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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Nivolumab和ipilimumab在肾细胞癌中的功效：来自地区医院队列研究的见解
2024年4月1日 - 卫生部 - Gov.pl。的偿还药物，特殊营养目的地的食品和医疗设备的食品https://www.gov.pl/web/zzdrowie/obwieńka-ministra--health-health-health-z-dnia-18-marca-2024-r-w-sprawie-wykazu-wykazu-refundne-lefundne-lekow-lekow-srodkow-srodkow-srodkow-srodkow-srodkow-srodkne-spo@------------------ Edical（19.05.2024）。8。pilimumab-产品特性摘要。https://www.ema.europa.eu/en/documents/product- inofernal/yervoy-epar-productive-information_en.pdf（16.06.2022）。 9。 nivolumab-产品炭分摘要。 https://www.ema.europa.eu/en/documents/product- inofern/opdivo-epar-productive-information_en.pdf（16.06.2022）。 10。 Somarouthu B，Lee SI，Urban T等。 与免疫相关的肿瘤反应评估标准：全面综述。 br j radol。 2018; 91（1084）：20170457，doi：10.1259/bjr.20170457，PubMed索引：29172675。 11。 Seymour L，Bogaerts J，Perrone A等。 恢复工作组。 IRECIST：用于测试免疫治疗药的试验中的响应标准指南。 lancet oncol。 2017; 18（3）：E143-E152，doi：10.1016/s1470-2045（17）30074-8，在PubMed索引：28271869。 12。 Mao，Chen D，Duan S等。 总统淋巴细胞 - 单位细胞比率对高级上皮癌的预后影响：一种荟萃分析。 癌细胞 2018; 18：201，doi：10.1186/s12935-018-0698-5，在PubMed中索引：30534002。 13。 Templeton AJ，Ace O，McNamara MG等。https://www.ema.europa.eu/en/documents/product- inofernal/yervoy-epar-productive-information_en.pdf（16.06.2022）。9。nivolumab-产品炭分摘要。https://www.ema.europa.eu/en/documents/product- inofern/opdivo-epar-productive-information_en.pdf（16.06.2022）。10。Somarouthu B，Lee SI，Urban T等。与免疫相关的肿瘤反应评估标准：全面综述。br j radol。2018; 91（1084）：20170457，doi：10.1259/bjr.20170457，PubMed索引：29172675。11。Seymour L，Bogaerts J，Perrone A等。恢复工作组。IRECIST：用于测试免疫治疗药的试验中的响应标准指南。lancet oncol。2017; 18（3）：E143-E152，doi：10.1016/s1470-2045（17）30074-8，在PubMed索引：28271869。12。Mao，Chen D，Duan S等。 总统淋巴细胞 - 单位细胞比率对高级上皮癌的预后影响：一种荟萃分析。 癌细胞 2018; 18：201，doi：10.1186/s12935-018-0698-5，在PubMed中索引：30534002。 13。 Templeton AJ，Ace O，McNamara MG等。Mao，Chen D，Duan S等。总统淋巴细胞 - 单位细胞比率对高级上皮癌的预后影响：一种荟萃分析。癌细胞2018; 18：201，doi：10.1186/s12935-018-0698-5，在PubMed中索引：30534002。13。Templeton AJ，Ace O，McNamara MG等。血小板与淋巴细胞比率在实体瘤中的预后作用：系统评价和荟萃分析。癌症流行病生物标志物上一篇。2014; 23（7）：1204–1212，doi：10.1158/1055-9965.EPI-14-0146，在PubMed中索引：24793958。
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）。
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。
揭开协同效应的面纱：探索应用人工智能和狭义人工智能的进步
混凝土的硅酸盐水合物晶体 (2023) 《空气与废物管理协会杂志》，73 (1)，第 40-49 页。Pap，J.，等人，使用机器学习对组织绩效进行建模
探索基于深度学习的大脑MRI-TO-CT合成中的对比度概括
背景：已提出合成计算机断层扫描（SCT），并越来越多地采用以实现基于磁共振成像（MRI）的放射疗法。深度学习（DL）最近证明了从固定MRI采集中生成准确的SCT的能力。但是，由于模型概括不良，MRI方案可能会随着时间的推移而随着时间的流逝而变化或不同。目的：研究域随机化（DR）以增加脑SCT生成DL模型的概括。方法：收集了95例接受RT患者的CT和相应的T 1加权MRI，带有 /无对比度，T 2加权和FLAIR MRI，考虑到可以研究概括的未见序列的能力。“基线”生成对抗网络进行了 /没有天赋序列的训练，以测试模型在没有DR的情况下的性能。基于SCT的剂量计划的图像相似性和准确性对CT进行了评估，以选择针对基线的表现最佳的DR方法。结果：基线模型在FLAIR上的性能最差，平均绝对误差（MAE）= 106±20.7 HU（平均值±σ）。在MAE = 99.0±14.9 HU的DR模型中，Flair上的性能显着提高，但仍然不如基线 + Flair模型的性能（MAE = 72.6±10.1 HU）。同样，对于DR VS基线，获得了γ速率的提高。结论：DR提高了仅在获得的MRI上训练的未见序列上的图像相似性和剂量准确性。DR使模型更加稳健，从而减少了在未见序列上应用模型时重新训练的需求，并且无法进行重新训练。
神经元的反向迁移：探索大脑的进化体系结构
早期的研究主要集中在神经发生（大脑中神经元的产生）和快速的神经元迁移均在胚胎发育的早期朝着一个方向移动。但研究人员发现，神经元在出生后慢慢移动以调整其最终位置，而神经元的产后反向运动导致了从三层皮层到六层新皮层的进化过渡。他们认为，如果没有反向运动，只有紧凑的三层皮层才能发展出来，而稀疏的六层新皮层的正确形成是不可能的。
探索网络的定量弹性分析 -
摘要 - 随着技术进步，网络物理系统（CPSS），特别是关键基础设施，已经与之紧密相连。他们对网络对手的接触比以往任何时候都高。针对批判基础设施进行的网络攻击的数量在数量和复杂性中增长。对这种复杂系统的保护至关重要。适用于关键基础设施的弹性旨在保护这些重要系统免受网络攻击，并使它们继续提供一定水平的性能，即使发生攻击也是如此。在这项工作中，我们探讨了与CPSS应用的网络耐药性有关的新进步。我们还使用度量标准来探索关键基础设施的弹性。作为用例，我们考虑使用水处理系统。索引术语 - 环境富度，关键基础设施，网络物理系统，弹性，光谱半径。
探索热力学中能量和温度之间的关系
强度和温度之间的关系对于信息各种身体过程至关重要。随着电力被转移到系统中或从系统中传递，它会影响小工具的温度，从而改变其国家。这种相互作用对于诸如热发动机和制冷等知识程序并不是最关键的，但是在知识现象以及截面过渡，化学反应和气体的行为以及这种探索中，我们将在探索中表现出重要的功能。我们将主要研究能源，主要在热的形式内影响控制这些相互作用的温度和原理的能量。将探索包括独特的温暖能力，潜在的温暖和热力学定律，从而提供有关功率如何影响温度变化和系统达到热平衡的方式的洞察力。通过研究这些原则，我们可以更高地绘制关闭驱动数量在众多热条件下的计数数字的基本机制。