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World File Search System一种
NLRP3途径激活，神经炎症和神经变性的脑脊液生物标志物：一种荟萃分析
HD，亨廷顿氏病； Ole，开放标签扩展； NHS，自然史研究。 1。 clinicaltrials.gov/ct2/show/nct03342053（20024年1月访问）； 2。 clinicaltrials.gov/ct2/show/nct03664804（2024年1月访问）； 3。 clinicaltrials.gov/ct2/show/nct03761849（2024年1月访问）； 4。 Roche新闻稿。 可在：https：//www.roche.com/media/releases/med-cor-2021-03-22b.htm（2024年1月访问）; 5。 Tortelli R等。 第15届CDHI HD Therapeutics会议HD，亨廷顿氏病； Ole，开放标签扩展； NHS，自然史研究。1。clinicaltrials.gov/ct2/show/nct03342053（20024年1月访问）； 2。clinicaltrials.gov/ct2/show/nct03664804（2024年1月访问）； 3。clinicaltrials.gov/ct2/show/nct03761849（2024年1月访问）； 4。Roche新闻稿。可在：https：//www.roche.com/media/releases/med-cor-2021-03-22b.htm（2024年1月访问）; 5。Tortelli R等。第15届CDHI HD Therapeutics会议
一种预测心脏病的新方法：机器学习技术
抽象的心脏病和机器学习是两个不同的词，其中一个与医学领域有关，另一个与人工智能有关。在医疗中，大多数人都面临着心脏病的问题，机器学习正在发展计算机科学领域。心脏病被称为心脏病，它提供了更多的数据或信息，应收集它以提供患者的报告，并且机器学习还需要用于预测和解决问题的数据。机器学习技术用于预测心脏病的预测，在这种预测中，它以更少的计算时间和更高的准确性来促进其健康。心脏病预测需要大量的数据来预测，在云计算中，我们也有更多数据，并且在云中可用的数据很难分析。因此，我们使用机器学习算法或技术来预测心脏病，并且以相似的方式应用了这些算法或技术来预测或分析云中可用的数据。在本文中，我们将使用称为Backpropagation算法的机器学习算法，后来我们以后使用优化算法。反向传播算法涉及人工神经网络。反向传播是一种方法，用于计算一批数据后每个神经元的误差贡献（在图像识别，多个图像中）。这是由包围优化算法使用的，以调整每个神经元的重量，从而完成该情况的学习过程。机器学习算法和技术用于识别人类风险问题的强度，它可以帮助患者采取安全措施，以挽救患者的生命。关键字：机器学习，云计算，心脏，反向传播，优化
Gallagher, Maria, Torok, Agoston, Klaas, Johanna 和 Ferrè, Elisa Raffaella (2020) 人类行为中的重力先验：一种感知或语义现象
摘要 人类在感知方面表现出重力优势：我们能更精确地判断向下移动物体的速度，而不是向上移动物体的速度，这表明重力加速度是一种内在化的先验。然而，尚不清楚这种重力先验是完全基于感知线索，还是可以结合语义知识。先前的研究仅使用了已知服从重力的物体，可能混淆了语义和感知线索。在这里，我们通过要求参与者判断通常与重力（球）或逆重力（火箭）相干移动的物体的速度来解决这个问题。我们的结果显示，无论物体身份如何，下落刺激都具有感知优势，这表明重力先验是基于感知线索的。
关系主义作为一种营销策略：芬兰企业对企业营销公司的实证研究
