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pokerrt：戳戳作为平面非划痕操纵的技巧和失败恢复策略
摘要 - 在这项工作中，我们介绍了Pokerrt，这是一种新颖的运动计划算法，该算法证明了戳记是一种有效的非纹章操纵技巧，以实现快速操纵对象并增加机器人可及工作空间的大小。，我们将戳戳作为一种失败恢复策略，在挑选和地位最初失败或无法实现的情况下，与拾取和位置协同使用。我们的实验证明了拟议框架在计划对象进行调查中使用戳戳操纵在整洁和混乱的环境中的效率。除了定量和定性地证明了Pokerrt对模拟和现实世界中不同方案的适应性外，我们的结果还表明，在成功率和任务时间方面，戳戳而不是推动和抓住的优势。
PERFECTRA：一项实用的、多中心的、现实生活研究，比较巴瑞替尼与 TNF 抑制剂针对 csDMARD 治疗失败后的活动性类风湿性关节炎患者的靶向治疗策略
摘要 目的 比较在现实生活中的治疗达标 (T2T) 环境中，在传统合成的疾病改良抗风湿药物 (csDMARDs) 失败后，使用巴瑞替尼和 TNF 抑制剂 (TNFi) 治疗类风湿关节炎 (RA) 患者的疗效。方法 患有生物和靶向合成 DMARD (b/tsDMARD) 初治 RA 且病程≤5 年且无 b/tsDMARD 禁忌症的患者，在 T2T 环境中 csDMARD 无法控制病情时，随机接受 TNFi 或巴瑞替尼治疗。每 12 周评估一次临床和患者报告结果指标 (PROM) 的变化，共 48 周。主要终点是巴瑞替尼策略在 12 周时达到美国风湿病学会 50 (ACR50) 反应的患者数量方面的非劣效性，如果证明非劣效性则测试其优效性。次要终点包括 28 关节计数疾病活动评分与 C 反应蛋白 (DAS28-CRP) <2.6、PROM 的变化和放射学进展。结果共研究了 199 名患者 (TNFi，n=102；巴瑞替尼，n=97)。两个研究组相似。巴瑞替尼在实现第 12 周 ACR50 反应方面既不劣于且优于其他方案 (42% vs 20%)。此外，75% 的巴瑞替尼患者在第 12 周达到 DAS28-CRP <2.6，而 TNFi 患者这一比例为 46%。在整个研究期间的次要结果中，巴瑞替尼策略表现出与 TNFi 策略相当或更好的结果。虽然没有安全性证据，但在这组相对较小的患者中没有发现意外的安全信号。结论到目前为止，在 T2T 环境中，对 csDMARDs 治疗无效的 RA 患者有两种主要策略需要考虑，即 Janus Kinases 抑制剂与 bDMARDs（在临床实践中，主要是 TNFi）。PERFECTRA 研究表明，在 12 周时实现反应方面，巴瑞替尼优于 TNFi，并且结果
提高胚胎植入成功率：α胸腺肽在调节复发性植入失败的免疫反应中的作用
摘要 复发性植入失败 (RIF) 是生殖医学领域的一大难题，影响了大约 10-15% 接受辅助生殖技术的夫妇。尽管 RIF 的确切病因与多种因素有关，但仍然难以捉摸。本研究探讨了胸腺分泌的小蛋白质 α 胸腺肽在提高植入成功率方面的潜在免疫调节作用。该研究涉及新德里国际生育中心的 14 名有 RIF 病史的参与者。参与者在月经周期开始时分两剂服用 3.2 毫克 α 胸腺肽，并在胚胎移植前服用额外一剂。数据收集和分析使用 SPSS 26 版进行，重点关注治疗与妊娠结果之间的关联。在 14 名参与者中，64.3% 的治疗后血清 β HCG 检测呈阳性，其中 88.9% 的参与者在超声检查中显示心脏活动。统计分析显示，阿尔法胸腺肽给药与血清孕酮水平或患者人口统计学变量（年龄和 BMI）之间没有显著相关性。阿尔法胸腺肽可能通过免疫调节增强子宫环境对胚胎植入的接受度。然而，鉴于本研究样本量小且属于探索性研究，需要进一步研究（包括随机对照试验）才能最终确定其疗效。
