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在微生物群 - 免疫 - 脑轴和心理健康的背景下，慢性应激反应的危险：叙事评论
超过20％的美国成年人患有精神障碍，其中许多人具有耐药性或继续出现症状。需要其他方法来改善精神保健，包括预防。微生物组的作用已成为精神和身体健康及其相互联系（幸福感）的中心宗旨。在正常条件下，健康的微生物组通过维持肠道和脑屏障完整性来促进宿主体内的体内平衡，从而促进宿主的幸福感。由于微生物组和神经内分泌 - 免疫系统之间的多向串扰，微生物组内的营养不良是免疫介导的系统性和神经炎症的主要驱动力，可以促进疾病进展，并且对疾病的进展且对良好的健康和精神健康有害。在诱发的个体中，免疫失调可以转移到自身免疫性，尤其是在身体或心理触发因素的情况下。慢性应激反应涉及免疫系统，该系统与肠道微生物组密切相关，尤其是在免疫教育过程中。此互连形成微生物群 - 免疫脑轴，并促进心理健康或疾病。在这篇简短的综述中，我们的目的是强调压力，心理健康和肠道微生物组之间的关系，以及营养不良和免疫系统失调的方式可以转移到自身免疫反应以及同时的神经心理学后果，并在微生物群的上下文中伴随着神经心理影响。最后，我们旨在审查基于经验的预防策略和潜在的治疗靶标。
对大脑中慢性应激的调节适应性
轴导致循环中糖皮质激素的分泌，该糖皮质激素与体内许多细胞中的糖皮质激素受体结合[2]。由于糖皮质激素受体是核受体，因此它们的活化会导致细胞核的表观遗传和转录变化[3]。pe-尤其对压力特别敏感，并且在这些时期，大脑的敏感性提高了。本综述着重于在这些时期内慢性应激（CS）的影响。大多数提出的发现源自啮齿动物的模型，在这种模型中，CS是由诸如克制或强迫游泳之类的身体挑战引起的，或者是社会挑战，例如早期生活中的孕产妇分离或成年后的社会失败。在最严重的范式中，压力源是不可预测的，这会增强其对动物的影响。
抗菌，抗病毒，抗塑性应用，poly（...
发现具有最小毒性或对正常细胞副作用的新型生物相容性和可生物降解的聚合物制剂是微生物感染和癌症治疗的主要并发症。已经发现了用于聚（氧化乙烷）（PEO）或聚（乙二醇）（PEG）聚合物的各种化学，生物和药物功能。增强抗菌和抗癌活性，结合了金属或金属氧化物纳米颗粒（NP），例如银（Ag），氧化铜（CUO）和氧化锌（ZnO）NPS，在该半晶体和线性聚合物中可能是有效策略。更重要的是，PEO可以形成可以直接应用于身体部位的水凝胶，例如皮肤或粘膜进行局部治疗。PEO通过PEO增加口服吸收和抗癌活性来装饰抗癌药物的纳米载体。PEO聚合物对抗病毒药物作为有效递送系统的各种微型和纳米形式的各种微观成分表现出令人鼓舞的结果。根据最近的进展，讨论了这一微型综述，抗菌，抗病毒和抗肿瘤作为PEO及其衍生物的三种主要治疗应用。
设计和开发处方数字治疗性，用于家庭心率变异性生物反馈，以支持和增强患者的结果侵入性创伤性应激障碍
创伤后应激障碍（PTSD）是一种精神病病，在受影响的个体中产生相当大的困扰，功能障碍和障碍。尽管通常在PTSD治疗中使用了各种形式的心理疗法，但这些常规方法无法充分解决与PTSD相关的已知神经病理学。心率变异性生物反馈（HRV-BFB）是纠正PTSD中自主功能障碍的有前途的工具，随后临床上显着的结果指标发生了变化。本文概述了用于开发，分发和实施的系统方法，可以在家中进行HRV-BFB数字治疗。我们为证据生成策略提供建议，并在现有框架内提出适当的监管途径。广泛访问HRV-BFB可能会减轻与PTSD相关的困扰，残疾和医疗负担。促进HRV-BFB作为主要干预措施也可能有助于减少与“精神”疾病相关的污名，并提高有关社会心理因素的神经免疫性影响的健康素养。这些过程可能反过来改善寻求治疗，依从性并支持这些条件的自我管理。
引用：Rezende VMLR、Borges IN、Ravetti CG 等。使用 C 反应蛋白指导抗生素治疗的算法的有效性和安全性应用
