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脳机能の多様性： - 発达障がいの认知神経...
基于证据的支持在整个生命周期中对自闭症患者的支持：最大程度地提高潜力，最大程度地限制障碍并优化人与环境。柳叶刀神经病学。19（（5）：434–451，2020 （4）勋爵C，Charman T，Havdahl A等：自闭症的护理和临床研究的柳叶刀委员会。柳叶刀。399 （10321）：271–334，2022 （5（5）Baron-Cohen S.科学美国博客［互联网］ 2019年。可从：https：// blogs获得。scientififififations/observations/the-concept-of--oyovertity-is-dividing-the-autism-community/。（（6）Calder L，Hill V，Pellicano e。：“有时候我想独自玩”：了解友谊对主流小学的自闭症儿童意味着什么。自闭症。17（（3）：296–316，2013 （7（7）Senju A，Maeda M，Kikuchi Y等：自闭症谱系障碍儿童缺乏传染性打哈欠。生物学信。3 （6）：706–708，2007年（8）（8）Joly-Mascheroni RM，Senju A，Shepherd AJ：狗抓住了人类打哈欠。生物学信。4 （5）：446–448，2008 （9（9）Palagi E，Leone A，Mancini G等：胶状狒狒中的传染性打哈欠，作为可能的表达
胸腔科侵入性检查前应注意检查项目/药物
[参考] 1。Vikas Pathak等人，接受介入肺部程序的患者的抗凝剂和抗血小板治疗的管理，Eur Respir Rev 2017； 26：170020 2。James D.Douketis等人，执行摘要：抗血栓疗法的围手术期管理：美国胸部医师学院临床实践指南，胸部，2022年； 162：5：1127-1139 3。Indravadan J. Patel等人，介入放射学共识学会指南，围骨围骨治疗的血栓形成和出血风险，接受经皮图像引导的患者，血管和介入放射学杂志杂志，介入介绍性和介入的放射性放射学指南。 30：1168–1184 4。neuberger J等人，关于英国胃肠病学会临床实践中使用肝活检的指南，直肠2020; 69：1382–1403。doi：10.1136/gutjnl-2020-321299
用于治疗……的新兴膀胱内疗法
对卡介苗 (BCG) 无反应的高风险非肌层浸润性膀胱癌 (NMIBC) 患者的治疗是一项艰巨的临床挑战，需要泌尿科医生权衡进一步膀胱内治疗期间疾病进展的风险与根治性膀胱切除术的并发症发生率。BCG 后复发的高风险 NMIBC 的预后取决于之前 BCG 的充分性、复发时间和肿瘤组织学。目前的标准治疗方法是根治性膀胱切除术，因为尚未建立有效的挽救性膀胱内治疗。迄今为止，由于对 BCG 失败的定义不一致以及在临床试验中难以确定合适的对照治疗，膀胱保留治疗的发展一直受到阻碍。尽管存在这些限制，但挽救治疗的范围正在扩大到包括增强膀胱内化疗、基因和免疫疗法。在这篇评论中，我们根据我们目前对 BCG 失败的理解以及在这种疾病状态下临床试验设计的独特考虑，概述了这些新兴药物。
1 例局限期小细胞肺癌患者接受度伐利尤单抗联合新辅助化疗后，对根治性手术获得病理完全缓解
Durvalumab是一种程序性死亡配体1（PD-L1）阻断抗体，可以使T细胞识别并杀死肿瘤细胞（11）。在CASPIAN研究中，durvalumab联合铂类-依托泊苷作为一线治疗显著改善了ES-SCLC患者的OS（12）。但对于LS-SCLC，免疫治疗尚未取得突破性进展。正在进行的全球随机临床试验（RCT）ADRIATIC试验（ClinicalTrials.gov identifier，NCT03703297）研究了durvalumab联合或不联合tremelimumab对完成同步放化疗的LS-SCLC患者的疗效和安全性。我们真诚希望ADRIATIC试验的数据能改变LS-SCLC的治疗格局。在LS-SCLC中，手术治疗仅适用于T1～2N0患者，放化疗在LS-SCLC患者的治疗中仍然具有重要意义。初始反应率较高，但复发和难治患者仍然难以治疗。许多临床试验已经研究了免疫检查点抑制剂联合新辅助化疗在可切除NSCLC治疗中的应用，发现该治疗取得了良好的临床结果（13,14）。因此，我们推测durvalumab联合新辅助化疗也将是LS-SCLC的良好治疗选择。
人工智能能有创造力吗？ - 庆应义塾SFC社团
随着人工智能（AI）社会应用的推进，人们正在探索将人工智能应用于艺术和设计等创意领域。尤其是，许多研究和作品示例已经表明，人工智能可以通过使用生成对抗网络（GAN）和其他生成模型来生成“逼真”的图像和音乐，就好像它们是人类创造的一样。另一方面，有人可能会认为生成模型所做的只是从训练数据中学习到的统计模式的再现，并质疑它们作为表达的新颖性和独创性。在本文中，我们研究了人工智能和创造力的现状，并提出了一种通过扩展 GAN 框架来创造新颖表达，尤其是音乐表达的方法。通过这些，我们考虑了人工智能将在未来为创造不仅仅是模仿人类创作的表达做出贡献。
Microsoft Word -（已提交）2020 年秋季可靠性研讨会手稿
[1] Sato, Y.、Henley, EJ、Inoue, K.：“机器人危险控制系统设计的动作链模型”，IEEE Trans. on Reliability，第 39 卷，第 2 期，（1990 年 6 月）。[2] Kawashima, O.、Sato, Y.（2015 年）：”
