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多发性硬化症：COVID 之后的表现......
背景：多发性硬化症 (MS) 是一种慢性自身免疫性疾病，主要影响中枢神经系统，通常出现在年轻人中。在全球 COVID-19 疫苗接种运动的背景下，人们对疫苗接种与包括 MS 在内的自身免疫性疾病之间的潜在联系表示担忧。本研究旨在评估不同年龄组和疫苗类型接种 COVID-19 疫苗后 MS 的发病率，特别关注识别高危人群。方法：使用公开的登记册、病例报告和临床数据进行了一项回顾性队列研究。该研究包括 450 名接种 COVID-19 疫苗后患上 MS 的个体，并对发病率、相对风险 (RR) 以及年龄、性别和疫苗类型等人口统计学因素进行了分析。将数据与 3,000 名未患 MS 的接种疫苗个体对照组进行了比较。结果：接种疫苗的个体中 MS 的总体发病率为每 100,000 人中有 15 人。 18-40 岁成人发病率最高（每 100,000 人有 18 人），而 12 岁以下儿童发病率最低（每 100,000 人有 3 人）。女性受影响尤为严重，占 MS 病例的 63.3%，发病率为每 100,000 人有 18 人，而男性发病率为每 100,000 人有 12 人。更高比例的病例与 mRNA 疫苗有关，尤其是辉瑞-BioNTech（占总病例的 54.4%），但不同疫苗类型之间没有统计学上显着差异。与一般人群相比，接种疫苗的成人患 MS 的相对风险为 1.35（95% CI：1.12-1.60）。结论：虽然接种 COVID-19 疫苗后成人的 MS 发病率略有增加，尤其是接种 mRNA 疫苗后，但总体风险仍然很低。在年轻人群中未观察到 MS 风险的显著增加。接种疫苗预防严重 COVID-19 的好处远远超过患 MS 的潜在风险。持续监测和进一步研究对于更好地了解疫苗相关的自身免疫反应至关重要。关键词：多发性硬化症、COVID-19 疫苗接种、自身免疫性疾病、mRNA 疫苗、疫苗安全性、流行病学、免疫反应、自身免疫触发因素
医疗政策 - 基因检测 - 针对恶性条件的多个基因（面板）的NGS。
和造血性恶性疾病描述/背景传统的癌症肿瘤位置，等级，阶段和患者的潜在身体状况的治疗方法已在临床肿瘤学中使用，以确定特定癌症的治疗方法，其中可能包括手术切除，电离辐射，全身化学疗法或组合。目前，根据它们出现的组织，器官或身体室，对一些100种不同类型的癌症进行了广泛的分类。在招募受试者并根据这种传统分类方案对结果进行分类的研究开发和评估了临床护理中的大多数治疗方法。这种传统的癌症治疗方法并不能反映分子水平上癌症的广泛多样性。虽然按器官类型，阶段和等级进行治疗可能表现出统计学上显着的治疗疗效，但只有一组患者可以从临床上获得显着的好处。癌症治疗对在传统临床试验中接受治疗的所有患者有效是不寻常的。Spear等人（2001）分析了用于治疗多种重要疾病的主要药物的功效。1他们报道了治疗反应的异质性，指出癌症化学治疗剂的25％率低25％，大多数药物的反应率下降到50％至75％。癌症治疗的低率表明需要更好地识别与治疗反应相关的特征，并更好地靶向治疗以具有更高的治疗反应率。靶向癌症治疗临床反应中的大部分变异性可能是遗传变异引起的。在每种广泛的癌症中，癌症的遗传基础可能存在很大的变化。靶向癌症治疗是指特定患者癌症中存在的遗传异常的鉴定，以及针对特定遗传异常的药物的使用。遗传标记物的使用允许癌症通过分子水平定义的“途径”进一步分类。
8 级 Cockcroft Walton 电压倍增器与 Dickson 电压倍增器的比较分析
Chiagozie Mbah 6 摘要 目的：本研究旨在增强射频 (RF) 能量收集的电压倍增器，重点是提高收集能量的效率。这一改进对于可持续能源应用和减少化石燃料造成的环境污染至关重要。 理论参考：射频能量收集技术正逐渐被认可为一种可行的可持续环境能量捕获方法，早期的研究主要集中在天线和电路设计上。尽管如此，能量收集的有效性仍然受到功率输出不足的限制。本研究在先前的研究基础上，直接比较了两种常用的电压倍增器，即 Cockcroft Walton 和 Dickson 倍增器，并将其应用于射频能量收集。 方法：使用 Multisim 对 Cockcroft Walton 和 Dickson 电压倍增器进行优化设计，并使用 MATLAB 分析其性能。