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23-50696-CV0.pdf
美国第五巡回法院号上诉法院 22-10062罗斯林·冈萨雷斯（Roslyn Gonzalez），单独和代表所有类似地位的其他人，原告 - 与蓝十字蓝盾协会（Blue Cross Blue Shield Association）相似的原告；卫生保健服务公司，以德克萨斯州的蓝十字蓝盾业务开展业务；美国人事管理办公室，被告 - 附录。 来自德克萨斯州北区美国北区美国地方法院的上诉号 3：20-CV-2149坟墓，Willett和Engelhardt，巡回法官。美国第五巡回法院号22-10062罗斯林·冈萨雷斯（Roslyn Gonzalez），单独和代表所有类似地位的其他人，原告 - 与蓝十字蓝盾协会（Blue Cross Blue Shield Association）相似的原告；卫生保健服务公司，以德克萨斯州的蓝十字蓝盾业务开展业务；美国人事管理办公室，被告 - 附录。来自德克萨斯州北区美国北区美国地方法院的上诉号 3：20-CV-2149坟墓，Willett和Engelhardt，巡回法官。来自德克萨斯州北区美国北区美国地方法院的上诉号3：20-CV-2149坟墓，Willett和Engelhardt，巡回法官。
引用本文：Huang YZ，Wang ZH，Gong JN，Zhu DD，Chen W，Li FZ，et al. 巨噬细胞作为癌症基因治疗的潜在靶点。Ex
巨噬细胞是一种普遍存在且功能多样的免疫细胞，在先天免疫和启动适应性免疫中起着核心作用。特别是肿瘤相关巨噬细胞（TAM）是癌症发生和发展的关键因素。因此，巨噬细胞是癌症治疗的新兴潜在靶点。在众多的靶向治疗选择中，基因治疗是通过在基因水平上直接特异性地调控巨噬细胞的生物学功能来治疗癌症的最具潜力的治疗策略之一。本文简要介绍了巨噬细胞群的特点、TAM在癌症发生、进展中的作用，并总结了一些代表性的例子，以突出当前以TAM为靶点的基因治疗的进展。本综述旨在为以巨噬细胞为靶点的基因治疗提供新的见解，以实现癌症的精准治疗。
Gonzalo de Salazar Serantes - 联盟的挑战
本书是多年工作的成果，许多人通过出版物、会议和对话（无论是官方的还是非正式的）以这样或那样的方式为本书的重点和内容的形成做出了贡献。首先，序言的作者、多年的私人朋友维森特·加里多·雷博莱多 (Vicente Garrido Rebolledo) 教授值得我表示感谢，他承担了对文本进行批判性阅读的重担，这是他众多学术义务之外的又一重担。我还要向西班牙国防部战略研究所的两位分析师伊格纳西奥·富恩特·科博上校和何塞·帕尔多·德·桑塔亚纳上校表示感谢，感谢他们对文本的严格审查以及他们的建议和建议。 ，这使我们能够大大改进这项工作。同样，我感谢在此期间与我保持联系的其他西班牙士兵和盟国，感谢他们对国际现实的有趣分析。国际关系和安全问题领域有很多作者和专家，他们的研究和出版物为本文的方法和内容提供了指导，并附有相应的参考书目。最后，我还要感谢 Don Tadeo Mas Trelles Álvarez 在准备图形和地图方面提供的帮助。
neurotecnología：interfaz cerebro-计算机yprotección...
室内定位是一个尚未有效，准确解决的问题。在室外最有效的解决方案是全球位置系统（GPS），但由于信号的减弱，无法在室内使用它，因此已经研究了其他解决方案。这些方法可用于定义盲人，旅游或自主机器人导航的指导的地图。在本文中，提出了强大的障碍检测和映射系统的研究，设计，实施和评估。因此，它可用于警报近对象的存在，并避免在室内导航中发生碰撞。该系统基于飞行时间（TOF）摄像头和单板计算机（SBC），例如Raspberry Pi或Nvidia Jetson Nano。为了评估系统，进行了一些实际的实验。这种系统可以集成在轮椅上，并帮助残障人士在室内移动或从室内环境中获取数据并在2D或3D图像中重新创建它。
引用：GonzálezDiazE，Rodríguez-Paz C，Fernandez-Prieto A等。第一通过效应在机械血栓切除术中对ACU
