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如何治疗炎症性风湿性疾病
最常见的免疫相关炎症性风湿性疾病 - 类风湿关节炎，银屑动脉关节炎和轴向脊椎关节炎 - 在引入针对细胞因子和免疫细胞的生物学治疗方面取得了重大进展，但也抗插入了insinus酶。细胞内信号化，允许在先天性和获得的不对劲反应期间具有重要位置的基因的STAT转录因子的激活（信号转换器和转录的激活因子）的激活。被描述为四种Janus激酶：JAK1，JAK2，JAK3和TyrosinKináza-2（Tyk2）。目前已由四种抑制剂（Tofacitinib，bariticinib，Fallen and Filgots）批准用于治疗类风湿关节炎，其中一些用于治疗银屑病关节炎和轴向脊柱炎。抑制剂如何对单个激酶具有不同的选择性。在其他罕见的粘合剂系统疾病中测试了某些抑制剂。抑制剂的一般优势是口服，动作的快速发作和单一疗法的效率。与生物疗法相比，抑制剂似乎是可比的，疱疹带状疱疹发生的安全性，讨论了严重的心血管疾病，血栓栓塞并发症和风险患者肿瘤的发病率增加。这项工作的目的将是总结有关抑制剂如何在批准的最常见风湿性疾病中的最新知识。
DNA HMG1 - 用户手册
维护 1. 因不当使用或尝试修理而造成的损坏不在保修范围内。包装内没有可维修的部件，维修只能由授权服务中心进行。 2. 请勿让设备接触油、油脂或任何类似液体。 3.定期清洁可确保长期使用并保持适当的高质量工作。使用软布清洁设备。操作 1. 将充电后的电池对准并插入设备底座 - 确保电池已牢固锁定。 2. 关闭设备，将选定的按摩头插入设备开口。 3. 将底部的电源开关移至 ON 位置，打开设备电源。 4. 将电源开关置于 ON 位置，按一次设备的触摸开关将设备设置为一级振动，按两次将设备设置为二级振动，按三次将设备设置为三级振动。再次按下触摸开关将通过振动关闭设备。可以使用“+”和“-”按钮设置按摩速度。 5. 以所需的速度按摩选定的肌肉或肌肉群，并施加适当的（无痛的）压力。 6. 要关闭设备，请将设备底部的电源开关移至 OFF 位置。 7. 关闭设备后，轻轻将按摩头拉向您自己，即可将其取下。 8. 要取出电池，请按下电池释放按钮，然后将电池向下拉。
Nuvaxovid，INN-COVID-19 疫苗（重组，佐剂）
该药品将受到额外监控。这将使您能够快速识别新的安全信息。医疗保健专业人员应报告任何疑似不良反应。有关如何报告不良反应的信息，请参阅第 4.8 节。 1. 药品名称 注射用 Nuvaxovid 分散体 COVID-19 疫苗（重组，佐剂） 2.定性和定量组成 多剂量小瓶，每瓶含 5 剂量或 10 剂量，每瓶 0.5 毫升（见第 6.5 节）。一剂（0.5 毫升）含有 5 微克 SARS-CoV-2 S（刺突）蛋白*和 Matrix-M 佐剂。 Matrix-M 佐剂含有 0.5 毫升剂量：Quillaja saponaria Molina 提取物，组分 A（42.5 微克）和组分 C（7.5 微克）。 *采用重组 DNA 技术，在源自草地贪夜蛾细胞的 Sf9 昆虫细胞系中使用杆状病毒表达系统生成。有关辅料的完整列表，请参阅第 6.1 节。 3. 药物剂型 注射用分散液（注射液）。分散体呈无色至微黄色，透明至微乳白色（pH 值 7.2）。 4. 临床特点 4.1 治疗适应症 Nuvaxovid 适用于对 12 岁以上的个体进行主动免疫，预防由 SARS-CoV-2 病毒引起的 COVID-19 疾病。疫苗应按照官方建议使用。 4.2 剂量和给药方法 剂量 初级疫苗接种系列 12 岁及以上的人士 Nuvaxovid 以肌肉注射的方式给药，每剂 0.5 毫升，共 2 剂。建议在第一剂接种 3 周后接种第二剂（见第 5.1 节）。互换性 目前没有关于从 Nuvaxovid 转换为另一种 COVID-19 疫苗以完成主要疫苗接种过程的数据。第一个收到