比较是在两个频率范围内以 1V 的输入电压进行的：85 MHz – 110 MHz（FM 频段）和 1.8 GHz – 3.0 GHz（4G 频段）。记录了两个倍增器的输出电压，并在这些频带上进行了比较。结果与结论：在 FM 频带（85 MHz – 110 MHz）内输入电压为 1V 时，Dickson 电压倍增器的性能优于 Cockcroft Walton 倍增器，其输出电压为 11.1V，而 Dickson 为 6.6V。然而，在 4G 频带（1.8 GHz – 3.0 GHz）中，Cockcroft Walton 倍增器的效率更高，其最大输出电压为 5.2V，而 Dickson 为 4.1V。研究得出结论，Dickson 倍增器更适合从 FM 频带收集射频能量，而 Cockcroft Walton 倍增器更适合 4G 频带能量收集。研究意义：研究结果表明，不同的射频能量收集应用可能受益于不同的电压倍增器，具体取决于所涉及的频带。这可以指导未来旨在实现可持续能源解决方案的技术中更高效的射频能量收集电路的设计。原创性/价值：本研究直接比较了不同射频频率条件下的两个电压倍增器，为优化绿色能源应用的能量收集技术提供了宝贵的见解。研究结果有助于加深对特定射频频段高效电路设计的理解，有助于开发更有效的能量收集系统。关键词：电压倍增器、Cockcroft-Walton 电压倍增器、Dickson 电压倍增器、能量收集、射频。
基本信息 主办实验室：Institut Galien Paris-Saclay (IGPS) CNRS UMR8612 实习地点完整地址：Eq.多点
不可或缺的信息 Laboratoire d'accueil : Institut Galien Paris-Saclay (IGPS) CNRS UMR8612 Adresse complète du lieu du stage : Eq. MULTIPHASE - 药学多尺度物理化学，巴黎萨克雷大学，HM1 楼，17 Avenue des Sciences，91400 ORSAY 负责人姓名：Angelina ANGELOVA 博士 电子邮箱：angelina.angelova@universite-paris-saclay.fr 上课时间：2025 年 1 月 20 日 - 7 月 18 日 主题名称：液晶脂质纳米粒子中的控制药物释放用于神经保护 - 科学背景 除其他神经退行性疾病外，阿尔茨海默病和帕金森病还给全球约 10 亿人带来医疗和社会经济负担，每年导致 680 万人死亡。这些疾病的特征是神经元的逐渐损失导致认知、感觉、行为和运动神经系统功能障碍。氧化应激会导致活性氧 (ROS) 的产生和自由基的形成，这是这些疾病的共同特征。这可能导致神经退化，并可能导致中枢神经系统斑块的形成。具有内部液晶组织的脂质基纳米颗粒 (LNP) 是一种新的药物输送策略，可调节细胞和组织中的 ROS 水平，从而实现神经保护和神经再生。溶致性脂质基纳米颗粒（立方体、六角体和脂质体）是抗氧化剂化合物输送的理想选择，因为它们的结构有利于增强包封效果和对活性药物成分的包封。立方体、脂质体和六角体类型的纳米载体可以提高药物的生物利用度并保护不稳定的药物分子，这些分子可以是亲水性或疏水性物质。在具有神经保护特性的其他植物化学物质中，槲皮素是一种溶解度低的多功能化合物，需要输送载体才能到达目标作用位点。液晶脂质纳米颗粒 (LCNP) 的控制释放是纳米医学研究的一个新兴领域。目前正在扩展实验以提供数据，这些数据可用于对此类受控药物输送系统中的药物释放进行动力学建模（例如，使用零级模型、一级模型、Higuchi、Korsmeyer-Peppas、Hixson-Crowell、Baker-Lonsdale、Weibull 或 Hopfenberg 模型）。
v2 多名外国披露官.pdf
为了根据您的经验获得资格，您的简历必须描述至少一年的经验，这些经验使您做好了从事这项工作的准备。专业经验的定义是提供对外披露分析、指导和有关机密和非机密情报发布的建议的经验。这种专业经验的定义是联邦服务部门 (GG/GS-12) 中下一个较低等级/级别职位所从事工作的典型情况。逐渐增加的责任经验包括与情报相关的研究、分析、收集和/或操作。这种经验应该包括与要填补的职位直接相关的情报分析和/或制作、情报收集和/或操作、反情报或威胁支持。这种经验应该表明：了解情报流程、周期和组织；了解和/或能够使用研究工具，例如图书馆藏书、照片、统计数据、图形和地图；了解分析、汇编、报告和传播情报数据的系统、程序和方法；和/或了解收集和分析情报数据的组织和方法。
