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选择性5-羟色胺再摄取抑制剂中断的影响...
选择性5-羟色胺（5-羟色胺; 5-HT）再摄取抑制剂（SSRIS）目前是严重抑郁症和焦虑症的一线药物治疗。与较旧的抗抑郁药相比，尽管它们具有明显的可耐受性和副作用，但与其他抗抑郁药一样，SSRI治疗的突然停止，但通常与残疾的停药综合征相关联（Haddad，1997）。典型的SSRI停用症状包括焦虑症，失眠，恶心，头晕，易怒和增加的焦虑症（Delgado，2006; Horowitz and Taylor，2019; Warner等，2006）。SSRI中断被认为与抑郁症复发不同，因为症状出现在停用的几天之内，而复发通常需要几周才能表现出来。此外，停用症状通常与抑郁发作中明显的症状不同，包括躯体症状的出现（Delgado，2006年）。抑郁症患者和其他患者群体（包括季节性情感障碍，社交焦虑和恐慌症）报告了SSRI中断的问题（Black等，1993; Lader等，2004; Montgomery等，2005）。SSRI中断最近已经提出了报道，称该综合征可能比以前认可的更为普遍，不适合且持久（全党议会集团，2018年； Davies and Read，2019年）。尽管其临床重要性，但对
半程离散对数问题某些实例的有效量子算法
半程离散对数问题（SDLP）是在有限半群中的半飞行乘积g⋊端（g）中标准离散对数问题的以下类似物。给定的g∈G，σ∈End（g），对于某些整数t，sdlp（g，σ），h = q t - 1 i =0σi（g），g和h要求确定t。由于Shor的算法至关重要地取决于通勤性，因此认为不适用于SDLP。以前，SDLP最著名的算法是基于Kuperberg的子分数时间量子算法。仍然，该问题在半独立产品密钥交换家族中某些提议的密码系统的安全性中起着核心作用。这包括最近提出的称为SPDH-SIGN的签名协议。在本文中，我们表明SDLP在某些重要的特殊情况下更容易。具体而言，对于有限的G组，我们描述了g⋊aut（g）中SDLP的量子算法（g）的两类实例：第一个是g可以溶解，第二个是g是矩阵组，而g是一个矩阵组，并且具有多物质上的小指数是g的内部自动化。我们将结果进一步扩展到由这些类别的因素组成的组。的结果是，在上述情况下，SPDH-SIGN和类似的加密系统基于SDLP假定的硬度，这是针对量子攻击的不安全。我们所依赖的量子成分并不是什么新鲜事物：这些是Shor的保解和离散的对数算法和众所周知的概括。
哈密顿量子门的充满活力的成本-NSF -PAR
特别是量子计算[35]是根据统一动力学设计的，该动力学描述了与环境热隔离的系统。任何外部噪声都不可避免地会阻碍所谓的量子量[36-38]，因为它会损害量子状态的微妙性质。然而，Landauer的原理（1）及其对开放系统的概括[39-45]是在有限温度下针对耗散动力的。因此，一些最近的问题试图通过直接分析测量和量子操作的能量来解决这个问题[46-48]，或者通过将随机热力学的概念推广到零温度[49]。为了对最近的发展进行更全面的综述，我们指的是文献[50,51]。目前的分析专门用于替代治疗，主要目标是量化单一量子计算中单门操作的能量成本。因此，目前的分析在精神上与纯粹的古典系统中的最新考虑相似[52]。在范围内，我们在量子系统的边际，逻辑状态中编码的shannon信息的变化得出了上限，该信息在哈密顿栅极操作下演变[53]。我们发现，这种上限是由哈密顿量规范给出的，这在文献中提出了量子控制方案的能量成本[54-56]。因此，作为主要结果，我们获得了不平等，将处理信息的数量与运行的能量成本有关。这种小说的结合在功能上与广义兰道的量子计算原理相似，
胆管消失综合征中巨噬细胞上 S1PR2 的激活和肝细胞 S1PR2/RhoA/ROCK1/MLC2 通路