DNA HMG1-用户手册 /用户手册< / div>
维护1。由不符合目的或尝试独立修理的用途造成的损害。包装内没有服务零件，只能由授权服务点进行维修。2。不要让设备与油，脂肪或任何类似液体接触。3。常规清洁允许长期使用，并允许您维持高质量的工作。使用软布清洁设备。服务1。对齐并将带电的电池插入设备的底部 - 确保有安全的电池。2。设备关闭后，将选定的按摩头放在设备孔中。3。打开设备电源，移动底部底部的电源开关。4。当电源开关处于ON位置时，请按一下设备触摸开关，以在第一次或两次打开设备的振动，以在第二级打开设备振动，三次将设备设置为第三。重新安装触摸开关将关闭设备的振动。可以使用“+”和“ - ”按钮设置按摩速度。5。使用适当的（非涂抹疼痛）压力按摩所需速度所需速度。6。要关闭电源，将动力开关放置在电源上。7。8。关闭设备时，卸下按摩头，轻轻将其拉到自己身上。要卸下电池，按下电池释放按钮，然后将电池拉下电池。
大脑黑客
Neuralink尽可能最简单的方法是由脑含有粉碎的氨基蛋白界面（Bmi-Brain-Machine界面）开发的，该界面将打算创建人类和计算机的混合体，这是机器化过程中最重要的思想之一，因此将人们转化为Cyborg 6。在这一点上，Neuralink综合征正在经历第一个神经植入物的设计，该神经植入物将允许人们控制计算机或移动设备。由于其植入将需要在机器人系统上进行巨大的精确度，这将确保有效，而不会将芯片放在人的大脑中。更重要的是，该公司还正在开发移动应用程序，这要归功于通过该应用程序在大脑活动中解释的更改，可以直接用思想控制给定的设备。有趣的是，仅需要一个蓝牙连接。对此类应用程序的仿真可以在Neuralink 7增量网站上找到。这不是终点。马斯克计划进一步走几步 - 他不仅希望监测大脑活动，还希望刺激它，影响它，也可能对其进行治疗（例如，修复李斯或重建中断的神经元电路）8。公司设计的接口也可以具有治疗和消化功能。他可以给患有各种运动障碍的人（例如，脊髓损伤引起的）能够（通过思想）控制手机和计算机的能力。更重要的是，马斯克声称这些芯片可以帮助治疗与神经系统疾病有关的许多疾病，例如痴呆或停车疾病 -
sotyktu，deucravacitinib
该药物会接受进一步的监测。这将允许快速获取新的安全信息。我们要求医疗保健专业人员报告任何副作用的怀疑。副作用报告的详细信息请参阅第4.8节。1。sotyktu 6 mg透明片的名称2。定性和定量组成一层涂层片含6 mg deukravacitinib。具有一个涂层片剂已知作用的辅助物质含有44毫克的乳糖（请参阅第4.4节）。辅助物质的完整列表，请参见第6.1节。3。制药形式粉红色片剂（平板电脑）粉红色，圆形，双孔涂层平板电脑，直径为8毫米，一侧用“ BMS 895”和“ 6毫克”印刷，两条线平滑。4。临床数据4.1 SOTYKT的治疗指示指示用于治疗中度至重度局灶性牛皮癣的成年人，这些成年人是全身治疗的候选者。4.2剂量和给药方法应在医生的指导和监督下，具有牛皮癣的诊断和治疗经验。剂量建议的剂量每天口服一次6毫克。如果治疗24周后，治疗的益处未在患者中显示出来，则应考虑治疗的终结。应定期评估患者对治疗的反应。不需要年龄在65岁及以上的老年患者的特殊人群老年患者剂量调整（请参阅第5.2节）。与≥75岁患者的临床经验非常有限，并且应谨慎使用Deukravacitinib。肾脏损伤患者剂量调整的肾功能不全，包括在肾脏疾病结束时接受透析治疗的肾脏疾病（ESRD）的患者（请参阅第5.2节）。
EU Grants AGA - 注释的赠款协议comirnaty，Inn-Covid-19 mRNA疫苗（核苷...
