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对欧洲流感A亚型的流感疫苗有效性：2021 - 2022年I-Move初级保健多中心研究的结果
1。Kissling E，Valenciano M，Buchholz U等。在一个季节，欧洲的流感疫苗效果估计值，具有三种流感类型/亚型循环：I-MOVE多中心病例对照研究，2012/13年流感季节。欧元监视。2014; 19（6）：20701。 doi：10.2807/1560-7917.ES2014.19.6.20701 2。 Kissling E，Valenciano M，Pozo F等。 2015/16 i-Move/i-Move +多中心病例对照研究：针对流感A（H1N1）PDM09的中等疫苗有效估计值和针对儿童中谱系不匹配的流感b的估计值较低。 流感其他RESPI病毒。 2018; 12（4）：423-437。 doi：10.1111/irv.12520 3。 Kissling E，Valenciano M，Cohen JM等。 I-MOVE多中心病例对照研究2010 - 11：欧洲流感疫苗有效性的总体和分层估计。 PLOS ONE。 2011; 6（11）：E27622。 doi：10.1371/journal.pone.0027622 4。 Valenciano M，Kissling E，Cohen JM等。 欧洲大流行性流感疫苗有效性的估计，2009年至2010年：欧洲（I-MOVE）MULTICENTRE病例对照研究的流感监测疫苗有效性的结果。 plos med。 2011; 8（1）：E1000388。 doi：10。 1371/journal.pmed.1000388 5。 Kissling E，Valenciano M，Falc〜Ao JM等。 “ i-move''迈向监视季节性和大流行性流感疫苗的有效性：lesons从欧洲的一项试验性的多中心病例对照研究中学到的，2008 - 9年。 欧元监视。 2009; 14（44）：19388。 doi：10.2807/ese.14.44。 19388-en 6。 2022。2014; 19（6）：20701。 doi：10.2807/1560-7917.ES2014.19.6.20701 2。Kissling E，Valenciano M，Pozo F等。2015/16 i-Move/i-Move +多中心病例对照研究：针对流感A（H1N1）PDM09的中等疫苗有效估计值和针对儿童中谱系不匹配的流感b的估计值较低。流感其他RESPI病毒。2018; 12（4）：423-437。 doi：10.1111/irv.12520 3。 Kissling E，Valenciano M，Cohen JM等。 I-MOVE多中心病例对照研究2010 - 11：欧洲流感疫苗有效性的总体和分层估计。 PLOS ONE。 2011; 6（11）：E27622。 doi：10.1371/journal.pone.0027622 4。 Valenciano M，Kissling E，Cohen JM等。 欧洲大流行性流感疫苗有效性的估计，2009年至2010年：欧洲（I-MOVE）MULTICENTRE病例对照研究的流感监测疫苗有效性的结果。 plos med。 2011; 8（1）：E1000388。 doi：10。 1371/journal.pmed.1000388 5。 Kissling E，Valenciano M，Falc〜Ao JM等。 “ i-move''迈向监视季节性和大流行性流感疫苗的有效性：lesons从欧洲的一项试验性的多中心病例对照研究中学到的，2008 - 9年。 欧元监视。 2009; 14（44）：19388。 doi：10.2807/ese.14.44。 19388-en 6。 2022。2018; 12（4）：423-437。 doi：10.1111/irv.12520 3。Kissling E，Valenciano M，Cohen JM等。I-MOVE多中心病例对照研究2010 - 11：欧洲流感疫苗有效性的总体和分层估计。PLOS ONE。 2011; 6（11）：E27622。 doi：10.1371/journal.pone.0027622 4。 Valenciano M，Kissling E，Cohen JM等。 