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稳态视觉诱发电势中的数据分析 -
摘要 - 电脑摄影仪（EEG）已被广泛用于脑部计算机界面（BCI），这使瘫痪的人能够由于其便携性，高时间分辨率，较高的时间分辨率，易用性和低成本而直接与外部设备进行通信和控制。基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP）基于BCI的BCI系统，该系统使用多种视觉刺激（例如计算机屏幕上的LED或盒子）在不同频率上流动的数十年来，由于其快速通信速率和高信号速率和高信号率而被广泛探索。在本文中，我们回顾了基于SSVEP的BCI的当前研究，重点介绍了能够持续，准确检测SSVEP的数据分析，从而可以进行高信息传输率。在本文中描述了主要的技术挑战，包括信号预处理，频谱分析，信号分解，特定规范相关性分析及其变化以及分类技术的空间过滤。还讨论了自发性大脑活动，精神疲劳，转移学习以及混合BCI的研究挑战和机遇。
回顾了负责间充质干细胞衍生外泌体治疗肺纤维化治疗潜力的分子机制
1再生加工厂有限责任公司，34176 US Highway 19 N，棕榈港，佛罗里达州34684，美国； harrell@regenerativeplant.org博士2伯尔尼大学伯尔尼大学解剖研究所，瑞士伯尔尼，伯尔尼2号； valentin.djonov@unibe.ch 3 3心理学系，关于生物和化学危害的有害作用研究中心，Kragujevac大学医学科学学院，69 Svetozara Markovica Street，34000 Kragujevac，塞尔维亚； ana.volarevic@medf.kg.ac.rs 4 Departments of Genetics, Microbiology and Immunology, Center for Research on Harmful Effects of Biological and Chemical Hazards, Faculty of Medical Sciences, University of Kragujevac, 69 Svetozara Markovica Street, 34000 Kragujevac, Serbia 5 Faculty of Pharmacy Novi Sad, Trg Mladenaca 5, 21000诺维·萨德（Novi Sad），塞尔维亚 *通信：vladislav.volarevic@faculty-pharmacy.com;电话： +381-3430-6800
利用碳捕获和储存从可持续生物质中生产氢气的潜力
低碳氢是 2050 年实现净零排放的重要因素。生物质制氢是一种很有前途的生物能源，结合碳捕获和储存 (BECCS) 方案，可以生产低碳氢并产生预计需要的二氧化碳去除 (CDR)，以抵消难以减少的排放。在这里，我们设计了一个用于生物质制氢并结合碳捕获和储存的 BECCS 供应链，并以高空间分辨率量化欧洲制氢和 CDR 的技术潜力。我们考虑对粮食安全和生物多样性影响最小的可持续生物质原料，即农业残留物和废弃物。我们发现，这种 BECCS 供应链每年最多可生产 1250 万吨 H 2（目前欧洲每年使用约 10 万吨 H 2）并从大气中每年去除多达 1.33 亿吨 CO 2（占欧洲温室气体排放总量的 3%）。然后，我们进行地理空间分析，量化生物质原料所在地与潜在氢气用户之间的运输距离，发现 20% 的氢气潜力位于难以电气化的行业 25 公里以内。我们得出结论，用于从生物质生产氢气的 BECCS 供应链代表了一个被忽视的近期机会，可以产生二氧化碳去除和低碳氢气。
发现的多发性硬化症治疗的潜在靶标
“最热门的蛋白质之一是MLC1，这就是我们专注于它的原因，” Fau Erlangen-Nuremberg的联合首先作者Raffael Dahl说。联合首先作者Alicia Weier是波恩大学神经解剖学的博士生，并补充说：“此外，这是一个非常有趣的候选者，因为该蛋白质在星形胶质细胞和神经元上表达。联合首先作者Alicia Weier是波恩大学神经解剖学的博士生，并补充说：“此外，这是一个非常有趣的候选者，因为该蛋白质在星形胶质细胞和神经元上表达。mlc1也是glialcam的结合伙伴。”
