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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。
一种用于现实的深度学习技术的混合方法......
本文介绍了一种使用心电图 (ECG) 早期检测心脏异常的新型定制混合方法。ECG 是一种生物电信号，有助于监测心脏的电活动。它可以提供有关心脏正常和异常生理的健康信息。早期诊断心脏异常对于心脏病患者避免中风或心脏猝死至关重要。本文的主要目的是检测可能损害心脏功能的关键心跳。首先，改进的 Pan-Tompkins 算法识别特征点，然后进行心跳分割。随后，提出了一种不同的混合深度卷积神经网络 (CNN) 在标准和实时长期 ECG 数据库上进行实验。这项工作成功地对几种心跳异常进行了分类，例如室上性异位搏动 (SVE)、心室搏动 (VE)、心室内传导障碍搏动 (IVCD) 和正常搏动 (N)。所获得的分类结果显示，使用 MIT-BIH 数据库的分类准确率达到 99.28%，F 1 分数为 99.24%，而使用实时获取的数据库的分类准确率下降为 99.12%。
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，
职业 - 探索和技能 - 训练 - 使用虚拟现实 -
对大脑的基于工作的学习●在一项研究中，“ VR增强了局部相互作用，激活了功能模块之间的更健壮和广泛的途径，并改善了全球整合，全球隔离和同时的局部隔离”*●“虚拟现实（VR）模拟了一个人工感觉世界，在该世界中，用户可以与各种虚拟项目和环境进行交互，并成为一种集成的刺激，尤其是在皮质系统中……。这种灵活，沉浸式和用户友好的交互技术可以改善认知和记忆功能……●通过激活神经可塑性来实现这种功能改进，这是Cortex编码体验并学习新行为并响应环境变化的新行为的过程“…
这不是宣传：与现实作战的冒险
他没有从人们所熟悉的俄罗斯“网络水军”或自封的“互联网研究机构”及其对 2016 年美国总统大选的操纵开始，而是从菲律宾开始，以此来解除读者的戒心。通过这样做，他含蓄地指出，虽然俄罗斯是应对虚假信息的核心，但它现在只是一个更深层次、更普遍的问题的表现。他展示了自发的个人——比如马尼拉的“P”——如何将心理研究与社交媒体上可扩展的操纵活动、表演暴力、抗议或政策行为、网络新闻和固定会议结合起来——以改变选举方式，让大多数读者感到不舒服，强调分裂、替罪羊和错误信息。他展示了这些网络如何经常得到俄罗斯互联网研究机构的支持，模糊了国家界限，因为数字领域的国家公民发现自己被自称是本地的声音所包围，但实际上，这些声音是由受资助的巨魔农场的工人和全球志愿者组成的混合体。
AKB-48：现实世界中阐明的对象知识库
人类的生命中有铰接的物体。对清晰的物体的综合理解，即外观，结构，物理特性和语义，将使许多研究社区受益。作为当前的符号对象理解解决方案通常是基于具有无物理属性的CAD模型的合成对象数据集，从而阻止了在视觉和机器人任务中的实现对现实世界应用的满足概括。为了弥合差距，我们提出了AKB-48：一个大规模的对象k nowledge b ase，由48个猫咪的2,037个现实世界3D 3D铰接式对象模型组成。每个对象由知识图Artikg描述。为了构建AKB-48，我们提出了快速的发音知识建模（FARM）管道，可以在10-15分钟内满足铰接对象的Artikg，并在很大程度上降低了Real
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。
现实条件下微电网运行策略
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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。
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]。