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历史政治经济学：过去、现在和未来
政治学领域最近出现了一波研究浪潮，研究者使用统计方法进行因果推断和形式理论来审视过去——这一领域被广泛称为历史政治经济学 (HPE)。我们研究了这一领域的发展。我们的调查揭示了历史在 HPE 中的三种常见用途：为过去而理解过去、以历史为方式理解现在以及以历史为背景探索理论猜想。我们介绍了每个领域的重要工作，并讨论了每种方法的权衡。我们进一步确定了 HPE 学者面临的关键实践和分析挑战，包括现有数据的可访问性以及不存在数据时推断的障碍。展望未来，我们看到对进入该领域的学者的培训有所改善，人们更加注重知识积累，并更加关注种族、性别、民族和气候变化等未被充分探索的话题。
在帕金森氏病患者中使用人姿势估计的暂时空间和运动学步态参数的评估：近额外和侧视图之间的比较
步态障碍是帕金森氏病（PD）患者最常见的症状之一，与临床不良结局密切相关。最近，基于视频的人类姿势估计（HPE）技术吸引了与基于标记基于标记的3D运动捕获系统更便宜，更简单的方法进行步态分析的方法。然而，尚不清楚基于视频的HPE是否是测量PD患者的临时和运动步态参数的可行方法，以及该功能如何随相机位置而变化。在这项研究中，使用运动捕获系统和两个智能手机摄像机测量了24例早期PD患者的跑步机和地面步行，并放置在受试者的近额和外侧侧面。我们比较了从3D运动捕获系统和无标记的HPE获得的关节位置数据之间的暂时步态参数和运动学特征的差异。我们的结果证实了使用HPE的PD患者的Ana-lyzing步态的可行性。尽管脚后跟和脚趾清晰可见的近额外视图对于估计时间步态参数有效，但横向视图特别适合评估空间步态参数和关节角度。，在侧面记录不可行的临床环境中，近额外的视图记录仍然可以作为运动捕获系统的实际替代方法。
踏上企业 AI 之旅
重点关注 GPU 加速计算和咨询专业知识，以帮助企业开发 AI 解决方案。此次合作为感兴趣的企业带来了巨大的优势，包括成熟的 AI 专业知识、全球最大的 DL 生态系统以及各种功能强大、随时可用的 AI 软件框架。HPE 和 NVIDIA 携手行业和客户，通过在线和讲师指导的培训和研讨会、参考 AI 架构以及对 NVIDIA GPU 加速应用程序进行基准测试来利用 AI 和 DL，以缩短价值实现时间并改善 AI 项目成果。NVIDIA 合作充分利用了 NVIDIA GPU 卓越的并行处理能力，与 HPE 的计算和基础设施创新相结合，简化并加快了从企业的 DL 计划中获取实时洞察的过程。有关更多信息，请咨询 HPE 和 NVIDIA 深度学习合作。
HCl Tech
•HPE CTG收购后面的收入增长前景有所改善：该公司在其软件细分市场（+18.7％QOQ）驱动的街道估算中大量报告，该公司的季度继续锚定季度性能。其25财年收入指南的下端被修订至4.5-5％的cc术语（即大部分，即〜50 bps，是CTG收购诱导的），FY25的有机增长前景保持不变。现在，IT服务的隐含有机增长范围在-1.6％至 +0.6％QOQ的范围内，这意味着由于大量 /大型交易的降低 /减少 /减少了大型 /大型交易，延迟了可支配的交易，以及HPE CTG收购的影响。我们认为，公司的卢比收入在24-27 e之间的复合年增长率为8.4％，而19-24财年之间的复合年增长率为12.7％。
细浓度：通过扩散模型进行细粒度及时驱动的3D人姿势估计
3D人姿势估计（3D HPE）任务使用2D图像或视频来预测3D空间中的人类关节坐标。尽管最新的基于深度学习的方法取得了进步，但它们主要忽略了可访问的文本和自然可行的人类知识的能力，而错过了有价值的隐性监督，以指导3D HPE任务。此外，以前的努力经常从整个人体的角度研究这项任务，从而忽略了隐藏在不同身体部位的细粒度指导。为此，我们基于3D HPE的扩散模型（名为FinePose）提出了一个新的细粒及时驱动的DeNoiser。它由三个核心块组成，增强了扩散模型的反向过程：（1）通过耦合辅助辅助文本和可学习的提示以模拟隐式指南的耦合知识，并通过耦合的辅助辅助文本和自然可行的零件知识，可以通过耦合的辅助辅助文本和自然可行的零件知识来构建精细的部分零件感知的提示。（2）Fine-
可遗传的多基因编辑：基因组医学的下一个前沿？
在人类胚胎和生殖细胞中的多基因组编辑被预测在未来三十年内变得可行。最近的几本书和学术论文概述了种系基因组编辑提出的道德问题及其可能带来的机会1-3。迄今为止，尚未尝试预测改变与多基因疾病相关的特定变体的后果。在此分析中，我们表明多基因组编辑理论上可能会导致疾病易感性的极大降低。例如，编辑相对少量的基因组变异可能会对一个人患冠状动脉疾病，阿尔茨海默氏病，严重抑郁症，糖尿病和精神分裂症的风险产生重大影响。同样，从理论上讲，可以通过多基因编辑来实现危险因素的巨大变化，例如低密度脂蛋白胆固醇和血压。尽管可遗传的多基因编辑（HPE）仍然是推测性的，但我们完成了计算以讨论潜在的道德问题。我们的建模表明，基因编辑在个体层面上的预定积极后果如何加深健康不平等。此外，随着单个或多个基因变异可以增加某些疾病的风险，同时减少其他疾病的风险，因此HPE提出了与多效性和遗传多样性有关的道德挑战。我们通过主张HPE提出的道德问题的集体主义观点来结束，该问题对其对个人，家庭，社区和社会的影响产生了影响4。
