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人工智能在乳腺癌中的应用
人工智能 (AI) 在乳腺癌检测和治疗中的应用正在引起人们的关注。人工智能技术对于塑造乳腺手术的未来和增强医疗服务至关重要。深度学习算法有望从乳房 X 光检查和临床数据中准确检测出乳腺癌，甚至可以预测间隔期和晚期癌症的风险。当与乳房密度测量相结合时，人工智能成像算法可以预测侵袭性乳腺癌，尤其是在晚期阶段。基于人工智能的方法还可以通过超声扫描预测乳腺癌，从而提高恶性肿瘤的检测率。使用人工智能进行基因检测有助于根据基因图谱识别乳腺癌高风险个体，从而实现个性化筛查和预防策略。人工智能工具支持病理学家分析乳腺癌指征的组织样本，从而增强诊断能力。人工智能在乳腺癌检测和预测中的整合有可能彻底改变肿瘤学并改善患者护理。本综述对以前关于人工智能在乳腺癌中的应用的学术研究进行了全面分析。关键词：人工智能、乳腺癌、深度学习、乳房 X 光检查、病理学
用废物产生发电的微生物燃料电池...
结果：在616例病例中，有167例（27.1％）是患有IGT的母亲的婴儿，394例（64％），GDM和55（8.9％）的婴儿为GDM。在GDM（30.9％）中，巨糖症的患病率显着高于IGT（15％）和GDM（19.3％）组（P = 0.033）。此案中最常见的畸形与心血管系统（CVS）有关（77.4％）。与IGT和GDM组相比，GDM组中的间隔肥大的频率明显更高，与IGT组相比，GDM组在GDM组中（P <0.001）。发现，在具有胰岛素要求和高HBA1C水平的母亲的婴儿中，发现中肥大，CVS畸形，LGA/大型疾病和低钙血症的速率明显更高，尤其是在GEDM-GDM组中（P <0.001）。根据ROC分析的最佳母体HBA1C值预测间隔肥大，发现阈值为6％（AUC = 0.693），灵敏度为62％，特异性为66％。在逻辑回归分析中，宏观症和母体HBA1C≥6％被确定为具有间隔肥大的独立危险因素。
心力衰竭成年人的习惯性体育锻炼水平
抽象目标是进行系统的审查和元分析，以量化心力衰竭患者（HF）的习惯性体育活动（PA）水平，并评估设备评估的PA的报告质量。方法搜索了八个电子数据库，直到2021年11月17日。提取了有关研究和人口特征，PA测量方法和PA指标的方法。进行了随机效应的荟萃分析（通过knapp-hartung se调节受限的最大似然）。结果包括75项研究（n = 7775例HF患者）。荟萃分析仅限于每天平均步骤，其中包括27项研究（n = 1720例HF患者）。每天汇总的平均步骤为5040（95％CI：4272至5807）。未来研究中平均步骤的95％预测间隔为1262至8817。在研究水平上的元回归表明，患者平均年龄的10年增量与每天较少的步骤相关（95％CI：258至1984年）。HF患者的结论是低活动的人群。这些发现对HF患者PA的靶向方式具有影响，并且干预措施应集中于解决观察到的年龄相关下降以及增加PA以改善HF症状和生活质量。Prospero注册号CRD42020167786。
空中交通管制员 (ATCO)：神经生理学分析...
管制空域被划分为多个区域。航路区域是距离机场至少 50 公里的空域，相关空中交通管制员负责该区域。空中交通管制员必须接受飞机进入其区域；检查飞机，向飞行员发出指令、许可和建议，并将飞机移交给相邻区域或机场。当飞机离开分配给空中交通管制员的空域时，飞机的控制权将移交给控制下一个区域的空中交通管制员（或塔台空中交通管制员）。与许多现实世界的复杂系统一样，这种环境对操作员提出了多个并发要求，事实上，在航路空中交通管制环境中，空中交通管制员面临的系统包括来自不同方向、以不同速度和高度飞往不同目的地的大量飞机 [1]。空中交通管制员有两个主要目标。主要目标是确保管辖范围内的飞机遵守国际民用航空组织 (ICAO) 规定的分离标准。例如，最常见的间隔标准之一要求雷达控制下的飞机垂直间隔至少 1,000 英尺，水平间隔至少 5 海里。次要目标是确保飞机有序、迅速地到达目的地。这些目标要求空中交通管制员执行各种任务，包括监控空中交通、预测间隔损失（i
