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引用本文：Oliver C. Cohen、Iona J. Blakeney、Steven Law、Sriram Ravichandran、Janet Gilbertson、Dorota Rowczenio、Shameem Mahmood、Sajitha Sachchithanantham、Brendan Wisniowski、Helen J. Lachmann、Carol J. Whelan、Ana Martinez-Naharro、Marianna Fontana、Philip N. Hawkins、Julian D. Gillmore 和 Ashutosh D. Wechalekar (2022)：英国国家淀粉样变性中心对遗传性载脂蛋白 A-I 淀粉样变性的经验，淀粉样变性，DOI：10.1080/13506129.2022.2070741
摘要简介：遗传性载脂蛋白 A-I (AApoAI) 淀粉样变性是一种罕见的异质性疾病，发病年龄和器官受累各不相同。很少有系列文章详细介绍了一系列致病性 APOA1 基因突变的实体器官移植的自然史和结果。方法：我们确定了 1986 年至 2019 年期间在国家淀粉样变性中心 (NAC) 就诊的所有 AApoAI 淀粉样变性患者。结果：总共确定了 57 名患有 14 种不同 APOA1 突变的患者，包括 18 名接受肾移植的患者（5 例肝肾联合 (LKT) 移植和 2 例心肾联合 (HKT) 移植）。发病年龄中位数为 43 岁，从发病到转诊的中位数时间为 3（0 – 31 年）。81%、67% 和 28% 的患者检测到淀粉样蛋白累及肾脏、肝脏和心脏。肾淀粉样变性普遍与最常见的变异 (Gly26Arg, n ¼ 28) 有关。在所有变异中，肾淀粉样变性患者在诊断为 AApoAI 淀粉样变性时肌酐中位数为 159 m mol/L，尿蛋白中位数为 0.3 g/24 h，从诊断到终末期肾病的中位时间为 15.0 (95% CI: 10.0 – 20.0) 年。肾移植后，同种异体移植的中位生存期为 22.0 (13.0 – 31.0) 年。移植后有一例患者早期死亡（肾移植后 2 个月感染相关），未发生导致移植失败的早期排斥反应。在所有四例接受连续 123 I-SAP 闪烁显像的病例中，肝移植均导致淀粉样蛋白消退。结论：AApoAI 淀粉样变性是一种进展缓慢、难以诊断的疾病。移植结果令人鼓舞，移植物存活率极高。
最初发表于：库尔特，法比安； Leventhal，Gabriel E； Spalinger，Marianne Rebecca；劳拉（Laura）的Anthamatten； Rogalla von Bieber- Stein，Philipp；我
摘要粪便微生物群移植（FMT）的成功提供了微生物组疗法的必要概念概念。然而，基于粪便的疗法具有许多相关的风险和不确定性，因此定义了以靶向方式修改微生物组的微生物伴侣，已成为FMT的有希望的更安全的替代品。这种实时生物治疗产品的开发面临着重要的挑战，包括选择适当的菌株以及根据大规模控制财团的生产。在这里，我们报告了一种基于生态和生物技术的微生物财团结构的方法，该方法克服了这些问题。我们选择了九种菌株，这些菌株构成了一个财团来模仿健康人肠道菌群中碳水化合物发酵的中央代谢途径。连续共培养细菌会产生一个稳定且可再现的联盟，其生长和代谢活性与单独培养的菌株的等效混合不同。此外，我们表明我们的基于功能的财团在急性结肠炎的葡聚糖硫酸钠小鼠模型中应对营养不良，而菌株的菌株混合不匹配FMT。最后，我们通过设计和产生其他稳定组成的财团来表现出鲁棒性和方法的鲁棒性和一般适用性。我们建议将自下而上的功能设计与连续共培养相结合是一种强大的策略，可以生成功能强大的功能设计合成财团，以供治疗使用。
b'\xc2\xb9 意大利巴里大学教育、心理学和传播系 \xc2\xb2 意大利巴里大学药学系 \xc2\xb3 意大利巴里大学医学院：基础医学、神经科学和感觉器官 意大利巴里大学医学院：跨学科医学 奥胡斯大学临床医学系和奥胡斯/奥尔堡皇家音乐学院大脑音乐中心 (MIB)，丹麦奥胡斯 * 两位作者贡献相同，并且是第一共同作者 通信地址：Mariangela Lippolis，Palazzo Chiaia - Napolitano Via Scipione Crisanzio, 42, 70121，巴里。电子邮件：mariangela.lippolis@uniba.it Elvira Brattico，奥胡斯大学临床医学系，Universitetsbyen 3，建筑 1710，8000 Aarhus C，丹麦。电子邮件：elvira.brattico@clin.au.dk 致谢：本研究由欧盟资助，属于 MUR PNRR 一项新颖的公私联盟，旨在为包容性的意大利老龄化社会提供社会经济、生物医学和技术解决方案（项目编号 PE00000015，AGE-IT）。'
b'\xc2\xb9 意大利巴里大学教育、心理学和传播系 \xc2\xb2 意大利巴里大学药学系 \xc2\xb3 意大利巴里大学医学院：基础医学、神经科学和感觉器官 意大利巴里大学医学院：跨学科医学 奥胡斯大学临床医学系和奥胡斯/奥尔堡皇家音乐学院大脑音乐中心 (MIB)，丹麦奥胡斯 * 两位作者贡献相同，并且是第一共同作者 通信地址：Mariangela Lippolis，Palazzo Chiaia - Napolitano Via Scipione Crisanzio, 42, 70121，巴里。电子邮件：mariangela.lippolis@uniba.it Elvira Brattico，奥胡斯大学临床医学系，Universitetsbyen 3，建筑 1710，8000 Aarhus C，丹麦。电子邮件：elvira.brattico@clin.au.dk 致谢：本研究由欧盟资助，属于 MUR PNRR 一项新颖的公私联盟，旨在为包容性的意大利老龄化社会提供社会经济、生物医学和技术解决方案（项目编号 PE00000015，AGE-IT）。'