代理流AI/多重代理AI
“一个开源库，用于启用具有多代理协作，教学性和个性化的下一代LLM应用程序。代理模块化和基于对话的编程简化了开发并为开发人员重复使用。最终用户受益于多个代理人代表他们独立学习和合作，从而使他们能够通过更少的工作来实现更多。使用Autogen的多代理方法的好处包括可以通过各种LLM配置支持的代理；通过代码生成和执行，本机对工具使用的通用形式的支持；而且，一种特殊的代理，是人类代理人，可以轻松整合人类反馈和不同级别的参与。”
使用ROS
1。简介飞机中的分布式模拟是指相互联系的网络模拟的利用来复制各种航空系统的行为，功能和相互作用。这种方法用于在协作虚拟环境中对飞机技术，飞行程序和场景进行全面测试和分析。分布式仿真的实现涉及将不同飞机组件的模拟器或计算模型（例如飞行控件，拦截器，发动机和环境系统）链接到凝聚力网络。这些模拟实时通信，交换数据并响应模仿实际飞行条件的复杂性。飞机中分布式仿真的主要优点之一是它促进具有成本效益和全面的场景的能力。飞行员，维护人员和其他航空专业人员可以从事模拟飞行操作，紧急程序或系统故障，而无需访问实体飞机。分布式仿真增强了对现有系统的新技术的评估和验证。工程师和研究人员可以在受控的虚拟环境中对软件升级，系统集成或飞机设计进行彻底测试，然后再将其置于实际飞机上。这有助于确定潜在的问题，确保安全性并在部署前提高航空系统的性能。但是，飞机中的分布式模拟也提出了挑战。在分布式模拟之间实现同步，确保实时数据交换以及在相互连接模型之间保持一致性是至关重要的技术障碍。此外，必须解决网络安全问题，数据完整性和网络可靠性，以确保模拟环境的准确性和安全性。
使用Python进行多种疾病预测
在全球范围内，糖尿病，心脏病和乳腺癌是死亡的主要原因。糖尿病会影响血糖水平，乳腺癌涉及乳房组织中的肿瘤，心脏病包括心脏节律异常和冠状动脉疾病等问题。在印度，糖尿病每年杀死一百万以上的人，心脏病占死亡率的很大一部分。AI模型今天通常专注于一次诊断一次疾病。 我们建议的方法将糖尿病，乳腺癌和心脏病预后整合到一个用户友好的界面中。 该系统试图通过使用机器学习方法（包括K-Nearest Neighbors（KNN），支持向量机（SVM）和Logistic回归）的机器学习方法立即为多种疾病提供准确的预测。 这将提高医疗保健效率和诊断能力。AI模型今天通常专注于一次诊断一次疾病。我们建议的方法将糖尿病，乳腺癌和心脏病预后整合到一个用户友好的界面中。该系统试图通过使用机器学习方法（包括K-Nearest Neighbors（KNN），支持向量机（SVM）和Logistic回归）的机器学习方法立即为多种疾病提供准确的预测。这将提高医疗保健效率和诊断能力。
使用正规化多重卷积神经网络（RMCNN）的服装图像分类模型 * 1 Shuwa Ayongo，1 Muhammad Abdullahi，1 Nustap
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。 但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。 但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。这是一个关键字：正规化，神经网络，分类，人工智能，计算机视觉，过度拟合，辍学的介绍在过去几十年中，机器正在逐渐接管人类的日常活动，例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能，例如颜色，设计和衣服的形状，以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术，可以适当地检测和对服装设计进行分类，以使机器执行在线购买的任务，并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品，并吸引来自不同位置的更多客户，从而提高销售额。对客户的口味，文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助（Henrique等，2021）。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务，但对于机器来说是复杂的。