分流等干预过程中对心室系统扩张的评估和监测[5,6]。由于衰老和各种痴呆症，脑组织与心室增大以及大脑中其他物理和组织学变化有关[7]。