该药物会接受进一步的监测。这将允许快速获取新的安全信息。我们要求医疗保健专业人员报告任何副作用的怀疑。副作用报告的详细信息请参阅第4.8节。1。comirnaty 30微克/剂量浓缩物的注射分散剂mRNA疫苗针对COVID-19（改性核苷）2。定性和定量组成这是一个多折瓶，其内容必须在使用前稀释。稀释后，一个注入瓶（0.45 mL）含有6剂0.3 ml，请参见第4.2和6.6节。一剂（0.3 mL）含有30微克的Tozinameranum，MRNA疫苗针对COVID-19疾病（封装在脂质纳米颗粒中）。Tozinameranum是单线介质（Messenger）RNA（mRNA），在5'端在5'端的帽子在相应的DNA矩阵和编码峰值（S）蛋白SARS-COV-2的体外非细胞转录中产生。辅助物质的完整列表，请参见第6.1节。3。药物形式的注射分散体（无菌浓缩物）。疫苗是白色至几乎白冷冻分散体（pH：6,9-7,9）。4。临床数据4.1治疗指示量30微克/剂量的注射浓缩剂用于主动免疫，以防止12岁及以上的人SARS-COV-2引起的CoVID-19疾病。必须根据官方建议使用该疫苗。建议第二剂在第一次剂量后3周（请参阅第4.4和5.1节）。4.2剂量和给药的剂量和剂量12岁的人和较旧的comirnaty疫苗在稀释后肌肉内施用，作为2剂2剂的初级循环（每个剂量0.3 ml）。在第二次剂量后至少在18岁及以上的个体中，可以至少在肌肉内服用加强剂量（第三剂量）。应考虑到有限的安全性数据，应根据有关疫苗有效性的可用数据进行决定，并向谁提交第三剂量的comirnaty（请参阅第4.4和5.1节）。
确定...
西里西亚技术大学电气工程学院（1），西里西亚技术大学，电动驱动器和机器人技术系（2），orcid：1。0000-0002-6185-7935; 2。无，3。0000-0002-2508-1893，4。0000-0002-4279-0472 doi：10.15199/48.2024.10.05确定高温超导体磁带1G摘要中临界电流和C的角度依赖性。本文介绍了第一代高温率超导体磁带（HTS）中临界电流的角度依赖性的理论和角度依赖性。研究重点是分析磁场值和方向对临界电流的影响。这项工作还描述了使用Halbach配置中的Neododmium Magnets进行特殊设计的测试台的构建和操作，该磁铁可实现HTS磁带的准确测量和表征。研究结果确认了符合KIM模型，并允许开发关键电流密度模型，该模型可用于进一步的计算机模拟。摘要。本文介绍了第一代临界电流的角度依赖性的疗法和测量角度依赖性。研究着重于磁场对临界电流的价值和方向的影响。本文还描述了使用Halbach配置中使用neododmium磁铁设计的特殊设计站的构建和操作，该测试站允许对HTS磁带进行精确的措施和表征。结果证实了KIM模型的一致性，并有助于开发关键的当前Delsity模型，该模型可用于进一步的计算机模拟。（在高体质超导胶带中确定临界电流IC的角度依赖性1G）关键字：临界电流，高温超导体磁带，bisccco，anisotropia。关键字：临界电流，高电流超导胶带，Biscco，各向异性。高温入院超导录像带（HTS）用于许多电力行业应用，例如变压器，电力限制器和电缆[1-2]。设计这些设备中的每一个都需要了解外部因素对HTS磁带参数的影响。尤其涉及临界场的影响，例如温度-T c，磁场-b c和临界电流密度-JC。使用HTS磁带设计超导体设备的关键参数是确定适当的工作点。这是由于可能在许多限制的同时最大程度地使用超导材料。对增加设备功率密度的可能性的限制之一是临界电流的值以及HTS磁带相对于外场线的位置的影响。这是由于所有设备在某些条件下运行的事实，并且有必要考虑到您自己的领域与运输电流流有关的影响，而且还要考虑到所有外部场。临界电流的值取决于磁感应的值（B）和相对于HTS胶带的磁场力线的方向。您可以同时使用Kim（1）和各向异性磁铁（2）Magneto模型来确定这些依赖性[3-4]。
伊斯兰阿扎德大学阿利亚·卡图尔分公司电气工程系，伊朗阿利亚亚·卡托尔（Aliabad Katoul）（1,2,3）OrcID：1。0000-0001-7004-3311; 2。技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡大学米特罗维卡，knjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚（1），MB University，DEP
