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生成数据集增强的域间隙嵌入
本文通过利用大型预训练模型来探讨合成数据的潜力，尤其是在面对分布变化时。al-尽管生成模型的最新进展已经阐明了跨分布数据发生的几项先前的作品，但它们需要模型调整和复杂的设置。为了绕过这些缺点，我们介绍了主要的g a a a a a a a a embeddings（doge），这是一个跨分布的插件语义数据augpection框架，几乎没有射击设置。我们的方法以潜在形式提取源和所需数据分布之间的差异，然后引导生成过程，以补充无数多种合成样本的训练集。我们的评估是在几个射击范式下进行亚种群偏移和三个领域适应方案进行的，表明我们的多功能方法改善了各个任务的性能，需要进行动手干预或复杂的调整。Doge铺平了毫不费力地生成遵循测试分布的现实，可转让的合成数据集的道路，从而加强了下游任务模型的现实世界效率。
1型糖尿病的 TNF-α抑制剂：探索A ... 的路径 致病空气中真菌和细菌的综述 肠道微生物群在溃疡性结肠炎中的作用 社论：单基因糖尿病的个性化疗法 利用AI进行公共卫生：印度的路线图 含面包的荞麦：对胰岛素的科学调查... 一类新型的口头，非免疫抑制，β细胞 - 引用Kim J，Shon B，Kim S，Cho J，Seo J-J，Jang Sy和Jeong S（2024）ECG数据分析以确定ST段升高的心肌梗塞 empagliflozin：一种治疗SIAD的神奇药物？ 实现整个葡萄酒链可持续发展目标的策略：评论 案例报告：一种与妊娠糖尿病，先天性高胰岛素和二氮氧化物超敏反应相关的新型HNF1A变体 在抗爆炸性/敏感性中涉及的麦芽糖蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白酶的作用 睡眠剥夺引起的记忆障碍 社论：神经应用的计算机视觉和图像综合 爱泼斯坦 - 巴尔病毒，维生素D和免疫反应 tirzepatide，GIP（1-42）和GIP（1-30）在两个常见的GIP受体变体中显示独特的信号填充，E354和Q354 脑损伤后的消化系统疾病的研究进度 在Aquafeeds中使用单细胞蛋白质桥接蛋白质间隙 糖尿病对肌腱病理学的影响 绿豆种子的快速准确分类...
1型糖尿病（T1D）是一种自身免疫性疾病，其特征是胰腺中产生胰岛素的B细胞。这种破坏会导致慢性高血糖，因此需要终身胰岛素治疗来管理血糖水平。通常在儿童和年轻人中被诊断出，T1D可以在任何年龄段发生。正在进行的研究旨在揭示T1D潜在的确切机制并开发潜在的干预措施。其中包括调节免疫系统，再生B细胞并创建高级胰岛素输送系统的努力。新兴疗法，例如闭环胰岛素泵，干细胞衍生的B细胞替代和疾病改良疗法（DMTS），为改善T1D患者的生活质量并有潜在地朝着治疗方向前进。目前，尚未批准用于第3阶段T1D的疾病改良疗法。在第3阶段中保留B -cell功能与更好的临床结局有关，包括较低的HBA1C和降低低血糖，神经病和视网膜病的风险。肿瘤坏死因子α（TNF-A）抑制剂在三阶段T1D患者的两项临床试验中，通过测量C肽来保存B细胞功能，证明了效率。然而，在T1D的关键试验中尚未评估TNF-A抑制剂。解决T1D中TNF-A抑制剂的有希望的临床发现，突破T1D召集了一个主要意见领导者（KOLS）的小组。研讨会
致力于解决近期量子计算机中的 BCS 汉密尔顿间隙
在这项工作中，我们使用噪声中尺度量子 (NISQ) 框架，获得了 Bardeen-Cooper-Schrieffer (BCS) 哈密顿量的间隙。这可能会对超导研究产生有趣的影响。对于这样的任务，我们选择使用变分量子压缩并分析在当前量子硬件上找到能谱所需的硬件限制。我们还比较了两种不同类型的经典优化器，即线性近似约束优化 (COBYLA) 和同时扰动随机近似 (SPSA)，并研究在实际设备中使用模拟时噪声存在引起的退相干的影响。我们将我们的方法应用于具有 2 和 5 个量子比特的示例。此外，我们展示了如何在一个标准差内近似间隙，即使存在噪声。
在弱恒定磁场中石墨烯中的光谱间隙上
石墨烯，排列在平坦的蜂窝晶状体中的碳原子具有许多有趣的电子特性[1，9]。在实现实验室中大型石墨烯晶体的实现后[10]的兴趣，理论和实验性是强烈的。主要特征之一是物理学家所说的电子在石墨烯中的“相对论行为”，石墨烯中的电子可以看作是生活在2 d空间中的无质量费米子，其动力学由weyl hamiltonian产生，即零毛汉氏菌，零含量为零。我们在这里提出了石墨烯的标准分析，该标准分析显示了Weyl纤维，这是对石墨烯的离散处理，可追溯到[13]（即使不是更早）。我们已经有一段时间对经受垂直均匀磁场的石墨烯片的电子特性感兴趣。我们通过将哈密顿的积分内核乘以单型相因子来对这种情况进行建模，该技术被称为“ PEIERLS替代” [6,7,11]。
乙二醇中毒因心脏骤停和升高的乳酸间隙而复杂：病例报告