摘要 简介 微生物对抗菌药物的耐药性不断升级，对公共健康构成了重大威胁。使用生物标志物（最显著的是降钙素原 (PCT) 和 C 反应蛋白 (CRP)）指导抗菌治疗的策略有望安全地减少患者的抗生素暴露。虽然 CRP 研究较少，但与 PCT 相比，它具有成本更低、可用性更广等优势。 方法与分析 这项随机临床试验旨在评估一种针对非危重成人患者的新算法。该算法结合了关键的临床变量和 CRP 行为。它将通过移动应用程序作为数字临床决策支持系统应用。主要目标是评估该算法与基于现行指南的标准治疗相比在缩短治疗时间方面的有效性，同时通过监测不良事件的发生来确保患者安全。 伦理与传播 只有在阅读知情同意书后同意参加研究的患者才会被纳入研究。该项目已提交米纳斯吉拉斯联邦大学 (COEP-UFMG) 研究伦理委员会审议并获得批准（批准号：5.905.290）。预计将收集 200 名患者的临床和实验室数据，这些数据来自电子病历和实验室系统，同时存储血清样本以备将来分析。数据将使用研究电子数据采集平台保存，血清样本将存储在 UFMG 的受监管生物库中。访问将通过凭证进行控制，并在科学出版期间进行隐私保护和匿名化共享。试验注册号 此试验已在 ClinicalTrials.gov ( NCT05841875 ) 上注册，最后更新时间为 2024 年 12 月 5 日 12:49。
EMARC-电动移动性应用研究中心
网络泽 - 沿着克鲁伊·纳波卡市沿线的合作伙伴 - 协助城市克服他们所面临的当前结构，制度和文化障碍，以便到2030年达到气候中立。Olga，整体绿色机场 - 智能和可持续移动性创新的机会（H2020） - 正在进行； 详细阐述了在克鲁吉·纳波卡（Cluj-Napoca）市购买的带有燃料电池（氢）的明显电动公交车和公交车的机会研究； 在详细说明使用燃料电池购买公交车的规格中，在克鲁吉·纳波卡市购买了氢气电池和氢生产和分销厂； 在详细说明Alba Iulia和Ciugud市政当局购买1200万电动巴士和小巴的规格中咨询服务。咨询服务详细说明了为Bistrița市购买1200万电动巴士的规格。“通过在Bistrița市购买生态车辆对当地公共交通系统进行现代化的机会研究”与Cluj-Napoca Municpality一起咨询和阐述购买18m电动巴士的规格； Urbivel-智能城市电动汽车的高级技术POC-A1-A1.2.3-G-2-15知识转移的合作伙伴关系：与保时捷工程罗马尼亚一起，开发了一系列的累加器；与Inovo一起开发了电动汽车； 在开发罗马尼亚24个城市，欧洲投资银行 - 卢森堡的24个城市的电动公交车，电车和手推车规格的咨询服务中，以购买克鲁伊·纳波卡市（Cluj-Napoca）市购买41辆电动巴士的技术援助（15,000欧元）； 在Cluj-Napoca市（18,870欧元）购买50个手推车的技术援助；
适用于高安全性应用的轻量级可重构 RRAM PUF
摘要 — 最近，忆阻器在各种应用中受到了广泛关注。即使是电阻式存储器件 (RRAM) 的一些主要缺点（例如可变性），也已成为以物理不可克隆功能 (PUF) 形式实现硬件安全性的有吸引力的特性。尽管文献中已经出现了几种基于 RRAM 的 PUF，但它们仍然存在与可靠性、可重构性和大量集成成本相关的一些问题。本文介绍了一种新型轻量级可重构 RRAM PUF (LRR-PUF)，其中使用连接到同一位线和相同晶体管 (1T4R) 的多个 RRAM 单元来生成单个位响应。所使用的脉冲编程方法也很有创新性：1) 它允许实现节能的实现，2) 它利用切换 RRAM 单元作为 PUF 的主要熵源所需的脉冲数量的变化。所提出的 PUF 的主要特点是它几乎不需要额外成本就可以与任何 RRAM 架构集成。通过大量模拟，包括温度和电压变化的影响以及统计特性，我们证明了 LRR-PUF 表现出其他之前提出的基于 RRAM 的 PUF 所缺乏或难以实现的出色特性，包括高可靠性（几乎 100%），这对于加密密钥生成、可重构性、唯一性、成本和效率至关重要。此外，该设计成功通过了相关的 NIST 随机性测试。
反卷积网络在癫痫检测中的特征可解释性应用