抽象目标机械血栓切除术（MT）益处与达到的再灌注程度有关。第一次通过效应（FPE）定义为单个设备通道后的大船尾闭塞（MITCI）2C-3中的全血管的完整/接近血运重建。这项研究评估了从西班牙国家卫生系统（NHS）观点获得FPE急性缺血性中风（AIS）患者的健康益处和经济影响。设计终身马尔可夫模型用于估计实现FPE的患者的增量成本和健康成本和健康结果（以质量调整后的终身寿命（QALYS）衡量。对急性缺血性中风（Stratis）注册中心治疗的患者进行系统评估的亚分析以获得临床结果。基本病例包括所有至少达到最终MTICI≥2B的患者，而替代方案包括所有患者，无论其最终的MTICI如何（0-3）。治疗费用进行了更新，以根据专家小组共识反映当前的实践，而其他急性和长期成本是从先前对西班牙进行的MT的成本效益分析获得的。灵敏度分析以评估模型的鲁棒性。设定西班牙医疗保健观点。西班牙的参与者AIS患者。MT之后的干预措施FPE。 结果根据FPE和非FPE组的模型估计的QALYS，终生成本和净货币收益，具体取决于包括再灌注组和正式护理成本。MT之后的干预措施FPE。结果根据FPE和非FPE组的模型估计的QALYS，终生成本和净货币收益，具体取决于包括再灌注组和正式护理成本。结果估计在所有情况下，FPE组在90天时估计临床结果明显更好。在基本情况下，该模型估计每名患者的终身成本成本为16 583欧元，而FPE组的QALY增长率为1.2年。在替代方案中节省成本和QALY的收益较大（-44 289; 1.75）。在所有情况下，节省成本都是由长期成本降低驱动的。
引用文献 Goncharov RK、Kiselev AD、Samsonov EO、Egorov VI 连续变量量子密钥分发：信任安全分析
量子密钥分发 (QKD) [1] 是在双方 Alice 和 Bob 之间生成安全密钥的一种特殊方法，该方法可确保量子计算机时代传输信息的隐私。从历史上看，最早提出的协议是离散变量 (DV) 协议 [2, 3]，其中信息以单个光子的状态进行编码：偏振、相位或时间箱。然而，随着时间的推移，连续变量 (CV) 协议 [4–6] 被引入，由于使用同差/异差检测系统代替单光子探测器，这些协议被认为更高效、速率更高且具有成本效益。考虑 QKD 系统的安全性时，必须考虑到它们中的每一个都具有并不理想的有限物理实现，这为窃听者 Eve 提供了进行多次攻击并提取部分密钥的机会。为了防止这种威胁，针对每个协议，正在开发一个复杂的系统来评估 Eve 可用的信息和可接受的错误水平。目前，已经提出了相当多的工作，涵盖 CV-QKD 协议的安全性主题 [7–14]。在最适合实际实施的协议中，GG02 协议 [6,15] 脱颖而出，考虑到有限密钥效应，该协议的安全性已证明可以抵御相干（一般）攻击。此外，还考虑了不受信任和受信任的硬件噪声模型 [12]。后者是可取的，因为许多安全级别意味着 Eve 无法访问 Alice 和 Bob 的块，而且，考虑到不受信任的噪声会使协议基本上无法使用。因此，本文将在具有受信任硬件噪声的实际实施中提供针对一般攻击的 CV-QKD 的完整安全性证明。在第 2 节中，我们描述了 CV-QKD 方案的光学配置；在第 3 至第 5 节中，我们给出了可信噪声场景中协议的描述，并考虑了超出一般安全证明框架的特定攻击的可能性。在第 6 节中，我们提供了一种评估和监控实验参数的技术；在第 7 节中，我们阐明了安全性分析并估计了有限长度安全密钥的生成率。在第 8 节中，我们讨论了结果并得出了适当的结论。
引用：Mwata-Velu T，Ruiz-Pinales J，Avina-Cervantes JG，Gonzalez-Barbosa JJ，Contreras-Hernandez JL。经验模式分解和双向
运动图像（MI）EEG信号在BCI应用中广泛使用，因为它们通过想象身体肢体运动为用户提供了全部控制[9]。想象的和物理的肢体运动引起了MU-RHILTHM同步和去同步，可以使用感觉运动皮层上的EEG技术进行探索[10]。许多作品已经实施了特定技术选择和降低维数的特定技术，其中遗传算法（GA）[11] [11]，顺序的正向特征选择（SFF）[12]，线性判别分析（LDA）[13] [13]，经验模式分解（EMD）[14]和FISHER INCTICNANT INCINICINANT ANARESSICS（FISHER INCTINANT分析）（FDA）[15] [15] [15] [15] [15]。因此，有效的线性分类器（例如支持向量机（SVM）[16]和LDA [17]被广泛用于特征的分类。此外，贝叶斯分类器[18]，隐藏的马尔可夫模型分类器（hmm）[19]和K-Nearest邻居（K-NN）分类器[20]同样为EEG特征分类提供了竞争结果。从这个意义上讲，Miao等。[21]将右手食指解码用于手指康复。在他们的角度，Nijisha等人。[22]使用基于常见空间图案（CSP）和单个卷积层的空间过滤器对左手，右手，双手和脚MI-EEG信号进行分类。
引用：Mwata-Velu T、Ruiz-Pinales J、Avina-Cervantes JG、Gonzalez-Barbosa JJ、Contreras-Hernandez JL。经验模态分解和双向
