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将超声心动图参数与可解释的人工智能集成，以用于基本二尖瓣反流表型的数据驱动聚类
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以用户为中心的评估框架和相互作用因素 - 医疗设备制造案例研究
使用远科机器人在手术，军事任务或救援活动中的使用越来越普遍，因此，实现人体工程学设计和最佳系统操作员性能的准则也越来越普遍。但是，在医疗设备制造中，尤其是用于精细操作和高度精确的操作，现有的人机接口和互动（HMII）设计标准迄今为止无法确保具有成本效益的人体工程学的远程处理解决方案，这些解决方案符合该案例的可用性，可用性，可靠性，可靠性，可靠性，可靠性，并确定了这一案例。我们分析了应用于医疗设备制造的远程动物系统的最相关的人类系统界面和交互要求，并扩展了当前标准，并在该领域的最新研究结果中获得了知识。我们通过提出基于用例的远程动态系统架构和实验设置来进一步做出贡献，以以人为中心的评估HMII设计。
从碎片 DNA 中制备 Onso 文库以用于短...
对于每个样本，从步骤 4b.15 中取出 2 µL PCR 扩增文库进行定量分析：接下来必须按照“Onso TM 文库的 qPCR 定量分析”程序使用 Onso Library 定量试剂盒 (PacBio 102-431-800) 通过 qPCR 准确评估文库数量。这将确保在簇生成期间能够实现最佳簇密度。注意：步骤 4b.17 可以与步骤 4b.16 同时进行。
Pallium：AI记录审查 AI驱动、以用户为中心的医疗记录洞察
设想医疗审查的可能性联邦和州医疗机构在医疗审查及其不断发展的法规和政策方面，在整个医疗保健过程中面临各种挑战。患者通常需要填写大量文件才能获得治疗授权，并等待很长时间才能得到反馈。医疗服务提供者审查并填写相关文件，但如果信息缺失或文件填写不正确，则会面临延误。然后，审查人员必须浏览大量患者文件以提取病例特定信息，而将文件与复杂的政策联系起来会使这一过程变得更加复杂。过渡到更高级别时，面临这些累积挑战的组织可能会受到效率和功能下降的影响。人员和预算的限制可能导致大量记录积压和审查瓶颈，如果不雇用额外资源并增加成本，这个问题很难解决。如果有一种工具可以帮助医疗生态系统的各个利益相关者应对这些挑战，那会怎样？
眼眶碎片病可以用激光治愈吗？
摘要：原则上，地面高功率激光器能够通过远程诱导激光烧蚀动量使任何类型的空间碎片物体脱离低地球轨道 (LEO)。然而，效率和操作安全性的评估取决于许多因素，例如大气限制或辐射过程中碎片解体的风险。我们分析了各种目标几何形状和尺寸的激光动量，并且首次在大规模模拟中将热约束纳入激光辐照配置中。使用相干耦合的 100 kJ 激光系统，波长为 1030 nm，脉冲持续时间为 5 ns，在优化的指向仰角范围内，脉冲频率应小于 10 Hz，以防止碎片熔化。对于机械完好无损的有效载荷或火箭体，重复率应该更低。尺寸在 10 到 40 厘米之间的小碎片可以通过大约 100 到 400 次正面照射来脱离轨道，而超过 2 米的物体通常需要超过 1000 次照射才能脱离轨道。因此，基于激光的碎片清除不能被视为处理最高风险大型碎片的主要太空可持续性措施，但它可以使用全球分布的激光站点的小型网络来修复大量小型碎片。
AI 模型工厂：扩展 AI 以用于工业 4.0 应用
本演示论文讨论了一个可扩展的平台，用于面向预测性维护解决方案的新兴数据驱动 AI 应用程序。我们提出了一个通用的 AI 软件架构堆栈，用于为超过 10 万种类似类别的工业资产构建各种 AI 应用程序，例如异常检测、故障模式分析、资产健康预测等。作为 AI 系统演示的一部分，我们确定了以下三个关键讨论主题：跨多个资产扩展模型训练、多个 AI 应用程序的联合执行；以及弥合当前开源软件工具与新兴 AI 应用程序需求之间的差距。为了展示其优势，AI Model Factory 已经过测试，可以为风力涡轮机、油井等各种工业资产构建模型。该系统部署在 API Hub 上进行演示。
使用扩展的黄金标准工具包优化白黄链霉菌中圣草酚的从头生物合成，以用于放线菌
