糖尿病是一种代谢紊乱,以血液中葡萄糖水平持续升高而闻名。它是影响全球个人的代谢紊乱之一 ( 1 )。当胰腺 β 细胞因体内胰岛素不敏感而无法分泌任何或极少的胰岛素时,可能会发生糖尿病。众所周知,糖尿病有三种类型,即 1 型糖尿病、2 型糖尿病和妊娠期糖尿病。除了这三种类型外,还有另外两种罕见的糖尿病类型:继发性糖尿病和单基因糖尿病 ( 2 )。1 型糖尿病通常是由于遗传性疾病、自身免疫功能障碍或毒素和病毒感染等环境因素引起的。它在儿童和年轻人中发病率很高,但它可能发生在任何年龄。最常见的糖尿病类型是 2 型。90% 的糖尿病患者患有这种疾病 ( 3 , 4 )。根据国际糖尿病基金会 (IDF) 的数据,全世界有 81% 的人未确诊患有糖尿病,而发展中国家的糖尿病负担更大,这些国家的糖尿病人口占总人口的 75% ( 5 )。由于多种医学影响和相关问题,糖尿病患者的生活水平较低 ( 6 )。这些人的睡眠条件更差,这并不出人意料。由于生理失衡和相关睡眠问题,糖尿病患者可能难以入睡和保持清醒 ( 7 )。睡眠是身心自然的习惯状态。睡眠与意识污染、感觉活动改变或减少、肌肉运动减弱、所有随意肌沉默以及与周围环境互动减少有关。地球上所有生物,包括动物、昆虫、人类等,都表现出睡眠这种共同行为 ( 8 , 9 )。全世界大约有 15% 到 20% 的人患有慢性失眠症,表现为失眠持续 1 个月以上,除此之外,另有三分之一的人口患有短暂性失眠症 (10)。睡眠困难和睡眠质量差会加重糖尿病症状。多项研究发现,糖尿病患者睡眠质量差与失眠发作的时间长短有直接关系 (11)。镁是人体内含量第四丰富的阳离子,也是细胞内含量第二丰富的阳离子。镁能够诱导深度睡眠,也能起到肌肉松弛剂的作用。生活方式导致昼夜节律不规律,从而导致镁从体内排出,造成镁缺乏 (12)。2 型糖尿病患者通常会出现镁状态改变。研究表明,2 型糖尿病患者缺镁的几率更高,尤其是那些血糖控制不佳的患者,患病时间较长,并存在慢性微血管和大血管问题(13)。钾是细胞内最丰富的阳离子,在神经和肌肉组织的细胞功能中起着重要作用。临床实践中经常观察到钾缺乏或运动障碍。电解质异常,尤其是低钾血症和高钾血症,是
罕见病患者委员会主席 Guthrie、排名成员 Eshoo 以及委员会的各位尊敬成员,感谢你们今天给我这个机会就罕见病患者获得治疗的机会作证。我的名字是 Alice Chen。我是一名健康经济学家,南加州大学 (USC) 索尔普莱斯公共政策学院副教授兼研究副院长,以及南加州大学谢弗卫生政策与经济中心高级研究员。就背景而言,我研究医药市场已有十年,我的研究成果已广泛发表在领先的经济学、医学和公共政策期刊上。我今天提供的观点是我个人的观点,不代表南加州大学或南加州大学谢弗中心的观点。美国人希望在罕见病方面有所创新。医疗创新在改善患者健康状况方面发挥着关键作用。从器官移植到心血管手术,从疫苗到抗生素,医学进步改变了患者可以获得的解决方案范围,提高了生活质量,并大幅降低了死亡率。在许多情况下,新的医疗技术已经使曾经患有可怕疾病(如丙型肝炎 1 、艾滋病毒 2 和白血病)的患者恢复了正常或接近正常的生活。3 特别是制药创新在满足未满足的患者医疗需求方面至关重要。对于罕见疾病,治疗选择通常有限,新药开发可以为面临严峻健康状况的患者和家庭带来希望。例如,我们已经看到靶向疗法的发展,这些疗法直接解决毁灭性疾病的潜在遗传原因,包括囊性纤维化、亨廷顿氏病、ALS 和某些癌症。这些创新疗法正在缓解症状并减缓疾病进展。它们从根本上改善了患者的生活。此外,患者非常重视这些治疗。早期的 Schaeffer Center 研究表明,患者通常对自付费用很敏感:即使费用增加 5 美元,也会导致他们减少服用常见慢性病药物。4 然而,患者非常关心针对罕见、复杂疾病的专科药物,并愿意为这些治疗支付更高的价格。5 从经济学角度来看,我们称之为无弹性需求。绝症患者
Amrouch H,Genssler P,Imani M,Issa M,Jiao X,Mohammed W,Sepanta G,Wang R,“超越冯·诺伊曼时代:脑启发脑启发到救援的高维度计算”,亚洲和南太平洋设计自动化会议(ASP-DAC),2023.
