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创伤性脑损伤中的高渗溶液 - Thieme Connect
摘要 本研究旨在评估高渗盐水与晶体液（生理盐水/乳酸林格氏液）在改善创伤性脑损伤 (TBI) 患者临床结果方面的效果。我们以不同的 MeSH 词搜索了 1990 年至今的电子数据库和灰色文献（未发表的文章）。关于 TBI（>18 岁）减压开颅术的随机对照试验、病例对照研究和前瞻性队列研究。临床结果指标包括格拉斯哥昏迷结果量表 (GCOS)、扩展 GCOS 和死亡率。数据被提取到 Review Manager 软件中。共检索并分析了 115 篇符合纳入标准的文章。最终，我们的荟萃分析纳入了五项研究，结果显示，使用高渗盐水的 TBI 患者在出院或 6 个月时获得良好结果的可能性与使用晶体液的患者相比无统计学意义（比值比 [OR]：0.01；95% 置信区间 (CI)：0.03–0.05；P = 0.65）。出院或 6 个月时使用高渗盐水与使用晶体液的死亡相对风险 (RR) 为 RR：0.80；95% CI：0.64–0.99；P = 0.04。亚组分析显示，与晶体液组相比，使用高渗溶液的组干预次数显著减少 OR：0.53；95% CI：0.48–0.59； P < 0.00001，并且还缩短了重症监护病房的住院时间（OR：0.46；95% CI：0.21–1.01；P = 0.05）。高渗盐水减少了经济负担，但既不影响临床结果也不降低死亡率。然而，需要进一步的临床试验来证明高渗盐水与普通盐水/乳酸林格氏液相比，是否在改善 TBI 患者的临床和神经系统状况方面有任何作用。
双曲线与欧几里得的嵌入在几次学习中
最新的表示学习研究表明，层次数据将自己带入双曲线空间中的低维和高度信息的表示。但是，即使双曲线嵌入在图像识别方面也收集了，它们的优化也容易出现数值障碍。此外，与传统的Eu-Clidean特征相比，尚不清楚哪种应用将受益于双曲线的隐性偏见最大。在本文中，我们专注于原型双曲神经网络。尤其是，双曲线嵌入的趋势会在高维度收敛到庞加尔e球的边界，并且对这对几乎没有的分类具有影响。我们表明，在常见的双曲半径上获得双曲线嵌入的最佳射击效果。与先前的基准结果相反，我们证明了配备有欧几里德指标的固定radius编码器可以实现更好的性能，而与嵌入式维度无关。
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关于艺术家 Christopher Kulendran Thomas 是一位现居伦敦和柏林的泰米尔裔艺术家，他的家人离开了位于斯里兰卡北部泰米尔人聚居地伊拉姆，那里的种族压迫和内乱不断升级，之后他在伦敦度过了成长的岁月。他大多是从远处观察斯里兰卡当代艺术如何从岛上冲突的灰烬中蓬勃发展起来，于是开始研究艺术创造现实的结构过程。如今，这位艺术家的工作室涉及众多学科，经常使用先进技术，是一种流畅的合作，将技术专家、建筑师、作家、记者、设计师、音乐家、活动家和艺术家聚集在一起，探索文化、技术和公民身份交叉点上各种尚未实现的可能性。Kulendran Thomas 是 New Eelam 的创始人兼首席执行官。
衰老黑素细胞的信号传导过度激活头发生长
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HyperOne 将为...创造超过 220 亿美元的经济效益
HyperOne 在今年早些时候的意向登记中获得了相当大的关注，并且最近完成了路线规划和设计，本周 HyperOne 正式呼吁各方对该项目交付表达兴趣，并计划在 2021 年底启动该项目。有兴趣的各方可以通过 eoi@hyper.one 联系 Hyperone 以获取更多信息。
靶向TSHR的一种新型的口服小分子拮抗剂可改善Graves疾病的体内模型Jun Zhang，Kiana Alvarez，Ivan G
在这里，我们描述了一种新型，有效和选择性的口服生物可利用的小分子TSHR拮抗剂的概念证明数据，该分子TSHR拮抗剂直接靶向TSHR功能，可用于治疗坟墓疾病的表现，包括潜在的眼科表现。使用原代小鼠甲状腺细胞确定小分子化合物SP-1351的体外药理作用。表明，TSH和患者衍生的自身抗体对原代胆红素的功能基因表达产生刺激作用。通过长期激活自身抗体的施用，建立了甲状腺功能亢进症的体内鼠模型。该模型的表征表明，与甲状腺功能亢进相关的关键基因被上调，循环T3和T4的水平失调，甲状腺本身的总体大小显着增加，反映了坟墓疾病的影响。用小分子负构构调节剂重复治疗10天，降低了甲状腺的总体大小，并改善了与Graves疾病（如卵泡肥大和卵泡胶体还原）相关的组织学参数。在T4诱导的急性小鼠模型中，口服SP-1351的口服给予治疗后的T4水平迅速减弱。
从越野设置中的长波高光谱图像
