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中国国内肿瘤药物批准的单臂试验
迫切需要有效的癌症治疗方法，特别是对于标准疗法不足的晚期和复发病例，刺激了创新治疗药物的开发1,2。在加快药物开发的策略中，使用单臂试验（SAT）正在成为一种有前途的途径，具有缩短药物批准时间表并加速市场进入的巨大潜力。这些试验以省略并行对照组的遗漏以及没有随机化或盲目的开放设计的融合而获得的，由于其加速器开发时间表，因此获得了有利的比较与调用随机对照试验的比较。相比之下，许多末期肿瘤或罕见肿瘤的患者没有可用的标准治疗；设计对照组可能是不切实际的；出于道德原因，SAT可能更合适。监管机构在提供指导的指导中，例如中国，美国和欧盟，这些指导已经建立了与紧迫的医疗保健需求相一致的有条件批准框架3-5。FDA根据2002年至2021年在美国6的SAT获得了有条件的批准，在2015年至2022年之间，中国获得了53项此类批准。本社论讨论了有关适用性的注意事项
植入式柔性神经微电极最新进展
∗ 基金项目 : 科技创新 2030“ 脑科学与类脑研究 ” 重大项目 (2022ZD0208601), 国家自然科学基金 (62076250,62204204), 陕西
罕见的畸形全脑脑
抽象背景。全脑脑是罕见的（1/16,000个Livebirths），并且在早期胚胎发生期间发生严重的脑恶性肿瘤。畸形源于缺乏或不完整的前脑分裂，与改变的胚胎模式有关。目标。叙事审查，以识别和评估有关非遗传风险因素的证据。结果。所涉及的基因包括Sonic Hedgehog，锌指蛋白，六个同源物3。具有周围感受性高血糖的植物糖尿病是主要的非遗传危险因素。神经外胚层中氧化应激的增加，特别是神经rest细胞，似乎是主要机制。几种广泛的污染物，包括无机的ARSE-NIC，PFA和PCB，可能会通过改变元素因素（包括脂质和胰岛素）来增加造口前糖尿病的风险。“易感性受试者稀有暴露量”的情况表明，暴露于饮食污染物可能会增加植物前糖尿病的风险，因此在易感胚胎中会增加全脑脑的风险。结论。这种复杂的途径是合理的，值得研究；更重要的是，它突出了评估风险因素以及相关的不确定的重要性，以支持多因素畸形的主要预防策略。
PsiNet：了解脑对脑的设计......
人类社交能力的基础是大脑的人际同步能力。基于实验室的实验性神经心理学研究表明，脑间同步可以通过技术实现。然而，在野外部署这些技术并研究其用户体验方面，人类交互所擅长的领域却还很缺乏。随着移动大脑传感和刺激技术的进步，我们发现人类交互有机会研究野外脑间同步的增强。我们设计了“PsiNet”，这是第一款旨在增强野外脑间同步的可穿戴脑对脑系统。参与者访谈说明了三个主题，描述了调节脑间同步的用户体验：超意识、关系互动和自我消解。我们提出这三个主题来协助人类交互理论家讨论脑间同步体验。我们还为设计脑间同步的人机交互从业者提出了三种实用的设计策略，并希望我们的工作能够指导人机交互未来的脑对脑体验，促进人类之间的联系。
具有动态结构参数的滑臂四轴飞行器飞行控制
摘要 — 介绍了一种新型四轴飞行器的概念设计和飞行控制器。该设计能够在飞行过程中改变无人机的形状，以实现位置和姿态控制。我们考虑动态重心 ( CoG )，它会导致无人机的转动惯量 ( MoI ) 参数不断变化。这些动态结构参数在系统的稳定性和控制中起着至关重要的作用。四轴飞行器臂长是一个可变参数，它由基于姿态反馈的控制律驱动。MoI 参数是实时计算的，并纳入系统的运动方程中。无人机利用螺旋桨的角运动和可变的四轴飞行器臂长进行位置和导航控制。重心的运动空间是一个设计参数，它受执行器限制和系统稳定性要求的限制。提供了有关运动方程、飞行控制器设计和该系统可能应用的详细信息。此外，通过航路点导航任务和复杂轨迹跟踪的比较数值模拟对所提出的变形无人机系统进行了评估。