BMP7B和BMPR1BA脆皮斑马鱼
1 Department of Molecular Embryology, Institute of Anatomy and Cell Biology, Faculty of Medicine, University Freiburg, 79104 Freiburg, Germany 2 Faculty of Health, Security, Society, Furtwangen University, Furtwangen, Germany Corresponding author: Stephan.heermann@hs-furtwangen.de Abstract The visual system is highly specialized and its function is substantially depending on the proper development of眼睛。早期眼睛发育始于单个眼场的定义，该视野位于前神经板（ANP）中。该单一眼场连续分开，两个视线囊泡在侧面出现。然后将这些囊泡转化为光学杯，未来视网膜在其中有所区别。全脑脑（HPE）是一种频繁的发育前脑疾病，其中ANP结构域的分裂受到阻碍。hpe主要是遗传联系的，我们最近表明，BMP拮抗作用对于眼场和远程脑分裂至关重要。过多的BMP诱导导致视网膜祖细胞卡在畸形前脑内。在这项研究中，使用斑马鱼作为模型，我们在F0一代中使用急性CRISPR/ CAS9分析显示了BMP7B和BMPR1BA的必要性，以进行适当的前脑发育。在两个基因的清脆中，我们都发现了HPE表型，例如环境。对BMP7B酥脆的进一步分析表明，主要是眼场受到影响，而不是远程脑前体域。关键词：BMP7B，BMPR1BA，Holoprosencephaly，Cyclopia，BMP
2025议程-perc-canada.ca
照片来源：贝勒医学院。https://www.bcm.edu/people-search/jennifer-benjamin-18289 Jennifer Benjamin博士是德克萨斯州休斯敦贝勒医学院（BCM）的德克萨斯儿童医院儿科医院的儿科副教授。作为临床医生教育工作者，她的热情是使用教学方法对卫生专业教育（HPE）的使用最新技术进步。她是HPE（CRIS）研究创新与科学中心技术中心的总监，并且是德克萨斯州儿童医院教职学院的联合导演。她是贝勒医学院赫芬顿教育创新与技术部的成员，也是BCM的杰出教育学院的成员。她在学术儿科协会（APA）中发挥了积极作用，是SIG的电子学习和医学学生教育的联合主席，并在哈佛大学梅西（Harvard Macy）课程中担任有关使用技术（T3）课程转变您的教学的教师。她很高兴能够将如何使用Genai用作HPE进行研究，临床护理和教育，并实用带回家。会议标题：拥抱Genai对卫生专业人员会议目标的变革潜力。在会议结束时，参与者将能够：1。应用一个基于理论的框架来整合AI工具来教授卫生专业人员2。使用AI3。利用AI来策划，分类和分析科学文章，以告知循证实践4.开发有效的提示技术来支持内容生成和手稿写作
利用人类姿势估计来改善健康推荐系统
这种可穿戴健康设备和在线健康信息系统的广泛使用已经产生了对更个性化的健康建议的越来越多的需求，这是健康推荐系统（HRS）旨在解决的挑战。尽管有潜力，但目前的人力资源管理人员面临着将建议与用户的期望保持一致的挑战，这是建立对此类系统的信任的关键因素。hrs发现了与人姿势估计（HPE）的强大协同作用。的确，观察对用户健康的冒险风险对于提供有效的建议和支持以及应用于医疗保健领域的研究至关重要。例如，在职业医学领域采用HPE来进行人体工程学的姿势评估。的确，不纳入工作的主要原因之一是反复出现不当姿势和运动引起的健康问题[1]。为了解决这些问题，人体工程学家通过直接现场观察或分析执行常规工作任务的工人的视频记录来评估姿势。传统的姿势评估方法通常依赖于根据对各个方面的评估（例如生理角度，负载重量和重复次数）提供得分的标准化指数。在人力资源中，一个可能的创新方面是利用从HPE技术收集的数据，不仅可以提高性能，而且还可以根据用户的特征和动作提供更多个性化的解释。基于这些想法，我提出了一项初步工作[2]，重点是办公室工作人员的姿势校正。在文献中，许多研究共享了我们的姿势分类的目标[3,4,5]，但是他们的方法依赖于在严格的约束下收集的数据，例如使用专用摄像机，传感器或其他嵌入椅子中的数据。相比之下，我提出了一种基于从经典摄像机和轻巧，基于AI的快速分类模型的数据的简单方法。通过分析分类模型的结果，我们就可以建议对改善姿势改善改善工人的福祉。因此，我致力于在博士学位期间追求的目标。是引入一种新颖的方法，该方法将HPE的数据集成到人力资源管理中，为更精确和个性化的建议铺平了道路。
