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COVID-19，糖尿病和抑郁>的界面
2019年，全球糖尿病患病率估计为9.3％（4.63亿），到2030年，到2030年，到2045年，到2030年，到10.2％（5.78亿）。。 城市（10.8％）的患病率高于农村地区（7.2％）。 fur-hoverore，高收入（10.4％）的频率比低收入国家（4.0％）[13]高得多。 抑郁症包括许多情绪，认知和行为或躯体症状（图） 1）[14]。 抑郁症与多种疾病有直接或间接的关系，包括阿尔茨海默氏病，中风，癫痫，糖尿病，心血管疾病和癌症[15]，患有慢性疾病的个体患者的抑郁症患病率显着高于没有[14]。 糖尿病与抑郁症的风险增加有关[16-19]。 同时，抑郁症患者患糖尿病的风险比没有抑郁症的人高30％以上[20，21]。 糖尿病与抑郁之间这种双向关系背后的潜在病理生理机制并未完全阐明，但炎症机制和胰岛素抵抗似乎起着重要作用[4]。 糖尿病和抑郁症都与全身性低度炎症的慢性状态有关，最近的荟萃分析表明，与2型糖尿病患者相比，2型糖尿病和合并症患者的血液浓度C反应蛋白和白介素6（IL-6）的血液浓度更高。 1）[24]。 这些变化与2型糖尿病和抑郁症有关[26，27]。2019年，全球糖尿病患病率估计为9.3％（4.63亿），到2030年，到2030年，到2045年，到2030年，到10.2％（5.78亿）。城市（10.8％）的患病率高于农村地区（7.2％）。fur-hoverore，高收入（10.4％）的频率比低收入国家（4.0％）[13]高得多。抑郁症包括许多情绪，认知和行为或躯体症状（图1）[14]。抑郁症与多种疾病有直接或间接的关系，包括阿尔茨海默氏病，中风，癫痫，糖尿病，心血管疾病和癌症[15]，患有慢性疾病的个体患者的抑郁症患病率显着高于没有[14]。糖尿病与抑郁症的风险增加有关[16-19]。同时，抑郁症患者患糖尿病的风险比没有抑郁症的人高30％以上[20，21]。糖尿病与抑郁之间这种双向关系背后的潜在病理生理机制并未完全阐明，但炎症机制和胰岛素抵抗似乎起着重要作用[4]。糖尿病和抑郁症都与全身性低度炎症的慢性状态有关，最近的荟萃分析表明，与2型糖尿病患者相比，2型糖尿病和合并症患者的血液浓度C反应蛋白和白介素6（IL-6）的血液浓度更高。1）[24]。这些变化与2型糖尿病和抑郁症有关[26，27]。另一方面，合并症糖尿病和抑郁症患者的脑衍生神经营养因子（BDNF）的外周血浓度较低[22]。糖尿病和抑郁症的另一种共同表现是下丘脑 - 垂体 - 丁香皮质（HPA）的失调[23]。在压力和调节免疫功能，葡萄糖代谢和睡眠下，该途径很重要，这是两种疾病中都改变的指标（图在应力下，当HPA轴激活时，促肌动物释放激素（CRH）和精氨酸加压素（AVP）被分泌从下丘脑的室室核中分泌。CRH和AVP刺激前垂体，以分泌肾上腺皮质激素（ACTH），通过血液，ACTH导致肾上腺皮质中的糖皮质激素和矿物皮质激素产生。从肾上腺皮质分泌的皮质醇随后通过刺激肝脏中的糖异生和减少肌肉和白色脂肪组织中的葡萄糖摄取来增加血糖水平，从而拮抗胰岛素对葡萄糖稳态的作用。这可能会进一步加剧胰岛素抵抗，增加饥饿并导致体重增加和高血糖[25]。在急性压力期间，这种反应对于生存至关重要，而慢性应激（如抑郁症）可能会产生有害影响。最终，皮质醇水平升高的HPA轴的长期慢性激活可能导致皮质醇失调和反馈控制机制改变。激励和说服糖尿病患者改变生活方式并遵守治疗通常已经是一项艰巨的任务。代谢应激也可能导致HPA轴的激活，在小鼠中，高脂含量会导致肾上腺的肥大和HPA轴的过度激活[28]。糖尿病和抑郁症的共发生不仅是直接的，而且由于其对患者依从性和自我激励的影响，对人类健康的间接后果。具体来说，由于自我管理变得更具挑战性，需要大大损害糖尿病患者的生活质量以及对糖尿病管理的更密集支持[29]。如果这些患者还遭受抑郁症，则变得更加复杂。糖尿病并发症，胰岛素使用和教育状况已被确定为2型糖尿病患者合并性疾病的风险因素，而定期锻炼，性别，婚姻状况和当前社会地位被证明是保护因素[30]。此外，年龄是糖尿病和抑郁症的常见危险因素[31]。因此，妇女，教育程度低的人和居住在农村地区的人的风险更高，而已婚并定期进行运动保护，以防止2型糖尿病患者的合并抑郁症[17，30]。因此，随着生活期望的日益增长，糖尿病和抑郁症代表了医疗系统的严重负担。因此，重要的是促进筛查活动并引入针对性和个性化抑郁症的治疗，以降低糖尿病短期和长期结局不良的风险[17]。
改善脑部计算机接口的方法