欧洲大流行性流感疫苗有效性的估计，2009年至2010年：欧洲（I-MOVE）MULTICENTRE病例对照研究的流感监测疫苗有效性的结果。 plos med。 2011; 8（1）：E1000388。 doi：10。 1371/journal.pmed.1000388 5。 Kissling E，Valenciano M，Falc〜Ao JM等。 “ i-move''迈向监视季节性和大流行性流感疫苗的有效性：lesons从欧洲的一项试验性的多中心病例对照研究中学到的，2008 - 9年。 欧元监视。 2009; 14（44）：19388。 doi：10.2807/ese.14.44。 19388-en 6。 2022。PLOS ONE。2011; 6（11）：E27622。doi：10.1371/journal.pone.0027622 4。Valenciano M，Kissling E，Cohen JM等。欧洲大流行性流感疫苗有效性的估计，2009年至2010年：欧洲（I-MOVE）MULTICENTRE病例对照研究的流感监测疫苗有效性的结果。plos med。2011; 8（1）：E1000388。 doi：10。 1371/journal.pmed.1000388 5。 Kissling E，Valenciano M，Falc〜Ao JM等。 “ i-move''迈向监视季节性和大流行性流感疫苗的有效性：lesons从欧洲的一项试验性的多中心病例对照研究中学到的，2008 - 9年。 欧元监视。 2009; 14（44）：19388。 doi：10.2807/ese.14.44。 19388-en 6。 2022。2011; 8（1）：E1000388。doi：10。1371/journal.pmed.1000388 5。Kissling E，Valenciano M，Falc〜Ao JM等。“ i-move''迈向监视季节性和大流行性流感疫苗的有效性：lesons从欧洲的一项试验性的多中心病例对照研究中学到的，2008 - 9年。欧元监视。2009; 14（44）：19388。 doi：10.2807/ese.14.44。 19388-en 6。 2022。2009; 14（44）：19388。 doi：10.2807/ese.14.44。19388-en 6。2022。欧洲疾病预防与控制中心（ECDC），世界卫生组织欧洲区域办公室（WHO/欧洲），世界卫生组织。流感新闻欧洲。2021-22季节概括[Internet]。[引用2022年7月17日]。可从：https：// flunewseurope.org/archives/getfile?fileid = 696 7。世界卫生组织（WHO）。建议在2021 - 2022年北半部流感季节使用流感病毒疫苗[Internet]。2021。可从：https：// www.who.int/publications/i/item/recommended-composition-of-- actryenza-virus-virus-virus-varus-varus-virus-virus-use-use-in-the-the-2021-2021-2022-northern-horthern-horthern-horthern-memisphere-influenza-season 8。Valenciano M，Ciancio B，I-Move学习团队。i-Move：衡量流感疫苗有效性的欧洲网络。欧元监视。2012; 17（39）：20281。 doi：10.2807/ese.17.39.20281-en2012; 17（39）：20281。 doi：10.2807/ese.17.39.20281-en
通过熔池监测进行珠子几何形状预测的数据驱动方法
1 简介 增材制造 (AM) 是指通过连接材料从 3D 模型制造零件的工艺 [1]。定向能量沉积 (DED) 是一种特殊类型的金属 AM 工艺，其中激光和金属粉末的交汇会在基材上形成熔融的金属池（熔池），然后冷却以形成固体金属轨道。此过程逐层重复以创建最终部件。与其他金属 AM 工艺相比，DED 以其制造大型工件、构建近净形状以及修复现有零件和铸件的能力而闻名 [2–4]。此外，DED 还用于开发高级材料，例如分级材料 [5]，这允许将金属粉末组合用于单个部件的不同位置。因此，AM 技术为制造业带来了重大创新。与传统的减材制造相比，AM 允许无与伦比的灵活设计，并通过仅在需要的地方沉积材料来减少材料浪费 [6]。