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卫星上的机器学习
在过去十年中，机器学习 (ML) 已成为许多数据驱动应用的主要驱动力。因此，快速发展的太空行业准备利用最近的 ML 进步来实现其大部分数据处理的自动化。这包括基于卫星的应用，例如地球观测、通信、导航以及航天器的自动故障检测和恢复。关键的 ML 算法（例如对象检测、语义分割、姿势估计和异常检测）有助于实现这些太空应用。然而，许多这些算法（即经过训练的模型）会产生大量的计算工作量，需要大型、耗电的 GPU 来执行，这与在太空环境中运行是不相容的。另一方面，对于许多需要低延迟解决方案的卫星应用来说，下行数据进行地球处理也不是一种选择。边缘计算是数据源头的有效处理解决方案，这可能是使 ML 广泛用于卫星应用的关键。此外，通过减少卸载敏感数据的需要，机载处理可以减轻与隐私相关的障碍，阻碍 ML 在太空中的应用。
抗糖尿病药物洛贝格列酮有可能抑制 PTP1B 活性
Ruth F. Rocha a , Tiago Rodrigues c , Angela CO Menegatti a, b* , Gonçalo JL Bernardes c,d* , HernánTerenzi a 5 a 结构分子生物学中心，生物化学系，圣卡塔琳娜州联邦大学，Trindade 校区，88040-900，弗洛里亚诺波利斯，SC，巴西 b 皮奥伊联邦大学，CPCE，64900-000，Bom Jesus，PI，巴西 c 分子医学研究所，里斯本大学医学院，Avenida Professor Egas Moniz，1649-028 Lisbon，葡萄牙 10 d 剑桥大学化学系，Lensfield Road，CB2 1EW，剑桥，英国
SGLT-2 抑制剂（恩格列净）与高钠性脱水的发生关系：病例报告
钠-葡萄糖协同转运蛋白-2 抑制剂 (SGLT2 抑制剂) 是一类口服抗糖尿病药物，于 2010 年首次上市。这些药物通过阻断近端小管对葡萄糖的重吸收来降低血糖水平，而近端小管负责重吸收 90% 的过滤葡萄糖，从而增加尿液中的葡萄糖排泄量 [1, 2]。常用的 SGLT2 抑制剂包括恩格列净、达格列净和卡格列净。最初，SGLT2 抑制剂用于降低 2 型糖尿病患者的血糖水平。然而，一些研究已经证明了它们对心血管的益处，包括通过利钠和收缩血浆容量来降低血压，并降低心力衰竭患者的死亡率。这导致近年来 SGLT2 抑制剂在不同患者中的使用量显著增加 [1-3]。高钠性脱水是一种以钠水平升高为特征的疾病，通常是由于体内水分不足造成的。这种疾病可导致极度口渴和黏膜干燥等症状。在中度至重度病例中，高钠血症可导致意识模糊和神经系统症状，使其成为一种潜在的严重疾病，需要及时评估和治疗。[4-6]。迄今为止，只有四例临床病例探讨了 SGLT2 抑制剂与电解质紊乱之间的潜在关联。其中两例，
在-HALO列下方
通常，样品可能包含来自样品矩阵的化合物，可以通过固定相保留。盐，脂质，增塑剂和聚合物是在分析过程中可能与固定相接触的一些可能物质。这些物质可能会对色谱柱，检测器产生有害影响，并在分析过程中引起瞬时峰。如果这些物质不被流动阶段洗脱，它们可以积聚在列上。随着时间的流逝，分析物可以与这些杂质相互作用并影响分离机制，从而导致保留时间移动和峰值尾巴。此外，这些积累的杂质会造成阻塞，从而导致柱面压力升高，损坏泵，并可能导致柱床中的空隙形成。强烈建议使用防护柱来避免此类问题。防护列是简短的列，包装包装与喷油器和分析列之间安装的分析列相似。在给定期间后，它们被丢弃，并安装了新鲜的防护柱，以最大化分析柱的寿命。
原始文章比较西格列汀和利拉格林对两种类型2 di
摘要：目的：本研究的目的是比较西他列汀和利拉格肽对2型2型糖尿病（T2DM）患者血糖和认知功能的影响。方法：总共60例此类患者被招募，并使用随机数表方法分为两组。观察组用西他列汀治疗（n = 30），而对照组用lira glutide治疗（n = 30）。治疗6个月后，评估了患者的空腹血糖（FBG），2小时的餐后血糖（2hpg）和糖基化血红蛋白（HBA1C），并通过使用迷你精美的州考试（MMSE）（MMSE）和蒙特特尔认知评估（MMMSE）（MMMESE）（MMMSE）（MMMSE）评估其认知功能。此外，确定了患者的以下指数并相对研究：血浆Aβ1-40和Aβ1-42，血清C反应蛋白（CRP），血清肿瘤坏死因子-α（TNF-α）和血清毒素interum interum interum interum interum interum interum interum interum interum interum interum interum interum interleukin-6（il-6）。结果：在治疗后，两组均显示出明显改善的FBG，2HPG和HBA1C水平（所有P <0.05），但它们之间的这些指数没有差异（所有P> 0.05）。在治疗后，观察组在MMSE和MOCA方面的表现要好得多（均为p <0.05），并且结果明显好于对照组（p <0.01）。治疗6个月后，观察组显示出显着改善的Aβ1-42/Aβ1-40比（p <0.001），治疗后两组之间存在显着差异（p <0.05）。此外，在处理后，两组均显示出明显较低的CRP，TNF-α和IL-6（所有p <0.05），并且观察组显示出浓度较高（p <0.05）。结论：西他列汀在改善T2DM和中风后轻度认知障碍的患者的认知功能方面比Liraglutide更有效，其机制可能与VIVO中炎症反应的Aβ聚集和窃取症的缓解有关。
