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引用：Zhang L，Zhen YQ，Tong LM。光学微/纳米纤维启用触觉传感器和软执行器：评论。 opto-
随着个性化医疗保健1-3的迅速发展，虚拟现实（VR） /增强现实（AR）4-6和类人形机器人7-9，光学触觉传感器由于其高剂量，高精度，快速响应，快速响应和反电磁干扰10-14引起了密集的关注。通常，光学触觉传感器由光源，包装的传感元素和检测器组成。通过监视使用二氧化硅光纤15-18，聚合物光导导/纤维19-22，19-22，水凝胶光纤23-25和光学微米（226）26 222的2222，通过监视大量高性能触觉传感器的变化，谐振峰或干扰峰的变化，已证明了大量的高性能触觉传感器。中，MNF具有出色的光学和质量特性，包括强烈的逃生场，低光学损失，波长尺度直径，小弯曲 -
Tongjun Gu, Ph.D.
个人资料我对开发和应用人工智能算法和统计模型来理解复杂的生物系统和人类疾病，特别是急性髓细胞白血病感兴趣。 我的培训和经验包括：1）构建流程来处理大规模原始测序数据（每个项目 >1000 个样本）；2）开发机器学习、深度学习算法和统计模型来识别功能元素；3）熟悉几乎所有类型的组学数据和许多公共数据库；4）对遗传学、基因组学、RNA 和癌症生物学以及阿尔茨海默病有深入的了解；5）与来自广泛生物学领域的研究人员合作并培训来自不同背景的学生。 目前任命 09/2023 – 至今 副研究员 生物信息学核心 Versiti 血液研究所所长 教育 09/2004 – 06/2009 博士学位生物信息学博士学位 中国科学院生物物理研究所 09/2000 – 06/2004 生物医学工程学士学位 华中科技大学 先前任命 07/2023 – 09/2023 副科学家 01/2016 – 06/2023 助理科学家 生物信息学组 生物技术研究中心 (ICBR) 佛罗里达大学 02/2022 – 至今 客座教授 生物统计学系 佛罗里达大学 01/2022 – 至今 遗传流行病学和生物信息学中心 (GeneBio) 成员 佛罗里达大学 01/2019 – 09/2023 生物统计学和计算生物学定量科学部成员 佛罗里达大学健康癌症中心 (UFHCC) 09/2014 – 01/2016 研究专业 基因组学和系统生物学研究所 (IGSB) 人类遗传学 芝加哥大学
汤加经济概况
2024 年 5 月，服务业蓬勃发展。汤加教会成立了新学校 Anastasis 学院，并举办了几次教会年会和家庭月活动。来自国外的汤加侨民前往汤加王国参加这些活动，导致家庭和企业的支出增加。移民活动更加活跃，入境旅客总数增加了 1,157 人（14.7%），出境旅客增加了 1,133 人（15.0%）。旅游收入增长了 340 万美元（32.4%）。巧合的是，餐饮、酒店、娱乐、交通和配送行业的业绩也得到了提升。因此，受商业和私人上市增长的推动，集装箱注册量在当月增加了 243 个（23.9%）。进口付款（不包括石油）增加了 990 万美元（25.6%），批发和零售进口付款增加了 750 万美元（28.2%）。私人集装箱注册数量的增加反映了家庭月期间收到的实物汇款增加以及为教会会议和庆祝活动做准备。
tongzhou wang
丹尼尔·佩拉佐（Daniel Perazzo）（巴西Impa的硕士学生）2023年夏季-Biruk Abere（B.S.埃塞俄比亚贡达大学的学生）2023年夏季Gabriele Dominici（英国剑桥大学的硕士学生）夏季2023年夏季Sana Arastehfar（加拿大皇后大学的硕士学生）2023年夏季夏季Sanowar Raihan（计算机和数据科学中心，2023年夏季）的研究助理
二氧化碳和基于木质素的可持续聚合物，