尽管 DED 具有上述优势，但由于零件质量不可靠，需要改进过程监控和控制才能在整个行业范围内采用。具体而言，零件质量差是由于激光成型对操作和边界参数（包括激光功率）的微小变化高度敏感 [7]。基于反馈的方法有可能动态调整激光功率以减少过程波动，而无需参考特定的、先前测试过的几何形状和沉积历史。非接触式仪器已广泛用于类似应用，因为它们能够在远离沉积区域热量的安全距离处收集信息。由于激光温度高，高熔化温度、高功率激光反射和非层流很容易导致传感器损坏。当考虑成本和易于集成时，使用可见光摄像机进行光束同轴熔池监测仍然是一种方便且经济高效的解决方案，因为许多 DED 沉积头都配备了用于将监测摄像机纳入光学链的端口 [8]。因此，这项工作专注于一种视觉装置，该装置可以通过熔池的能量含量间接检测珠子高度的异常，从而可以预测和纠正与所需沉积结果的潜在偏差。此外，还创建了数据收集和标记管道，以减少数据准备时间。为了预测轨道几何形状的偏差，我们探索了机器学习 (ML) 算法的使用，特别是支持向量回归 (SVR) 和卷积神经网络 (CNN) 的回归。对创建的模型进行了评估，以确定其是否能够集成到边缘设备上，以实现机器的闭环或前馈控制。
未确诊房颤筛查的下一步是什么？人工智能可能是关键
今年的两项研究，STROKESTOP 和 LOOP，通过评估系统筛查对临床结果的净效益，推进了证据基础。13、14 STROKESTOP 研究是一项在瑞典两个地区进行的随机对照试验 (RCT)。75 岁和 76 岁的人，不排除任何情况，以 1:1 的比例随机分配到筛查或常规护理的邀请中。参加筛查的人被指导使用手持式单导联心电图 (ECG) 每天记录两次心电图，持续 2 周。在随机分配的 28 768 名参与者中，13 979 名被邀请参加筛查，其中 7165 名（51.3%）参加了筛查，13 996 名组成了对照组，中位随访时间为 6.9 年。LOOP 研究是在丹麦四个中心进行的一项 RCT。年龄在 70-90 岁之间，无已知 AF，且至少有一个额外中风风险因素的个人按 1:3 的比例随机分配到植入式循环记录器 (ILR) 监测组或常规护理组。在随机分配的 6004 名个人中，1501 人接受了 ILR 监测，4503 人组成了对照组，中位随访时间为 5.4 年。如果检测到 AF，则根据这些组的 CHA 2 D S -VASC 风险状况提供口服抗凝治疗。在 STROKESTOP 中，与对照组 [13 996 人中的 4616 人；每 100 年 5.68 起事件；风险比 0.96（95% 置信区间，CI，0.92–1.00）] 相比，干预组 (13 979 人中的 4456 人；每 100 年 5.45 起事件) 在缺血性或出血性中风、全身性栓塞、导致住院的出血和全因死亡的综合结果方面显示出轻微的益处。相比之下，LOOP 研究发现 ILR 组 [1501 人中的 67 人 (4.5%)] 和对照组 [4503 人中的 251 人 (5.6%)] 之间中风或全身性栓塞风险没有显著降低；HR 0.80，95% CI 0.61–1.05；P = 0.11]。为什么两个 RCT 的结果不同？首先，LOOP 研究中样本量和事件数量要小得多，这反映在效应大小的宽置信区间中，这可能使研究缺乏说服力。此外，在 LOOP 研究中，持续监测 6 分钟的 AF 发作足以进行诊断和考虑抗凝治疗。在 ASSERT 研究中，发现 SCAF 持续时间超过 24 小时的个体与没有 AF 的个体相比，中风风险增加，但 SCAF 持续时间少于 24 小时的个体风险并未增加。5 , 15 在 STROKESTOP 中诊断出的 AF 发作可能持续时间较长，因此会增加中风风险，因此口服抗凝治疗更有益。正在进行的 ARTESiA (NCT01938248) 双盲 RCT 正在评估通过持续监测检测到的 SCAF 持续时间阈值，该阈值可从口服抗凝治疗中获益，该研究包括具有中风风险因素且 SCAF 发作持续时间至少为 6 分钟的参与者。入选患者按 1:1 随机分配接受阿司匹林或阿哌沙班治疗，综合主要结局为中风和全身性栓塞，安全性结局为临床明显的大出血。
现代分析地球化
