自动化的胰岛素输送系统,也称为闭环或“人造胰腺”系统,正在改变1型糖尿病的管理。这些系统由一种算法组成,该算法通过自动通过胰岛素泵调节胰岛素递送来响应实时葡萄糖传感器水平。我们回顾了近几十年来自动胰岛素 - 递送系统的快速变化的景观,从初始原型到当今市值的不同混合闭环系统。我们讨论了临床试验的日益增长的体系和现实世界的证据,证明了它们的血糖和社会心理益处。我们还解决了自动胰岛素输送的未来方向,例如双激素系统和辅助疗法,以及确保公平访问闭环技术的挑战。
粪便样品分析提供了一种简单的,无创的方法,用于检测多种引起疾病的微生物,生物标志物检测消化道的癌症,以分析肠道微生物组及其对生理健康和疾病的影响。对肠道微生物组的分子检查可以为细菌组成提供宝贵的见解,并可以作为预测胃肠道疾病治疗结果的早期筛查工具。但是,由于存在多酚,腐殖酸,脂质和其他抑制PCR的化合物,因此粪便是一个复杂的样品源。为了实现其巨大的临床潜力,需要从粪便中提取高质量的DNA,不含PCR抑制剂,以自动化的高通量格式提取。为了满足这一需求,Omega Bio-Tek开发了一种用多种磁珠的试剂盒,称为Mag-Bind®通用病原体96套件,用于从包括粪便在内的各种样本类型的病原体检测。在本申请说明中,我们使用Mag-Bind®通用病原体96套件在Chroma Ate的MagXtract 3200上提供了从粪便样品中提取DNA的自动工作流程。下表1中描述了Chroma Ate的MagXtract 3200系统的产品规格。申请说明还讨论了使用实时PCR的DNA产量,质量和扩增潜力的自动化工作流程的性能。
冷泉港实验室出版社 2025 年 2 月 18 日 - 由 rnajournal.cshlp.org 下载自
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摘要:情绪是人类生活中不可分割的一部分。自动情绪识别可广泛应用于脑机接口。本研究提出了一种基于深度学习和模糊网络相结合的脑电信号自动情绪识别新模型,可以识别两种不同的情绪:积极和消极。为了实现这一目标,我们编制了一个基于脑电信号音乐刺激的标准数据库。然后,为了处理过拟合现象,使用生成对抗网络来扩充数据。生成对抗网络的输出被输入到所提出的模型中,该模型基于具有 2 型模糊激活函数的改进深度卷积网络。最后,在两个单独的类中,对两种积极情绪和两种消极情绪进行分类。在这两类的分类中,所提出的模型实现了 98% 以上的准确率。此外,与以前的研究相比,所提出的模型表现良好,可用于未来的脑机接口应用。
摘要:南非的糖尿病负担继续增加,并且在公共初级医疗机构中出现的糖尿病患者数量显着,患有不受控制的葡萄糖。我们进行了一项基于设施的横断面研究,以确定南非Tshwane的门诊患者之间的糖尿病自我管理实践和相关因素。一个经过改编的验证问题 - 用于收集有关社会人口统计学,糖尿病知识和糖尿病摘要的数据,这些糖尿病自我管理活动在过去的七天以及过去八周内。使用Stata 17.获得了402个糖尿病的最终样本(平均年龄:43±12岁),其中一半以上居住在贫困家庭中。分数的平均总糖尿病自我管理为41.5±8.2,范围为21至71。将近三分之二的患者平均具有糖尿病的自我管理,而55%的患者具有平均糖尿病知识。22%的患者患有不受控制的葡萄糖,高血压(24%)是常见的合并症,糖尿病神经病(22%)是最常见的并发症。这项研究强调,糖尿病的自我管理通常是患者的平均水平,并且与上述因素有关。可能需要创新的方法来使糖尿病教育更有效。通常在诊所就诊期间提供的面对面会议应该更好地针对糖尿病患者的单个情况下量身定制。应考虑利用信息技术的选择,以确保诊所访问以外的糖尿病教育的连续性。Sex [male: AOR = 0.55 , 95% CI: 0.34–0.90 ], race [Coloured: AOR = 2.84, 95% CI: 1.69–4.77 and White: AOR = 3.84 , 95% CI: 1.46–10.1 ], mari- tal status [divorced: AOR = 3.41, 95% CI: 1.13–10.29], social support [average: AOR = 2.51,95%CI:1.05–6.00和好:AOR = 4.49,95%CI:1.61–7.57],体重指数[肥胖症:AOR = 0.31,95%CI:0.10-0.95],糖尿病:糖尿病:糖尿病:糖尿病:平均: CI:0.71–4.91]和不受控制的葡萄糖[AOR = 2.97,95%CI:1.47–5.98]是对糖尿病自我管理的不明确预测的因素。还需要额外的努力来满足所有患者的自我保健需求。
摘要虚拟和增强现实领域的显示技术会根据用户当前的观看条件影响人类表征的外观,例如远程呈现或娱乐应用中使用的化身。随着观看条件的变化,感知到的化身的外观可能会发生意想不到或不受欢迎的变化,这可能会改变用户对这些化身的行为并导致使用 AR 显示器时的挫败感。在本文中,我们描述了一项用户研究(N=20),其中参与者通过使用 HoloLens 2 光学透视头戴式显示器在镜子中看到自己站在自己的化身旁边。参与者的任务是在两种环境照明条件(200 勒克斯和 2,000 勒克斯)下将他们的化身的外观与他们自己的进行匹配。我们的结果表明,环境光的强度对参与者选择的虚拟形象的肤色有显著影响,肤色较深的参与者倾向于将虚拟形象的肤色调得较浅,几乎与肤色较浅的参与者的肤色相同。此外,尤其是女性参与者在环境光较亮的情况下会将虚拟形象的头发颜色调得较深。我们从技术限制和对光学透视显示器上虚拟形象多样性的影响的角度讨论了我们的研究结果。