摘要：舌头疾病的诊断是基于对各种舌头特征的观察，包括颜色，形状，质地和水分，这些特征表明患者的健康状况。舌色是一种这样的特征，在识别疾病和疾病进展水平方面起着至关重要的功能。随着计算机视觉系统的发展，尤其是在人工智能领域，在获取，处理和分类舌头图像方面取得了重要进展。本研究提出了一个新的成像系统，以分析和提取不同颜色饱和的舌色特征，并在五种颜色空间模型（RGB，YCBCR，HSV，LAB和YIQ）的不同光条件下。使用六个机器学习算法（即幼稚的贝叶斯（NB），支持向量机（SVM），K-Neareart Neight（KNN），DICKERT（NB），决策树（DTS），森林（DTS），森林（dts），森林（dts），fortive（dts fornes forter（dts forter）（dts），训练了5260个图像（红色，黄色，绿色，蓝色，灰色，白色，白色和粉红色）。在任何照明条件下颜色。 从机器学习算法获得的结果说明，XGBoost的精度最高，为98.71％，而NB算法的精度最低，为91.43％。 基于这些获得的结果，选择了XGBoost算法作为所提出的成像系统的分类器，并与图形用户界面相关联，以实时预测舌色及其相关疾病。 因此，该提出的成像系统为未来的护理卫生系统内的舌头诊断开辟了大门。训练了5260个图像（红色，黄色，绿色，蓝色，灰色，白色，白色和粉红色）。在任何照明条件下颜色。从机器学习算法获得的结果说明，XGBoost的精度最高，为98.71％，而NB算法的精度最低，为91.43％。基于这些获得的结果，选择了XGBoost算法作为所提出的成像系统的分类器，并与图形用户界面相关联，以实时预测舌色及其相关疾病。因此，该提出的成像系统为未来的护理卫生系统内的舌头诊断开辟了大门。
2024年7月18日，全球制药行业的客户体验状况，2024年：Dominic Tyer与Tim van Tongeren的HCP互动，HA
当前全球顾客客户体验中全球客户体验的状态对开处方UCB具有可量化的影响，使J＆J Innovative Medicine和Lilly CX的渠道保持较小的领先地位，并继续挑战对新的Turmoil方法的回应，以对6,100个医疗保健专业人士的电子邮件发明的在线调查进行回应
口腔健康和龋齿预防：舌头卫生如何帮助维持小儿患者的微生物群和整体健康
1独立研究人员，意大利72012 Carovigno 2外科科学系，口腔生物技术实验室（OBL），Cagliari University，09121 Cagliari，意大利Cagliari； m.pinna137@studenti.unica.it（m.p。）; orru@unica.it（g.o.）; ginzia.85@hotmail.it（C.C。）3托尔维尔加塔大学口腔外科系，意大利罗马00100； roberta.grassi@students.uniroma2.eu 4牙科和儿科牙科单位，牙科部，临床，外科，诊断和儿科科学系，帕维亚大学，27100年，意大利帕维亚，帕维亚大学； andrea.scribante@unipv.it 5牙科卫生部门，牙科部门，外科，诊断和儿科科学系，帕维亚大学，意大利27100帕维亚大学； carolinamaiorani@outlook.it（c.m.）; andrea.butera@unipv.it（A.B。）6罗马萨皮恩扎大学的odontostomatologology and chirofacial科学系，意大利罗马00161； giannamaria.nardi@uniroma1.it *通信：gimosaico@tiscali.it†这些作者对这项工作做出了同样的贡献。
靶向舌肿瘤相关蛋白质/基因的新兴药物组合：在雨量方案中采用图神经网络
•一种使用深层模块化网络和降雨方案的新方法可以找到治疗舌肿瘤的最佳药物组合，舌肿瘤是一种常见且致命的癌症形式。•该方法使用图形神经网络来提出来自大型生物医学数据知识图的药物配对，然后搜索临床试验并进行网络荟萃分析以比较其有效性。•方法发现顺铂，博霉素和氟尿嘧啶是适合靶向该癌症基因/蛋白质的合适药物，并通过文献综述和统计分析证实了这一发现。•该方法提供了一种新颖而有力的方法，可以帮助医生和研究人员为舌肿瘤患者找到最佳治疗方法，并了解该疾病的根本原因。