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引用Niemela L，Lamoury G，Carroll S，Morgia M，Yeung A和OH B（2024）探索肠道微生物组之间关系中的性别差异
严重抑郁症，也称为重度抑郁症（MDD），是一种普遍的心理和情感疾病，影响了全球估计有1.85亿人（1）。世界卫生组织将抑郁症分类为2008年全球疾病的第四个领先负担，预测表明，到2030年，它可能成为第二个领先的原因（2）。妇女受到不成比例的影响，与男性相比，患病率几乎翻了一番（1），这是发达国家和发展中国家都观察到的趋势（3）。各种理论（例如生物心理社会模型）试图阐明这种性别差异的根本原因，指出激素的差异（4、5），神经递质（5、6）和大脑结构（7，8）。最近的研究还探索了肠道微生物组和抑郁症之间的复杂关系，从而通过肠脑轴揭示了潜在的联系（9 - 31）。尽管已经取得了显着的进步，但仍然缺乏证据，以精确地阐明了驱动这些差异的机制或性别特定生物标志物的潜力。“肠道营养不良”的概念 - 肠道微生物组组成和功能的异常变化 - 作为MDD和其他精神疾病发病机理的潜在参与者的吸引力（9 - 31）。通过各种途径，包括神经，免疫和代谢机制，肠道微生物组与大脑之间的复杂通信为进一步探索提供了有希望的途径。最近的研究强调了MDD和对照组的个体之间肠道菌群组成的差异，这表明潜在的性别差异需要进一步研究（19，32 - 35）。此范围审查旨在探讨有关严重抑郁症与肠道微生物组之间关系的现有证据，尤其是在女性的背景下，同时总结了肠道微生物组的性别特定于男性和女性受试者的性别差异。
探索添加剂制造在假体供应链中的作用：定性证据摘要目的 - 本研究旨在评估
探索添加剂制造在假体供应链中的作用：定性证据摘要目的 - 本研究旨在评估由实施增材制造（AM）技术引起的假肢供应链能力的增强。该研究提出了一个新兴模型，概述了将3D打印技术整合到假肢供应链中时发生的关键领域。设计/方法论/方法 - 采用定性方法，通过现场观察和31种与假肢工业和3D打印技术相关的约旦组织进行的深入访谈收集数据。调查结果 - 调查结果表明，采用3D打印技术可以在定制，响应能力，创新，环境可持续性，成本最小化和赋权方面提高假肢供应链的能力。这项研究阐明了采用3D打印技术后假体供应链中影响的特定领域，强调了假体工业内供应链能力的总体改善。实际意义 - 本研究为政府机构和假肢组织提供了建议，以最大程度地利用3D打印技术获得的好处。独创性/价值 - 这项研究在探索3D印刷技术对约旦假体产业的影响方面做出了贡献，阐明了对供应链的影响，并确定了新兴市场环境中决策者的挑战。纸质类型：研究论文。1。关键字：添加剂制造；供应链；假体；假肢供应链； 3D打印；约旦。简介高级技术，例如增材制造（AM），人工智能（AI），物联网（IoT）和供应链中的区块链，可节省成本，优化的物流，提高的准确性以及利益相关者之间的信任，从而提高竞争优势和客户满意度（Younis等，2024）。近年来，与其他先进的制造技术相比，AM已成为一种出色的技术，在定制，材料效率和快速原型制作方面具有独特的优势。am，通常称为3D打印，是一个革命性的过程，它逐层构造对象，从而使设计灵活性和效率在创建复杂的几何形状时（Kunovjanek等，2022）。AM由于其多功能性，成本效益和产生复杂几何形状的能力，因此在各个行业中找到了应用。在航空航天中，AM用于轻质和耐用的飞机组件，降低了燃油消耗和维护成本（Ishfaq等，2022）。在汽车制造中，AM可以快速原型制作，定制和生产材料废物减少的零件（Vasco，2021年）。此外，在消费品行业中，AM促进了从珠宝到时尚配饰的个性化产品的定制和生产（Kunovjanek等，2022）。
