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健康人体皮肤屏障破坏后，组织驻留细胞通过 IL-1β 区分金黄色葡萄球菌和表皮葡萄球菌
。CC-BY 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2024 年 2 月 19 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.02.19.580932 doi：bioRxiv 预印本
Jerrin Philip，医学博士； Izza Shahid，MBBS；迈克尔·弗里德曼（Michael Friedman）医学博士； Anoop Titus MD； Harun Kundi MD MSC； Kobina Hagan，MBBS，MPH；瑞安·张（Ryan Chang），学士学位； Eleonora Avena 结果 WFH生活指南模型 vididencel，一种白血病衍生的树突状细胞疫苗，作用... 613。急性淋巴细胞白血病 Gelofusine作为洗涤的dextran40的替代品... CD371靶向的汽车T细胞分泌白介素18 ... 801。基因疗法 通过... 生成多模式纵向合成数据 623。地幔细胞，卵泡，waldenstrom和其他惰性B细胞淋巴瘤：临床和流行病学：海报II 旨在自体干细胞的患者结局 为工程巨噬细胞开发一个发现平台 Mengxin Yu，Zhuoran Yang，江派粉丝 定量MRCP将恶性与良性区分开来... 极端之间：多余的Vera案例报告自身免疫性贫血贫血作者：Asmaa Mohsen 1 Sophia l Ling 1，Bishma Jayahthilaka2,3，... 在原发性胆管炎患者中受到... 的影响 GAAD和ASAP评分的比较性能预测 正在进行的国际阶段I/II ... 的临时安全结果 患者的人口统计学，病毒学和临床特征 AAV8基因治疗线粒体神经胃肠道... 702。CAR-T细胞疗法 侵略性B细胞淋巴瘤
1。休斯顿卫理公会学术研究所，美国德克萨斯州休斯顿2。休斯顿卫理公会Debakey心脏和血管中心，美国德克萨斯州休斯顿3.心血管计算健康与精密医学中心，休斯敦卫理公会医院，德克萨斯州休斯顿，美国4。心血管预防和保健部，休斯顿卫理公会Debakey心脏和血管中心，美国德克萨斯州休斯敦
什么可以区分
新兴的神经影像学研究研究了大脑的变化，目的是收集足够的数据点以检查在关键发育时期的变化轨迹。然而，当前的研究通常受到现在可用的时间点的限制。我们证明应认真对待这些限制，并且具有两个时间点的研究应集中在特定问题（例如，群体级别或干预效果）上，而个人差异和调查对这些差异的原因和后果的复杂问题应延期，直到可以将其他时间点纳入变化模型。我们生成了基础纵向数据和拟合模型，并在1000个样本中使用2、3、4和5个时间点。即使在几乎没有时间点的情况下也可以平均恢复固定效果，但两个时间点模型的个体差异的恢复尤其较差，在r = 0.41的情况下与真实的个体参数相关 - 这意味着这些分数仅按预期的是差异的16.8％，模型具有更多的时间点，更准确地恢复了生长参数；然而，三个时间点模型的参数恢复仍然很低，左右左右相关。我们认为，在纵向分析中对时间点的早期子集进行初步分析，应集中于这些平均值或组级别的效果，并且应在最大化可用时间点的样本中解决个体差异问题。我们以对研究人员使用早期时间点模型的建议进行结论，包括预注册的想法，对2个时间点结果的仔细解释以及将纵向分析视为动态，在此期间发现附加信息随着其他信息的可用而更新。
