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改善了...
摘要背景：CD4 T细胞内HIV的复制和生命周期是分子细节的理解，对这种人逆转录病毒如何促进CD4 T淋巴细胞的丧失知之甚少。正是这种细胞死亡过程驱动了临床发展为获得的免疫缺陷综合征（AIDS）。但是，CD4 + T细胞的增殖迅速延迟了调节T细胞和CTLA4的功能相互作用。互动瘫痪CD4 + T细胞分化，重定向代谢回路，并减少了它们在感染部位的积累。这些机制在整个HIV进展过程中都被积极维持，并且CD4 + T细胞迅速强化增殖和功能分化。我们证明了CART六（6）个月内CD4 +细胞的显着增加。这表明CD4 + T细胞的数量增加是免疫改善阶段的中心部分，并导致免疫防御能力杀死HIV病毒。在这项研究中，我们旨在确定在六个月内参加ABUTH的艾滋病毒感染受试者中的CD4 + T细胞计数回收率。材料和方法：我们采用了准实验设计，在其中使用非概率采样技术来招募38名（38）天真的HIV患者，最多六（6）个月在联合抗逆转录病毒疗法（CART）和十（10）个对照中。我们使用Partec Cyflow计数器对CD4 + T细胞进行了量化。德国。结果：使用Friedman检验的中值CD4 + T细胞计数显着增加，在六（6）个月后，在经过治疗的HIV感染的参与者中，P值为0.0001和对照组的p值为0.0001。hiv感染的ART幼稚参与者的CD4 + T细胞计数的中位数和四分位数（IQR）在基线时，治疗时为199（92.75-402.8）Cell/µL，379.5（265.5-569.8）细胞/µL（265.5-569.8）细胞/µL/µL和1316（1082-1480）。结果表明，CD4 + T细胞的增加在六个月内恢复。结论：总而言之，CD4 + T细胞的重要性是恢复的重要性，表明免疫改善阶段在防御机制中针对HIV病毒的中心部分。关键字：CD4 + T细胞，HIV感染的个体，抗逆转录病毒疗法，功能分化，艾哈迈杜·贝洛大学，扎里亚。
用于建模电喷雾微型化学化学的计算方法，以改进定量质谱
本报告是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府或其任何机构，也不是巴特尔纪念研究所，或其任何雇员，对任何信息，设备，产物或程序披露或代表其使用的任何法律责任或责任都没有任何法律责任或责任，或者对其使用的准确性，完整性或有用性都不会侵犯私人权利。以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或以其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构或Battelle Memorial Institute的认可，建议或赞成。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
改进的Pix2Pix生成对抗网络模型，以增强甲状腺结节分割
摘要 - 甲状腺结节是一种病变，医生通常需要高级诊断工具来检测和进行后续诊断。有监督的深度学习技术，尤其是生成的对抗网络（GAN），已被用来提取基本特征，检测结节并生成甲状腺面膜。但是，由于识别癌症区域和训练模式崩溃的高成本，这些方法在获得培训数据方面面临重大挑战。因此，本研究提出了一个GAN模型的改进，即用于甲状腺结节分割的像素到像素（Pix2Pix）模型，在该模型中，将发生器与监督损失功能合并，以解决GAN训练期间的不稳定性。该模型使用了具有u-Net体系结构启发的编码码头结构的生成器来产生掩码。该模型的歧视者由多层卷积神经网络（CNN）组成，以比较真实和生成的面具。此外，使用三个损失函数，即二进制跨透明镜丢失，软骰子丢失和jaccard损失，并结合损失gan来稳定GAN模型。基于结果，提出的模型从超声甲状腺结节图像中实现了97％的癌症区域检测准确性，并使用稳定模型对其进行了分割，其发电机损耗函数值为0.5。简而言之，这项研究表明，与半监视分割模型相比，改进的PIX2PIX模型在结节分割精度方面产生了更大的灵活性。关键字 - 甲状腺结节分割，超声图像，深度学习，生成对抗网络，pix2pix，损失功能
在矿物材料上生长的嗜极古菌中代谢物提取和呼吸醌鉴定的改进方案
