2000年,欧盟(EU)引入了孤儿制药立法,以激励开发稀有疾病的药物。 负责评估孤儿指定申请(OD)的欧洲药品委员会委员会(COMP),在过去几年中,基因疗法领域的影响越来越多。 此处,该公司对(a)有针对性的疾病及其稀有性及其稀有性((b)为OD提出的基因治疗产品的特征,对媒介的类型和(c)提供了Sponsor的类型,针对OD的基因治疗产物的特征,(b)对od的基因治疗产物的特征进行了描述性分析。欧盟,例如亲托协助和Prime。 注意到,基因疗法是由来自不同背景的赞助商开发的。 大多数靶向的条件都是单基因,最常见的是溶酶体疾病,患病率很低。 通常,使用腺相关的病毒载体来传递转基因。 最后,赞助商并不经常使用可能支持开发的激励措施,而为此尚不清楚。2000年,欧盟(EU)引入了孤儿制药立法,以激励开发稀有疾病的药物。负责评估孤儿指定申请(OD)的欧洲药品委员会委员会(COMP),在过去几年中,基因疗法领域的影响越来越多。此处,该公司对(a)有针对性的疾病及其稀有性及其稀有性((b)为OD提出的基因治疗产品的特征,对媒介的类型和(c)提供了Sponsor的类型,针对OD的基因治疗产物的特征,(b)对od的基因治疗产物的特征进行了描述性分析。欧盟,例如亲托协助和Prime。注意到,基因疗法是由来自不同背景的赞助商开发的。大多数靶向的条件都是单基因,最常见的是溶酶体疾病,患病率很低。通常,使用腺相关的病毒载体来传递转基因。最后,赞助商并不经常使用可能支持开发的激励措施,而为此尚不清楚。
摘要:虚拟现实(VR),有时也称为虚拟环境(VE),也被称为混合现实(MR),在过去几年中引起了广泛关注。广泛的媒体报道使人们对此的兴趣迅速增长。然而,很少有人真正知道什么是 MR,它的基本原理是什么,以及它尚未解决的问题是什么。在本文中,我们将重点介绍混合现实技术作为室内设计创新方法的应用,然后介绍该技术在室内设计中的应用。此外,我们还讨论了人为因素及其对 VE 设计问题的影响。最后,我们从技术和社会两个方面考虑了 MR 的未来。我们将讨论随着模拟技术和视觉质量的提高,现实和虚拟现实之间的区别将如何逐渐消失,这可能会导致用户对什么是真实,什么是虚拟感到困惑,这将为博物馆参观者带来独特的体验。指出了博物馆的新研究方向、技术前沿和潜在应用。推测了 MR 对普通人生活可能产生的积极和消极影响。
摘要 - Spike分选对于从神经信号中提取神经元信息并了解脑功能至关重要。随着高密度微电极阵列(HDMEAS)的出现,多通道尖峰分类的挑战和机遇已经加剧。实时尖峰排序特别对于闭环大脑计算机界面(BCI)介绍至关重要,要求有效的硬件实现。本文介绍了L-Sort,这是一种用于实时多通道尖峰排序的硬件设计。利用尖峰定位技术,L-SORT可实现有效的尖峰检测和聚类,而无需在检测过程中存储原始信号。通过合并中值阈值和几何特征,L-SORT在准确性和硬件效率方面展示了有希望的结果。我们使用使用高密度神经探针(Neuropixel)记录的公开数据集评估了设计的检测和聚类精度。我们在FPGA上实施了设计,并将结果与最先进的状态进行了比较。结果表明,与其他基于FPGA的Spike分类硬件相比,我们的设计消耗了更少的硬件资源。索引术语 - Spike Anting,Spike Netization,Hardware
量子力学的建立是20世纪最伟大的成就之一。量子力学提供了一个框架,帮助我们描述和理解涉及电子、光子和原子等微系统的物理世界,同时也有助于解释恒星为何发光以及宇宙如何形成。量子系统独有的性质被发现有助于开发强大的量子技术[30]。量子信息技术、量子传感和量子模拟等新兴量子技术正在迅速发展,量子光学[4]、量子超导系统[121]、自旋系统[103]、[53]等各种量子平台已被用于开发量子技术。量子模拟(即模拟量子力学)有望在凝聚态物理、原子物理和分子化学等领域得到广泛应用[10]。量子信息技术(包括量子通信和量子计算)由于其相对于传统信息技术的优势而具有许多重要的潜在应用。量子计算可以利用
摘要 - 在虚拟/增强/混合现实(VR/AR/MR)中,使用手持式触觉设备渲染软虚拟对象,这是由于手工的解剖学限制以及设计的未接地性质,这会影响执行器和传感器的选择,从而限制了由该设备显示的强制性和范围的选择。我们开发了一种电缆驱动的触觉设备,用于渲染涉及抓紧和挤压3D虚拟物体(软)物体(软)对象的净力,仅在索引纤维和拇指之间。使用建议的设备,我们研究了虚拟环境中软对象的感知。我们表明,可以通过控制视觉和触觉提示之间的关系来大大扩展对象刚度的范围,可以有效地传达给虚拟环境(VES)中的用户。我们提出,一个称为明显的刚度不同的单个变量可以预测操纵冲突下人类僵硬感知的模式,该变量可用于使VES中的一系列柔软物体用于比单独的触觉设备所能实现的范围更大的柔软物体。
