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使用微创技术切除颅内病变……
摘要目的位于皮质下区域的病变难以安全进入。管状牵开器越来越多地被成功使用，通过最大限度地减少脑牵开创伤和径向分布压力来进入病变，并发症少。双目手术显微镜和单目外窥镜均可用于通过管状牵开器观察病变。我们提出了最大规模的多外科医生、多机构系列研究，以确定经皮质-经管状方法切除颅内病变的有效性和安全性，同时实现显微镜和外窥镜可视化。方法我们回顾了一系列多外科医生、多机构病例，包括使用 BrainPath（NICO，印第安纳州印第安纳波利斯）或 ViewSite 脑通路系统（VBAS，Vycor Medical，佛罗里达州博卡拉顿）管状牵开器（n = 113）进行经皮质-经管状颅内病变切除术。结果共进行了 113 例颅内病变经管状切除术。患者的病变种类多样，包括 25 例海绵状血管瘤（21.2%）、15 例胶质囊肿（13.3%）、26 例胶质母细胞瘤（23.0%）、2 例脑膜瘤（1.8%）、27 例转移瘤（23.9%）、9 例神经胶质瘤（7.9%）和 9 例其他病变（7.9%）。病变深度低于皮质表面的平均深度为 4.4 cm，平均病变大小为 2.7 cm。81 例（71.7%）患者实现了全切除。永久性并发症发生率为 4.4%。一名患者（0.8%）出现一次术后早期癫痫发作（术后 < 1 周）。没有患者出现晚期癫痫发作（> 1 周随访）。术后平均住院时间为 4.1 天。结论管状牵开器为切除颅内病变提供了微创手术通道。它们为神经外科器械库提供了一种有效的工具，可以切除皮质下病变且并发症发生率低。
实体器官移植的现状和未来潜力
人工智能 (AI) 是指用于完成通常需要人类智能才能完成的任务的计算机算法。典型的例子包括复杂的决策和图像或语音分析。人工智能在医疗保健领域的应用正在迅速发展，毫无疑问，它在实体器官移植领域具有巨大的潜力。在这篇综述中，我们概述了基于人工智能的实体器官移植方法。特别是，我们确定了可以通过人工智能促进的四个关键移植领域：器官分配和供体-受体配对、移植肿瘤学、实时免疫抑制方案和精准移植病理学。潜在的实现范围很广——从改进的分配算法、智能供体-受体匹配和免疫抑制的动态适应到移植病理学的自动分析。我们确信，我们正处于移植新数字时代的开端，人工智能有可能提高移植物和患者的存活率。本文让我们一窥人工智能创新如何为移植界塑造一个令人兴奋的未来。
全球能源存储公司宣布首笔重大投资
● 整合生物燃料存储 ● 可再生燃料存储 ● 天然气存储 ● 气制化学品生产 ● 绿色和蓝色氢气 ● 氢气载体，如氨 Peter Vucins 表示：“该项目旨在成为世界级工业中心最大的低碳发展项目之一，并有可能显著减少鹿特丹港未来业务的碳足迹。除了我们计划开发的新码头和低碳商品基础设施外，我们还希望成为进口蓝氢和绿氢所需物流链的一部分。我希望这能让大家一窥我们的雄心壮志。” 鹿特丹港是欧洲最大的港口，拥有深水通道和世界一流的内陆水道和管道基础设施连接。Peter Vucins 表示：“该港口地理位置优越，非常适合开展这一发展项目，它将把低碳技术带到世界上最大的贸易中心之一，该中心凭借自身非常重要和雄心勃勃的发展，在能源转型中占据领先地位。”
技术解决方案 2.0
2019 年，美国州发育障碍服务主任协会 (NASDDDS) 政策工作组与各州国家意义重大的智力和发育障碍持续纵向数据项目 (PNS) 合作，启动了技术解决方案州调查。这项调查是首次调查州发育障碍 (DD) 机构对技术解决方案的投资，这些投资旨在为全国智力和发育障碍 (I/DD) 人士及其家人提供长期支持和服务 (LTSS)。调查结果让我们得以一窥用于促进个人和组织技术公平使用的渠道、障碍和资金流。在随后的报告《智力/发育障碍人士及其家人的技术 NASDDDS 国家政策工作组小组委员会》中，作者讨论了调查结果以及州 DD 机构为智力/发育障碍人士及其家人提供从新兴技术中受益的机会而采取的有前景的做法和考虑。
人工智能在体育分析中的应用
