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World File Search System增强性
与免疫调节剂集成的癌症免疫疗法的可溶解的自锁微针斑块
Precision 3D打印技术和材料的进步具有戏剧性的改进的原型制作技术，从而使生物医学平台的世界广泛更快，更有效。[1]微分辨率3D打印机可以通过使用微铣削技术来制造高度复杂的质量可实现部分，而功能不可能提高。[2]因此，微尺度3D打印技术在生物医学领域中用于开发简单有效的透射药物输送平台（包括微针（MNS）），最近由于克服了克服传统MN的几何局限而引起了人们的注意。[3]由微米尺度聚合物针制成的可溶解的MN斑块是一种患者友好型的透皮药物输送系统，能够以最小的侵入性将活性化合物延伸到皮肤中。[4]然而，由于其锥形几何形状，常规MN并不能完全穿透皮肤，从而导致负载货物的递送精度较低，[5]对它们在药物领域中的临床应用和商业化产生了负面影响。[6]因此，已经开发出各种MN施加器，箭头微结构，微柱基和多步制造方法，以克服有限的Contectional MN的交付精度。[7]但是，这些方法的制造复杂性限制了它们在制药行业的批量生产和应用。因此，迫切需要开发一个简单且可实现的MN平台，能够准确交付负载的货物。在此，使用数字灯处理（DLP）基于芯片的图3D打印机用于制造一种可在皮肤组织中完全插入和锁定的新型自锁的MN，从而显着提高了Microuse递送精度，从而克服了传统MN的限制。制造简单性和质量增强性主要是在自我锁定的MN发展过程中主要集中在一个高度精确的透皮药物输送平台上。简而
paolo rocco curriculum vitae短简历 - 米兰的理工
[IJ78] A. M Onguzzi，T。DOtti，L。F Attorelli，A。M. Z Anchettin，P。R occo OCCO基于最佳模型的基于最佳模型计划，用于对可变形线性物体机器人和计算机整合制造的机器人操纵，第1卷。92，第102891条，2025年4月。[IJ77] A. M Onguzzi，A。M。Z Anchettin，P。ROcco，用于协作和可重构组装线的建筑设计的系统策略国际生产研究杂志，2024年。[IJ76] E. M Ontini，F。D Aniele，L。A Gbomemewa，M。C Onfalonieri，V。C Utrona，A。b ettoni，P。r occo，A。f errario合作机器人技术：文学和从业者观点的调查智能和机器人系统杂志：理论与应用，第1卷。110，第3期，2024年9月，第117条。[IJ75] B. L IU，P。ROCCO，A。M。ZANCHETTIN，F。ZHAO，G。JIANG，X。M EI是一种实时层次结构控制方法，用于安全人类机器人共存机器人和计算机整合制造，第1卷。86，文章编号102666，2024年4月。[IJ74] A. M Onguzzi，A。M。Z Anchettin，P。ROCCO无传感器机器人的电缆轮廓以下和连接器检测机器人，第1卷。97，文章编号103096，2024年2月。[IJ73] H. S Hehawy，D。P Areyson，V。C Aruso，S。D E Bernardi，A。M. Z Anchettin，P。r occo occo扁平和折叠毛巾，其基于增强机器人的单臂机器人，基于增强性学习机器人和自主系统，第1卷。169，文章编号104506，2023年11月。[IJ72] C. M Esseri，A。M。Z Anchettin，P。Rocco，E。GIanotti，A。c hirico，S。m agoni，A。g aggioli对领导者 - 追随者在二元人类手机同步中的影响
Bjophthalmol-2020-316594 1..6
