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映射人内耳手机体模型中的脑咽发育-PMC
内耳的发育需要从不同上皮，间质和神经元谱系中协调细胞类型。尽管我们从动物模型中学到了很多东西，但有关人内耳发育的许多细节仍然难以捉摸。我们最近在3D培养中使用多能干细胞开发了一种人体内耳有机发生的体外模型，从而促进了包括毛细胞和神经元在内的感官电路的生长。尽管以前表征了某些细胞类型，但许多细胞仍然不确定。本研究旨在绘制内耳手机体的体外开发时间表，以了解发挥作用的机制。在分化的前36天，我们在十个阶段使用单细胞RNA测序，我们跟踪了暴露于特定信号调节剂后从多能性到各种耳细胞类型的演变。我们的发现展示了影响分化的基因表达，鉴定出大量的外胚层和间质细胞类型。我们还辨别了类器官模型的各个方面与体内发育一致，同时突出了潜在的差异。我们的研究建立了内耳的器官发育地图集（IODA），为人类生物学提供了更深入的见解并改善了内耳组织的分化。
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授予，应用程序供应商不应就其技术和/或财务提案有关的任何事项与埃森哲日本有限公司联系。与提案评估和裁决建议有关的信息不得向任何其他不正式关注该程序的方披露，直到发布合同裁决信息。
生成式人工智能手机行业白皮书
该白皮书由Counterpoint Research与联发科联合01.AI、阿里云统一钱包、百川AI、虎牙、酷狗、OPPO、Soul、腾讯AI实验室、腾讯混元、vivo（按字母顺序）等合作伙伴联合发布。
基于智能手机的言语疗法治疗后肌想障碍：试验随机对照试验评估功效和可行性
方法：将参与者分为两组，以进行这项随机评估者盲试验。干预组使用基于智能手机的语音治疗应用程序每天1小时，每周5天，持续4周，并提供基于指南的标准中风护理。对照组获得了基于标准指南的中风护理和康复。使用重复措施ANOVA评估语音清晰度，心理健康，生活质量和用户接受。结果：在这项研究中，招募了40例中风后构音障碍患者，其中32例完成了试验（每组16例）。与对照组相比，干预组的语音清晰度有显着提高。这是从基线（F 1,30 = 34.35; P <.001），组间差异（F 1,30 = 6.18; P = .02）和明显的按时间相互作用（F 1,30 = 6.91; P = .01）中的改进来证明这一点。关于次级结果，干预措施会随着时间的推移改善正确的辅音百分比（f 1,30 = 5.57; p = .03）。此外，随着时间的推移，干预组的质心严重程度（F 1,30 = 21.18; p <.001）注意到了显着降低，具有明显的组效应（F 1,30 = 5.52; P = .03）和时间互动（F 1,30 = 5.29 = 5.29 = 5.29; P = .03）。关于生活质量，通过EQ-5D-3L问卷（F 1,30 = 13.25; P <.001）和EQ-VAS（F 1,30 = 7.74; P = .009）观察到显着改善。对基于智能手机的应用程序的依从性率为64％，超过一半的参与者完成了所有课程。该应用程序的可用性被评为较高（系统可用性得分80.78）。此外，干预组还报告了与对照组相比使用该应用程序的自我效能感（f 1,30 = 10.81; p = .003）。
智能手机应用程序可防止2型糖尿病
简介：缺乏支持应用程序来改变生活方式行为的证据，并且缺乏糖尿病高风险的人的糖尿病。这项系统评价的目的是确定预防2型糖尿病的智能手机应用程序（APP）的可接受性和有效性。方法：从2008年至2023年搜索PubMed，Embase，Cinahl和Psychinfo。包括涉及成年人患有高风险患糖尿病的研究，以评估应用程序干预措施，以防止2型糖尿病。进行随机效应荟萃分析，以减轻体重，体重指数（BMI），糖化血红蛋白和腰围。叙事综合是为所有研究进行的，包括探索用户观点的定性研究。结果：这项系统的综述中包括了24个研究（n = 2,378），包括9个主导的对照试验（RCT），平均持续时间为6个月，10次准实验和7个定性研究。在社会上处于弱势群体的群体的代表性不佳。在荟萃分析中结合了六个RCT。应用程序可有效促进体重减轻[平均差异（MD）1.85; 95％CI 2.90至0.80]，降低BMI [MD 0.90，95％CI 1.53至0.27]，对糖化的血红蛋白和腰围没有影响。没有报道糖尿病发病率的研究。定性研究强调了应用程序个性化的需求。讨论：智能手机应用程序通过支持减肥对预防2型糖尿病有希望。Am J Prev Med 2024; 66（6）：1060 - 1070。©2024作者。未来的强大试验应包括在应用程序的共同设计和评估中的不同人群，并探讨了人工智能在进一步个性化干预措施方面的作用，以提高参与度和有效性。由Elsevier Inc.代表美国预防医学杂志出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
四轮手机的纯追求控制器策略...