免疫性胆管破坏是肝移植和造血干细胞移植后胆管消失综合征 (VBDS) 的一种致病性疾病。由于胆汁酸受体鞘氨醇 1-磷酸受体 2 (S1PR2) 在将骨髓来源的单核细胞/巨噬细胞募集到胆汁淤积性肝损伤部位方面起着关键作用，因此使用培养的巨噬细胞和患者组织检查了 S1PR2 的表达。胆小管破坏先于肝内胆管减少；因此，我们使用形成明显胆小管状网络的三维肝细胞培养模型，重点研究肝细胞 S1PR2 和下游 RhoA/Rho 激酶 1 (ROCK1) 信号通路和胆小管改变。多重免疫组织化学显示，与正常肝脏相比，由于移植物抗宿主病和肝移植后排斥反应导致胆管减少的肝组织中 S1PR2 + CD45 + CD68 + FCN1 + 炎性巨噬细胞和 S1PR2 + CD45 + CD68 + MARCO + 库普弗细胞的数量增加。抑制 S1PR2 后，巨噬细胞表达的促炎细胞因子（包括 MCP1）减少。牛磺胆酸和 S1P2 激动剂诱导肝细胞 S1PR2 并降低 RhoA/ROCK1 表达，导致胆小管扩张。抑制 S1PR2 可逆转对 RhoA/ROCK1 表达的影响，从而通过肌球蛋白轻链 2 (MLC2) 磷酸化维持胆小管。巨噬细胞上的 S1PR2 和肝细胞上的 S1PR2 的激活可能会通过 MLC2 磷酸化破坏受 RhoA/ROCK1 调控的 VBDS 中的胆汁小管动力学。
混合储能系统的进步
域的概括（DG）旨在解决源和目标域之间的分布变化，而Cur-Currand DG方法默认是从源和目标域共享相同类别的数据的设置。nev-但是，在实际情况下，从目标域中存在看不见的类。为了解决此问题，已经出现了开放式域概括（OSDG），并且已经完全提出了几种方法。但是，与DG方法相比，大多数措施的方法采用了具有略有改进的复杂体系结构。最近，在通过微调范式的DG中引入了视觉模型（VLM），但用大型视力模型消耗了大型的训练开销。因此，在本文中，我们创新了知识从VLMS转移到轻质视觉模型，并通过从三种表达式（包括得分，类别和实例（SCI）（SCI）的三种观点引入扰动蒸馏（PD）来提高鲁棒性，称为SCI-PD。此外，以前的方法是由具有相同和固定拆分的基准定向的，忽略了源域之间的局限性。这些方法可以通过我们提出的新的基准混合域概括（HDG）和一种新型的度量H 2 -CV造成急剧性能的衰减，它们构建了var-ous拆卸以全面评估算法的鲁棒性。广泛的实验表明，我们的方法在多PLE数据集上优于最先进的算法，尤其是在数据稀缺时提高了鲁棒性。1。简介
在45％高脂饮食饮食中的C57BL/6J小鼠模型中确定2型糖尿病的渐进阶段是通过使用空腹血糖水平和2小时的口服葡萄糖耐受性测试来实现的
2型糖尿病被认为是全世界十大威胁生命的疾病之一。为经济增长，肥胖和代谢综合征成为2型糖尿病的最常见危险因素。在这方面，高脂饮食喂养的C57BL/6J小鼠模型被广泛用于2型糖尿病发病机理和新型疗法发育。然而，在该小鼠模型中，用于对2型糖尿病进行分类的严重性疾病尚未确定，这导致了实验终点决策的困难。在这项研究中，我们以45％的高脂饮食喂食C57BL/6J雄性小鼠，该饮食在生理上接近人类的高脂作用，并评估了2型糖尿病的进展。在食用高脂饮食4周后，小鼠出现了代谢综合征，包括肥胖症，快速血浆胆固醇水平的显着增加，C肽升高和空腹血糖水平。通过将空腹血糖测试和2小时的口腔葡萄糖耐受性测试结合起来，我们的结果表明了从代谢综合征进行明确的渐进阶段，然后在C57BL/6J小鼠中2型糖尿病开始前，给定了45％的高脂饮食。此外，在代谢测量中，可以将积累体重增加> 16.23 g 12周，可以用作预测C57BL/6J小鼠中2型糖尿病发育的潜在参数。因此，这些结果可能会在选择适当的饮食饮食饮食C57BL/6J小鼠模型中选择适当的疾病阶段的期限来支持未来的研究，以研究2型糖尿病的早期预防和治疗。
分析序列T2空间在MRI脑冠状切片检查中使用
这项研究以临床癫痫患者的脑MRI检查为中心，以其他T2空间深色液体序列为特征。脑部MRI检查与NA脑中心中心医院的临床癫痫病经常检查。癫痫病是这种疾病，其特征是由大脑功能障碍引起的复发性癫痫发作。与之相关的是，本研究旨在分析深色液体T2空间序列的使用，并分析深色流体T2空间的MRI图像的结果，以获取有关国家脑中心中心医院临床癫痫的冠状MRI MRI脑解剖图像的信息。至于所使用的研究设计具有描述性的定性，案例研究方法是从2月至2023年5月在国家大脑中心医院进行的，使用Siemens Sky-Ra MRI飞机，具有3 Tesla的力量。这项研究的种群是患有临床颞叶癫痫（TLE）的患者，样本的数量为10例。这项研究的结果表明，使用T2空间深色液体序列的使用会产生更详细的海马结构图像。此外，它为评估海马结构提供了良好的空间分辨率，从而使海马内异常信号强度的可视化以及促进海马异常的检测。因此，可以得出结论，在诊断癫痫病例中，使用T2空间深色液体非常重要，并且非常有用。