抽象背景/糖尿病性视网膜病（DR）筛查程序的数字图像分级的目标是由于糖尿病患病率的增加而代表了一个重要的挑战。我们评估自动人工智能（AI）算法的性能，从英语糖尿病眼镜筛选计划（DESP）中分类视网膜图像，以测试阳性/技术失败与测试阴性，使用人类按照标准国家协议作为参考标准的人类分级。方法是根据标准的国家协议手动对来自三个英语DEST的连续筛选剧集进行的视网膜图像，并通过具有机器学习的软件Eyeart v2.1的自动化过程进行了分级。使用人类等级作为参考标准确定筛查性能（敏感性，特定的）和诊断准确性（95％顺式）。对引用的视网膜病（人类渐变，无法分级的，不可引用的大斑马病，中度至严重的非促销或增生性或增生性），Eyeart的结果敏感性（95％顺式）为95.7％（94.8％至96.5％）。对于轻度到中度的非增强性视网膜病，敏感性为98.3％（97.3％至98.9％），具有引用的baculopathy，100％（98.7％，100％）对中度至重度严重的非促进性性视网膜病和100％（97.9％，100％，100％，100％，100％）的敏感性。Eyeart与68％（67％至69％）的No VerinoPathy（特定峰）的人类等级达成一致，当与不可回顾的视网膜病变相结合时，特定的54.0％（53.4％至54.5％）的特异性。结论该算法在现实世界中的筛查服务中表现出对高风险视网膜病的敏感性水平，具体的特定城市可以使人类分布者的工作量减半。AI机器学习和诸如此类的深度学习算法可以提供相当于临床上的视网膜病的快速检测，尤其是在训练有素的员工队伍无法获得或需要大规模和快速结果的环境中。
周期性间歇性theta爆发刺激在阿尔茨海默氏病中的影响
抽象背景先前的研究表明，兴奋性重复的经颅磁刺激（RTMS）可以改善阿尔茨海默氏病（AD）患者的认知功能。间歇性theta爆发刺激（ITB）是一种新型的兴奋性RTMS方案，用于脑活动刺激，具有诱导长期增强性可塑性的能力，代表了AD的有希望的治疗方法。但是，ITB对AD患者认知能力下降和大脑结构的长期影响尚不清楚。我们旨在探讨每三个月重复加速ITB是否会减慢AD患者的认知能力下降。在这项随机，评估者，对照试验中的方法，ITB是针对42例AD患者的左背外侧前额叶皮层（DLPFC）的14天。测量值包括蒙特利尔认知评估（MOCA），全面的神经心理电池和海马的灰质体积（GMV）。在基线和随访后评估患者。SPM的计算解剖工具箱的纵向管道用于检测随着时间的推移与治疗相关的显着变化。结果ITBS组相对于对照组（t = 3.26，p = 0.013）保持MOCA评分，并减少了海马萎缩，这与全球变性量表的变化显着相关。基线迷你群体检查（MMSE）评分，载脂蛋白E基因型和临床痴呆症评级表明随访时MOCA得分。试用注册号NCT04754152。此外，在活动组中维持左侧的GMV（t = 0.08，p = 0.996）和右（t = 0.19，p = 0.977）海马，但在对照组中有显着下降（左：t = 4.13，p <0.001； p <0.001;右：t = 5.31，p <0.001）。GMV在左侧（r = 0.35，p = 0.023）和右（r = 0.36，p = 0.021）的海马跨干预措施与MOCA变化呈正相关；左海马GMV变化与全球变性量表（r = -0.32，p = 0.041）的变化负相关。结论DLPFC-ITB可能是可行且易于实施的非药物干预措施，可以减慢AD患者的总体认知和生活质量的逐步下降，提供新的AD治疗选择。
混合AI模型：将符号推理与深度学习进行复杂决策 -