近年来,文本图像联合预训练技术在各种任务中显示出令人鼓舞的结果。然而,在光学特征识别(OCR)任务中,将文本实例与图像中的相应文本区域对齐是一个挑战,因为它需要在文本和OCR文本之间有效地对齐(将图像中的文本称为ocr-文本以与自然语言中的文本区分开来),而不是对整体图像内容的全面理解。在本文中,我们提出了一种新的预训练方法,称为o cr-text d估计化m odeling(ODM),该方法根据文本提示将图像中的文本样式传输到统一样式中。使用ODM,我们在文本和OCR文本之间实现了更好的对齐方式,并启用预训练的模型以适应场景文本的复杂和多样化的样式。此外,我们为ODM设计了一种新的标签生成方法,并将其与我们提出的文本控制器模块相结合,以应对OCR任务中注释成本的挑战,并以大量未标记的数据参与预培训。在多个Pub-LIC数据集上进行的广泛实验表明,我们的方法显着地证明了性能,并且在场景文本检测和发现任务中的当前预训练方法优于当前的预训练方法。代码在ODM上可用。
到2020年底,乳腺癌已成为世界上最常见的癌症,有780万妇女在过去的五年中诊断出来(1)。在全球范围内,乳腺癌需要比其他任何恶性肿瘤的妇女生活中的残疾调整年(达利人)。在2020年,乳腺癌在世界大多数国家的发病率和死亡率上排名第一(2)。在孟加拉国,情况是可比的。根据Globocan(全球癌症天文台)2020年的报告,在美国被诊断出13,028例新的乳腺癌病例(19%),其中6,783例屈服于该疾病,使其成为女性中最常见的癌症(3)。诊断时的临床阶段是乳腺癌中最重要的生存预测因子之一。延迟疾病检测的生存率较低(4)。 因此,如果发现该疾病足够早,我们可以最大程度地减少死亡率,因为早期乳腺癌治疗可能是相当有益的。 因此,筛选分子标记物是一种早期发现乳腺癌并治疗疾病的一种方法(5)。 当前,有几种乳腺癌临床诊断的方法。 有些是侵入性的,而另一些则是无创的。 乳房X线摄影是早期发现乳腺癌的最广泛使用的非侵入性技术之一。 然而,由于无法检测到小肿瘤,尤其是在乳房密集的妇女中,其效率和精度一直存在争议(6)。延迟疾病检测的生存率较低(4)。因此,如果发现该疾病足够早,我们可以最大程度地减少死亡率,因为早期乳腺癌治疗可能是相当有益的。因此,筛选分子标记物是一种早期发现乳腺癌并治疗疾病的一种方法(5)。当前,有几种乳腺癌临床诊断的方法。有些是侵入性的,而另一些则是无创的。乳房X线摄影是早期发现乳腺癌的最广泛使用的非侵入性技术之一。然而,由于无法检测到小肿瘤,尤其是在乳房密集的妇女中,其效率和精度一直存在争议(6)。CA 15-3用于评估对侵入性乳腺癌治疗的反应并鉴定疾病复发。因为CA 15-3不是很具体,因此不能用作女性的标准乳腺癌测试(7)。监测转移性阶段4乳腺癌,在极少数情况下,检测患有早期乳腺癌治疗的患者的复发是CA 27.29测试的两种最普遍用途(8)。转移性乳腺癌可以用高水平的CA125表示。由于CA125水平和癌症之间缺乏清晰度,该测试并不能用作筛查工具(9)。癌胚抗原(CEA)测试不是实用的乳腺癌筛查工具;相反,它用于确定癌症的预后,治疗结果和复发。由于其敏感性低和特异性,美国临床肿瘤学会目前建议不要将CEA用于常规的乳腺癌筛查(10)。这表明这些变量在很大程度上用于评估晚期乳腺癌的治疗成功
妊娠期糖尿病 (GDM) 是指妊娠期间新发或首次确诊的糖耐量异常。据报道,全球 12.8% 的孕妇患有 GDM,在中国 GDM 的发病率已达 14.8%,且呈上升趋势 (1)。妊娠期高血压疾病 (HDP) 是一组以妊娠期间血压升高为特征的母体疾病,包括妊娠期高血压、子痫前期和子痫。据报道,全球 HDP 的患病率为 4.6% 至 13.1% (2),在中国孕妇中约为 5% 至 10% (3)。GDM 和 HDP 均与不良出生结局的风险相关,包括新生儿出生体重、早产 (PTB)、前置胎盘、胎膜早破和胎盘早剥。 GDM 的长期并发症包括母亲和后代的肥胖、糖尿病和心血管疾病。