混合变压器LSTM模型适用于葡萄糖预测
糖尿病的全球患病率正在升级，估计表明，到2021年，超过5.366亿个人遭受了折磨，约占全球人口的10.5％。由于与不准确性的严重健康风险（例如低血糖和高血糖）相关的严重健康风险，糖尿病的有效管理，特别是对血糖水平的监测和预测，仍然是一个重大挑战。本研究通过采用混合变压器LSTM（长期短期内存）模型来解决这一关键问题，旨在根据连续葡萄糖监测（CGM）系统的数据增强未来葡萄糖水平预测的准确性。这种创新的方法旨在减少糖尿病并发症的风险并改善患者预后。我们使用了一个数据集，该数据集包含32000多个数据点，其中包括来自中国江苏省苏州市医院收集的八名患者的CGM数据。此数据集包括历史葡萄糖读数和设备校准值，因此由于其丰富性和实时适用性，它非常适合开发预测模型。我们的发现表明，混合变压器LSTM模型显着胜过标准LSTM模型，在预测间隔分别达到1.18、1.70和2.00的均方根误差（MSE）值分别为15、30和45分钟。这项研究强调了先进的机器学习技术在主动管理中的潜力，这是减轻其影响的关键一步。
包装提供无假设的稳定性
算法稳定性 - 也就是说，训练数据如何影响学习模型，这是现代数据分析的基础。在学习理论中，某些形式的稳定性是必要的，足以泛化（Bousquet和Elisseeff，2002； Poggio等人。，2004年； Shalev-Shwartz等。，2010年）。在模型选择中，稳定性措施可以可靠地识别重要特征（Meinshausen和B.Uhlmann，2010年； Shah和Samworth，2013年； Ren等人。，2023）。在科学应用中，稳定的方法促进了可重复性，这是有意义的推论的先决条件（Yu，2013）。在无分配预测中，稳定性是折刀有效性的关键假设（也就是说，一对跨验证）的预测间隔（Barber等人，2021; Steinberger和Leeb，2023年）。预见稳定性的各种好处，Breiman（1996a，b）提议将行李作为合奏元算法，以稳定任何基础学习算法。袋装，缩写为bootstrap aggation，将基本算法转化为训练数据的许多扰动，并平均得出的预测。Breiman将行李作为现成的稳定器的愿景激发了我们的主要问题：在任意基础算法上行李如何稳定，对数据产生分布没有任何假设？在本文中，我们首先要为具有有限输出的基础算法的情况回答这个问题，然后向无限情况显示扩展。
验证中和抗体滴度，用于估计Omicron SARS-COV-2变体的疫苗有效性，BA.1
*应与之解决的对应：wjgytc14@gmail.com，akilpatr@ucsc.edu摘要背景：新病毒变体的出现，包括SARS-COV-2的Omicron变体（B.1.1.529），可以导致免疫逃生和疫苗有效性。中和抗体滴度可用于快速估计疫苗有效性（VE），因为它们可以在出现新病毒变体后轻松测量，并已证明是SARS-COV-2和其他病原体的保护相关的。然而，很少有研究检查了与多种病毒变体的VE抗体滴度关系，并且没有一个验证了免疫反射变体的关系。方法：我们利用疫苗和病毒变体之间的变化来估计54倍的抗体滴度关系，用于54倍的Covid-19端点的中和抗体滴度范围：症状性疾病和住院。我们预测了第一个中和抗体滴度三天后的Omicron VES。我们使用随后收集的观察性VE数据测试了这些预测。发现：对于两种mRNA疫苗（mRNA-1273，BNT162B2），拟合模型预测，与Delta变体相比，Omicron变体的感染将增加Omicron变体的感染。但是，预计第三次疫苗剂量可以恢复保护。样本验证数据表明，模型预测非常准确，所有预测都在观察到的VE估计值的10％以内，所有经验估计值都落在模型预测间隔内。解释：这些分析表明，使用中和抗体滴度的模型可以提供快速的VE估计值，从而可以为疫苗设计和选择提供信息。资助加利福尼亚州卫生局，国家科学基金会
WP24 B.Tech。机械工程。 Jntu Hyderabad Page 1 ...