Aditya Mehra独立研究人员摘要：在这项研究中，作者研究了整合符号和深度学习方法的实施，以开发混合AI系统以改善复杂的决策。常规AI方法区分了基于一阶逻辑的符号推理，基于符号逻辑的系统和基于数据的系统的神经网络。每个都有其优势和局限性。也值得注意的是，符号AI很容易解释，并且可以有效地处理结构化知识。同时，深度学习擅长处理大量非结构化数据和识别模式。因此，该研究的重点是开发两种方法的合并模型，其合并将提供更大的优势，并在与决策相关的任务中提供更好，更有效的解决方案。显然，研究对AI的贡献是显而易见的。首先，它试图将符号推理与深度学习与一个弥补另一个弱点的优势联系起来，包括在深度学习中缺乏可解释性和符号系统中极端形式主义。提出的方法涉及通过新的建筑方法创建和应用符号/语义和深度学习的双重AI架构。符号推理组件是基于规则的系统。我们将符号推理组件作为基于规则的系统实现。我们将深度学习组件作为神经网络创建。这些组件可以在一个整体系统中清楚地相互交互。几个重要的发现表明，与基于符号思维或深度学习的决策模型相比，用于决策的混合AI模型可提供更好的决策精度。集成有助于改善结构化和非结构化数据的处理，从而提高系统结果的可靠性。此外，还有更好的解释性；符号推理部分可以解释为什么做出这样的决定，并且对新的和复杂的问题具有增强性。这项研究的后果突出了在应用程序和财务等特定领域开发的关键领域，在这些领域中，做出正确且易于解释的决策至关重要。AI的主要问题是考虑准确性的解释；混合模型提出了随后开发AI系统的可能方向。因此，本研究为进一步研究其他混合结构提供了方向，增强了整合方法，并将提出模型的使用扩展到其他决策问题。
公共服务的数字
罗马，2024年7月9日，随着Arera董事会向议会和2023年年度报告的政府介绍，意大利能源网络和环境监管机构在2023年的年度报告和服务状态的两卷发表在wwww.arera.it上。两卷中给出的信息（此处部分汇总）涉及2023年的日历年。2023年，由于全球化的增加和液化天然气的增强性，国际市场表现出很大的响应能力，以弥补反对乌克兰战争后从俄罗斯进口的急剧下降，加上大流行后经济复苏，这引发了2022年的危机。在意大利，重点是以家用汽油使用者的参考价格放在市场的尽头。 尤其是，价格趋势及其基于欧洲统计局数据的不同欧洲国家之间的比较也受政府公共干预的多样性的影响，以保护能源部门的客户，这些干预措施逐渐减少。 在意大利案件中，使用大量公共资源的许多干预措施继续确保价格限制，尽管自2022年高峰以来，尽管有下降，但仍未恢复危机前的水平。 尽管结束了天然气保护服务，但在电力部门注册了更多信息和问题。 首次有天然气和电力供应商的数量减少，与此同时，集中度的水平得到了提高，尤其是在第一个运营商在市场份额中超过的天然气中。在意大利，重点是以家用汽油使用者的参考价格放在市场的尽头。尤其是，价格趋势及其基于欧洲统计局数据的不同欧洲国家之间的比较也受政府公共干预的多样性的影响，以保护能源部门的客户，这些干预措施逐渐减少。在意大利案件中，使用大量公共资源的许多干预措施继续确保价格限制，尽管自2022年高峰以来，尽管有下降，但仍未恢复危机前的水平。尽管结束了天然气保护服务，但在电力部门注册了更多信息和问题。首次有天然气和电力供应商的数量减少，与此同时，集中度的水平得到了提高，尤其是在第一个运营商在市场份额中超过的天然气中。在环境方面，计划的投资仍在继续进行，因为通货膨胀和能源成本上升，其关税也在增加。部门数据以下是•消费者的Arera服务•电力•燃气•水•废物•地区供暖
神经退行性研究 - 病理学系
加利福尼亚大学圣地亚哥大学医学院UCSD的病理学系（http://pathology.ucsd.edu）致力于教职员工和学生团体的学术卓越和多样性，并正在寻求神经增强性研究领域的助理或助理项目科学家。UCSD健康科学是一家10亿美元的组织，包括16个学术部门（14个临床，2家基础科学），2个学术前/医院部门，2所专业学校（医学院和Skaggs药学和制药学院），2个医院和各种专门的计划和整体，所有专门的计划和整体都可以使您适应健康。病理学系在大学的三个任务中起着关键作用。