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外泌体
皮肤组织，由表皮，真皮和皮下组织组成，是人体最大的器官。它是针对病原体和身体创伤的保护性障碍，在维持体内稳态中起着至关重要的作用。皮肤病，例如牛皮癣，皮炎和白癜风，很普遍，可能会严重影响患者生活的质量。外泌体是脂质双层囊泡，这些囊泡来自具有保守生物标志物的多个细胞，是细胞间通信的重要介体。来自皮肤细胞，血液和干细胞的外泌体是调节皮肤微环境的主要外泌体类型。外泌体发生和传播的失调以及其货物的变化对于炎症和自身免疫性皮肤疾病的复杂发病机理至关重要。因此，外泌体是皮肤病的有希望的诊断和治疗靶标。重要的是，源自皮肤细胞或干细胞的外源外泌体在改善皮肤环境并通过携带各种特定活性物质并涉及多种途径来修复受损的组织中起作用。在临床实践领域，外泌体引起了人们的注意，作为诊断生物标志物和针对皮肤病的前瞻性治疗剂，包括牛皮癣和白癜风。此外，临床研究证实了干细胞衍生外泌体在皮肤修复中的再生功效。这将在诊断和治疗皮肤病方面提供外泌体的新观点。在这篇综述中，我们主要总结了外泌体在皮肤病学中的机制和应用的最新研究，包括牛皮癣，特应性皮炎，白癜风，全身性红斑狼疮，全身性硬化症，全身性硬化症，糖尿病伤口愈合，糖尿病伤口愈合，肥大性疤痕和肥大性疤痕和毛茸茸和皮肤染色。
外泌体
ExoAtlet 的故事是如何开始的？我毕业于莫斯科国立罗蒙诺索夫大学力学与数学系，还拥有俄罗斯总统国民经济与公共管理学院的工商管理硕士学位。我们的工程团队驻扎在莫斯科国立大学，我们的科学领袖专攻人工智能 (AI)，对这些技术非常了解。我们的机器人技术资深人士在机器人技术领域工作超过 15 年，在轮式和步行机器人的系统控制方面拥有丰富的经验。2015 年，我们研究了不同的技术，然后决定成立一家专门从事外骨骼的商业公司。自从我们开始开发外骨骼以来，技术发生了巨大的变化。与旧电池相比，电池更轻、能量密度更高，而且体积和重量也没有那么大和重。近年来，微电子技术也在稳步发展。我们的梦想是用轻便易戴的结构和持久耐用的电机来帮助残疾人。第一阶段是开发阶段和临床试验。我们与所谓的“试点患者”合作。这些先驱者准备试验一项创新的机器人技术，唯一的目标就是重新行走并拥有新的生活质量。在 2016 年获得俄罗斯首个医疗认证之前，我们进行了许多不同的测试。凭借此认证，我们能够开始销售并覆盖大量医院和约 1,000 名患者。2017 年，我们在韩国成立了第一家俄罗斯以外的公司。作为认证的一部分
多体物理学简介
7 Zero-temperature Feynman diagrams 176 7.1 Heuristic derivation 177 7.2 Developing the Feynman diagram expansion 183 7.2.1 Symmetry factors 189 7.2.2 Linked-cluster theorem 191 7.3 Feynman rules in momentum space 195 7.3.1 Relationship between energy and the S-matrix 197 7.4 Examples 199 7.4.1 Hartree–Fock energy 199 7.4.2 Exchange correlation 200 7.4.3 Electron in a scattering potential 202 7.5 The self-energy 206 7.5.1 Hartree–Fock self-energy 208 7.6 Response functions 210 7.6.1 Magnetic susceptibility of non-interacting electron gas 215 7.6.2 Derivation of the Lindhard function 218 7.7 The RPA (large- N ) electron gas 219 7.7.1 Jellium: introducing an inert positive background 221 7.7.2 Screening和血浆振荡223 7.7.3 Bardeen-Pines相互作用225 7.7.4 RPA电子气的零点能量228练习229参考232