双谱无创脑电信号分析可区分复杂和自然的抓握类型
摘要 — 双谱是频域分析中一种革命性的工具，它通过捕获频率分量之间的关键相位信息，超越了通常的功率谱。在我们的创新研究中，我们利用双谱分析和解码复杂的抓握动作，收集了来自五名人类受试者的脑电图数据。我们用三个分类器对这些数据进行了测试，重点关注幅度和相位相关特征。结果突出了双谱深入研究神经活动和区分各种抓握动作的惊人能力，其中支持向量机 (SVM) 分类器表现出色。在二元分类中，它在识别强力抓握方面实现了惊人的 97% 的准确率，而在更复杂的多类任务中，它保持了令人印象深刻的 94.93% 的准确率。这一发现不仅强调了双谱的分析能力，还展示了 SVM 在分类方面的卓越能力，为我们理解运动和神经动力学打开了新的大门。索引术语 —EEG（脑电图）、双谱、交叉双谱、握力解码和机器学习。
Z 世代在 Discord 上区分人工智能生成的文本和人类撰写的文本的能力
ChatGPT 等生成式人工智能 (AI) 聊天机器人日益流行，对社交媒体产生了变革性的影响。随着人工智能生成内容的普及，人们对网络隐私和错误信息的担忧不断增加。在社交媒体平台中，Discord 支持人工智能集成——这使得其主要的“Z 世代”用户群特别容易接触到人工智能生成的内容。我们调查了 Z 世代的个人 (n = 335)，以评估他们在 Discord 上区分人工智能生成文本和人类撰写的文本的能力。调查采用了 ChatGPT 的一次性提示，伪装成在 Discord.com 平台上收到的短信。我们探讨了人口统计因素对能力的影响，以及参与者对 Discord 和人工智能技术的熟悉程度。我们发现 Z 世代的人无法辨别人工智能和人类编写的文本（p = 0.011），而那些自称对 Discord 熟悉程度较低的人与那些自称有人工智能使用经验的人相比，在识别人类编写文本方面表现出更高的能力（p << 0.0001）。我们的结果表明，人工智能技术与 Z 世代流行的沟通方式之间存在微妙的关系，为人机交互、数字通信和人工智能素养提供了宝贵的见解。
基于扩散张量图像的机器学习研究，以区分神经性厌食症和神经性贪食症
以前的研究人员已努力将A与BN区分开。荟萃分析仅在AN中强调了特定的认知观点障碍，而在BN中未观察到（7）。此外，正如神经心理学任务研究所暗示的那样，发现患者在食品情绪关系中表现出缺陷的粮食情感关系中的缺陷和食物情绪关系中的扰动（8）。另一项研究表明，患者倾向于将情绪抑制作为适应不良的情绪调节策略，与BN不同（9）。对AN和BN的神经影像学研究揭示了与两种疾病的特定特征有关的一些差异。例如，在一项静息状态功能连通性研究中，在背侧前扣带回皮层和脾后皮质之间显示出更强的连通性，而具有BN的妇女在背侧扣带回皮质和内侧轨道偏侧甲状腺皮质（10）之间表现出增加的同时活性（10）。
伦德湖的美国陆军工程兵团从 5 月中旬到 9 月中旬负责管理三个海滩区。从大到小，这三个海滩区分别是南桑杜斯
伦德湖美国陆军工程兵团全年运营全方位服务的游客中心。游客中心聘用游客中心志愿者服务员服务，以补充政府雇员管理。游客中心服务员与游客以及伦德湖运营和维护人员互动，是伦德湖运营不可或缺的一部分，使美国陆军工程兵团能够提供游客认为质量最高、最有价值的公共娱乐设施。游客中心与伦德湖项目办公室合并为一个 20,000 平方英尺的设施。8,000 平方英尺的游客中心设有大型展厅、多功能厅、宣传册区和室内公共卫生间设施。户外设施包括带顶教室、庭院、公告板、电子大帐篷和传粉者花园。游客中心每年接待约 18,000 名游客。
学习与可区分的精确模板匹配...