LLM生成的文本检测的失败
在过去的一年中，在学术环境中，大型语言模型（LLM）的使用（例如Open AI的GPT-4和Google的双子座）的使用显着上升。由于自然语言处理技术和生成模型的进步，这些模型一直在迅速改善，并在包括课程内容创建，学习指南和分级辅助的各种学术应用中广受欢迎。在2022年11月公开启动Chatgpt之后，聊天机器人迅速吸引了100万用户，包括所有年龄段的学生，他们认识到如何在课堂上使用它是为了自己的利益。虽然Chatgpt可能是一个有用的资源，但在学术诚信和窃的背景下，教育工作者提出了对道德使用的担忧（Gegg-Harrison，2023年）。这些问题采用两种突出形式。，讲师担心学生使用Chatgpt或类似LLM的学生在没有适当引用的情况下生成和提交工作。这包括明确的副本和粘贴，以及提交，而无需理解或综合材料本身。二，是Chatgpt从公共作品（例如已发表的文章，书籍或网站）生成（副本）文本的关注，而无需确认其来源。在此过程中，Chatgpt可能会无意中复制需要引用的现有作品中的短语，句子或想法。一般来说，教师担心非原始内容的传播，未能发展批判性思维，研究，写作和阅读理解能力，以及在学生中灌输诚实的重要性和努力工作的好处。
1（a）讨论经典自由电子理论的失败。 [06 ...
（B）对于光纤，鉴于数值孔径为0.30，覆层的RI为1.53。 计算分数索引变化和接受角度。（B）对于光纤，鉴于数值孔径为0.30，覆层的RI为1.53。计算分数索引变化和接受角度。
药物再利用：成功与失败、共同创造、多方利益相关者讨论
基于案例研究：每个小组将对一种成功重新利用的药物进行案例研究（我们总共有三个成功案例（见下文）：两个小组将研究同一个成功案例，在讨论结束时交换他们的发现，然后一起向其他小组展示。）对于每个成功案例，我们都预见了一个假设情景，其中缺少重新利用过程/故事的一个概念或一些基本步骤。在您的小组内，您将集思广益，思考这个缺失的部分将如何影响重新利用项目的结果。通过研究假设情景来了解重新利用过程中缺失部分的影响和重要性，您将对药物开发/重新利用的复杂性以及导致成功或失败的因素有宝贵的见解。以下是三个基于案例的成功案例：
整合大型语言模型以改善失败模式和效果分析（FMEA）：框架和案例研究
1。引入失败模式和效应分析（FMEA）长期以来一直是产品开发过程（PDP）的基石。它提供了一种系统的方法来识别潜在的故障模式及其效果，并有助于减轻风险。通过主动解决工程设计阶段的风险，FMEA在确保产品质量，可靠性和客户满意度中起着至关重要的作用。但是，FMEA的传统手动执行有其自身的挑战：劳动密集型过程，对人为错误的敏感性以及在全面分析复杂设计方面的难度。FMEA领域中最新的生成人工智能（AI）技术可能是对这些挑战的答案：将AI整合到FMEA过程中可以使失败模式的识别自动化，并最终启用更有效和可靠的PDP。在可用的生成AI技术中，大型语言模型（LLM）引起了人们的关注，引入了Chatgpt（Zhao等，2023）。llm系统有可能从未形式和格式的文档中提取，处理和生成有价值的数据。llms似乎与FMEA非常相关：FMEA使用非常多样化的数据集，从以前的FMEA报告和产品历史记录文件到正式的投诉和客户评论，通常需要手动处理，因此不能总是充分利用。更一般而言，基于LLMS的FMEA工具可以节省时间，减少错误并有助于开发强大的设计。但是，尽管LLM可以用于知识密集型任务，但很少或根本没有促使工程培训（例如dell'acqua等，2023），FMEA任务需要开发专用工具和数据管理。因此，在本文中提出了一个将LLM集成到FMEA过程中的框架（即过程模型和信息系统模型）以及案例研究。
对纸浆振兴成功和失败的微生物学评估：随机临床三叶菜