关系主义作为一种营销策略，一项芬兰企业对企业公司的经验研究营销文献将长期，合作和纽带的业务关系置于研究重点。经验现场研究（主要是深入的案例研究）已将其确定为大多数工业业务环境中的主要治理结构。在这项研究中，设定了以下研究问题：1）在企业到商业营销公司中，采用关系营销实践并能够积累高度的关系资产的公司的程度是多少？营销策略的关系主义是根据营销实践的合作性以及在特定业务与企业营销环境中关键业务关系中的应计关系资产水平来定义的。样本由芬兰金属和电工行业的212家企业对企业营销公司组成。MANOVA和ANOVA程序是在研究中利用的。研究表明，受访者的营销策略平均是相当关系的。关键字：营销策略，关系主义，企业对企业市场根据我们对芬兰金属和电子技术行业中公司的营销实践和应计性关系资产的分析，可以得出一个总体结论，即各种类型的公司之间的差异在下面没有显着意义。在营销实践和所采用的自变量群体之间没有明显的差异。尽管在营销实践/关系资产和公司盈利能力方面，营销策略的关系主义似乎具有较弱的联系，但我们的研究无法确认普遍的信念，即公司应努力建立与主要客户建立紧密和纽带的关系，以便比竞争对手更加有利可图。相反，似乎在企业对企业的环境中，市场是网络般的，与主要客户的亲密关系可以被视为生存的必要条件，而不是成功的足够条件。
一种多模式的方法利用脑电图研究VR环境对心理工作负载的影响
抽象虚拟现实（VR）是一项允许用户体验模拟真实或虚构场景的多感觉和交互式环境的技术。仍然辩论了不同的VR沉浸式技术神学对心理工作量（MWL）的影响，即执行任务所需的资源数量；但是，从未利用脑电图在这种情况下的潜在作用。本文旨在调查在VR环境中对MWL进行认知任务的影响，这是通过使用多模式的方法进行的，其特征在于以不同程度的沉浸式来进行，这些方法通过生理EEG测量对MWL进行了良好评估的主观评估。提出了基于N-BACK测试的认知任务，以比较使用头部安装显示器（HMD）或桌面计算机展示Stim uli的特定裤子的性能和MWL。任务具有四个不同的复杂度（N¼1或2具有视觉或视觉和听觉刺激）。二十七名健康参与者都参加了这项研究，并在两种情况下都执行了任务。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。 错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。 任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。 EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。但是，在大多数情况下，HMD降低了EEG衍生的MWL，表明较低的认知负载。总而言之，HMD可能会减少某些任务的认知负担。如脑电图MWL指数所示，MWL的降低水平可能对基于VR的应用程序的设计和未来评估有影响。
免疫作为一种情况，不包括
首先要区分具有国际法基础的免疫力以及由国内立法引起的豁免。大多数州为自己的高级官员提供某些类型的免疫力，特别是为了确保他们能够在受到政治动机的起诉中保护自己的职能。2但是，这些免疫力源于宪法或国内立法行为，而不是根据国际法所规定的任何义务。这是一个纯粹的内部问题，任何国家都有自由决定的自由，只要它与国际义务没有冲突。如果出现这种冲突，国际义务将占上风，因为一个国家“不可能援引其内部法律的规定，以作为其未能执行条约的理由”。3因此，国际引渡或起诉的国际义务将在国内豁免权上占上风。
混合型大细胞神经内分泌癌（大细胞神经内分泌癌的一种亚型）的临床特征和治疗管理
混合性大细胞神经内分泌癌（CLCNEC）是一种少见的神经内分泌癌，约占大细胞神经内分泌癌（LCNEC）的10%，主要由共存的腺癌成分组成，侵袭性强，预后差。CLCNEC的治疗方案主要指早期以完整手术切除为首选，Ⅱ期以上患者需辅助治疗。目前对CLCNEC的研究多为小样本、回顾性研究，对于是否进行分子分型和治疗尚无共识，对于其应作为小细胞肺癌（SCLC）还是非小细胞肺癌（NSCLC）治疗存在较大争议。因此，为解决CLCNEC治疗方案选择混乱的问题，同时兼顾治疗效果，该文在总结分析前人研究基础上，充分寻求证据，大胆提出新的治疗见解：以依托泊苷-铂类（EP）方案作为辅助治疗的基础；此外，可根据RB1及TP53共突变是否存在来区分SCLC/NSCLC-CLCNEC，对NSCLC-CLCNEC可联合或序贯使用靶向治疗或包括铂类+吉西他滨或紫杉类（NSCLC-GEM/TAX）的NSCLC型化疗。