抽象模板匹配是计算机视觉中的一项基本任务，已经研究了数十年。它在制造业中起着至关重要的作用，可以估算不同部分的姿势，从而促进了下游任务，例如机器人抓握。当模板和源图像具有不同的方式，混乱背景或弱纹理时，现有方法失败。他们也很少考虑通过同谱进行几何变换，即使对于平面工业部位，它们通常也存在。为了应对挑战，我们提出了一种基于可不同的粗到功能对应关系的准确模板匹配方法。我们使用边缘感知模块来克服蒙版模板和灰度图像之间的域间隙，从而允许匹配。使用基于变形金刚提供的新结构感知信息的粗略对应关系来估算初始翘曲。使用参考图和对齐图像获得了用于获得最终几何变换的子像素级对应关系，将此初始对齐传递给了重新构造网络。广泛的评估表明，我们的方法比最先进的方法和基准要好得多，即使在看不见的真实数据上，也提供了良好的概括能力和视觉上可行的结果。
根据丘脑底核和皮层活动，帕金森病静止性震颤可与自愿手部运动相区分
目的：通过分析脑活动来区分帕金森病静止性震颤和不同的自主手部运动。方法：我们重新分析了 6 名帕金森病患者的丘脑底核的脑磁图和局部场电位记录。数据是在停用多巴胺药物（Med Off）和服用左旋多巴（Med On）后获得的。使用梯度提升树学习，我们将时间段分类为震颤、握拳、前臂伸展或无震颤静止。结果：单独的丘脑底核活动不足以区分四种不同的运动状态（平衡准确度平均值：38%，标准差：7%）。相比之下，皮质和丘脑底核特征的组合可以实现更准确的分类（平衡准确度平均值：75%，标准差：17%）。与仅基于丘脑底活动的分类相比，添加单个皮质区域平均可将平衡准确度提高 17%。在大多数患者中，信息量最大的皮质区域是感觉运动皮质区域。Med On 和 Med Off 下的解码性能相似。结论：只要除了丘脑底活动外还监测皮质信号，电生理记录就可以区分几种运动状态。意义：通过结合皮质记录、皮质下记录和机器学习，自适应深部脑刺激系统可能能够特异性地检测震颤并对几种运动状态做出充分反应。2023 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
根据强度、柔韧性和相关特性区分 NASHA 和 OBT 透明质酸凝胶
背景：市面上有各种各样的透明质酸 (HA) 填充剂产品，了解凝胶特性是根据每位患者的审美目标量身定制治疗方案的关键部分。本文介绍了使用 NASHA ® 和 OBT™ 生产的 HA 填充剂的两个主要凝胶特性——强度/硬度和柔韧性，以及它们对组织性能的临床意义。方法：在 25˚C 下，使用 PP25 流变测量系统以动态模式研究了三种 NASHA 凝胶（Restylane ®；Restylane Silk；Restylane Lyft）和四种 OBT 凝胶（Restylane Refyne；Restylane Kysse；Restylane Volyme；Restylane Defyne）。使用频率扫描测量凝胶强度/硬度，以 0.1 Hz 评估 G prime。柔韧性评估使用 1 Hz 下 0.1% 至 10,000% 应变之间的振幅扫描测量，其中 xStrain 是 G prime 和 G double prime 具有相同值的交叉点处的应变值。结果：Restylane、Restylane Silk 和 Restylane Lyft 的 G prime 分别为 701、416 和 799 Pa。Restylane Refyne、Restylane Kysse、Restylane Volyme 和 Restylane Defyne 的 OBT G prime 分别为 70、160、171 和 271 Pa。 xStrain 值分别为 1,442%（Restylane Refyne）、908%（Restylane Kysse）、930%（Restylane Volyme）、761%（Restylane Defyne）、7%（Restylane）、19%（Restylane Silk）和 17%（Restylane Lyft）。结论：OBT 产品具有高柔韧性（耐变形性）和低至中等强度/硬度，适合用于动态面部区域。NASHA 产品具有更高的强度/硬度，具有提升和突出的潜力。总而言之，NASHA 和 OBT HA 凝胶涵盖了广泛的强度和柔韧性。