单臂双峰浆体折射率传感器的理论和实验分析
摘要：在本文中，我们在理论上和实验上都研究了双峰干涉传感器的敏感性，其中干涉发生在两个具有不同特性的等离子模式之间，在同一物理波导中传播。与众所周知的Mach- Zehnder干涉测定法（MZI）传感器相反，我们首次表明双峰传感器的灵敏度与传感面积长度无关。通过将理论应用于组成的铝（AL）等离子条纹波导的集成等离子双峰传感器来验证这一点。使用不同长度的等离子条带进行了数字模拟的一系列这种双峰传感器，证明了所有传感器变体的散装折射率（RI）敏感性，证实了理论上的结果。还通过芯片级RI传感实验对三个制造的SU-8/Al Bimodal传感器进行了芯片级RI传感实验，以50、75和100 µm的血浆传感长度进行了实验验证。发现获得的实验性RI敏感性分别非常接近，等于4464、4386和4362 nm/riU，这证实了感应长度对双峰传感器敏感性没有影响。上述结果减轻了设计和光损失约束，为更紧凑，更强大的传感器铺平了道路，可以在超短声感应长度下实现高灵敏度值。
一种用于机器人臂和刚体的基于量子计算的新算法
1机械工程系，魁北克大学氢和研究所的机械工程系，3351 BOULEVARD DES FORGES，TROIS-RIVIères，QC G8Z 4M3，加拿大，电子邮件，电子邮件：nadjet.zioui@uqqtr.ca 2 Ezzouar，16111年，阿尔及利亚，阿尔及利亚，电子邮件：yousra.mahmoudi@uqtr.ca 3城市液压部，国立液压学院Arbaoui Abdallah，29号，布里达路线29，阿尔及利亚4Véo4Véo项目，Sherbrooke，Sherbrooke，2500 de l'电子邮件：aicha.mahmoudi@usherbrooke.ca 5流程控制实验室，国家理工学院，阿尔及利亚，阿尔及利亚，电子邮件：mohamed.tadjine@g.enp.enp.edu.dz 6工程与科学学院，挪威西部挪威大学应用科学大学，北挪威大学，北北，5063，5063，Email，电子邮件： say.bentouba@hvl.no
低成本外骨骼用于学习野生武器的全臂操纵
人类可以使用手臂的一部分，而除了握住婴儿和闭门的操作，我们称之为全臂操纵。这种方法比仅使用最终效应的典型操作更为复杂。在本文中，我们将这种具有挑战性的场景用作插图，并引入一种新颖的工具包来促进轻松的机器人演示收集以模仿学习，甚至可以在无需物理机器人的情况下在非结构化环境中启用数据收集。
机器人臂的视觉伺服算法，用于拾取和放置应用
机器人臂是由连接接头连接的链路的移动链组成的设备。电动机经常用于移动每个机器人臂接头。可以在空间中自由移动的最终效应器通常连接到固定的机器人平台的一端。机器人武器可以以速度和精度进行重复操作，远远超过了人类操作员。如今，机器人臂系统在全球范围内广泛使用，以提高行业制造过程的质量和效率。 机器人臂系统的典型应用是组装，绘画，焊接，拾取和放置操作等。 此外，许多行业都采用机器人武器来从事各种工作，例如选择和推杆，绘画和材料处理。 但是，完成这些工作的最具挑战性的问题之一是确定机器人部门最终效力器的目标位置。 有两种分析机器人臂运动的方法：前进和逆运动分析。 