一种具有输入阻抗增强和抑制偏移诱导电荷转移的斩波神经前端
摘要 — 现代神经调节系统通常提供大量的记录和刺激通道，这降低了每个通道的可用功率和面积预算。为了在面积限制越来越严格的情况下保持必要的输入参考噪声性能，斩波神经前端通常是首选方式，因为斩波稳定可以同时改善（1/f）噪声和面积消耗。现有技术中，通过基于输入电压缓冲器的阻抗增强器解决了输入阻抗大幅降低的问题。这些缓冲器对大型输入电容器进行预充电，减少从电极吸取的电荷并有效提高输入阻抗。这些缓冲器上的偏移直接转化为电荷转移到电极，这会加速电极老化。为了解决这个问题，提出了一种具有超低时间平均偏移的电压缓冲器，它通过定期重新配置来消除偏移，从而最大限度地减少意外的电荷转移。本文详细介绍了背景和电路设计，并介绍了在 180 nm HV CMOS 工艺中实现的原型的测量结果。测量结果证实，发生了与信号无关的缓冲器偏移引起的电荷转移，并且可以通过所提出的缓冲器重新配置来缓解这种电荷转移，而不会对输入阻抗增强器的操作产生不利影响。所提出的神经记录器前端实现了最先进的性能，面积消耗为 0.036 mm2，输入参考噪声为 1.32 µV rms（1 Hz 至 200 Hz）和 3.36 µV rms（0.2 kHz 至 10 kHz），功耗为 13.7 µW（1.8 V 电源），以及 50 Hz 时的 CMRR 和 PSRR ≥ 83 dB。
Silq 发布：一种高级量子语言
联系方式：马丁·韦切夫教授，苏黎世联邦理工学院，瑞士，silq@inf.ethz.ch 背景：最近的努力已经将量子计算机改进到可以在某些任务上超越传统计算机的程度，这种情况被称为量子霸权。量子计算机运行量子算法，通常用低级量子语言 Silq 表示。我们发布了 Silq，这是第一种旨在从量子算法的低级实现细节中抽象出来的高级量子语言。Silq 在 GitHub（https://github.com/eth-sri/silq）上公开可用，并根据免费开源 Boost 软件许可证 1.0 获得许可。作为一项关键的创新，Silq 有助于弥合经典语言和量子语言之间的概念差距。因此，Silq (i) 降低了非专业量子程序员的入门门槛，(ii) 通常有助于简洁明了地表达复杂算法，以及 (iii) 促进了 50 多年来为传统计算开发的编程和分析技术向量子编程领域的技术转移。比较。虽然传统上量子算法通常以电路的形式指定，但量子语言更方便地将量子算法表达为源代码。然而，现有的量子语言迫使程序员在较低的抽象层次上工作，仍然本质上指定将量子操作明确应用于单个量子位的量子电路。因此，用这些语言实现量子算法是繁琐且容易出错的。相比之下，Silq 支持对量子算法的描述性视图，表达了程序员的高级意图。然后，将这些算法编译成低级量子电路成为二阶关注点，可以由专门的编译器处理，就像在传统编程语言中一样。我们的实验评估表明，Silq 程序比其他量子语言中的等效程序短得多（Q# 平均缩短 46%，Quipper 缩短 38%），同时仅使用一半的量子原语。因此，Silq 程序不仅更短，而且更易于读写，因为它们需要的原语和概念更少。大部分评估都集中在 Q# 上，因为 (i) 它是使用最广泛的量子语言之一，(ii) 我们认为它比 Cirq 或 QisKit 更高级，(iii) 2018 年和 2019 年的 Q# 编码竞赛提供了大量 Q# 实现，我们可以利用它们进行比较。
crispr，一种编辑基因组的工具
本文的重点是使用新工具CRISPR（经常分组的短篇小学重复），该工具可以比其他技术更准确地编辑生物的基因组；在整个文章中，提到了人类中的血管生成，癌症，卡波西肉瘤，帕金森氏症，帕金森氏症，再生和遗传修饰有关的作品，所有这些调查均已使用CRISPR工具。您还可以评论涉及在人类胚胎细胞的DNA中使用该技术的伦理并发症，根据不同的标准，这些并发症会进行改进的人类，这不仅没有对退行性或可治疗疾病的敏感性，而且在物理方面也没有改变与任何病理学相关的身体方面。