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期刊预校样
生物标志物类型 在肺癌放射治疗中的潜在应用 诊断 • 准确预测关键病理信息并减少对实体器官活检的依赖。 • 区分具有放射敏感和放射抗性表型的肿瘤。 管理 • 选择最佳放射治疗方案，包括放射类型、剂量和分次。 • 通过改善肿瘤描绘或识别局部隐匿性疾病区域（例如纵隔淋巴结）来改善放射治疗靶区。 • 支持关于同时进行全身治疗的细胞毒性增强决策，以局部增强放射治疗效果。 • 支持围绕同时进行全身治疗的空间合作决策，以治疗微转移性疾病或诱导远端效应。 • 确定哪些患者将受益于巩固免疫疗法。 • 预测预后以支持有关治愈和治疗无效性的讨论。 • 预测局部和远处肿瘤控制。 • 预测急性和晚期毒性的风险。 • 构建决策支持工具，生成个性化治疗计划并描述结果。
从预防到治疗
在他不断地为解决区域健康挑战提供解决方案的过程中，纳格布尔主任宣布为AIIMS NAGPUR的镰状细胞贫血患者宣布特殊服务。在7月8日在OPD综合大楼开设了镰状细胞贫血服务，Prashant P Joshi表示，考虑到其作为国家重要性研究所的地位，AIIMS NAGPUR已很好地准备为镰状细胞贫血患者提供世界一流的设施，从而通过一系列干预措施从预防和治疗中进行刺激。已经指定了一个特殊的注册计数器，以使患有镰状细胞贫血的患者在没有任何等待期的情况下访问OPD咨询。医院的电子队列管理系统已简化，以优先考虑各自专业OPD的镰状细胞贫血的咨询。在OPD时间内，已经建立了一个特殊的OPD诊所，以免费分配特殊药物和疫苗。特殊的床已被分配用于室内治疗和紧急处理，因此由于缺乏床位的可用性，没有镰状细胞贫血患者被拒绝治疗。
用于物体识别的中心空间关系
尽管有越来越多的证据表明，来自背侧视觉通路的输入对于腹侧通路中的物体 29 过程至关重要，但背侧皮质对这些 30 过程的具体功能贡献仍知之甚少。在这里，我们假设背侧皮质计算物体各部分之间的 31 空间关系（这是形成整体形状感知的关键过程）32，并将此信息传输到腹侧通路以支持物体分类。使用 fMRI 33 对人类参与者（女性和男性）进行研究，我们发现顶内沟 34 (IPS) 中的区域选择性地参与计算以物体为中心的部分关系。这些区域 35 表现出与腹侧皮质的任务依赖性功能和有效连接，36 与其他背部区域不同，例如代表异中心关系、3D 形状和 37 工具的区域。在随后的实验中，我们发现后 IPS 的多变量反应（根据部分关系定义）可用于解码与腹侧物体区域相当的物体类别。此外，中介和多变量有效连接分析进一步表明，IPS 可能解释了腹侧通路中部分关系的表征。总之，我们的结果突出了背侧视觉通路对物体识别的特定贡献。我们认为背侧皮层是腹侧通路的重要输入来源，可能支持根据整体形状对物体进行分类的能力。
重新利用的药物筛选可识别出...
阻断 SARS-CoV-2 刺突蛋白与其受体 ACE2 相互作用的重新利用的药物可以为新型 COVID-19 治疗或预防提供快速途径。在这里，我们从国际监管机构批准的商业药物库中筛选了 2,701 种化合物，以了解它们抑制重组三聚体 SARS-CoV-2 刺突蛋白与重组人 ACE2 结合的能力。我们确定了 56 种以浓度依赖性方式抑制结合的化合物，测量了结合抑制的 IC 50，并通过计算模拟了最佳抑制剂与 Spike-ACE2 结合界面的对接。最佳候选药物是硫链丝菌素、催产素、尼洛替尼和羟基喜树碱，其 IC50 在 4 – 9 μ M 范围内。这些结果强调了一种有效的筛选方法，可以识别能够破坏 Spike-ACE2 相互作用的化合物，以及识别几种潜在的 Spike-ACE2 相互作用抑制剂。
通识教育课程大纲 edTPA
词汇，包括学生为了理解课程内容而必须能够定义的任何单词。这些单词可能是学科特有的（社会研究中的artifact），也可能是学校中使用的一般单词（list、characters、infer、analyze）。
基于EEG的情感识别的模型：CNN-BI- ...
摘要：情感分析是人类计算机情感互动的关键技术，并逐渐成为人工智能领域的研究热点。基于脑电图的情绪分析的关键问题是特征提取和分类设计。现有的情绪分析方法主要使用机器学习，并依靠手动提取的功能。作为端到端方法，深度学习可以自动提取脑电图并对其进行分类。但是，基于脑电图的大多数深度学习模型仍然需要手动筛选和数据预处理，准确性和便利性不够高。因此，本文提出了一个CNN-BI-LSTM注意模型，以自动提取特征并根据EEG信号对情绪进行分类。原始的脑电图数据用作输入，CNN和BI-LSTM网络用于特征提取和融合，然后通过注意机构层平衡了电极通道的重量。最后，EEG信号分类为各种情绪。在种子数据集上进行了基于脑电图的情绪分类实验，以评估所提出模型的性能。实验结果表明，本文提出的方法可以有效地对脑电图进行分类。该方法在两个独特的分类任务上进行了评估，其中一项具有三个和四个目标类别。该方法的平均十倍交叉验证分类精度分别为99.55％和99.79％，对应于三个和四个分类任务，这比其他方法要好得多。可以得出结论，我们的方法优于情感识别中现有的方法，这些方法可以广泛用于许多领域，包括现代神经科学，心理学，神经工程和计算机科学。
一种人重新识别的生成方法
摘要：重新识别是识别非重叠摄像机网络的可比主题的任务。这通常是通过从源图像中提取的特定特征特征特征的向量来实现的。学习一组良好的健壮，不变和歧视性特征是一项复杂的任务，通常利用对比度学习。在本文中，我们探讨了一种不同的方法，学习一个人的表示为从随机噪声开始的特定人的图像所需的条件信息。以这种方式，我们将个人的身份与任何其他信息相对于特定实例（姿势，背景等。），允许从一个身份到另一个身份的有趣转换。作为生成模型，我们使用了最近在许多不同情况下证明其对调节的敏感性的最新扩散模型。本文介绍的结果是概念验证。尽管我们目前在共同基准的表现低于最先进的技术，但该方法具有吸引力和丰富的创新见解，这表明沿着各种研究方案有广泛的潜在改进。
因果效应识别的最佳实验设计
Pearl's Do Colculus是一种从观察数据中学习可识别的因果关系效应的完整公理方法。当这种效果无法识别时，有必要在系统中执行通常昂贵的干预措施的集合来学习因果关系。在这项工作中，我们考虑了设计一系列干预措施的问题，并以最低成本确定所需的效果。首先，我们证明了此问题是NP完整的，随后提出了一种可以找到最佳解决方案或对数的算法的算法。这是通过在我们的问题与最小击球设置问题之间建立联系来完成的。此外，我们提出了几种多项式启发式算法来解决问题的计算复杂性。尽管这些算法可能会偶然发现亚最佳解决方案，但我们的模拟表明它们在随机图上产生了小的遗憾。