帕巴纳基玛丽安娜
狗仔队玛丽安娜·玛丽安娜·帕帕纳基斯（Paparna Marianna Paparnakis）毕业于国际希腊大学卫生科学学院（IHU）的理疗系（IHU）和研究生课程的研究生“应用老年学和老年学院”由Thesalotle University of Thessaloniki（Authesalonyiki）提供。在今年，她在阿尔茨海默氏病和相关疾病的希腊疾病协会中担任物理治疗师，在日间“ Agia Eleni”中，她以前曾在塞萨洛尼基综合医院担任物理治疗师。她的研究和科学兴趣在老年医学和神经物理疗法领域取向。他参加了几次关于神经和神经退行性疾病的跨学科管理，治疗和康复的会议。她还参加了有关物理治疗技术的研讨会，例如用于治疗肌痛疼痛的干针技术和某些形式的治疗运动，旨在治疗各种神经学和肌肉骨骼疾病，以及预防和恢复老年人。
建议引用：Popa, Ion；Cioc, Marian Mihai；Breazu, Andreea；Popa, Cătălina Florentina (2024)：确定有效使用人工智能技术的充分和必要能力，Amfiteatru Economic，ISSN 2247-9104，布加勒斯特经济研究大学，布加勒斯特，第 26 卷，第 65 期，第 33-52 页，https://doi.org/10.24818/EA/2024/65/33
摘要 近年来，随着现代社会越来越容易适应人工智能工具的实施，劳动力市场和员工的生活发生了重大变化。然而，技术变革也带来了挑战，包括使用人工智能技术的现有能力和所需能力之间的差距。本研究旨在分析员工能力与使用人工智能工具的有效性之间的关系，以突出与人工智能技术有效互动的一组基本能力。因此，为了实现研究目的，在 2023 年 8 月至 9 月期间，209 名罗马尼亚员工创建并填写了一份问卷。在数据分析方面，应用了两种先进的技术：使用 SmartPLS v4 程序的结构方程模型 (SEM) 和必要条件分析 (NCA)。结果表明，员工能力与使用人工智能工具的有效性显着相关，乐观和创新性对这种关系有正向调节作用。这项研究的独创性在于，它使用了两种先进的分析方法（结构方程模型和必要条件分析），旨在确定使用人工智能工具的充分和必要技能。这些发现对组织、教育系统以及未来使用人工智能工具的管理影响的研究方向具有重要意义。关键词：人工智能、能力、正规教育、非正规教育、有效性、教育 JEL 分类：D83、O15、I25
通过语音情感识别和视频面部表情分类进行基于人工智能的癌症疼痛评估 Marco Cascella 1、*、Francesco Cutugno 2、Fabio Mariani 2、Vincenzo Norman Vitale 2、Manuel Iuorio 2、Arturo Cuomo 3、Sabrina Bimonte 3、Valeria会计 1 ，Francesco Sabbatino 1 ，Alfonso Maria Ponsiglione 2 ，Jonathan Montomoli 4 ，Valentina Bellini 5 ，Federico Semeraro 6 ，Alessandro Vittori 7 ，Elena Giovanna Bignami 5 ，Ornella Piazza 1
摘要 有效评估癌症疼痛需要对构成疼痛体验的所有组成部分进行细致的分析。实施自动疼痛评估 (APA) 方法和计算分析方法，特别关注情感内容，可以促进对疼痛的彻底描述。所提出的方法转向使用语音记录中的自动情感识别以及我们之前开发的用于检查疼痛面部表情的模型。对于训练和验证，我们采用了 EMOVO 数据集，该数据集模拟了六种情绪状态（大六）。由多层感知器组成的神经网络在 181 个韵律特征上进行了训练以对情绪进行分类。为了进行测试，我们使用了从癌症患者收集的访谈数据集并选择了两个案例研究。使用 Eudico Linguistic Annotator (ELAN) 6.7 版进行语音注释和连续面部表情分析（得出疼痛/无痛分类）。情绪分析模型的准确率达到 84%，所有类别的精确度、召回率和 F1 分数指标都令人鼓舞。初步结果表明，人工智能 (AI) 策略可用于从视频记录中连续估计情绪状态，揭示主要的情绪状态，并提供证实相应疼痛评估的能力。尽管存在局限性，但提出的 AI 框架仍表现出整体和实时疼痛评估的潜力，为肿瘤环境中的个性化疼痛管理策略铺平了道路。临床试验注册：NCT04726228。
遍布Azure，AWS和GCP的核心服务-Marian Veteanu
身份和访问管理（IAM）Google Cloud Armor Cloud Identity云密钥管理服务（KMS）安全命令中心VPC服务控制
玛丽安：带有ZVK矢量加密扩展的开源RISC-V处理器
对玛丽安的初步性能评估是针对从OpenSSL 3.3.1 [2]获得的密码原始图的C语言参考实现进行的。随后使用带有ZVK指令的代码执行等效操作。使用RISC-V Intert和循环性能CSR用于测量在执行过程中退休的指令数量和CPU周期的数量。在执行周期中观察到6倍-100倍加速度，而执行指令则介于12倍-300倍之间。