它旨在达到患者护理，研究和教育方面的最高标准。该部门提供了各种各样的诊断病理学服务，并拥有训练有素的专科医生，他们的专业知识获得了认可。该部门的研究计划与大量基础和转化研究计划的多样化和互动，这是加州大学圣地亚哥分校的标志。现任者将负责对阿尔茨海默氏病和/或帕金森氏病测试基于CRISPR的治疗疗法，并参与与应用基于基因的基于基因的疗法和/或帕克森病病原体相关的项目。此外，成功的候选人将在管理项目中发挥领导作用，并参与分析数据，教学，准备演示和报告，并总结了演示实验的结果。候选人在细胞/分子生物学或与神经科学相关的领域中必须具有博士学位或MD/PHD。在体内环境中与CRISPR-CAS合作经验的候选人是首选。候选人的能力也是在团队中进行协作的能力。应用程序链接：https：//apol-recruit.ucsd.edu/jpf03844在助理或助理项目科学家级别任命将基于候选人的背景和经验。为您的评论提供了指向项目科学家系列的完整描述的链接：项目科学家 - 请参阅：http：//adminrecords.ucsd.edu/ppm/docs/230-311.html该职位的合理薪金范围估计值为71,500- $ 107, $ 107,600。已发布的UC学术工资量表（https://www.ucop.edu/academic-personnel-programs/compensation/2023-24-academical-salary-scales.html）设置了由等级和/或任命下一步确定的最低工资。有关此职位的薪水量表，请参见下表：https：//www.ucop.edu/academic-personnel-programs/_files/2023-24/2023-24/july-2023-acad-acad-salary-salary-salary-scales/t37-
基于光电设备的基于WO3的光电检测器...
在光电探测器技术中，瓶颈被确定为能够检测低强度电磁辐射的新型材料的挑战，并且与综合电路（IC）制造也兼容。在各种金属氧化物半导体中，基于过渡金属氧化物（TMOS）材料更适合于由于其宽带，热稳定性和化学稳定性而导致的紫外线（UV）光电探测器应用。尤其是，三氧化钨（WO 3）已被证明是光子应用中最合适的候选者，包括电动型，光色素和气体传感器设备。在此，以增强性能增强的基于WO 3的光电探测器测试设备的开发已集中。WO 3薄膜以不同的氧局压（P O 2）的形式沉积在SIO 2 /Si底物上，并使用射频（RF）Magnetron溅射技术沉积在溅射压力条件下。在论文的第一部分中，溅射技术（如P o 2）中最重要的生长参数和用于沉积WO 3薄膜的溅射压力是根据光电探测器测试设备的性能进行了优化的。使用各种表征技术（包括X射线衍射（XRD），田间发射扫描电子显微镜（FESEM），X射线光电学光谱（XPS），Ra-Many和Atomic Force Microscopy（AFM），对结构，形态和化学状态进行了分析。Ti/Wo 3/Ti测试磁发炉在382 nm的紫外线照明下显示出0.166 a/w的较高响应性，在非常低的功率密度为0.66 mW/cm 2的情况下。生长的WO 3薄膜用于使用钛电极（TI）电极的Fabiale Metal-Metal-Senemenductor-Metal（MSM）平面结构化光电探测器测试设备，并测量了光电探测器参数，例如光电构成，响应率，响应性，检测性，检测率和外部量子效率（EQE）。为了实现从紫外线到可见区域的多光谱吸收，在论文的第二部分中介绍了新的基于WO 3的异质结构。最初，溅射基于石墨烯的溅射（GR/WO 3）异质结构被制造以研究紫外可见的光电探测器性能。GR/WO 3异质结构在512 nm的可见照明下达到了0.085 A/W的最大响应性。然而，由于石墨烯的某些局限性，WS 2 /WO 3异质结构是通过化学蒸气沉积（CVD）技术将WS 2纳米结构在WO 3层上种植到WO 3层的方法。在这里，使用互插的银（AG）电极制造Ag /WS 2 /WO 3 /Ag光电探测器测试设备。由于WS 2的纳米结构和外部电子迁移率的形成，在紫外线和可见的照明下分别实现了2.94 A/W和2.01 A/W的高响应性。获得的结果测试是WS 2 /WO 3异质结构是宽带紫外可见光电探测器的有前途的候选者，并且可以使用其他TMO和TMD进行相同的策略，以实现光电式Decessices的高性能光电探测器。