我们研究了在黄铁矿 (FeS 2 ) 上生长的铁和硫氧化、极嗜热酸的古菌 Metallosphaera sedula 的代谢组。由于细胞与矿物材料之间紧密接触和相互作用，从这些微生物中提取有机物是一项重大挑战。因此，我们应用了一种改进的方案来破坏微生物细胞并将其有机成分与矿物表面分离，通过液液萃取提取亲脂性化合物，并使用 MALDI-TOF MS 和 UHPLC-UHR-Q/TOF 进行代谢组学分析。通过这种方法，我们确定了几种参与中心碳代谢和古菌中发现的改良 Entner-Doudoroff 途径的分子、硫代谢相关化合物以及参与 M. sedula 适应极端环境（如金属耐受性和耐酸性）的分子。此外，我们还确定了参与微生物相互作用的分子，即通过生物膜形成进行的细胞表面相互作用和通过群体感应进行的细胞间相互作用，这依赖于信使分子进行微生物通讯。此外，我们利用高级化合物识别软件（MetaboScape）成功提取并识别了不同的饱和噻吩醌。这些醌是 M. sedula 的呼吸链电子载体，具有在极端环境条件下进行生命检测的生物标志物潜力。
改进的萤火虫快速探索随机树算法用于机器人路径规划
在机器人技术中，高效的路径规划使机器人能够独立工作并随着时间的推移在不断变化的环境中移动。这项研究将快速探索随机树 (RRT) 架构与萤火虫算法 (FA) 相结合，以使机器人的路径规划更好。提出的 ERRT-FA，即“使用萤火虫算法增强的 RRT”，使用萤火虫的社交习惯生成更好的路线。使用萤火虫社交习惯规划路线可以有效地帮助探索配置空间。FA 的作用是通过提供对搜索空间的优化探索来增强 RRT 算法，最终优化 RRT 算法找到的路径并在复杂环境中找到更好的路径。FA 的基本思想是通过根据萤火虫的强度优化萤火虫的位置来优化 RRT 算法得到的路径。各种测试表明，在许多机器人情况下，ERRT-FA 的效果优于 RRT 算法。这表明计算时间、探索效率和路线长度显著减少，统计分析显示平均减少。这样的结果表明，所提出的 ERRT-FA 是优化 ERRT-FA 作为完美路径规划的替代解决方案。
N251-003，ACV 改进型 HVAC 系统
答：HVAC 是车辆噪音水平的重要因素，尤其是在车辆速度较低时（传动系统和道路噪音在某些时候也会起作用）。HVAC 系统需要满足 MIL STD 1474 中的噪音要求；HVAC 的噪音与其他车辆噪音源相结合时不应超过单个听力保护水平。海军陆战队命令“MCO 6260.3A 海军陆战队听力保护计划”提供了有关佩戴听力保护装置时确定耳内噪音水平的更多指导。17. 问：是否有所需的制冷剂类型？
人工智能改善细菌感染的诊断和治疗
Debashis Chandra Das 4，Mst。Shahana Akter 5，Abdullah al Numan 6抽象背景：人工智能（AI）在医疗保健中逐渐至关重要，提供了增强的诊断精度，量身定制的治疗策略和出色的患者成果。通过分析广泛的医学数据，包括遗传信息，生活方式选择和医学历史，AI已成为个性化医学的有影响力的工具，尤其是针对癌症和传染病。 方法：肿瘤学模型评估了遗传概况和治疗史，以提出个性化的化学疗法方案，以最大程度地减少不良反应，同时提高治疗功效。 治疗传染病时，诸如组合型的工具使用自动图像分析来检查抗生素如何一起工作。 便携式抗菌敏感性测试方法迅速找到细菌感染并制定最适合他们的治疗计划。 高级AI系统（例如ChatGpt-3）提供精确的差异诊断，加速了临床决策。 结果：通过评估单个遗传变异，AI驱动的个人治疗策略通过提高治疗功效而在癌症中表现出了巨大的潜力。 在传染病中，人工智能的能力通过分析广泛的医学数据，包括遗传信息，生活方式选择和医学历史，AI已成为个性化医学的有影响力的工具，尤其是针对癌症和传染病。方法：肿瘤学模型评估了遗传概况和治疗史，以提出个性化的化学疗法方案，以最大程度地减少不良反应，同时提高治疗功效。治疗传染病时，诸如组合型的工具使用自动图像分析来检查抗生素如何一起工作。便携式抗菌敏感性测试方法迅速找到细菌感染并制定最适合他们的治疗计划。高级AI系统（例如ChatGpt-3）提供精确的差异诊断，加速了临床决策。结果：通过评估单个遗传变异，AI驱动的个人治疗策略通过提高治疗功效而在癌症中表现出了巨大的潜力。在传染病中，人工智能的能力
将BERT与LDA结合：改进的主题建模在孟加拉语语言中