近年来，自主导航变得越来越流行。但是，大多数现有的方法在公路导航方面有效，并利用了主动传感器（例如LIDAR）。本文使用Passive传感器，特别是长波（LW）高光谱（HSI）的遍历性估计，重点介绍了自主越野导航。我们提出了一种方法，用于选择一部分高光谱带，该方法通过设计一个最小的传感器设计带选择模块，该模块设计一个最小的传感器，该模块设计了一个最小的传感器，该模块可以测量稀疏采样的光谱带，同时共同训练语义段网络网络，以进行遍历性估计。使用我们的LW HSI数据集在包括森林，沙漠，雪，池塘和开放式田野的各种越野场景中证明了我们方法的有效性。我们的数据集包括在各种天气条件下白天和夜间收集的图像，包括具有广泛障碍的具有挑战性的场景。使用我们的方法，我们学习了所有HSI频段中的一个小子集（2％），这些子频段可以在利用所有高光谱带时获得竞争性或更好的遍历性估计精度。仅使用5个频段，我们的方法能够实现平均类别的效果，该级别仅比使用完整的256波段HSI低1.3％，而仅比使用250频段HSI实现的效果仅比使用了0.1％，这证明了我们方法的成功。
用于高光谱图像分类的量子启发光谱空间金字塔网络
高光谱图像 (HSI) 分类旨在为每个像素分配一个唯一标签，以识别不同土地覆盖的类别。现有的 HSI 深度学习模型通常采用传统学习范式。作为新兴机器，量子计算机在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代受到限制。量子理论为设计深度学习模型提供了一种新的范式。受量子电路 (QC) 模型的启发，我们提出了一种受量子启发的光谱空间网络 (QSSN) 用于 HSI 特征提取。所提出的 QSSN 由相位预测模块 (PPM) 和受量子理论启发的类测量融合模块 (MFM) 组成，以动态融合光谱和空间信息。具体而言，QSSN 使用量子表示来表示 HSI 长方体，并使用 MFM 提取联合光谱空间特征。量子表示中使用了 HSI 长方体及其由 PPM 预测的相位。使用 QSSN 作为构建块，我们进一步提出了一种端到端的量子启发式光谱空间金字塔网络 (QSSPN)，用于 HSI 特征提取和分类。在这个金字塔框架中，QSSPN 通过级联 QSSN 块逐步学习特征表示，并使用 softmax 分类器进行分类。这是首次尝试将量子理论引入 HSI 处理模型设计。在三个 HSI 数据集上进行了大量实验，以验证所提出的 QSSPN 框架相对于最新方法的优越性。
道路上有模因和低估
ix。TECHNICAL CHALLENGES AND SOLUTIONS........................................................42 A. Scalability and Integration..............................................................................................42 1.Technical Architecture.....................................................................................................42 2.Scaling Solutions............................................................................................................. 43 3.Resource Management....................................................................................................43 4.性能优化......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 44 5。System Reliability............................................................................................................ 44
使用夸张的视觉层次结构映射改善视觉识别
视觉场景是自然组织的，在层次结构中，粗糙的语义递归由几个细节组成。探索这种视觉层次结构对于认识视觉元素的复杂关系至关重要，从而导致了全面的场景理解。在本文中，我们提出了一个视觉层次结构映射器（HI-MAPPER），这是一种增强对预训练的深神经网络（DNNS）结构化理解的新方法。hi-mapper通过1）通过概率密度的封装来调查视觉场景的层次结构组织； 2）学习双曲线空间中的分层关系，并具有新颖的分层对比损失。预定义的层次树通过层次结构分解和编码过程递归地与预训练的DNN的视觉特征相互作用，从而有效地识别了视觉层次结构并增强了对整个场景的识别。广泛的实验表明，Hi-Mapper显着增强了DNN的表示能力，从而改善了各种任务的性能，包括图像分类和密集的预测任务。代码可在https://github.com/kwonjunn01/hi-mapper上找到。