制定和解决涉及随机变量的问题，并应用统计方法来分析实验数据。将假设的估计和检验概念应用于案例研究。参考其分析性，使用Cauchy的积分和残基定理分析复杂函数。Taylor's和Laurent的复杂功能系列扩展。单元I：基本概率8 L概率空间，条件概率，独立事件和Baye定理。Random variables: Discrete and continuous random variables, Expectation of Random Variables, Variance of random variables UNIT-II: Probability distributions 10 L Binomial, Poisson, evaluation of statistical parameters for these distributions, Poisson approximation to the binomial distribution, Continuous random variables and their properties, distribution functions and density functions, Normal and exponential, evaluation of statistical parameters for these distributions单位III：假设的估计和测试10 l引入，统计推断，经典估计方法。：估计点估计值的平均值，标准误差，预测间隔，估计单个样本的比例，两个均值之间的差，两个样本的两个比例之间的差异。统计假设：一般概念，检验统计假设，有关单个均值的测试，对两种均值进行测试，单个比例的测试，两个样本：两倍的测试。教科书：单元-IV：复杂的分化10升限制，复杂函数，分析性，Cauchy-Riemann方程（无证据），找到谐波共轭，基本分析函数（指数，三角学，对数）及其性质及其性质，共形映射，mobius变换。单元V：复杂的集成10 L线积分，库奇定理，库奇的积分公式，分析函数的零，奇异性，泰勒的系列，劳伦特的系列，残基，库奇残基定理（所有定理都没有证明）。
电动汽车充电、太阳能发电和住宅负荷的建模和预测
城市和农村能源系统正在经历现代化。这种现代化的动机是提高这两个系统的可持续性。这种现代化的一些特点包括工业、交通和供热制冷负荷的电气化。此外，建筑应用光伏 (PV) 系统的数量有所增加，客户负荷的灵活性也有所提高。本论文旨在加深对未来城市和农村能源系统中电力生产和消费的认识。总共开发了三个模型并应用于案例研究：空间电动汽车 (EV) 充电模型、住宅负荷预测模型和晴空指数 (CSI) 生成模型。EV 空间模型的结果表明，电动汽车的充电具有聚集效应。如果所有电动汽车在到达时都使用 3.7 千瓦的电量进行机会性充电，那么大面积范围内最多 19% 的电动汽车会同时充电。将充电延迟到 22:00 之后将导致同时性因子显著增加 — — 达到 59%。对两种住宅负荷预测模型进行了比较。两种模型的均方根误差 (RMSE) 均小于 4%。一个模型的预测比另一个模型略微敏锐 — — 2.6% — — 并且可变预测间隔 (PI) 在夜间减小。关于农村和城市地区光伏发电和电动汽车充电的时空匹配，结果表明，城市各个部分的建筑类型与时间匹配之间没有相关性。住宅区和工作区都有相似的时间匹配。这是因为城市屋顶的朝向和停车场的大小。考虑到电动汽车充电对瑞典某市 (Herrljunga) 配电网的影响，结果表明，3.7 kW 充电器最多会导致电网电压下降 1%。没有出现欠压现象。综上所述，城市和农村能源系统可以承受未来几年光伏和电动汽车的渗透。然而，极端情况下可能需要增加灵活性或对系统进行升级。
神经退行性疾病APOE4纯合性是阿尔茨海默氏病的一种新遗传形式
阿尔茨海默氏病的复杂性和多因素性质为设计机械和临床研究以及开发疗法1，2带来了独特的挑战。Genetically, mutations in three genes— amyloid precursor protein ( APP ), presenilin 1 ( PSEN1 ) and presenilin 2 ( PSEN2 ) cause early-onset autosomal dominant Alzheimer's disease 1 , 2 (ADAD), and triplication of the APP gene in Down syndrome leads to Down syndrome-associated Alzheimer's disease 3 (DSAD).值得注意的是，这些阿尔茨海默氏病的遗传形式造成了一小部分阿尔茨海默氏病。零星的晚期阿尔茨海默氏病在全球范围内大多数阿尔茨海默氏病，而载脂蛋白E4（由APOE基因的一种变体ApoE4编码）被认为是这种形式的阿尔茨海默氏病4-6的遗传风险因素。尽管已经知道APOE4纯合性既有很高的风险患阿尔茨海默氏病4-6（赔率大于12），但在大量的APOE4型型中缺乏详细的研究，无法忠实地确定这种基因型在Alzheimer's病中的作用。在本期《自然医学》中，Fortea等。7提供了全面的证据，以支持APOE4纯合性作为遗传确定的阿尔茨海默氏病的一种形式，例如Adad和DSAD（图1）。1）。值得注意的是，症状发作的可预测性（发生在65.1年，预测间隔为48.5-81.5岁），而APOE4纯合子的生物标记变化序列与ADAD和DSAD组7非常相似。作者分析了美国国家阿尔茨海默氏症协调中心的一个大型病理数据集（n = 3,297，包括273个APOE4纯合子）和其他五个临床数据集，来自与阿尔茨海默氏病生物标记数据的多中心同龄人的三个国家 /地区的多中心同龄人（包括来自三个国家 /地区）（包括n = 10,0,039）。他们表明，在两个性别中，APOE4纯合子都符合定义阿尔茨海默氏病的遗传形式的三个主要特征，即几乎满足的渗透率，症状发作时代的可预测性，可预测的生物标志物变化序列（图。作者得出的结论是，APOE4纯合子中的阿尔茨海默氏病应重新定义为这种疾病的遗传形式，类似于Adad和Dsad。另外，通过进一步检查APOE3 / APOE4杂合子，作者证实了APOE4的常染色体半主导效应（如前所述8），揭示了与生物标志物变化的病理学，症状和序列的不同APOE4基因剂量对生物标记的变化，< / div>>>>