脑积水是一种进行性神经系统疾病,与脑脊液 (CSF) 流动异常有关,导致脑室系统主动扩张。脑积水主要有三种类型,包括非交通性或阻塞性、交通性脑脊液吸收减少和交通性脑积水分泌过多。尽管常用分流手术对脑室扩大进行对症治疗,但患者仍然会出现症状,这表明脑积水的发病机制很复杂,提示该疾病不仅仅是循环过程的紊乱。本综述旨在介绍与先天性疾病相关的人类脑积水的遗传和分子方面,例如 X 连锁脑积水,这是与 L1-CAM 突变相关的最常见的遗传性脑积水形式,以及其他复杂病理,包括原发性纤毛运动障碍和 Dandy-Walker 畸形等常见综合征。重新评估脑积水研究中的现有假设,例如纤毛假说和淋巴流中断,并理解新数据,包括参与脑脊液产生的水通道水通道蛋白 1 (AQP1) 的下调以及神经源性缺陷与组织生物力学之间的相互联系,将为改善人类脑积水的诊断和治疗策略铺平道路。
1. 简介 射频识别 (RFID) 被认为是“历史上最普及的计算技术之一” (Roberts,2006)。然而,RFID 概念并不新鲜,而是已经存在了几十年。事实上,它是在第二次世界大战期间由英国空军首次引入世界的,用于使用雷达区分盟军飞机和敌机(表 1 简要概述了 RFID 技术的历史)。从那时起,这项技术已经用于各种各样的小众应用,如防盗系统、机场行李追踪系统、电子收费系统等。(Smith and Konsynski,2003)。尽管如此,最近的技术进步、RFID 基础设施成本的下降以及建立标准的努力重新引起了人们对采用 RFID 的兴趣; 2003 年初,由于沃尔玛和美国国防部 (US DOD) 要求其主要供应商在 2005 年初之前采用和实施该技术,RFID 出现了“繁荣”。技术提供商(例如 Intermec、
(vθt(s t)-γvθt(s t +1),对于v-功能,qθt(s t,a t)-γqθt(s t +1,a t +1),用于q-功能(1)t),vθt(s(2)t),。。,vθt(s(n)t))t和qθt(s t,a t):=(qθt(s(1)t,a(1)t,a(1)t),qθt(s(s(s(s(2)t,a(a(2)t),a(2)t),。。。,qθt(s(n)t,a(n)t))t。
自动驾驶领域的竞争非常激烈,丰田汽车等传统汽车巨头与亚马逊等科技巨头展开了激烈的竞争。Alphabet、通用汽车和百度等公司的战略举措加剧了竞争。百度已经启动了一个名为 Apollo 的特殊自动驾驶项目,而 Alphabet 和通用汽车分别收购了专门的自动驾驶公司 Waymo 和 Cruise。所有这些参与者都已在某些地区开展商业无人驾驶出租车业务,这表明它们已经达到了发展水平。1 汽车专业知识和技术智能的结合加剧了创新竞赛,形成了一个专利成为强大货币的生态系统。专利格局涵盖了各种各样的发明,表明该行业的保护措施既强大又广泛。
摘要:本文提出了使用联合加固学习(FRL)的多个智能建筑物的共享存储系统(SESS)的隐私能源管理(SESS)。为了保留与SESS连接的建筑物的能源计划的隐私,我们使用FRL方法提出了分布式的深入强化学习(DRL)框架,该方法由全球服务器(GS)和本地建筑能源管理系统(LBEMSS)组成。在框架中,LBEMS DRL代理仅与无需消费者的能耗数据的GS共享其训练有素的能源消耗模型的训练有素的神经网络。使用共享模型,GS执行了两个过程:(i)向LBEMS代理的全球能源消耗模型的构建和广播,以培训其本地模型,以及(ii)培训SESS DRL代理商的能源充电和从公用事业和建筑物中释放。模拟研究是使用带有太阳能电动系统的一台SES和三个智能建筑进行的。结果表明,所提出的方法可以安排和排放SESS的充电和排放,并在智能建筑环境下的智能建筑物中供暖,通风和空调系统的最佳能源消耗,同时保留建筑物能源消耗的隐私。