在本文中使用了纯追求算法（PPA）来解释四个轮子的汽车如何移动。MATLAB环境具有广泛的模拟功能，可以准确地代表复杂的机器人行为。是这些部署的是对机器人操作动力学的扩展分析。在MATLAB/SIMULINK框架中，从不同算法获得的航路点定义了机器人轨迹。一个里程表传感器有助于本地化机器人，从而在其位置上提供了准确的实时信息。在批判性地评估了几个性能指数之后，很清楚该控制算法的工作状况如何，因为它将机器人从初始状态顺利移动到其目标，几乎完全没有振荡。模拟的发现确认，如果选择了适当的lookahead距离，那么机器人可以有效地跟踪航路点并沿着轨迹保持最佳路径，直到终于到达目标点
手机检测犬在矫正设置中进行违禁式插入
关于城市学院的城市研究所是一个非营利性研究组织，提供数据和证据，以帮助提高向上的流动性和公平性。我们是试图加强决策，创造包容性经济增长并改善家庭和社区福祉的变革者的信任来源。超过50年的城市提供了激发解决方案的事实，这仍然是我们今天的指控。
使用智能手机驱动的增强生物多样性监测，...
非编码RNA参与生物学过程和疾病使其特征至关重要，从而需要对可以对大型非编码RNA进行分类的计算方法。近年来，深度学习在各个领域的成功导致其应用于非编码RNA分类。已经开发了多个新颖的架构，但是这些范围并未被当前的文献评论所涵盖。我们对最先进的不同方法和数据集进行了详尽的比较。此外，文献缺乏客观的基准。我们执行实验，以公平地评估流行数据集上非编码RNA分类的各种工具的性能。我们还测量计算时间和CO 2排放。关于这些结果，我们评估了不同建筑选择的相关性，并提供了未来方法的建议。数据集和可再现代码可在https://evryrna.ibisc.univ-evry.fr/evryrna/ncbench上找到。
追踪支持智能手机的客户旅程
纺织品管理中的论文瑞典纺织学校，博雷大学追踪智能手机支持的客户旅程 - 一种社会物质方法版权©patrik stoopendahl，2024封面图像：乔恩娜·斯平丹尔（Johanna stoopendahl）在dall-e in dall-e in dall-e提示。 ISBN 978-91-89833-32-6（PDF）ISSN 0280-381X，SkrifterFrånHögskolanIBorås，Nr。146电子版本：http：//urn.kb.se/resolve？urn= urnt：nbn：se:hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：diva-30919瑞典纺织学校，瑞典纺织学院，BoråsofBoråsSe-501 Se-50190Borås，瑞典电话。+46 33 435 40 00 www.hb.se这项工作得到了知识基金会，赠款编号20170215的支持，以及奥德赛AB，斯德哥尔摩和博雷斯大学的支持。英国现实矿业有限公司（Reality Mines Limited）访问了“电话计量”工具“电话计量”。