基于Visual Servo算法，本研究使用反向运动学来执行挑选和放置操作。 首先，实现了一种对象识别算法来识别要掌握的对象。 然后，避免发生任何障碍的算法。 研究的发现表明，在所有三种算法中都获得了良好的系统性能：首先，对象识别算法，第二，障碍避免算法，最后是基于Visual Servo的挑选和位置操作。 因此，可以得出结论，机器人臂的视觉伺服算法适用于采摘应用。如今，机器人臂系统在全球范围内广泛使用，以提高行业制造过程的质量和效率。机器人臂系统的典型应用是组装，绘画，焊接，拾取和放置操作等。此外，许多行业都采用机器人武器来从事各种工作，例如选择和推杆，绘画和材料处理。但是，完成这些工作的最具挑战性的问题之一是确定机器人部门最终效力器的目标位置。有两种分析机器人臂运动的方法：前进和逆运动分析。基于Visual Servo算法，本研究使用反向运动学来执行挑选和放置操作。首先，实现了一种对象识别算法来识别要掌握的对象。然后，避免发生任何障碍的算法。研究的发现表明，在所有三种算法中都获得了良好的系统性能：首先，对象识别算法，第二，障碍避免算法，最后是基于Visual Servo的挑选和位置操作。因此，可以得出结论，机器人臂的视觉伺服算法适用于采摘应用。
有关智能控制系统的评论论文，以提高机器人臂的速度
新数字世界中创新的快速发展以及信息，通信和网络物理技术的不断增长已经修改了现代制造，尤其是在行业4.0的背景下[1]。许多制造行业都采用许多尖端技术。在制造业中获得吸引力的一项技术是机器人手臂操纵器。该技术的利用旨在提高效率和生产力。性能和生产的增加是由于机器人组的速度和精度提高了[2]。在过去的30年中，机器人在工业，医学，军事领域和农业中越来越广泛使用[3]。目前，对在农业中使用机器人和自动化技术的使用进行了许多研究，包括种植，喷涂，监测，播种，养育和收获是迈向农业工业化的重要步骤。自动收获机器人技术已成为数字农业最重要的关键部分之一[4]。用一贯的自动化过程代替耗时和劳动密集型的手动采摘任务将导致人类劳累的减少，最终提高了现场生产率。可以通过利用机器人收割来实现这一目标，该机器人收获涵盖了机器人臂，机制和软件系统。尽管如此，如果控制策略的设计不足，则可能导致农业生产损失。[5]。来自世界各地的研究人员已经对不同的蔬菜和水果进行机器人采摘进行了许多研究，例如番茄采摘机器人，草莓拾取机器人，西瓜拾取机器人和莴苣拾取机器人[6]。与采摘机形成鲜明对比的是，这些采摘机器人更加自动化和更聪明。他们已经完成了挑选目标的基本过程，使人们摆脱了繁重的劳动。尽管如此，我们需要智能控制和智能算法来加快机器人的臂，以高精度地收获农作物。本文详细概述了与收获操作器控制问题有关的过去和当前研究。本文的目的是了解控制系统的方法以及通过确定已采取的措施来提出创新控制方法来弥合本文已发表文献中观察到的知识差距的方法，从而将其分为三个主要部分。第一部分集中于农业收获机器人；第二部分是关于深度学习和视觉控制，第三部分是关于运动计划（运动计划）。概述了世界面临的几个挑战，包括COVID-19大流行，人口增长，气候变化和减少粮食生产，这是世界面临的几个挑战。在大流行期间，粮食生产的设施停止了生产，导致世界部分地区的恐慌。尽管令人担忧，但通过提供解决方案的科学技术进步可以减轻许多担忧，尤其是粮食不安全。人口增长进一步加剧了这种粮食不安全问题，在2050年需要将粮食生产增加一倍，以养活世界上100亿的人口。传感器技术，自动化和机器人技术在技术上都在发展[7]。随着智能制造的持续开发以及机器人的不断扩展应用，机器人在越来越复杂的环境中部署，机器人的性能要求变得越来越