乙二醇是汽车防冻剂和各种家庭和工业产品中的共同组成部分，无论是意外还是故意的，都会在摄入时构成重大健康风险。以严重的代谢性酸中毒，草酸钙晶体的形成和各种末端器官损伤，乙烯乙二醇毒性的特征是致命的，其潜在致命剂量估计为1500 mg/kg。母体化合物具有渗透活性，导致有害代谢物的产生，例如乙酸和草酸，这有助于代谢性酸中毒，肾毒性和心脏毒性。急性管理策略涉及支持性护理，将fomepizole作为竞争性酶抑制剂的管理以及通过透析消除肾脏。此外，乳酸间隙是乙二醇中毒中重要的诊断工具，突出了测量和预期乳酸水平之间的差异，这可能表明代谢性酸中毒和组织灌注不足。，我们提出了一例乙二醇中毒的病例，尽管启动治疗以及可能使用乳酸间隙来预测严重程度，但心脏骤停复杂。
脑部疾病和化学污染物：间隙连接连接？
摘要：过去几十年来，脑病理的发生率有所增加。更好的诊断（自闭症谱系障碍）和更长的预期寿命（帕金森氏病，阿尔茨海默氏病）部分解释了这一增加，而新兴的数据表明污染物暴露是可能但仍低估的主要脑疾病原因。考虑到大脑实质富含间隙连接，大多数污染物都会抑制其功能；脑部疾病可能是由于长期暴露于污染物而导致的间隙变化改变的结果。在本文中，通过三个互补方面解决了这一假设：（1）脑实质及其功能中的间隙 - 连接性组织和连接性的表达； （2）主要污染物（农药，双苯酚A，邻苯二甲酸盐，重金属，空气颗粒等）的作用）在间隙 - 界面和连接素函数上； (3) a description of the major brain disorders categorized as neurodevelopmental (autism spectrum disorders, attention deficit hyperactivity disorders, epilepsy), neurobehavioral (migraines, major depressive disorders), neurodegenerative (Parkinson's and Alzheimer's diseases) and cancers (glioma), in which both connexin dysfunction and已经描述了污染物的参与。基于这些不同的方面，讨论了产前和产后暴露的污染物抑制剂间隙连接的可能参与。
儿童牙科正畸间隙管理
混合牙列期是一个重要的时期，其特点是显著的生理变化，包括颌骨生长、恒牙的发育和萌出、乳牙的脱落以及周围软组织的成熟。这些过程共同确保了功能性、美观性和稳定的咬合。此阶段的干扰，例如乳牙的过早脱落，可能导致间隙或拥挤问题，并影响牙弓长度和恒牙的位置。为了预防或减轻错颌畸形，间隙保持器和恢复器通常用作混合牙列期间隙管理策略的一部分。本临床综述探讨了传统和现代的间隙管理方法，重点介绍了所使用的器具类型及其有效性。它强调了保留乳牙直至其自然脱落的重要性，因为它们是最好的天然间隙保持器。在牙齿过早脱落的情况下，可拆卸或固定的间隙保持器和恢复器是减少错颌畸形和确保最佳牙齿效果的有效工具。
具有固定基本间隙的数值半群 - 罗丹
摘要：如果{2 a，3 a}⊆s，数值半群的差距是基本的。在这项工作中，我们将研究B（a）= {s |集合。 s是一个数值半群，A是S}的基本差距。特别是，我们将给出一种用给定属计算B（a）的所有元素的算法。B（a）的两个元素的交点再次是B（a）的一个元素。a b（a） - 不可还原的数值半群是b（a）的元素，不能表示为b（a）的两个元素的相交，包含它。在本文中，我们将研究B（a） - 可及时的数值半群。从这个意义上说，我们将提供一种算法来计算所有这些算法。最后，我们将研究（n， +）的下monoids，这些下因体形可以表示为属于B（a）的元素的相交（有限或无限）。
注意域间隙：测量实际驱动开发的现实世界和合成点云之间的域间隙
摘要由于典型的长尾数据分布问题，模拟无域间隙合成数据对于机器人技术，摄影测量和计算机视觉研究至关重要。基本挑战涉及可靠地衡量真实数据和所谓数据之间的差异。这样的措施对于安全至关重要的应用（例如自动驾驶）至关重要，在这种应用中，在此驾驶中可能会影响汽车的感知并造成致命事故。以前的工作通常是为了在一个场景上模拟数据并在不同的现实世界中分析性能，阻碍了来自网络缺陷，类别定义和对象代表的域差距的不相交分析。在本文中，我们提出了一种新的方法，用于测量现实世界传感器观测值和代表相同位置的模拟数据之间的域间隙，从而实现了全面的域间隙分析。为了测量这种域间隙，我们引入了一种新型的公制狗PCL和评估模拟点云的几何和语义质量的评估。我们的实验证实了引入的
桥接甲状腺癌组织之间的域间隙
深度学习技术越来越多地用来以高准确性对医学成像数据进行分类。尽管如此，由于训练数据通常有限，这些模型可能缺乏足够的可推广性来预测不同领域中产生的未见测试数据，并具有可观的性能。本研究的重点是甲状腺组织病理学图像分类，并研究了只有156个患者样品训练的生成对抗网络[GAN]是否可以产生高质量的合成图像以充分增强训练数据并改善整体模型的可推广性。利用stylegan2方法，生成网络生成的图像产生了频率创造距离（FID）分数为5.05的图像，匹配的最新gan会导致具有可比数据集尺寸的非医疗域。当对从三个单独的域中采购的外部数据进行测试时，使用这些GAN生成的图像对训练数据进行培训数据增加了模型，将总体精度和AUC分别提高了7.45％和7.20％，而基线模型则分别提高了7.45％和7.20％。最重要的是，在训练有素的病理学家进行分类时，在少数群体图像，肿瘤亚型上观察到了这种绩效改善。