探索提高集群效率的量子算法
摘要 集群计算在数据分析、科学模拟和人工智能等各个领域发挥着关键作用。通过利用多台互连计算机的功能，集群能够高效地处理大规模计算任务。然而，传统的集群计算方法具有固有的局限性，可能会阻碍其性能和可扩展性。近年来，量子计算已成为一种有前途的范式，有可能彻底改变计算能力。量子计算机利用量子力学原理比传统计算机更快地执行复杂计算。专为量子计算机设计的量子算法在解决传统系统计算挑战性问题方面表现出了卓越的能力。本研究重点关注量子算法在提高集群效率方面的应用。通过利用量子计算的独特属性（例如叠加和纠缠），量子算法提供了提高集群计算系统性能和可扩展性的可能性。本研究的目的是深入探讨在集群计算环境中使用量子算法的潜在优势、挑战和未来前景。通过研究现有的为提高集群效率而设计的量子算法并分析现实世界的案例研究，我们旨在深入了解这一新兴领域的实际意义。通过这一探索，我们力求阐明将量子算法集成到集群计算中的机会和局限性，并确定进一步研究和开发的潜在途径。通过利用
通过势能视角探索模型的可转移性
由于预训练的深度学习模型大量可用，迁移学习在计算机视觉任务中变得至关重要。然而，从多样化的模型池中为特定的下游任务选择最佳的预训练模型仍然是一个挑战。现有的衡量预训练模型可迁移性的方法依赖于编码静态特征和任务标签之间的统计相关性，但它们忽略了微调过程中底层表示动态的影响，导致结果不可靠，尤其是对于自监督模型。在本文中，我们提出了一种名为 PED 的富有洞察力的物理启发方法来应对这些挑战。我们从势能的视角重新定义模型选择的挑战，并直接模拟影响微调动态的相互作用力。通过捕捉动态表示的运动来降低力驱动物理模型中的势能，我们可以获得增强的、更稳定的观察结果来估计可迁移性。在 10 个下游任务和 12 个自监督模型上的实验结果表明，我们的方法可以无缝集成到现有的排名技术中并提高其性能，揭示了其对模型选择任务的有效性以及理解迁移学习机制的潜力。代码可在 https://github.com/lixiaotong97/PED 上找到。
社论：探索危机时期人类健康与城市本性之间的多方面关系
现在是时候超越传统界限并研究对绿色空间与人类健康之间的关系的更彻底的了解，即使对该主题的研究已经建立了良好的研究（Vidal等，2022）。考虑到气候变化和其他复合危机所带来的迫在眉睫的挑战尤其重要（Vidal等，2024）。本社论强调了对实用，包容和公平解决方案的需求，同时研究了新的范式，从而加深了我们对城市生态，健康和韧性的理解。许多健康优势，例如较少的心血管风险，更好的心理健康和社会凝聚力提高，一直与绿色空间有关（van den Berg等，2015； Lai等，2019）。根据荟萃分析，那些在绿色空间中花费更多时间的人的全因死亡率显着降低（Rojas-Rueda等人，2019年）。进入城市绿色空间对于在19日大流行期间的心理喘息至关重要，强调了其作为公共卫生基础设施的功能（Slater等，2020）。访问这些优势仍然不平衡。边缘化的人受到绿色空间可用性差异的影响不成比例，这加剧了健康差异（Rigolon，2016）。鉴于自然具有减少社会和健康不平等的能力，因此必须在城市发展中获得公平的访问权。绿色空间的常规定义 - 公园，花园和绿树成荫的街道 - 无法捕捉城市自然的多样性。大自然如何纳入城市基础设施中的创新和多用途解决方案（Raymond等，2017）。
探索用于疾病筛查和健康监测的声音生物标记