1 西班牙奥维耶多大学微生物学领域功能生物学系 BIONUC（营养保健品和生物活性化合物生物技术）研究组，奥维耶多 33006； magadanpatricia@uniovi.es (PM-C.)； yesuhui@uniovi.es （SY）; apv.moratalla@gmail.com（Á.P.-V.）； mcalpineatsantaclara@gmail.com （PLM）; uo269925@uniovi.es（PV-C.）; cjvg@uniovi.es (CJV) 2 IUOPA（阿斯图里亚斯公国大学肿瘤研究所），33006 奥维耶多，西班牙 3 ISPA（阿斯图里亚斯公国健康研究所），33006 奥维耶多，西班牙 4 国家生物技术中心系统生物学系，CSIC，28049 马德里，西班牙； jtbace8@gmail.com（JT-B.）； jnogales@cnb.csic.es (JN) 5 面向循环经济的可持续塑料跨学科平台-西班牙国家研究委员会（SusPlast-CSIC），28040 马德里，西班牙 * 通讯地址：lombofelipe@uniovi.es；电话：+34-985103593 † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
可以用于奶粉应用的缝线
Ferrum是CAN Seaming Technology的领先提供商。和我们所有的罐头缝线一样，F400产品线由于多年的经验，能力和创新技术而脱颖而出。为满足最高挑战和卫生标准而建造，该系列的低维护和持久的接缝尤其适用于敏感食品，例如牛奶粉。此范围的CAN接缝满足所有要求，为不同的CAN格式，简单的操作概念以及扩展设备的选择提供了短的转换时间。
和以用户为导向的非接触式相机的开发 -
与标准护理相比，心力衰竭患者中基于家庭的远程监控可以降低全因死亡率和与心力衰竭相关的住院治疗的相对风险。但是，技术使用取决于用户接受，这使得在开发中包括潜在用户很重要。在一个家庭的医疗保健项目（一个peasibil-ity项目）中，选择了一种参与式方法，以准备未来开发心脏病患者中基于非接触式摄像机的远程监控。对项目研究患者（n = 18）进行了有关接受和设计期望的调查，然后从结果中得出了增强措施和设计建议。研究患者对应于潜在未来用户的目标群体。83％的响应量显示出很高的接受度。接受调查的人中有17％的人更持怀疑态度，接受中等或低接受。后者是女性，主要是独自生活，没有技术实验。低接受度与更高的努力期望和较低的自我效能感和较低的整合性与每日节奏相关。对于设计，受访者发现该技术的独立操作非常重要。此外，人们对新的测量技术表示担忧，例如对稳定监视的焦虑。接受新一代的医疗技术（基于非接触式摄像机的测量技术），对远程人士的老年用户（60+）已经很高。在开发过程中应考虑有关设计的特定用户期望，以增加潜在用户的接受。
多变量 BWAS 可以用中等大小的样本进行复制
全脑关联研究 (BWAS) 将个体的表型特征差异与大脑结构和功能的测量结果关联起来，在过去 30 年中已成为连接心智和大脑的主要方法。单变量 BWAS 通常分别测试数万到数十万个大脑体素，而多变量 BWAS 则将跨大脑区域的信号整合到预测模型中。单变量 BWAS 存在许多问题，包括缺乏能力和可靠性，以及无法解释分布式神经回路中嵌入的模式级信息 1–4 。多变量预测模型解决了许多这些问题，并为提供基于大脑的行为和临床状态及特征测量提供了巨大希望 2,3 。在他们最近的论文 4 中，Marek 等人在三个大型神经影像数据集中评估了样本量对单变量和多变量 BWAS 的影响，并得出“BWAS 的可重复性需要数千个个体的样本”的总体结论。我们赞赏他们的全面分析，并且我们同意：(1) 进行单变量 BWAS 时需要大量样本，(2) 多变量 BWAS 会显示出更大的效应，因此更有说服力。Marek 等人 4 发现，多变量 BWAS 提供的样本内关联被夸大了，除非纳入数千名参与者，否则通常无法复制（即没有说服力）。这意味着发现样本的效应大小估计必然被夸大了。然而，我们区分了效应大小估计方法（样本内与交叉验证）和样本（发现与复制），并表明，通过适当的交叉验证，Marek 等人 4 在发现样本中报告的样本内膨胀可以完全消除。通过额外的分析，我们证明，在某些情况下，高质量数据集中的多变量 BWAS 效应可以用小得多的样本量复制。具体而言，将标准多元预测算法应用于人类连接组计划中的功能连接，在 6 种表型中的 5 种测试样本量为 75-500 的情况下产生了可复制的效果（图 1）。这些分析仅限于相对高质量数据集中选定的表型数量（使用单个扫描仪在年轻成年人群中测量），不应过度概括。然而，他们强调，样本量要求的关键决定因素是大脑-表型关系的真实效应大小，并且通过适当的内部验证，可以对中等规模的研究进行适当的效应大小估计和足够大的效应。Marek 等人 4 通过在“发现样本”中训练各种多元模型来评估多元 BWAS 中的样本内效应大小膨胀