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“意大利首个超级工厂”已成为现实
圣安杰洛迪皮奥韦迪萨科（帕多瓦），2024 年 2 月 13 日——近年来，生产锂离子电池的超级工厂建设速度明显加快。根据 Benchmark 的“超级工厂评估”，仅 2022 年就投资了超过 1310 亿美元，比上一年增长了 24%。中国占总投资的 74%。但欧洲和意大利也在积极参与这场竞赛，更加强调加速生产清洁能源以实现 2050 年脱碳目标的必要性。从这个意义上讲，上周欧洲机构就《净零排放工业法案》（NZIA）达成的协议旨在将工业排放量减少到零，到 2030 年生产欧洲所需的 40% 的零排放技术。意大利商业和意大利制造部长 Adolfo Urso 最近也在布鲁塞尔与欧盟委员会执行副主席 Margrethe Vestager 和欧盟内部市场专员 Thierry Breton 会晤期间举行的新闻发布会上就可再生能源生产问题发表了自己的看法。“我预计意大利也将很快建成一座超级工厂，”部长说。
包容性增强和虚拟现实：研究议程
摘要增强现实和虚拟现实体验给残疾人带来了重大障碍，使他们难以充分参与沉浸式平台。虽然研究人员已经开始探索解决这些无障碍问题的潜在解决方案，但我们目前缺乏对需要进一步研究的研究领域的全面了解，以支持包容性 AR/VR 系统的开发。为了解决当前的知识空白，我们与相关利益相关者（即学术研究人员、行业专家、有残疾生活经历的人、辅助技术人员以及残疾人组织、慈善机构和特殊需要教育机构的代表）领导了一系列多学科沙箱，共同探索研究挑战、机遇和解决方案。根据参与者分享的见解，我们提出了一个研究议程，确定了与特定形式的残疾（即涵盖身体、视觉、认知和听力障碍的范围内）相关的需要进一步研究的关键领域，包括与开发更易于访问的沉浸式平台相关的更广泛的考虑。
如何引用。Barajas-Gamboa JS。重新定义数字手术时代：人工智能、增强现实和机器学习的作用
然而，一个限制是，AI系统需要大量高质量数据来最大限度地减少其结果的偏差。在外科领域实施AI的其他担忧是在数据处理和分析时存在保密风险和患者信息完整性丧失的风险。对此，世界卫生组织明确了其在医学领域使用AI的道德立场。他们强调根据正义、仁慈、患者自主和非恶意原则实施AI使用的重要性。关于在医学中使用AI的法律框架，世界上最先进的卫生系统已经出台了新的法规。然而，这一领域在不久的将来仍将不断发展（1,6）。近年来，AR和虚拟现实（VR）在改善外科领域的教学过程方面发挥了重要作用。这些日益普及的技术进步使医学生、住院医生和研究员能够沉浸在模拟和控制的场景中，从而获得培训过程中所需的手术技能和能力。AR 和 VR 的优势包括缩短学习曲线时间、通过不将真实患者暴露于学习目的来减少可能的手术并发症以及使用先前建立和验证过的课程 (8)。同样，
引用Srinivasan C，Ritchie B和Adatia A（2024）在遗传性血管性水肿中由于C1抑制剂的发挥作用：第一个现实世界证据
遗传性血管性水肿（HAE）是一种罕见的遗传疾病，会导致发作性皮肤和粘膜下肿胀，主要影响四肢，面部，胃肠道和上呼吸道（1）。HAE的最常见形式是由于血浆Kallikrein（PK）的主要抑制剂（PK）的主要抑制剂以及接触激活途径中血浆Kallikrein（PK）的主要抑制剂和激活的凝结因子XII所致。pk从高分子量激素（HMWK）中裂解血管活性肽的心动激肽，因此其阴性调节剂的丧失会导致头肌激素过度肿胀，后来受影响的患者肿胀（2）。长期预防（LTP）预防血管性水肿发作是当前HAE管理的基石。随着现代高效的LTP疗法的出现，治疗的目的已成为完全控制的疾病控制和患者生活的正常化（3）。 2019年国际/加拿大HAE指南建议将静脉或皮下等离子体衍生的C1抑制剂（PD-C1）或靶向PK的LANADelumab作为第一个LTP LTP代理（4）。 berotralstat是一种使用结构引导设计开发的合成小分子以抑制PK（5）。 这是一种口服的可生物利用药物，与PK丝氨酸蛋白酶结构域的活性位点结合，从而防止HMWK裂解。 在2021年，第3阶段的APEX-2研究表明，BerotralStat将血管性水肿发作的平均频率降低了44％，其中一半的患者接受了150 mg剂量的攻击频率降低了约70％（6）。 Berotralstat在2022年获得了加拿大监管批准。随着现代高效的LTP疗法的出现，治疗的目的已成为完全控制的疾病控制和患者生活的正常化（3）。2019年国际/加拿大HAE指南建议将静脉或皮下等离子体衍生的C1抑制剂（PD-C1）或靶向PK的LANADelumab作为第一个LTP LTP代理（4）。