运动想象 (MI) 脑电信号广泛应用于脑机接口 (BCI) 应用中，因为它们通过想象肢体运动让用户完全控制 [9]。想象和物理肢体运动会引起微节律同步和去同步，这可以通过使用脑电图技术在感觉运动皮层上进行探索 [10]。许多研究已经实现了特征选择和降维的具体技术，其中包括遗传算法 (GA) [11]、顺序前向特征选择 (SFFS) [12]、线性判别分析 (LDA) [13]、经验模态分解 (EMD) [14] 和 Fisher 判别分析 (FDA) [15]。因此，高效的线性分类器如支持向量机 (SVM) [16] 和 LDA [17] 被广泛用于特征分类。此外，贝叶斯分类器 [18]、隐马尔可夫模型分类器 (HMM) [19] 和 k-最近邻 (k-NN) 分类器 [20] 同样为 EEG 特征分类提供了有竞争力的结果。在这方面，Miao 等人 [21] 将右手食指解码应用于手指康复。Nijisha 等人 [22] 使用基于公共空间模式 (CSP) 的空间滤波器和单个卷积层对左手、右手、双手和脚 MI-EEG 信号进行分类。
埃塞俄比亚西北部贡德尔市大学生接种新冠疫苗意愿及相关因素分析
自中国武汉市首次发现病例以来，2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行已爆发（Awadasseid 等人，2020 年）。目前，全球已报告超过 1.41 亿例 COVID-19 病例和 300 多万人死亡。所有年龄段的人都有感染和患重病的风险 [Rivera-Figueroa 等人，2020 年；世界卫生组织 [WHO]，2021a]。世界卫生组织 (WHO) 宣布 COVID-19 为大流行病后，全球各国政府已实施多项预防措施和规程，以减少 COVID-19 的传播。预防措施包括：正确和持续使用口罩、保持人与人之间 2 米的距离、用肥皂洗手、避免用不干净的手触摸眼睛和鼻子、避免去人满为患的地方 (Baye，2020 年)。在其他预防措施中，疫苗接种是最有效的公共卫生预防干预措施之一，对减少传染病负担及其相关死亡率影响最大（Remy 等人，2014 年）。COVID-19 疫苗已进行多次试验，第一种疫苗于 2020 年 12 月 21 日获得欧盟批准（欧洲药品管理局，2020 年）。随后经过进一步试验，目前使用的疫苗阿斯利康于 2021 年 1 月 29 日获得批准（Rzymski 等人，2021 年）。埃塞俄比亚政府也采用了这种疫苗，并在全国各地分发（| WHO | 非洲区域办事处，2021c）。因此，埃塞俄比亚于 2021 年 3 月 7 日收到了 218.4 万剂 COVID-19 疫苗。此后，埃塞俄比亚卫生部 (MOH) 于 2021 年 3 月 13 日正式启动 COVID-19 疫苗接种 [世界卫生组织 [WHO]，2021b]。然而，由于 COVID-19 疫苗供应不足，各国政府优先考虑高危人群获得初始疫苗供应。这些高危人群包括医护人员、老年人以及患有慢性合并症和呼吸系统疾病的人（Soares 等人，2021 年）。尽管安全有效的 COVID-19 疫苗对于结束大流行至关重要，但全球范围内的疫苗犹豫现象正在增加（Lazarus 等人，2021 年）。根据免疫战略咨询专家组的说法，疫苗犹豫是指尽管可以接种针对特定大流行性疾病的疫苗，但仍延迟接受或拒绝接种疫苗（MacDonald 和 SAGE 疫苗犹豫工作组，2015 年）。在许多国家，拒绝接种疫苗和错误信息已成为实现最佳疫苗覆盖率和社区免疫的重大障碍（Dubé 和 MacDonald，2020 年）。此外，对疫苗的担忧，尤其是对 COVID-19 疫苗的担忧，导致人们错误地认为疫苗尚未经过彻底的安全性和有效性测试（Beck，2020 年）。目前，已经出现了不同的研究，探讨大学生对 COVID-19 的态度和意愿
Reyes-González Juan Pablo、Díaz-Peregrino Roberto、Soto-Ulloa Victor、Galvan-Remigio Isabel、Castillo Paul 和 Ogando-Rivas Elizabeth* 医疗保健系统中的大数据：与人工智能和区块链技术的协同作用
摘要：在过去的几十年里，大数据促进并改善了我们在医学研究和临床领域的日常工作；实现这一点的策略是了解如何组织和分析数据，以实现最终目标，即改善医疗保健系统，包括成本和收益、生活质量和患者结果。本综述的主要目的是说明大数据在医疗保健领域的最新发展、特点和架构。我们还想展示大数据在区块链和人工智能等最新技术中的不同应用和主要机制，认识到它们的优点和局限性。也许，医学教育和数字解剖学是尚未开发的领域，正如我们所提议的那样，研究它们可能会有利可图。使用这些不同的技术可以彻底改变医疗保健系统。因此，我们正在解释这些系统的基础，重点关注医疗领域，以鼓励医生、护士、生物技术和其他医疗保健专业人员参与并创建更高效、更有效的系统。