NGS 2024口头抽象演示内容和时间表
Phylogenomic analysis of colonizing and invasive Staphylococcus aureus in a neonatal intensive care unit reveals high levels of transmission of invasive strains Presenter: Qianxuan She , MS, University of Pennsylvania/Children's Hospital of Philadelphia Abstract Body: Background: Staphylococcus aureus is a leading cause of healthcare-associated infection.金黄色葡萄球菌的无症状定植代表了随后感染的重要风险。 最近的数据表明，金黄色葡萄球菌仍然是与新生儿重症监护病房（NICU）中感染有关的最常见病原体之一。 金黄色葡萄球菌在NICU中的殖民化和传播可能代表这种高危人群中感染的重要风险。 方法：这项研究利用了1,264个定居和浸润性金黄色葡萄球菌分离株的全基因组测序，该分离株是从NICU在费城儿童医院住院的婴儿中收集的两年筛查期。 进行了比较基因组分析和基因组流行病学方法，以研究NICU环境中金黄色葡萄球菌的传递动力学。 结果：比较基因组分析确定了73个单核苷酸多态性（SNP）阈值，以证明NICU S.金黄色葡萄球菌基因组之间紧密的克隆种群结构。 在此截止中，鉴定了460个独特的菌株，主要属于克隆综合体8和398。 59个传播簇被推断出，有16个侵入性簇涉及133名婴儿。 最大的侵入性簇涉及24名婴儿，持续了2年。 口头抽象演示＃2：代表了随后感染的重要风险。最近的数据表明，金黄色葡萄球菌仍然是与新生儿重症监护病房（NICU）中感染有关的最常见病原体之一。金黄色葡萄球菌在NICU中的殖民化和传播可能代表这种高危人群中感染的重要风险。方法：这项研究利用了1,264个定居和浸润性金黄色葡萄球菌分离株的全基因组测序，该分离株是从NICU在费城儿童医院住院的婴儿中收集的两年筛查期。进行了比较基因组分析和基因组流行病学方法，以研究NICU环境中金黄色葡萄球菌的传递动力学。结果：比较基因组分析确定了73个单核苷酸多态性（SNP）阈值，以证明NICU S.金黄色葡萄球菌基因组之间紧密的克隆种群结构。在此截止中，鉴定了460个独特的菌株，主要属于克隆综合体8和398。59个传播簇被推断出，有16个侵入性簇涉及133名婴儿。最大的侵入性簇涉及24名婴儿，持续了2年。口头抽象演示＃2：从定植到侵入性簇的进展，可能是由于无法消除定殖菌株的促进。在一些集群中发现了空间流行病学联系，这表明共享NICU房间的婴儿的传播，并且可能通过患者入院引入一些侵入性簇。与定居簇相比，侵入性簇表现出长时间的持久性和增强性，导致在特定时间范围内涉及的患者数量增加。结论：这些分析已经阐明了NICU S.金黄色葡萄球菌基因组之间的基因组相同性，并表征了已识别透射簇簇的流行病学联系。我们的发现表明，殖民，传播和侵入性感染的发展之间存在明显的关联，强调实施有效的预防和非殖民化策略以解决NICU环境中的金黄色葡萄球菌感染的重要性。