结果：本文描述了BCI临床应用中当前差距的三种方法。第一个是使用具有高安全性的脑导向佐剂，这可以提高大脑信号的准确性，信息求和和刺激的产生。第二代是实施第二代人工智能系统，该系统以结果为导向，以改善数据流，将个性化的大脑变异性模式记录到算法中，并改善大脑和目标器官的闭环学习。该系统克服了损失刺激有效性以确保可持续效果的损失的补偿机制。最后，我们使用与意识和大脑功能相关的固有大脑参数来弥合某些描述的差距。
热界面材料 (TIM)
市场与应用 ELASTOSIL ® 和 SEMICOSIL ® 有机硅产品广泛用于汽车和工业应用、消费电子、电力电子、微电子、照明、能源、航空航天和电信。典型应用包括： 电池：充电和放电循环期间的热量管理，这对于优化性能至关重要 电力电子：封装剂和间隙填充物可改善电感器、变压器和充电器中的热流，优化充电期间的性能并延长产品寿命 电子控制单元和传感器：提供强大的热界面并保护精密电气元件，使高发热量设备保持在所需的工作温度范围内 微电子/照明：处理器芯片和 TIM-1 级散热器之间使用的 TIM，例如 LED 和 OLED
通过脑机接口生成
我们提出了一种实时生成音乐的方法，该方法由从脑电图 (EEG) 估计的用户情感状态驱动。这项工作旨在探索使用传感器数据的实时音乐生成应用策略。应用范围从用于 x-reality 的响应音乐到艺术装置，以及在教学环境中作为反馈的音乐生成。我们在开源平台 OpenViBE 中开发了一个脑机接口。它管理与 EEG 设备的通信并计算相关特征。基准数据集用于评估监督学习方法在价态和唤醒的二元分类任务上的表现。我们还使用减少数量的电极和频带评估了性能，以解决预算较低和环境嘈杂的问题。然后，我们解决了实时音乐生成模型的要求，并提出了对 Magenta 的 MusicVAE 的修改，引入了一个用于控制批次间内存的参数。最后，我们讨论了将所需音乐特征映射到模型的原生输入特征的可能策略。我们提出了一个概率图形模型来模拟从效价/唤醒到 MusicVAE 潜在变量的映射。我们还解决了数据集维度问题，提出了三个概率解决方案。
基于热塑性弹性体
提出了图中所示的方案1 a。传入的光子通过偏光束分离器（PBS），因此只能从单面腔中反射V极化，该腔与＃J I $＃0 J I Transition伴侣。H极化反映在镜像上，并与V极化重新组合以形成绑带旋转状态：ψENT；超出¼αH; ＃jiÞβv; ＃JIαH; “ jiβv;” j i。随后对光子状态的测量预示着极化量子值向原子的转移，如最近使用捕获的中性原子4和钻石颜色中心5的实验中所证明的那样。然而，在自由空间设置中，一个重大的技术挑战涉及需要保持两个空间分离的长度极化路径之间相位差的稳定性4。在本文中，我们提出了一个整体，微米级的光子结构，将H和V路径结合到一个相稳定的结构中（图1 b）。我们估计，该系统将使国家转移限制超过99％。这个极化编码的光子到旋转界面（PEPSI）极大地简化了量子网络，并具有偏振编码的光子与原子记忆结合。
硅电解质界面稳定化（...
1. 已经证明能够制造 Mg-Si zintl 化合物模型电极，并使用 XPS、STEM-EDS 和 FTIR/Raman 将 SEI 化学与硅进行比较。Q1 完成 2. 已经建立了实验和协议来了解影响硅阳极安全性的因素，特别关注硅电极上发生的高放热反应。Q1 完成 3. 已经确定了 CO2 对模型电极上 SEI 形成稳定性的影响，但检查了 SEI 性质的变化（XPS、FTIR/Raman 和定量电化学测量）作为 CO2 浓度的函数。Q2 完成 4. 已经使用 XPS、AFM/SSRM、STEM-EDS 和 FTIR/Raman 确定了 zintl 相形成机理及其对包括 Si NPs、Si 晶片、a-Si 薄膜在内的模型系统 SEI 的影响。 Q2 完成 5. 锡硅合金生产是否通过取决于该合金能否以 1g 的量制备，以及该合金的循环寿命是否比纯金属更长。 Q2 完成 6. 已经确定了 LiPAA/Si 界面的化学和界面特性（例如 Si 表面和有机材料处的化学键合性质），以及电荷（OCV，0.8V、0.4V、0.15V、0.05V）和干燥温度（100、125、150、175、200C）的关系。 Q3 7. 已经确定了粘合剂如何通过利用二维或三维模型系统改变 Si NP 尺寸和表面来改变硅电极上的应力/应变，以及电荷状态的关系。 Q3 8. 已经实施了能够比较硅阳极安全响应的协议，作为提高硅电池安全性的指标。 Q3 9. 已经发表了一篇论文，使其他研发小组能够分析硅基阳极上 SEI 的稳定性，从而使开发人员或研究人员能够不断提高硅电池的稳定性（与 Silicon Deep Dive 的共同里程碑）。Q4 10. 已经了解了形成的/可溶的 SEI 物质的性质和数量如何随电解质、粘合剂和 Si 阳极（表面