机器学习算法引入了诱发潜力，作为扩展的残疾状态量表预后的替代生物标志物
机器学习（ML）见证了医疗领域内的显着意义，这主要是由于与健康相关数据的可用性增加以及ML算法的逐步增强。因此，可以利用ML来制定有助于疾病诊断，预测疾病进展，量身定制治疗以满足个人患者需求并提高医疗保健系统的运营效率的预测模型。及时检测疾病有助于有效的症状管理，并保证提供适当的治疗方法。在多发性硬化症（MS）中，诱发电位（EPS）与扩大的残疾状态量表（EDSS）有很强的相关性，这表明其潜力是残疾进展的可靠预测指标。本研究的目的是应用人工智能（AI）技术来识别与残疾指数（EDSS）评估的MS进展相关的预测因素。必须阐明EP在MS预后中的作用。我们对从125个记录组成的医学数据库获得的经验数据进行了分析。我们的主要目标是构建能够通过应用高级知识挖掘算法来预测EDSS索引的专家AI系统。我们开发了智能系统，可以预测使用ML算法，特别是决策树和神经网络的MS的进展。中，获得的精度分别为88.9％，92.9％和88.2％，可与获得88.2％，96.0％和85.0％精度的MRI相当。可以将EPS确定为MS的预测指标，其功效类似于MRI发现。对于验证EPS是必要的，该EPS明显低于MRI，并且比MRI更便宜，并且更简单，与成像或生化方法同样有效，可作为MS的生物标志物发挥作用。
智能充电的尚未开发的潜力：电动汽车所有者如何节省资金并减少排放而无需行为改变Yash Gupta*。
智能充电的尚未开发的潜力：电动汽车所有者如何省钱并减少排放，而无需行为改变Yash Gupta *2，William Vreeland队，Andrew Peterman面，Coley Girouard面，Brian Wang〜Rivian Automotive，Palo Automotive，Palo Automotive，Palo Alto，Palo Alto，CA，USA，USA *Yashgupta@rivianc.com Yashgupta@rivian.com; yashg2607@gmail.com摘要运输部门是美国排放的最大贡献者，也是全球第二大的贡献者。电动汽车（EV）预计到2035年将占全球汽车销售的一半，成为减少排放并增强电网灵活性的关键解决方案。在未来十年中，建筑物，制造业和运输的电气化有望大大增加电力需求。没有有效管理的电动汽车充电，电动汽车可能会使能电网基础设施限制并增加电力成本。利用Rivian Automotive的De-Sisedified 2023 EV远程信息处理数据，这项研究发现，在客户插入车辆后，有72％的家庭充电开始，无论使用效用时间（TOU）关税或托管收费计划。在样本中不到26％的收费会话中，电动汽车所有者积极安排收费时间，以对齐或参与公用事业关税或计划。与大多数驾驶员一起在最佳充电期间同时插入但没有积极充电，该研究发现了一个机会，可以通过明智的充电习惯而没有进行重大的行为修改或用户偏好而牺牲的智能充电习惯来降低单个EV所有者的成本和碳排放。引言电气运输在对抗气候变化和减少全球对化石燃料的依赖方面起着至关重要的作用[1,2]。通过优化现有插件和插入窗口中的房屋充电时间表，该研究表明，电动汽车所有者平均每年可以节省140美元，并减少将电动汽车充电的相关碳排放量减少多达28％。美国环境保护局估计，运输部门占美国二氧化碳排放量的28％[3]和全球16.2％[4]。国际能源局（IEA）报告说，2023年售出的近五分之一是电动，并且预计全球汽车销售中的一半将根据当前的气候政策到2035年发电[5]。从内燃机（ICE）车辆过渡有可能避免2千吨的温室气体排放，并到2035年每天将石油需求减少超过1000万桶[5]。广泛采用的电动汽车既提出了美国能源电网的机遇和挑战。电动汽车电力需求有可能到2035年美国达到美国总电力需求的14％，高于今天[5]。虽然电动汽车可以降低电力成本，但支持可再生能源
磷酸二酯酶4抑制剂对人树突状细胞功能的调节：治疗呼吸道疾病的潜在相关性