摘要 — 本研究论文探讨了人工智能 (AI) 和数据科学如何通过表现分析、伤病预测和比赛策略优化来彻底改变体育产业。人工智能技术分析大量体育数据，并通过传感器和摄像头识别运动员的优势和劣势，帮助运动员提高表现。此外，AI 模型根据历史数据预测潜在伤病，从而采取主动措施，确保运动员在整个职业生涯中的安全和长寿。此外，AI 还通过提供对详细比赛和球员分析的见解，帮助教练优化比赛策略。尽管有许多优点，但本文还讨论了数据保护问题、技术限制以及体育专业人士对人工智能的接受度等挑战。总体而言，这项研究强调了 AI 和数据科学在提高运动表现、预测伤病和改进比赛策略方面的重大影响，让我们得以一窥智能体育分析的未来。
技术
2019 年，美国州发育障碍服务主任协会 (NASDDDS) 政策工作组与各州国家意义重大的智力和发育障碍持续纵向数据项目 (PNS) 合作，启动了技术解决方案州调查。这项调查是首次调查州发育障碍 (DD) 机构对技术解决方案的投资，这些投资旨在为全国智力和发育障碍 (I/DD) 人士及其家人提供长期支持和服务 (LTSS)。调查结果让我们得以一窥用于促进个人和组织技术公平使用的渠道、障碍和资金流。在随后的报告《智力/发育障碍人士及其家人的技术 NASDDDS 国家政策工作组小组委员会》中，作者讨论了调查结果以及州 DD 机构为 I/DD 人士优化从新兴技术中受益的机会而采取的有前景的做法和考虑。
标题：量子光力学与量子增强超高精度测量
量子光力学的基础研究（退相干和量子引力测试、波函数坍缩以及量子和经典状态之间的转变）除了可以一窥由数十亿个原子组成的介观系统的量子行为外，还是将机械装置用作量子计量工具的第一步。微米和纳米级的机械谐振器已经用于测量具有极高灵敏度的质量和力。单个原子和分子被称重，生物分子之间的力以及与磁共振单自旋相关的力也已得到解决。虽然利用原子、光子和电子形式的量子探针推动了量子计量的许多领域的进步，但探针运动自由度中的热噪声仍然限制了可达到的精度。结合冷却和捕获的光学相互作用提供了一种无需使用低温技术即可将机械系统带入基态的工具。量子光力学不仅将提高现有机械传感器的性能（亚阿牛顿级别的力和飞米级别的位移），而且还将实现新的测量技术（例如光子数的量子非破坏测量）。
AlphaFold 3 的综述
谷歌 DeepMind Technologies Limited（英国伦敦）最近发布了其新版生物分子结构预测人工智能（AI）模型AlphaFold 3。与前身AlphaFold 2相比，该创新的准确性更高、功能更强大，其容量和速度令世界震惊。人类需要数年时间才能确定各种蛋白质的结构以及形状如何与受体配合，但AlphaFold 3只需几秒钟即可预测相同的结构。该版本在药物发现、疫苗、酶促过程以及确定不同生物过程的速率和效果领域的实用性令人难以想象。AlphaFold 3使用类似的机器学习和深度学习模型，例如Gemini（谷歌 DeepMind Technologies Limited）。AlphaFold 3 已成为计算生物化学和药物开发以及受体调节和生物分子开发领域的转折点。借助 AlphaFold 3 和类似模型，研究人员将获得对蛋白质结构动力学及其相互作用的无与伦比的洞察，为科学家和医生开辟新的途径，造福患者。AlphaFold 3 等人工智能模型的集成，加上高标准研究出版物的严格验证，将催化进一步的创新，并让我们一窥生物医学的未来。
病原体诱导的mA动态影响植物免疫力
由腺嘌呤 N 6 位甲基化 (N 6 -甲基腺苷 [m 6 A]) 介导的 mRNA 转录后调控对植物的转录组调控具有重大影响。针对真核生物的重点研究让我们得以一窥 m 6 A 在发育和疾病状态下所控制的过程。然而，我们缺乏对植物生物胁迫期间 m 6 A 的动态和调控潜力的了解。在这里，我们全面研究了 m 6 A 对拟南芥 (Arabidopsis thaliana) 病原体信号传导的短期和长期反应的影响。我们证明缺乏 m 6 A 的植物对细菌和真菌病原体感染的抵抗力更强，并且免疫反应发生了改变。此外，在病原体信号鞭毛蛋白之前和之后，m 6 A 沉积在参与防御和免疫的转录本上是特异性协调的。因此，m 6 A 对特定应激反应转录本的动态调节与这些转录本的丰度和裂解变化相关。总体而言，我们表明 m 6 A 甲基化组在模拟和活性病原体应激之前和期间受到调节，并在正常生长和病原体反应的协调和平衡中发挥作用。