手动感知中的偏见是由体感计算驱动的，而不是扭曲的手模型Peviani，V.C。； L.E.C. Miller； Medendorp，W.P。 2024，ar
为了感知环境中的对象并互动，我们毫不费力地在所需的位置配置了我们的figertips。因此，可以合理地假设潜在的控制机制依赖于有关我们的手和纤维的结构和空间维度的准确知识。然而，这种直觉受到了多年的研究挑战，表明纤维几何学的感知中存在巨大的偏见。1–5这种感知偏见被视为证据表明大脑对人体的内部表示被扭曲，6导致了关于我们行为熟练的明显悖论。7在这里，我们对手工感知的偏见提出了另一种解释，这是噪音的贝叶斯整体的结果，但是关于纤维几何和姿势的无偏见，无偏的体感信号。为了解决这一假设，我们将贝叶斯反向工程与索引填充剂的关节和填充定位进行的行为实验相结合。，我们以感觉或在空间坐标中对贝叶斯的整合进行了建模，表明后一种模型变体导致了纤维感知的偏见，尽管有准确表示纤维长度。关节和纤维化定位响应的行为度量显示出相似的偏见，这些偏见是由空间基的，但不是基于感觉的模型变体所填充的。空间模型变体还优于具有内置几何偏差的失真手模型。总的来说，我们的结果表明，纤维几何形状的感知失真不会反映扭曲的手模型，而是源自几乎最佳的贝叶斯对体感信号的推断。
心脏生物标志物的光学感测的进展
摘要：生物标志物在心血管疾病（CVD）的诊断，风险评估，治疗和监督中起关键作用。光学生物传感器和测定是有价值的分析工具，可以满足对生物标志物水平快速可靠测量的需求。本评论介绍了最近的文献调查，重点是过去5年。数据表明，持续的趋势趋于多振荡，更简单，更便宜，更快，更创新的感知，而较新的趋势涉及最小化样品体积或使用替代抽样矩阵（例如唾液）（例如唾液）的侵入性测定较少的侵入性测定。利用纳米材料的酶模仿活性与信号探针更传统的作用相比，固定化支持生物分子和信号扩增。将适体用作抗体的替代方法不断增长，促使DNA扩增和编辑技术的新兴应用。使用较大的临床样品测试了光学生物传感器和测定法，并与当前的标准方法进行了比较。CVD测试的雄心勃勃的目标包括在人工智能的帮助下发现和确定相关的生物标志物，更稳定的生物标志物和快速，廉价读者的特定识别元素以及可支配的测试，以促进房屋的快速测试。随着该领域的进展，生物传感器在CVD生物标志物的光学感知中的机会仍然显着。
测量基于深度学习的压缩感中的鲁棒性
抽象的深神经网络为重建少量和嘈杂测量的图像重建图像提供了最新的准确性，例如在加速磁共振成像（MRI）中引起的问题。然而，最近的作品引起了人们的担忧，即基于学习的图像重建方法对扰动很敏感，并且比传统方法不那么易用：神经网络（i）可能对小而却对对抗性的扰动敏感，（ii）可能会在分配中表现不佳，并且（iii）可能会在覆盖小型的图像中表现出色，但可能会在一个图像中覆盖重要特征。为了理解对此类范围的敏感性，在这项工作中，我们测量了图像重建的不同方法的鲁棒性，包括训练有素和未经训练的神经网络以及传统的基于稀疏的方法。我们发现，与先前的作品相反，训练和未经训练的方法都容易受到副本扰动的影响。此外，针对特定数据集调整的经过训练和未经训练的方法都在分配转移中遭受的损失非常相似。fi-Nelly，我们证明了一种实现更高重建质量的图像重构方法在准确恢复细节方面的性能也更好。我们的结果表明，基于最新的深度学习图像重新构造方法比没有构成鲁棒性的传统方法提供了改进的穿孔方法。
v2x-real：用于车辆到所有合作感的大规模数据集
摘要。车辆到全能（V2X）技术的最新进步使自动驾驶汽车能够共享感应信息以通过遮挡来查看，从而极大地提高了感知能力。但是，没有现实世界中的数据集来促进真正的V2X合作感知研究 - 现有数据集仅支持车辆到基础设施合作或车辆到车辆的合作。在本文中，我们提出了V2X-Real，这是一个大规模数据集，其中包括多种车辆和智能基础设施的混合物，以促进V2X合作感知的发展，并具有多模式感测数据。我们的V2X-Real是使用两个连接的自动化车辆和两个智能基础架构收集的，它们都配备了包括LIDAR传感器和多视图摄像头在内的多模态传感器。整个数据集包含33K激光镜框架和171K摄像机数据，在非常挑战的城市场景中，有10个类别的注释框架超过120万。根据协作模式和自我观点，我们为以车辆为中心，以基础设施为中心，车辆到车辆和基础设施到基础结构的合作社来得出四种类型的数据集。提供了SOTA合作感知方法的综合多级多级多代理基准。V2X-REAL数据集和代码库可在https://mobility-lab.seas.ucla.edu/ v2x-real上找到。