摘要 - 主题建模是一种广泛使用的技术，用于从未标记的文本数据中提取隐藏的模式，从而促进了各种功能，例如文档组织，内容建议和检索。尽管传统上应用于英语文本，但主题建模最近在其他语言中获得了吸引力，包括孟加拉语，这是由于孟加拉语内容在线的日益增长的驱动而驱动。最近的研究已将某些主题建模方法应用于孟加拉语，但其在绩效方面的有效性尚未得到充分影响。本文介绍了Bert-LDA（一种混合主题建模的方法），应用于孟加拉新闻语料库，其中包括从在线孟加拉新闻门户收集的各种类别的文章。潜在的dirichlet分配（LDA）是一个概率模型，将每个文档表示为主题的混合，而Bert-LDA则利用了Bert上下文嵌入的语义丰富，结合了LDA的强大主题建模功能。通过整合两种方法的优势，我们的方法旨在提高本伽利文本主题建模的性能。实验结果表明，所提出的BERT-LDA模型始终优于各种评估指标的传统主题建模技术，从而在从孟加拉语文本数据中提取有意义的见解方面有了重大改进。
数字患者双胞胎可改善诊断和治疗
创建机器的数字双胞胎已经是一项非常复杂的事业。那么，与人类有机体这样做必须有多困难？Fraunhofer实验软件工程研究所的研究人员正在研究数字患者双胞胎的可能性，挑战和潜力。，他们的目标是将来对数字“复制品”进行药物测试，然后再服用第一份药丸。在这次采访中，特蕾莎·阿伦斯（Theresa Ahrens）博士和乔纳斯·马塞洛（Jonas Marcello）博士共同领导弗劳恩霍夫（Fraunhofer）IESE的数字健康工程部门，解释了数字患者双胞胎的好处和附加值。什么是数字患者双胞胎？特蕾莎·艾伦斯（Theresa Ahrens）：从本质上讲，数字患者双胞胎是生物单元的精确而动态的虚拟率。这种高度发达的模型可以模拟检查，用于检查，细胞结构，组织，器官，甚至整个人，理想地包含其现实世界中的所有信息，我的意思是实际患者。数字型双胞胎是动态的，因此它们会考虑随着时间的流逝而发生的变化，并且可以模拟基本的生理过程。这使我们能够做出各种谓词，例如关于生理功能，例如，如果医生正在考虑为患者考虑某些药物，这些功能会有所帮助。数字患者双胞胎如何改善医疗服务？乔纳斯·马塞洛（Jonas Marcello）：数字患者双胞胎具有广泛不同应用的巨大潜力。举例说明，这些模型可以帮助可视化人体内部的代谢过程。机械生产是否有相似之处？虚拟双胞胎在医学上提供的一个大机会是，它们可以用来识别药物的影响，包括药物相互作用和侧面效果，甚至在该人服用第一颗药物之前。Marcello：与生产环境中的数字双胞胎一样，机器可以取消预测性维护，情况也相似：这为预分制的健康监测铺平了道路。和该技术在早期筛查和预防方面也打开了新的门，因为虚拟复制品可以在健康问题的开始阶段提供线索，或揭示出较高的特定疾病风险。这允许
文章 免疫检查点阻断联合 AbnobaViscum ® 疗法可提高晚期或转移性非小细胞肺癌患者的生存率
摘要：背景：癌症治疗的最新进展表明，免疫检查点阻断 (ICB) 加 Viscum album L. 疗法可提高晚期或转移性非小细胞肺癌 (NSCLC) 患者的生存率。本研究的目的是调查与接受 ICB 和 abnobaViscum ® 联合治疗的 NSCLC 患者生存率改善相关的因素。方法：这项真实世界数据研究纳入了来自认可的网络肿瘤学登记处的晚期或转移性 NSCLC 患者，该研究遵守 ESMO-GROW 标准并获得伦理批准。使用 Kaplan-Meier 和多变量 Cox 比例风险分析比较了单独接受 ICB 治疗的患者和接受 ICB 加 abnobaViscum ® 联合治疗的患者之间的生存结果。结果：在 300 名患者中（中位年龄 68 岁；男女比例为 1.19），222 名患者仅接受 ICB 治疗（CTRL 组），78 名患者接受联合治疗（COMB 组）。COMB 组的总生存期显著延长 7 个月，而 CTRL 组则为 13.8 个月 vs. 6.8 个月，p = 0.005），COMB 组的生存率为 16.5%，而 CTRL 组为 8.0%。在接受一线 ICB 治疗的程序性死亡配体 1 阳性（≥1%）患者中，添加 abnobaViscum ® 可将调整后的死亡风险降低 75%（aHR：0.25；95%CI：0.11–0.60，p = 0.02）。结论：在 ICB 中添加 abnobaViscum ® 与晚期或转移性 NSCLC 患者的生存率显著相关，无论年龄、分期、东部肿瘤协作组状态、手术或放疗如何。潜在机制包括免疫调节、降低原发性 ICB 耐药性和肿瘤微环境改变。研究结果值得