近年来，许多工业化国家都将越来越严格应用于工业排放和水，空气，食物和土壤的质量。通过定期对环境媒体的观察，对人居质量的正式关注，这意味着它对专业环境科学家的培训产生了重要的后果。监测机构将需要更多熟悉特殊障碍的分析师，这些特殊障碍可以使各种环境材料可以在可靠分析的道路中置于。也解释了这种分析的专业人员，尽管他们可能没有在地球化学分析的技术上接受培训，但仍需要认识到所采用的分析方法的局限性，并了解行业所依赖的质量控制机制，如果他们要从其数据中得出客观的和可靠的结论。令人惊讶的是，目前很少有书籍对这个复杂而持续发展的地区进行全面介绍。撰写本书的目的之一是为定量环境分析的学生和分析用户提供填补，并为当前正在使用的许多技术提供了清晰的介绍。这本书还针对更传统的学术地球科学市场，本科生和研究生，需要广泛概述的研究人员，以及想要最新的入门级文本的教师和监督员，这些文本将介绍针对纽约人和非特定主义者的量化量化量化原则。在更高级的水平上，这一需求得到了菲尔·波茨（Phil Potts）的手册Ojsilicate摇滚分析所满足的，但是，在向本科生和掌握学生教授学科多年后，我们深信需要与学生预算保持一致，并更容易随身携带介绍性文字！因此，这本书旨在为学生提供地球化学分析的专业用户，并希望能够了解可以应用于地球和环境材料的整个分析方法的更广泛的读者，并对他们的相对优点和局限性进行了批判性的认识。它已经结构化，以适应具有较大背景的读取者。首先有一个广泛的词汇表（附录B），并且定义的术语中有大胆的字符在文本中首次出现。其次，我们以各种方式在所有章节中都使用了文本/图形框：它们是一个有用的地方，可以使用一个以上的一章中提到的基本信息，可以使用它们来提供所有读者所要求的基本材料，并且它们对更专业的信息也只能对读者的一部分或二次阅读，它们也很有用。每个框的作者身份由末尾的缩写指示。最后，对于不熟悉“ diff泵”等的读者，有一个附录（a）总结了真空技术的元素。特别感谢Godfrey Fitton，Anthony Lewis和Philip Rowland，他们在后期介入，写了其他人未能交付的章节。我也对以下非常友好地提供了对单个章节或其他方式做出贡献的专家评论的人：Geoff Abbott，John Bailey，Joel Baker，
西方人群中人类T淋巴病毒的独特基因组特征
满足预计在2050年将达到98亿人口的粮食需求，同时也保证了环境可持续性，至关重要的是，通过引入新技术和人工智能来改善农作物的产量，以加速当前向农业的过渡4.0范式。在这种情况下，Precision农业旨在基于观察，衡量和响应时间和空间变异性来制定战略，以提高农业生产的可持续性。不喜欢基于在整个地区很少正确的理论平均条件管理整个领域的常规方法，精确农业认识到该领域内的独特差异。此策略包括调整管理实践，以考虑每个站点上的这些特定差异，从而优化资源利用率。在人工智能和机器人技术的整合中取得了令人印象深刻的进步，以开发精确的农业系统，并证明了许多应用，包括自动化的水果收获，修剪，农作物表型和监测，杂草控制，选择性地喷涂农药和肥料等。然而，在许多机器人技术的领域，例如运动计划和控制，操纵，学习，感知和运动，必须解决新的挑战，以进一步提高农民机器人在开放式和温室条件下挑战性农业环境中的能力和自主权。农业机器人技术中的一个基本主题是涵盖机器人和自然科学的跨学科性质。本期特刊介绍了用于精确农业和人工智能的机器人技术的新创新方法。据报道，研究人员和从业人员对启用农业机器人系统的思想和方法的原始贡献。注意力集中在促进机器人技术与植物科学之间的联系以解决现实世界中的问题。例如，在[1]中，使用半监督学习来描述经过实验测试的方法，以生成新的数据集，用于对葡萄树的语义分割，而人类宣传的数据很少，从而在时间和资源上节省了大量资源。创建此类数据集是朝着开发自主机器人进行葡萄园维护的关键步骤。树干检测也是专门研究林业环境[2]中提出的研究的目的。纸张贡献为三倍：5325个注释森林图像的开放数据集；在四个边缘设备（CPU，TPU，GPU和VPU）评估的13个深度学习模型之间的树干检测边缘AI基准；以及使用Oak-D作为传感设备的树干映射实验。在精确林业的背景下，[3]中介绍了对人工感知和对机器人的感知的现状的调查。准确的映射，本地化和障碍物检测对于有效且安全的自主行驶机器人很重要。[4]中介绍了专门从事激光除草工具的自动移动机器人的指导经理。基于此分析，提出了路线图，以应对相应的科学和技术格局中的杰出挑战，即缺乏感知模型的培训数据，开放软件框架，可用于多机器人团队的强大解决方案，最终用户介绍，最终用户介入，用例现场验证，计算资源计划，计算规划，管理的实验实验，并满足实现的真实运算以及系统的实现和系统测量。重点是机器人跟踪，该机器人跟踪结合了横向控制器，螺旋控制器和线性速度控制器