摘要 - 离线增强学习(RL)提供了一种有希望的方法,以避免与真实环境的昂贵在线互动。但是,离线RL的性能高度取决于数据集的质量,这可能会导致学习过程中的外推错误。在许多机器人范围内,通常可以使用不准确的模拟器。但是,由于众所周知的探索 - 剥削困境以及不准确的模拟和真实环境之间的动态差距,直接从不准确的模拟器收集的数据不能直接用于离线RL中。为了解决这些问题,我们提出了一种新颖的方法,以更好的方式将离线数据集和不准确的仿真数据组合在一起。具体来说,我们预先训练了生成对抗网络(GAN)模型,以适合离线数据集的状态分布。给出了这一点,我们从发电机提供的分布开始,从不准确的模拟器中收集数据,并使用鉴别器重新重量模拟数据。我们在D4RL基准测试中的实验结果和现实世界中的操纵任务确认,我们的方法可以从不准确的模拟器和有限的离线数据集中受益更多,以比先进的方法获得更好的性能。
神经内分泌肿瘤(NETS)是一组差异化的异质性肿瘤,其特征在于缓慢的进展以及独特的临床和生物学行为。在患有净,第一线治疗的患者的医生中,生长抑素类似物(SSA)表示,尽管具有高耐受性(甚至是高剂量)的药物,并且可以为类癌症状控制和抗增殖作用提供一些副作用,但可能会影响某些副作用,对生命和营养状况的潜在影响。最频繁的副作用是由胃肠道事件特别是肠道习惯(腹泻和便秘),腹痛,外分泌胰腺胰腺不足和胆石症所代表的。考虑到网络的相对稀有性,关于不良事件的频率和标准临床管理SSA相关的文献仍然缺乏和异质。本次审查的目的是将胃肠病学家和其他医生对SSA副作用的基本知识进行治疗。通过早期识别和管理这些adverse活动,医疗保健专业人员可以提供最佳护理,避免可预见的合并,并确保患者的最佳成果。没有如此早期的认可,有可能会降低患者的生活质量及其维持治疗能力。
根据给定序列预测人体运动是计算机视觉和机器学习中一项具有挑战性且至关重要的任务,它使机器能够有效地理解人类行为。精确预测人体姿势和运动轨迹对于各种应用都具有重要意义,包括自动驾驶、机器人技术和虚拟现实。本文提出了一种新方法来解决估计以 3D 姿势或 2D 轨迹表示的人体运动,以及使用 2D 图像和人体姿势/位置序列联合预测未来运动的相互关联的任务。我们提出了一种编码器-解码器架构,该架构利用具有自注意机制的 Transformer 网络,利用视觉上下文特征,结合 LSTM 来建模人体运动运动学。我们的方法在数量和质量上都比现有方法表现出持续显著的改进。在各种公共数据集上进行的大量实验,例如用于 3D 人体姿势估计的 GTA-IM 和 PROX,以及用于 2D 轨迹预测的 ETH 和 UCY 组合数据集,表明与当前最先进的方法相比,我们的方法大大减少了预测误差。
摘要 将人工智能从实验环境部署到具体应用意味着要考虑环境的社会方面,从而设想人类与计算机之间的交互,以成为行动中的伙伴。本文回顾了有关人机交互的研究计划,包括可解释人工智能 (XAI) 和 HRI/HCI。我们认为,即使词汇和方法不同,这些概念都集中在人工智能必须向与其交互的人类提供其行为的准确心理模型上。这具有不同的含义,具体取决于我们考虑工具/用户交互还是合作交互——尽管合作交互是未来自动驾驶汽车概念的核心,但记录却少得多。从这一观察出发,本文使用关于联合行动的认知科学语料库来提出更精细的认知机制,这些机制已被证明对人类联合行动至关重要,可被视为未来人工智能的认知要求,包括共享任务表示和心理化。最后,提出了交互内容假设来满足已确定的机制,包括人工智能体引出其意图和触发人类合作者对其心理化的能力。
心房颤动 (AF) 是全球最常见的心律失常,会导致严重的并发症、巨大的经济成本和大量的资源消耗。1 AF 经常被忽视,直到患者出现 AF 相关并发症(如中风、心力衰竭、痴呆和住院治疗),尤其是短暂发作的 AF 后自行恢复为窦性心律。在欧洲,中风(AF 的主要并发症)是导致死亡的主要原因和致残的首要原因。AF 相关中风 (AFRS) 的病理生理学涉及严重的神经系统缺陷,这会大大恶化预后。虽然人们已知导致不良中风结果的风险因素,但目前的 AF 预测模型存在局限性,无法解释风险概况的动态变化。2,3 此外,各种中风风险因素在 AF 中的重要性可能多年来发生了变化,例如 AFRS 风险的性别差异。 4,5 这对卒中风险分层产生了影响,涉及使用经过充分验证的 CHA 2 DS 2 -VASc 评分或非性别版本 (CHA 2 DS 2 -VA)。6 – 8 尽管如此,认识到尽管进行了抗凝治疗,AF 仍存在残余心血管风险,因此这种