摘要：磷酸二酯酶4（PDE4）的抑制剂是小分子药物，通过增加免疫细胞中cAMP的cAMP水平，引起了广泛的抗炎性效果。因此，PDE4抑制剂被积极地研究为以潜在炎症发病机理为特征的多种人类疾病中的治疗选择。树突状细胞（DC）是炎症和免疫反应的检查点，根据其激活状态而导致激活和衰减负责。本评论显示了证据表明，PDE4抑制剂通过减少炎症和Th1/Th17偏振细胞因子的分泌来调节炎症性DC激活，尽管尽管保留了共拟合分子的表达以及CD4+ T细胞激活潜力。此外，在存在PDE4抑制剂的情况下激活的DC会诱导效应T细胞的优先Th2偏斜，保留了Th2吸收趋化因子的分泌并增加T细胞调节介质的产生，例如IDO1，TSP-1，TSP-1，VEGGF-A，VEGGF-A和amphiregulin。最后，PDE4抑制剂选择性地诱导表面分子CD141/血栓瘤蛋白/BDCA-3的表达。这种细胞调整的结果是免疫调节的DC，与经典抗炎药物（如皮质类固醇）诱导的DC不同。将讨论对PDE4抑制剂治疗呼吸疾病（例如COPD，哮喘和COVID-19）的可能影响。
Weissella cibaria W25的基因组分析，这是一种潜在的细菌蛋白产生菌株，这些菌株是从Campos Das Vertentes，Minas Gerais，Brazil
对乳制品和非乳制环境中微生物多样性的研究在理解这些生态系统中这些微生物的存在及其对最终产物的影响方面起着关键作用，尤其是当我们指的是传统和手工产物时。每个环境都有偏爱并允许不同细菌物种发展的独特和特定的特征[1]。手工奶酪和生乳被认为是实验室新菌株的潜在来源[2]。制作这些奶酪的方式可以确定由放牧，动物皮肤，器皿，表面和其他可能与奶酪接触的细菌进行的发酵[3]。对手工奶酪中存在的细菌菌株的研究表明，存在尚未与奶酪有关的物种和具有差异化技术特征的乳酸细菌多样性[4]。此外，除了草，不同类型的青贮饲料甚至动物皮肤等非乳制环境也是已适应的新型菌株的重要来源，因此可以提供有趣的特征来探索[5]。从乳制品和非乳制环境中分离出来的魏森氏菌的多样性对于在最终产物中了解这种微生物的知识的丰富而引起了人们的极大兴趣。Weissella属由分类为革兰氏阳性，过氧化氢酶阴性，非孢子形成，球形形态或短芽孢杆菌的细菌组成。它们属于实验室，这主要是由于碳水化合物的发酵产生乳酸[6]。这项研究的主要目的是宣布和分析魏森氏菌W25基因组的测序和注释，并进行全面的比较基因组
探索QEEGNET的交叉潜力
脑电图（EEG）广泛用于神经科学和临床研究中，用于分析大脑活性。虽然诸如EEG-NET之类的深度学习模型在解码EEG信号方面已经取得了成功，但它们经常在数据复杂性，受试者间的可变性和噪声鲁棒性方面挣扎。Quantum机器学习（QML）的最新进步通过利用量子计算的独特属性来增强脑电图分析的新机会。在这项研究中，我们扩展了先前提出的量子eegnet（QEEGNET），这是一种将量子层融合到EEGNET中的混合神经网络，以研究其在多个EEG数据集中的泛化能力。我们的评估涵盖了各种各样的认知和运动任务数据集，在不同的学习情况下评估了Qeegnet的表现。实验结果表明，尽管QEEGNET的表现具有竞争性能并在某些数据集中保持稳健性，但其对传统深度学习方法的改进仍然不一致。这些发现表明，混合量子古典体系结构需要进行更优化，以充分利用脑电图处理中的量子优势。尽管有这些局限性，但我们的研究为QML在脑电图研究中的适用性提供了新的见解，并强调了未来进步必须解决的挑战。
CDK4/6抑制剂相关的平均红体体积变化：预测
摘要目的：评估CDK4/6抑制剂对红细胞平均红体体积（MCV）变化的影响及其与无进展生存率（PFS）和总生存期（OS）的可能相关性。研究设计：观察性研究。研究的地点和持续时间：2020年1月至2023年1月之间，Turkiye的Kahramanmaras Necip Fazil City医院医学肿瘤学系。方法论：回顾性分析了74例HR（+）HER2（ - ）转移性乳腺癌患者的数据。MCV和其他全部血数指标。在三个月后进行了第一次治疗评估。计算了治疗基线后第三个月的中位ΔMCV值。结果：患者都是女性，中位年龄为55岁（35至80岁）。在治疗之前，基线中值MCV水平为90.4（最小值：77.3-113.2）。三个月后，中位MCV水平为95（最小值：84.3-115.3）。7.15是中位ΔMCV水平。关于PFS（16.53 vs. 15.26个月）（p = 0.13）和OS（21.46 vs。17.83个月（p = 0.08），在ΔMCV≥7.15的组与ΔMCV<7.15的组之间没有统计学上的显着差异。结论：CDK4/6抑制剂导致MCV增加，但PFS或OS之间没有明显的差异和MCV的增加。发现MCV的上升是否代表预后或预测标记，需要进一步的研究。