由于溶酶体 β -半乳糖苷酶 (β -gal) 缺乏导致的 GLB1 相关疾病包括两种表型不同的溶酶体贮积症: GM1 神经节苷脂沉积症和 Morquio B 综合征。目前尚无可以预防或逆转疾病进展的获批疗法,因此对患有这些疾病的患者而言,存在着巨大的未满足的医疗需求。 Gain Therapeutics 已应用其创新的专有药物发现平台——定点酶增强疗法 (SEE-Tx TM ),开发小分子结构靶向变构调节剂 (STAR ),以治疗溶酶体贮积症。此类 STAR 可以变构结合并稳定目标突变酶,从而避免其降解并恢复其酶活性。我们在此报告了对先导 STAR 作用机制的最新见解,迄今为止,该药物在 GLB1 相关疾病的体外模型中已显示出良好的效果。事实上,它们以非抑制方式与目标酶结合,并倾向于增加其向溶酶体的输送,大概是通过拯救其免于内质网中的早期降解。最重要的是,它们在体外细胞测定中增强酶活性和底物消耗。总之,这些数据支持并验证了 SEE-Tx TM 作为创新药物发现平台的应用,用于识别用于治疗 GLB1 相关疾病的变构调节剂。
海洋经济的发展依赖于建立和促进以海洋为基础的活动和产业。理想情况下,以海洋为基础的活动包括捕捞渔业和鱼类加工、航运、海上和沿海旅游、造船、船舶修理和海洋设备、海上石油和天然气生产和勘探、港口设施、疏浚和装卸。最先进的科学技术创新在推动以海洋为基础的产业和活动方面发挥着关键作用。主要的以海洋为基础的产业包括深海石油和天然气开采、海洋水产养殖、海洋监测和控制、海上潮汐能、波浪能和风能、海底矿物和金属开采以及海洋生物技术。在不久的将来,新兴产业也将加入这一类别,例如海洋保护区管理以及碳捕获和储存 (CCS)(经合组织,2016 年)。
在AI中,安全是另一种道德考虑。AI系统的扩散导致收集和检查大量个人信息。数据集可能包括广泛的个人信息,包括但不限于个人的姓名,地址,健康记录和银行帐号。保护这些信息并将其用法限制在其预期的目标中至关重要。可能会因数据泄露而引起大量隐私入侵,这是AI的重大问题。对AI系统的任何妥协或开发都可能导致披露机密信息。为了减轻这种风险,至关重要的是,在整个人工智能系统的整个开发过程中都必须考虑安全。确保个人有能力决定人工智能系统是否可以访问和利用其机密数据同等重要。
本作品由欧盟-欧洲委员会青年伙伴关系委托撰写,作者对此作品中表达的观点负责,并不一定反映合作机构、其成员国或与其合作的组织的官方政策。除商业目的外,允许复制摘录(最多 500 字),只要保留文本的完整性、摘录未脱离上下文、未提供不完整信息或未以其他方式误导读者对文本的性质、范围或内容的理解。必须始终以以下方式注明源文本:“©欧洲委员会和欧洲委员会,出版年份”。有关复制/翻译全部或部分文件的其他所有请求应发送至欧洲委员会通信局(F-67075 Strasbourg Cedex 或 publishing@coe.int)。有关本文件的所有其他通信均应发送至欧盟-欧洲委员会青年伙伴关系 (youth-partnership@partnership-eu.coe.int)。封面和布局:欧洲委员会文件和出版物制作部 (SPDP) 封面照片:Shutterstock 欧洲委员会出版 F-67075 斯特拉斯堡 Cedex http://book.coe.int © 欧洲委员会和欧盟委员会,2024 年 6 月 由欧洲委员会印刷