最后，我要感谢我的家人，感谢你们一直以来的支持。我希望我让你们为我感到骄傲，并将继续这样做。爸爸，谢谢你们一直相信我。伊萨姆，我的哥哥，我希望我能成为你们的灵感源泉，正如你一直告诉我的那样。我最亲爱的妈妈和我的妹妹海法，这一成就，以及你们所说的成功，是对你们无尽的支持、爱和牺牲的证明。妈妈，你不懈的努力、对我的信任以及在所有挑战中陪伴着我，一直是我的力量源泉。海法，你的鼓励和陪伴让我脚踏实地，充满动力。我希望这一里程碑能带给你们和你带给我生命中的快乐和自豪一样多。我会一直努力让你们为我感到骄傲，因为你们塑造了今天的我。还有我的妹妹胡埃达，我为她感到无比自豪，你教会了我很多东西，我永远敬佩你。你的毅力、自信和取得更大成就的动力是我不断的灵感源泉。你每天都让我惊叹不已。Pitouti，我爱你。Wenti outi，wenti zeda，wenti zeda，wenti zeda……。
探索算法交易中的IBM Algo基本面
现在，IBM算法交易就像拥有一个超级聪明的好友，可以协助您在金融界做出决策。这一切都是关于使用复杂的算法和数据分析来预测市场趋势并优化交易策略。将其描绘成具有水晶球，可以帮助您驾驶金融市场的起伏。要考虑的要点：
探索大型基础模型的开放潜力...
开放式摄取的人类对象相互作用（HOI）的构图与检测以自然语言为指导的新型HOI的问题有关，这对于不认为以人为中心的场景至关重要。然而，先前的零射HOI检测器通常使用相同水平的图形图来模拟距离的HOI，从而在包含具有较大距离的人类对象对的场景中导致次优性能。此外，这些检测器主要依赖类别名称，并概述语言可以提供的丰富上下文信息，这对于捕获通常很少见的开放词汇概念至关重要，而单独使用类别名称的词汇量不佳。在本文中，我们引入了一种新型的端到端开放词汇HOI检测框架，该框架具有有条件的多级解码和细粒度的semantic增强（CMD-SE）（CMD-SE），从而利用了视觉语言模型（VLMS）的潜力。具体来说，我们建议通过在两部分匹配过程中结合软性结合来对具有不同特征图的不同距离的人类对象对进行建模。更重要的是，通过利用大型语言模型（LLM），例如GPT模型，我们利用了他们广泛的世界知识来生成人体部分状态的描述，以进行各种相互作用。然后，我们整合了人体部分的泛化和细粒语义，以证明相互作用的识别。在两个数据集（Swig-hoi和Hico-det）上进行的实验结果表明，我们提出的方法达到了最新的方法，可以实现开放的词汇HOI检测。代码和模型可在https://github.com/ltttpku/cmd-se-版本中使用。
文章探讨了青光眼中的眼表面微生物组和撕裂蛋白质组
摘要：尽管青光眼是全球不可逆性失明的主要原因，但其发病机理尚不完全理解，而眼内压（IOP）是靶向这种疾病的唯一可修改的危险因素。已经提出了包括IOP在内的肠道微生物组和青光眼之间的几个关联。越来越多的证据表明，在眼表面上的微生物之间的相互作用称为眼表面微生物组（OSM）和泪液蛋白质（统称为泪液蛋白质组），也可能在诸如青光眼等眼疾病中起作用。这项研究旨在在青光眼患者中找到OSM和撕裂蛋白的特征。32个结膜拭子的全元基因组shot弹枪测序鉴定出肌动杆菌，富公司和蛋白质细菌是同类中的主要门。该物种仅在健康对照中发现，与青光眼患者相比，它们的结膜微生物组可能富含磷脂酶途径的基因。尽管OSM在OSM中存在较小的差异，但与对照组相比，患者表现出与免疫系统相关的许多撕裂蛋白的富集。与OSM相反，这强调了蛋白质组的作用，并可能引起免疫过程在青光眼中的参与。这些发现可能有助于设计针对青光眼和其他相关疾病的新治疗方法。