人类与人工智能的共生
在所谓的第二波人工智能 (AI) 浪潮中，数据驱动的复杂机器学习方法取得了明显进步，这促进了人们对 AI 在人类生活、实践和社会各个领域和方面的应用潜力的探索。人工智能领域最近的大部分成功来自于在图像、文本和语音识别或战略棋盘和视频游戏等任务中使用表示学习和端到端训练的深度神经网络模型。通过实现自动特征工程，深度学习模型大大减少了对领域专家知识的依赖，优于基于手工特征工程的传统方法，并且在某些方面达到了与人类相当甚至超越人类的性能。尽管取得了突出的进步和潜在的好处，但对基于深度学习的 AI 解决方案的黑箱性质和行为背后缺乏透明度的担忧阻碍了它们在我们社会中的进一步应用。为了在我们的日常生活和实践中完全信任、接受和采用新兴的人工智能解决方案，我们需要以人为本的可解释人工智能 (HC-XAI)，它可以为算法行为和结果提供人类可理解的解释，从而使我们能够在人工智能应用的整个生命周期内控制并不断提高其性能、稳健性、公平性、可追溯性、透明度和可解释性。遵循这一动机，多元化和多学科研究界最近出现的趋势是基于以人为本的人工智能方法的探索和情境解释模型的开发，推动人类智能 (HI) 和人工智能 (AI) 的共生，这构成了下一波（第三波）人工智能的基础。
人为因素和环境标准与指南手册
本章概述了人因和人体工程学 (HFE) 方面的国际和美国标准和指南。一般而言，标准化使社会能够收集和传播技术信息 (Spivak & Brenner，2001)。标准提供质量控制并支持法律法规，以确保平等机会和国际市场运营。标准化的主要目的之一是确保每个应用领域的一致性和互换性。例如，标准可以限制尺寸、形状或组件设计的多样性，并防止产生不提供独特服务的产品的不必要变体。国际标准的协调减少了贸易壁垒；促进了安全性；允许产品、系统和服务的互操作性；并促进了共同的技术理解 (Wettig，2002)。标准被定义为包含技术规范或其他精确标准的书面协议，这些规范或其他精确标准将被一致地用作规则、指南或特性定义，以确保材料、产品、工艺和服务符合参考标准的目的（国际标准化组织 [ISO]，2004 年）。标准化过程可以在国家、地区和国际层面进行（见图 1.1）。所有领域的全球标准化基础主要由以下组织提供：ISO、国际电工委员会 (IEC) 和国际电信联盟 (ITU)。与人为因素和人体工程学相关的标准主要由 ISO 和欧洲标准化委员会 (CEN) 制定。在欧洲，除了 CEN 之外，还有另外两个标准化组织——欧洲电工标准化委员会 (CENELEC) 和欧洲电信标准协会 (ETSI)。他们的使命是制定一套连贯的
味觉控制作为吞咽困难管理策略
作为一种吞咽困难管理策略，有意对口咽部进行感官刺激正受到越来越多的关注（Mulheren 等人，2022 年；Peña-Chávez 等人，2023 年；Regan，2020 年）。有意提供显著和增强的感官刺激来对抗吞咽困难的理论源于对吞咽神经生理学的理解。吞咽是一种复杂的、中枢模式发生器 (CPG) 介导的感觉运动行为（Jean，2001 年）。通常，CPG 是专用的神经回路，可产生模式化的运动动作序列并受感官输入的调节（Barlow 和 Estep，2006 年）。人类吞咽 CPG 位于延髓，包括感觉核（孤束核 [NTS]）和运动核（疑核 [NA]），它们与参与吞咽的脑神经核（如舌咽神经和迷走神经）紧密相连（Jean and Dallaporta，2006）。吞咽神经网络超出了脑干的 CPG，因为神经影像学研究报告称，许多皮质、皮质下和小脑结构在吞咽任务期间也处于活跃状态（Malandraki 等人，2009 年；Suzuki 等人，2003 年）。一次吞咽丸可以提供多种感觉输入模式，包括但不限于体感/压力、热、味觉、化学感觉、嗅觉、听觉和视觉刺激；目前尚不清楚吞咽神经网络如何优先考虑这些模式，但对其中任何一种模式的改变都可能改变吞咽机制 (Dietsch 等人，2017；Steele 和 Miller，2010)。刺激吞咽突出神经通路的感觉体验可能会对吞咽输出产生有利的前馈效应，例如更强或更及时的吞咽反应 (Ding 等人，2003)。