HDP 会增加未来冠状动脉疾病和慢性肾脏疾病的风险。GDM 和 HDP 都是妊娠期最常见的并发症。近年来,GDM 和 HDP 的患病率迅速上升。同时患有这两种疾病的孕妇对临床管理提出了巨大的挑战。先前的研究表明 GDM 和 HDP 密切相关,患有 GDM 的女性患高血压和先兆子痫的风险显著增加(4)。GDM 和 HDP 共病可能会进一步增加不良出生结局的风险。然而,先前的研究大多调查了只有其中一种疾病对不良结局的影响。关于 GDM 和 HDP 共病的研究很少,它们之间的相互作用尚不清楚。单一疾病的 GDM 或 HDP 与不良结局之间的关系已经得到充分证实。 GDM 与巨大儿、先兆子痫、低体重出生儿、产伤(肩难产)、呼吸窘迫、剖宫产、新生儿重症监护病房(NICU)和胎儿死亡等不良结局相关(5,6)。HDP 增加早产、死产、小于胎龄儿(SGA)和低体重出生儿的风险(3,7)。PE 显著增加胎盘早剥的风险(8)。研究表明,对于 GDM 合并 PE 的孕妇,妊娠期体重增加过多(GWG)会更明显地增加早产和大于胎龄儿(LGA)的风险(9),并且其 PE 严重程度与 SGA 呈正相关(10),这表明 GDM HDP 的共病可能会对不良出生结局产生显著影响。另一项研究表明糖尿病合并高血压显著增加早产发生率,但该研究中的是慢性糖尿病而非妊娠期糖尿病(11)。英国的一项研究表明妊娠期糖尿病合并妊娠期高血压显著增加LGA和剖宫产的发生率
汽车行业是此类竞争前协作努力的一个显著例子,过去几十年来,竞争前研究极大地推动了创新。随着技术进步和新产品的推出,法规和标准的制定也取得了重大进展,有助于推进欧盟道路运输系统的发展;所有这些共同实现了道路安全改善、运输解决方案的可持续性和出行服务的改善。目前,通过联合欧洲学术、研究和工业界最优秀的力量来加强竞争前研究,同时保持对道路运输系统的共同愿景,这一点至关重要 3 ,因为欧洲汽车行业面临着来自其他几个地区参与者的巨大压力。
根据委员会的规定,2023 年 2 月 16 日,委员会工作人员发布了一份通知,称该项目已准备好进行环境分析(REA 通知)。根据记录中的信息,包括对 REA 通知提交的评论,工作人员预计该项目的许可不会构成重大联邦行动,严重影响人类环境的质量。因此,工作人员打算就爱丽丝瀑布项目的许可申请准备一份环境评估 (EA)。
在过去的三十年中,Erdemir 博士已成为材料科学与工程、摩擦学、机械工程、能源、环境和相关学科领域的先驱和杰出科学家。他专注而多学科的研究活动取得了多项重要发现,并因此获得了许多奖项、荣誉和专利。他作为先驱摩擦学家享有国际声誉,于 2017 年当选国际摩擦学理事会 (ITC) 主席,并于 2016 年当选美国摩擦学家和润滑工程师学会主席。他当选为美国国家发明家科学院院士(2022 年)、美国国家工程院院士(2019 年)、欧洲科学与艺术学院院士(2022 年)、世界陶瓷学院院士(2021 年)和土耳其科学院院士(2021 年)。他的研究活动主要针对纳米级设计和大规模制造新材料、涂料和润滑剂,以广泛应用于制造、运输(包括电动汽车)和其他能源转换和利用系统,进一步提高效率、可靠性和环境兼容性是实现可持续未来的主要目标。
开放式对象检测(OSOD)已成为当代研究方向,以解决对未知对象的检测。最近,很少有作品通过使用Con-Contrastive聚类来分开未知类,在OSOD任务中实现了可观的性能。相比之下,我们提出了一种新的基于语义聚类的方法,以促进语义空间中有意义的群集的对齐,并引入一个类去相关模块以实现群间间的分离。我们的方法进一步不适合对象焦点模块预测对象分数,从而增强了未知对象的检测。此外,我们采用了i)一种评估技术,该技术对低置信度输出进行了惩罚,以减轻对未知对象的错误分类的风险,ii)一种称为HMP的新指标,该指标使用hMP使用Har-nonic Mean结合了已知和未知的精度。我们的广泛实验表明,所提出的模型可以在OSOD任务上对MS-Coco&Pascal VOC数据集有显着改进。