二手车价格的机器学习算法的比较分析
4印度班加罗尔Surana学院助理教授摘要：2021年之后，生产了超过9000万辆客车，这标志着汽车生产的大幅增长。 这种增长导致了繁荣的二手车市场，该市场已成为一个极具利益的行业。 该市场中最关键，最迷人的研究领域之一是汽车价格预测。 准确的价格预测模型可以极大地使二手车行业的买家，卖方和企业受益。 本文介绍了两个监督机器学习模型的详细比较分析：K-Nearest邻居和支持向量机回归技术，以预测二手车价格。 我们利用了从Kaggle网站采购的二手车的全面数据集来培训和测试我们的模型。 K最近的邻居算法以其在回归任务中的简单性和有效性而闻名。 另一方面，支持向量机回归技术采用不同的方法，找到最适合数据的最佳超平面。 这两种方法都有其优势和劣势，我们在这项研究中探讨了这一点。 我们的结果表明，KNN和SVM模型在预测二手车价格方面都表现良好，但准确性的差异很小。 因此，建议的模型拟合为最佳模型，KNN的精度约为83％，SVM的精度为80％。 结果表明，KNN模型在预测二手车价格方面略高于SVM模型。 关键字：K最近的邻居，机器学习，预测，支持向量机，二手车精度。4印度班加罗尔Surana学院助理教授摘要：2021年之后，生产了超过9000万辆客车，这标志着汽车生产的大幅增长。这种增长导致了繁荣的二手车市场，该市场已成为一个极具利益的行业。该市场中最关键，最迷人的研究领域之一是汽车价格预测。准确的价格预测模型可以极大地使二手车行业的买家，卖方和企业受益。本文介绍了两个监督机器学习模型的详细比较分析：K-Nearest邻居和支持向量机回归技术，以预测二手车价格。我们利用了从Kaggle网站采购的二手车的全面数据集来培训和测试我们的模型。K最近的邻居算法以其在回归任务中的简单性和有效性而闻名。另一方面，支持向量机回归技术采用不同的方法，找到最适合数据的最佳超平面。这两种方法都有其优势和劣势，我们在这项研究中探讨了这一点。我们的结果表明，KNN和SVM模型在预测二手车价格方面都表现良好，但准确性的差异很小。因此，建议的模型拟合为最佳模型，KNN的精度约为83％，SVM的精度为80％。结果表明，KNN模型在预测二手车价格方面略高于SVM模型。关键字：K最近的邻居，机器学习，预测，支持向量机，二手车精度。简介汽车行业在过去十年中经历了令人震惊的改善，仅2021年就在超过7000万辆旅行车的时代就在整个圈子中遍布。这种激增导致了新的汽车市场，但也导致了增长，但还引起了充满活力和不断扩大的助手促进使用的汽车。随着使用的汽车促进蓬勃发展，准确地预期车辆成本已成为对买家和商人感兴趣的重要地方。一般而言，车辆提取的欲望取决于直接的后滑动模型，尽管坐标，但经常为捕获评估数据时的复杂的非线性关联特征。这些模型以善意为基础的模型以及与复杂和宽的数据集相关联时，按照行驶里程，年龄和状况的基本亮点（例如里程，年龄和状况）进行了基本亮点。随后很长时间以来，该领域已经朝着应用机器学习策略的应用迈出了至关重要的举动，这可以通过使用非线性计划和更合适的大规模数据来进行大修的准确性。在这些方法中，k-near最邻居的计算和增强矢量机后滑动已经积累了值得注意的思想。knn毫无轻松和增强性，根据数据中心的区域预测了车辆成本，而SVM专注于识别完美的超平面，最能将数据最佳分为不同的类别，随后通过照顾非线性关联来推进数字的执行。以下是使用的变量：这项研究探讨了K-Nearest邻居的比较执行，并支持向量机器预测使用的汽车成本。利用来自Kaggle商店的信息，我们评估了这些模型在不同的准备和测试方案下的精确性。我们的发现表明，尽管这两种模型都表现出了有希望的出现，但SVM表明了与KNN相比的精确性略有优势。此询问的观点是为了促进汽车部门内有先见之明的建模的持续讨论，强调了进步的机器学习方法的好处，以提高所使用的汽车成本估算的精度。