技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡米特罗维卡大学，KnjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚，塞尔维亚（1），MB大学，信息技术系，Prote Mateje Br。21，11111 Beograd，塞尔维亚（2）OrcID：1.0000-0002-6557-4553; 2.0000-0002-1492-7638; 3.0000-0002-6867-7259; 4.0000-0002-2240-3420 DOI：10.15199/48.2024.09.55使用机器学习和数字图像处理摘要对电子废物类型进行分类。本文探讨了深度学习和计算机视觉技术在自动分类和检测电子废物（电子废物）中的应用。开发了基于卷积神经网络（CNN）和更快的R-CNN的系统，用于分析电子废物图像并提取有关设备类型和尺寸的信息。该实验是在三个关键电子废物类别的500个现实世界图像的数据集上进行的 - 冰箱，厨房炉灶和电视。结果证明，使用CNN使用R-CNN的92％的分类精度为92％。所获得的数据可以更精确的废物收集计划。主要结论是，深度学习具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。Streszczenie。artykuł十BADA ZASTOSOWANIETECHNIKGłęBokiegoUczenia i widzenia komputerowego do automatycznej klasyfikacji i detekcji elektronicznychnychnychnychnychnychnychnychnychodpadów（e-dodpadów）。opracowany zostaje系统oparty na spotowych siecioch sieciach neuronowych（CNN）i szybszym r-cnn做a andaleizyobrazówe-odpadówe-odpadóworaz wydobycia wydobycia wydobycia wydobycia norlakacji norlage o typie typie o typie typie o typie typie t typie imiarachsprzętu。uzyskane daneumoêliwiająbardziejprecyzyjne planowanie zbieraniaodpadów。该实验是在三个关键类别的E Trantpts-Ryfragerators，厨房炉灶和电视的三个关键类别的数据集上进行的。结果显示，使用CNN使用R-CNN的检测精度为92％，结果表现出92％的高分类精度。主要的结论是，深层教学具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。（使用机器学习和数字图像处理的电子废物类型的分类）关键词：电子废物，卷积神经网络，计算机视觉，废物分类。关键字：电子废物，编织神经网络，计算机视觉，废物分类。引言电子废物（电子废物）的财产管理正在随着全球干燥废物量增长而变得越来越多。尽管电子垃圾容器高度有价值用于回收利用，但它也可以包含汞，铅和镉等物质。因此，收集，分类和处理电子废物的开发有效系统至关重要。本文研究了使用图像识别技术提高电子快速管理效率的概念。所考虑的系统是基于通过拍摄废物对象获得的视觉数据的分析。目的是通过简单的用户界面来促进电子废物的识别和分类，从而巩固了智能战斗的无处不在和更轻松的互联网访问。这种方法的核心组成部分是深层神经网络，特别是深层卷积神经网络（CNN）的应用，用于图像分析。这种创新的方法使个人可以通过应用程序或服务器将废物对象的照片发送给收集公司，在这种情况下，将使用图像识别技术自动识别废物类型。第一阶段涉及废物类型分类，为此使用深层卷积神经网络。CNN是一种旨在从图像中提取复杂特征的体系结构，并根据某些标准学会区分它们。该技术可以具有很高的准确性对不同的电子废物类别进行可靠的分类。第二个关键组件是更快的区域卷积神经网络（R-CNN），这是图像中的高级对象检测技术。该网络可从电子废物照片中识别设备类别和尺寸估计。将R-CNN集成到系统中，可以对图像中的废物组件进行更详细的了解，这对于成功的废物管理至关重要。研究结果表明，识别和分类所选的电子废物类别的准确性很高，精度为90-97％。这种准确性确认了所提出的方法的效率，并表明其在现实世界中的潜力。管理电子废物正在成为现代社会和经济的组成部分
阿尔及利亚 Echahid Cheikh Larbi Tebessi 大学 (1), 阿尔及利亚 Mostefa Ben Boulaid-Batna 第二大学 (2), 法国艾克斯马赛大学 (3) doi:
阿尔及利亚 Echahid Cheikh Larbi Tebessi 大学 (1)、阿尔及利亚 Mostefa Ben Boulaid-Batna 第二大学 (2)、法国艾克斯马赛大学 (3) doi:10.15199/48.2024.04.31 使用拉曼光谱和遗传算法优化退火后的 SiGe DPSi 异质结构，以增强材料特性和性能 摘要：在我们之前的调查中，我们通过拉曼光谱深入研究了双多孔硅 (DPSi) 上 SiGe 合金的复杂性，揭示了拉曼峰移、应力和多孔材料中 SiGe 合金中 Ge 浓度之间以前未知的联系。这项研究的突出特点在于其独特的方法——使用遗传算法比较结果。该方法对数据进行了全面的分析，增强了我们对其中复杂关系的理解。通过频率法验证，我们的结果为 DPSi 上的外延生长提供了宝贵的见解，为拉曼光谱、应力和合金成分之间错综复杂的相互作用提供了细致入微的视角。这些发现不仅有助于加深对 SiGe 合金的理解，还为 DPSi Streszczenie 等创新基板上的外延生长领域的进一步发展铺平了道路。 W naszym poprzednim badaniu zagłębiliśmy się w zawiłości stopów SiGe na podwójnie porowatym krzemie (DPSi) za pomocą spektroskopii Ramana, odkrywając nieznane wcześniej powiązania między拉玛纳 (Ramana) 和拉玛纳 (Ramana) 的产品均采用了 SiGe 和材料。 Cechą tego badania 开玩笑 odrębność podejścia — porównanie wyników z wykorzystaniem algorytmugenetycznego。方法是通过分析仪器来分析、分析和分析。 Nasze wyniki、potwierdzone methodą częstotliwości、dostarczają cennych informacji na temat wzrostu epitaksjalnego na DPSi、prezentując zniuansowaną perspektywę na skomplikowane wzajemne oddziaływanie między spektroskopią Ramana, naprężeniem i składem stopu。 Odkrycia te nie tylko przyczyniają się do lepszego zrozumienia stopów SiGe, ale także torują drogę do dalszych postępów w dziedzinie wzrostu epitaksjalnego na innowacyjnych podłożach, takich jak DPSi ( Optymalizacja 异质结构 DPSi wyżarzonych SiGe przy użyciu spektroskopii Ramana 和 algorytmu Genetycznego w celu uzyskania lepszej charakterystyki i wydajności materiałów ) 关键词：双多孔硅、拉曼光谱、遗传算法。关键词：多孔硅、光谱仪、算法。1. 简介 最近的技术进步凸显了减小器件尺寸和提高性能的重要性。因此，越来越需要控制结构中的应力并了解其来源。一种新兴且有前景的策略是采用柔性衬底，其中多孔硅 (PSi) 因其公认的灵活性而脱颖而出 [1, 5]。PSi 的柔韧性和柔韧性使其能够熟练地吸收 SiGe 异质外延膜引起的应力变化，这主要归功于其较高的孔密度。它与硅基微电子学的完美契合和高成本效益为将各种超轴系统（如 III-V 或 SiGe）整合到硅衬底上开辟了新的机会 [6, 7]。最近，双多孔硅 (DPSi) 已成为柔性衬底竞争中的突出候选者，特别是用于在 Si 上的异质系统（如 III-V 和 SiGe）的外延生长 [8]。双多孔硅 (DPSi) 结构由具有密封孔的超薄、原子级平坦上层和厚的、高度多孔的下层组成。然而，在该 DPSi 层上实现 SiGe 和 Ge 的低温外延的努力导致了不均匀外延层的形成，其特征是存在扩展缺陷。[9, 10]。然而，对 DPSi 层进行热处理会引起显著的形态变化，将小孔转变为大孔，同时产生拉伸应变，正如我们之前的研究 [1] 所记录的那样。这种伪衬底具有两个显着的特性：它具有高度的柔韧性和可承受拉伸应变，这为使用退火 DPSi 在 Si 上有效集成异质系统开辟了可能性。本研究深入探索退火 DPSi 作为应力模板层，通过分子束外延沉积高质量单晶 SiGe 层它具有高度的柔韧性，能够承受拉伸应变，这为使用退火 DPSi 在 Si 上有效集成异质系统提供了可能性。本研究深入探索了退火 DPSi 作为应力源模板层，通过分子束外延沉积高质量单晶 SiGe 层它具有高度的柔韧性，能够承受拉伸应变，这为使用退火 DPSi 在 Si 上有效集成异质系统提供了可能性。本研究深入探索了退火 DPSi 作为应力源模板层，通过分子束外延沉积高质量单晶 SiGe 层