berotralstat是一种使用结构引导设计开发的合成小分子以抑制PK（5）。这是一种口服的可生物利用药物，与PK丝氨酸蛋白酶结构域的活性位点结合，从而防止HMWK裂解。在2021年，第3阶段的APEX-2研究表明，BerotralStat将血管性水肿发作的平均频率降低了44％，其中一半的患者接受了150 mg剂量的攻击频率降低了约70％（6）。Berotralstat在2022年获得了加拿大监管批准。最常见的治疗急性不良事件是胃肠道（GI）的副作用，例如腹痛，腹泻和腹泻。在此，我们描述了加拿大berotralstat使用的第一个现实研究。
科学与最终现实
约翰·阿奇博尔德·惠勒（John Archibald Wheeler）是20世纪最有影响力的科学家之一。他的非凡职业已经跨越了物理学的重大进展，从核时代的诞生到量子计算机的概念。以创造“黑洞”一词而闻名，惠勒教授帮助将重生的重生作为科学的主流分支，引发了随后的天体物理学和宇宙学的爆炸性增长。His early contri- butions to physics include the S matrix, the theory of nuclear rotation (with Edward Teller), the theory of nuclear fission (with Niels Bohr), action-at-a-distance electro- dynamics (with Richard Feynman), positrons as backward-in-time electrons, the universal Fermi interaction (with Jayme Tiomno), muonic atoms, and the collective model核。他独特的思维方式，古怪的机智和对奇异的热爱激发了几代物理学家。
现实世界市场的复杂动态
Reijsbergen，Daniel，Shyam Shiam，BarnabéMonnot，Stefanos Leonardos，苏格兰海峡和Piliouras的Georgies。“交易信仰：以太坊的EIP-1iety-blockchain（区块链），2021。
具有深层生成模型的扩散加权磁共振大脑图像的现实产生
深度学习方法有可能减轻放射科医生处理繁琐的，耗时的任务，例如检测和细分病理病变[1]，但是在医学成像的背景下对神经网络的培训面临着主要的挑战：它们需要训练大量图像，因为这是很难获得的，因为在许多方面都可以限制医疗信息，并且由于许多方面的范围限制了其他方面的范围。此外，虽然在世界各地的医院数据库中可以提供相对较大的医学图像，但这些图像是未标记的，并且不同的机构以派遣和不均匀的方式保存医疗图像，这使得它们在较大的数据库中收集它们。在这种情况下，从头开始生成医学图像的方法可能引起人们的极大兴趣。生成建模是机器学习的一个子字段，它在产生新的高质量自然图像（例如面部照片[2]）方面具有令人印象深刻的精力[2]，并应用于语音综合[3]和磁共振图像重建等任务[4]。如果可以教导生成模型来产生现实且多样化的新医学图像，那么它们将具有很有吸引力的潜力，可以显着增加可用于深神经网络培训的图像数量，因此可以帮助提高这些网络的准确性[5-7]。
增强现实如何塑造医疗保健的未来
现代医疗机构正在经历快速而根本的变化。医生，技术人员和其他医生的需求比以往任何时候都更高，并难以维持相同的护理水平 - 同时同时实施了新的临床和数据存储技术。医疗保健设施越来越复杂，那是在Covid-19迫使他们实施社会疏远和占用限制之前。
Bukidnon的生物多样性保护现实
环境质量的下降是人口快速扩张和使用自然资源的不可避免的结果，对全球和局部生物多样性构成了严重的危险（Malcolm等，2006； Pimm等，2014）。必须平衡经济增长和生物多样性保护；但是，这可能很困难，需要确定和优先考虑生物多样性保护（Hughes，2017a）。Kitanglad和Kalatungan Mountain Ranges，被称为该省的神圣地点，并被联合国教科文组织认可，位于Bukidnon。该省是环境与自然资源部环境局在生物学上受到威胁的五条河流系统的所在地（Lubos，2023年）。棉兰老岛是菲律宾的著名群岛，以其丰富而独特的生物多样性而闻名。尽管承认该物种在该地区的生态意义，但仍需要采取进一步的保护措施来保护IT（Cruz等，2023）。
将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1