大脑中不规则的电活动会导致人的行为、运动、感官体验和对周围环境的意识发生深刻而暂时的变化（Nasiri 和 Clifferd，2021 年）。在早期阶段识别和治疗癫痫对患有这种疾病的人来说可以带来关键而有价值的变化。头皮脑电图 (EEG) 是一种测量大脑电活动的非侵入性技术，是诊断癫痫的广泛使用的补充检查（Liang 等人，2020 年）。在癫痫发作期间，患者的脑电图将显示出明显的异常模式（Staba 等人，2014 年）。医生可以通过检查脑电图来帮助确定是否发生癫痫。然而，审查长期脑电图需要医生投入大量的时间和精力。因此，开发自动癫痫检测算法至关重要（Si 等人，2023 年）。研究人员正积极致力于开发利用脑电图数据自动检测癫痫发作的方法。从最初使用硬件电路的尝试到后来利用时域信息和基于阈值的方法进行癫痫发作检测。后续发展涉及使用频域特征和提取时频特征（Xia 等人，2015 年）进行癫痫发作检测。自引入以来，深度学习模型在计算机视觉任务中比手动提取的特征更具弹性（Chen 等人，2024 年）、语音识别（Eris and Akbal，2024 年）和自然语言处理（Luo 等人，2024 年）。因此，利用深度学习技术自动使用脑电图信号检测癫痫发作已显示出在做出最合适和最快临床决策方面具有重大前景（Ahmad 等人，2023 年）。近几年来，各种深度学习模型已用于癫痫发作检测，包括循环神经网络（Tuncer 和 Bolat，2022 年）、生成对抗网络（Rasheed 等人，2021 年）、深度神经网络（Liu 和 Richardson，2021 年）、分层神经网络（Hu 等人，2021 年）和卷积神经网络。这些模型取得了令人鼓舞的结果（Kaur 等人，2022 年）。卷积网络在逐像素进行端到端训练后，性能得到了进一步提升。随着全卷积网络 (FCN) 的引入，神经网络设计可以处理不同大小的输入，并通过高效的推理和学习机制产生相应大小的输出（Chou 等人，2023 年）。然而，FCN 尚未广泛应用于癫痫发作检测。同时，以往的深度学习算法往往忽略了不同通道对分类任务的贡献，导致模型的可解释性有限。针对上述问题，本文提出了一种基于深度学习的独立癫痫检测算法。算法可以从多通道脑电图数据中自主提取时间和空间信息，从而能够精确识别不同患者的癫痫发作事件。本文做出了几个关键贡献，包括：λ 提出了一种结合 SE（挤压和激励）模块的 CNN 模型检测算法。该方法已在 CHB-MIT 数据集上进行了评估，并取得了优异的性能。λ 首次将 FCN 模型中的上采样方法应用于癫痫发作检测，通过利用反卷积实现，将降尺度的图像从
慢性应激与神经退行性疾病的发病机理之间的关系：全面的文献综述。
神经退行性疾病，例如帕金森氏症和阿尔茨海默氏症，已与慢性应激的发病机理有关。理解应激，糖皮质激素和神经退行性的复杂相互作用对于鉴定潜在的治疗靶标至关重要。通过综合文献综述研究了慢性应激对神经退行性疾病的影响，重点是在发挥作用的生理，分子和表观遗传过程。评估了应激对糖皮质激素调节，海马敏感性和表观遗传变化的影响。慢性应激和增加的糖皮质激素水平显示出加强神经退行性机制，导致认知缺陷，神经元变性和突触功能障碍。由早期应激引起的表观遗传改变被认为是对神经退行性疾病易感性的重要决定因素。结果显示了糖皮质激素，神经退行性变性和慢性应激如何以复杂的方式相互作用。专注于与压力相关的途径和表观遗传过程可能会在阿尔茨海默氏症和帕金森氏病中提供治疗机会。k e y w o r d S帕金森氏病，阿尔茨海默氏病，神经变性，糖皮质激素，慢性压力，表观遗传学
人工智能在教育中的创造性应用
摘要 本章首先介绍了人工智能 (AI) 在教育领域的出现。它旨在概述教育中的人工智能环境，强调对其影响、伦理影响和激发创新教学方法的潜力进行细致入微的理解的重要性。本章探讨了技术干预教育的历史背景，并采取批判性的方法研究人工智能的潜在好处和缺点。它还考虑了在教育中使用人工智能的社会文化和创造性方面。人工智能通常专注于模仿人类智能。在人类能力的范围内，我们认识到人工智能在教育中的创造性参与程度各不相同，这表明它有能力彻底改变学习体验。在最先进的