A BSTRACT 虚拟和增强现实领域的显示技术会根据用户当前的观看条件影响人类表征的外观,例如远程呈现或娱乐应用中使用的化身。随着观看条件的变化,感知到的化身外观可能会发生意想不到或不受欢迎的变化,这可能会改变用户对这些化身的行为并导致使用 AR 显示器时的挫败感。在本文中,我们描述了一项用户研究(N=20),其中参与者通过使用 HoloLens 2 光学透视头戴式显示器在镜子中看到自己站在自己的化身旁边。参与者的任务是在两种环境照明条件(200 勒克斯和 2,000 勒克斯)下将他们的化身的外观与他们自己的进行匹配。我们的结果表明,环境光的强度对参与者选择的虚拟形象的肤色有显著影响,肤色较深的参与者倾向于将虚拟形象的肤色调得较浅,几乎与肤色较浅的参与者的肤色相同。此外,尤其是女性参与者在环境光较亮的情况下会将虚拟形象的头发颜色调得较深。我们从技术限制和对光学透视显示器上虚拟形象多样性的影响的角度讨论了我们的结果。
Ballistic transport spectroscopy of spin-orbit-coupled bands in monolayer graphene on WSe 2 Qing Rao, 1 † Wun-Hao Kang, 2 † Hongxia Xue, 1 Ziqing Ye, 3 Xuemeng Feng, 3 Kenji Watanabe, 4 Takashi Taniguchi, 4 Ning Wang, 3 Ming-Hao Liu, 2 * and Dong-Keun Ki 1 * 1 Department of Physics, The University of Hong Kong, Pokfulam Road, Hong Kong, China 2 Department of Physics, National Cheng Kung University, Tainan 70101, Taiwan 3 Department of Physics and Center for Quantum Materials, The Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Kowloon 999077, Hong Kong, China 4 National Institute for Materials Science, Namiki 1-1, Tsukuba, 305-0044,日本伊巴拉基†同等贡献。*通讯作者。Email: minghao.liu@phys.ncku.edu.tw , dkki@hku.hk Van der Waals interactions with transition metal dichalcogenides was shown to induce strong spin-orbit coupling (SOC) in graphene, offering great promises to combine large experimental flexibility of graphene with unique tuning capabilities of the SOC that can rotate spin by moving electrons or vice versa.在这里,我们通过测量弹道横向磁聚焦在WSE 2上的石墨烯中探测SOC驱动的带和电子动力学。我们在第一个焦点峰中发现了清晰的分裂,其电荷密度和磁场的演变通过使用〜13 meV的SOC强度进行了很好的重现,而在第二个峰中没有分裂,这表明较强的Rashba Soc。在温度依赖测量中也发现了电子电子散射的可能抑制。我们的研究表明,利用石墨烯中发音的弹道电子运动的一种有趣的可能性。此外,我们发现Shubnikov-de Haas振荡的SOC强度约为3.4 MEV,这表明它探测了不同的电子动力学,要求新理论。
全科医生是文本电子健康记录的主要用户和管理者之一,这凸显了对支持记录访问和管理的技术的需求。自然语言处理的最新进展促进了临床系统的发展,使一些耗时的记录保存任务自动化。但是,目前尚不清楚哪些自动化任务最有利于临床医生,这种自动化应该具备哪些功能,以及临床医生将如何与自动化进行交互。我们对全科医生进行了半结构化访谈,了解他们对文本自动化的看法和态度。新兴的主要主题是医生与人工智能的合作,解决了互惠的临床医生与技术关系,这种关系不会威胁到临床医生的替代,而是建立了建设性的协同关系。其他主题包括:(i)临床文本自动化的期望功能;(ii)对临床文本自动化的担忧;(iii)未来的咨询。我们的研究结果将为未来自然语言处理系统的设计提供参考,并在一般实践中实施。