摘要目的：比较氢氧化钙（CH）和氯己定葡萄糖酸（CHD）敷料在果肉振兴（PR）中的消毒功效的差异；研究成功/失败的PR中的菌群以及细菌持久性是否影响PR的结果。方法：平均细菌负荷（CFU/样品）和细菌多样性（分类/样品）的微生物学评估在三个时间点上在41颗牙齿上进行（S2-BE，S3-efter fefter fefter fefter fefter fefter fefter fefter fefter fefter fefter fefter ficter and thfter ficter fefter and s5--根管敷料后）进行。结果：在成功的情况下，主要的微生物群比失败的情况更多样化。降低了CFU/样品和分类单元/样品的减少，尽管CHD亚组（成功和失败）（成功）和CFU/样品在CH亚组（失败）中发生了新的增加。在S5时，成功的病例显示出更多的细菌降低。没有特定的物种与结局有关，消毒功效之间没有统计差异。结论：CH和CHD功效没有统计差异。在S5处，菌群在成功和失败的结果中持续存在，但是仅在失败的情况下，丰度和多样性才显着增加。成功的结果比失败的结局更高的多样性和更高的原代菌群减少。仅在失败情况下，S5在S5时的丰度和多样性显着增加。
Snowy 2.0项目的环境合规性失败
2024年4月12日简介在Kosciuszko国家公园（KNP）建造大量的雪地2.0泵送水力项目，这是一种具有国际保护意义的高山景观，并且对环境损害极为敏感。该项目在2020年获得了新南威尔士州和联邦政府的批准。Snowy Hydro Limited及其承包商必须确保项目的环境影响不超过新南威尔士州规划部长，《环境规划和评估法》和《环境保护和生物多样性保护（EPBC）法案》中的新南威尔士州计划部长，《环境规划和环境部长》的规划批准范围。其中包括122条批准和污染许可条件。对合规性的监督涉及计划，住房和基础设施部（DPHI），环境保护局（EPA）以及国家公园与野生动物服务局（NPWS）的常规现场检查以及一系列独立的环境审计（IEA）。没有公众进入建筑工地，因此没有机会让社区观察到对国家公园的影响。尽管如此，现在有大量证据表明，在这种环境敏感的地点，雪地水电及其承包商的批准和社区期望的状况不足。此信息已从：
在低芥酸菜和玉米中对具有失败的SNP调用的定量性状进行准确预测
医学人工智能（AI）服务，包括健康聊天机器人，预计对于促进医疗保健的质量，解决医疗保健资源的不平等分配，降低医疗保健成本以及提高诊断水平和效率至关重要（Guo and Li，2018; Lake et et al。，2019; Schwalbe and Wahl，2020; Lake and Li。但是，越来越多的参与者更喜欢与医生进行咨询，而不是健康聊天机器人进行医学咨询（Branley-Bell等，2023），即使他们的专业知识水平与人类医生相同的专业知识（Yokoi等，2021）；在与健康聊天机器人（Fan等，2021年）进行磋商期间，有大量用户退出，其中近40％的人甚至不愿与他们互动（PWC，2017年）。值得注意的是，许多专家担心与医学AI的潜在歧视性偏见，解释性和安全危害有关的固有局限性（Amann等，2020）。例如，一项调查发现，超过80％的专业医生认为健康聊天机器人无法理解人类的情绪，并通过为患者提供不准确的诊断建议来代表误导治疗的危险（Palanica等，2019）。此外，人们认为健康聊天机器人是不真实的（Ly等，2017），不准确（Fan等，2021），可能是高度不确定和不安全的（Nadarzynski等人，2023年），导致他们在需要医疗救助的情况下使他们的脱口机或犹豫。因此，这项研究的第一个研究问题是探索哪些因素影响人们抵抗健康聊天机器人。尽管克服对AI医疗保健技术的公众抵抗对于促进其未来在医疗领域的社会接受至关重要（Gaczek等，2023），但很少有研究研究如何形成对AI医疗保健技术（例如健康聊天机器人）的抵抗行为。