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对手工引导手术机器人的入学控制器的定性和定量评估
许多手术任务需要总刀具运动，其中工具的移动和定位在宏观尺度（约1厘米）的精度上；例如，将工具插入套筒，交换工具，清洁工具。也存在主要需要这种宏观动作的程序，例如，将安装在机器人上的超声扫描仪移动[1]和牙齿辅助[2]。传统的手术机器人，例如DA Vinci手术系统（Intuitive Surgical，USA），不可用的背态被动被动机制作为工具持有人，并允许外科医生将工具固定。这样的被动机器人可以限制外科医生使其简单而准确的总工具移动的能力，尤其是对于沉重而笨重的工具。作为替代方案，更新的特定和通用宏机器人使用主动的串行机器人和控制器，使外科医生可以手工指导工具。例如，Mako Robot-Arms（美国Stryker）进行膝盖手术，允许手动引导并限制外科医生沿预先计划的手术路径的运动，以确保安全性和准确性。除了这种干预特定的机器人之外，市场上还有通用医学宏观机器人，可以安全的物理人类机器人互动（PHRI），例如，Kuka LBR IIWA Med（Kuka ag ag，kuka ag，德国奥格斯堡，德国）。可以在此类机器人上安装不同的工具；例如，在Laserosteothome [3]中，使用超声扫描[1]和放射治疗[4]。但是，其他针对PHRI安全的宏机器人也用于外科应用研究中；例如，熊猫（德国弗兰卡·埃米卡（Franka Emika））进行牙科辅助[2]和中耳手术[5]或UR 5（UR 5（UNI-VERSAL ROBOTS，丹麦））进行针插入[6]。
毒性和细胞因子从人牙纸浆干细胞中释放出暴露于单个峰和多波LED固化的通用牙齿粘合剂后
目标：评估单峰和多波LED固化的通用粘合剂的影响，对人牙浆干细胞（HDPSC）的代谢活性和细胞因子释放的影响。另外，分析用不同LED固化的粘合剂的转化程度（DC）。方法：使用三种通用粘合剂制备圆盘（直径为5 mm，厚1毫米）：单键Uni Versal（SBU，3 M ESPE），Optibond Universal（OBU，Kerr）和Zipbond Universal（ZBU，SDI）。使用单峰（DeepCure，3 M ESPE）或PolyWave轻射二极管（LED）固化单元（Valo Grand，Ultrapent）将这些圆盘固化40 s。24小时后，将样品放在24孔培养板中，每个培养板含有1 ml培养基24小时。将HDPSC（1.8×10 4）接种在96孔板中，并允许生长24小时。随后，将细胞暴露于提取物（含有粘合剂碟片的培养基）的提取物（培养基）中，再加上24小时。未暴露于提取物的细胞用作对照组。使用MTT分析和通过Magpix评估的细胞因子释放评估线粒体代谢。使用FTIR分析粘合剂的转化程度（n = 5）。通过方差分析的双向和Tukey的测试对结果进行了分析。结果：OBU和ZBU洗脱液在线粒体代谢上导致统计学上显着降低，而不论所用的LED如何，表明它们的细胞毒性。相比之下，SBU并未显着影响MTT结果，类似于对照组。与ZBU相关的细胞因子IL-1，IL-6，IL-10和TNF-α的释放较高。SBU增加了IL-8的释放。OBU不影响细胞因子释放。SBU呈现较高的直流，而OBU和ZBU的DC相似，低于SBU。的意义：总之，通用粘合剂对HDPSC表现出毒性，但毒性程度因粘合剂而异。ZBU与HDPSCS的细胞因子释放量增加有关，尤其是促炎性介质。不同的LED不影响评估粘合剂的细胞毒性。
交叉主题EEG- ...
情感脑部计算机中解码的人类情绪相互交流，由于脑电图（EEG）信号的受试者间变化能力，遭受了重大挫折。现有的ap-praches通常需要收集每个新主题的大量脑电图数据，这些数据非常耗时，用户体验差。为了解决这个问题，我们将脑电图指定为每个主题的私人组件，并共享所有主题的情感组成部分。根据此表示的部分，我们提出了一种用于处理受试者间可变性的插件适应方法。在训练阶段，主题不变的情感表示和源主题的私人组成部分由共享的编码器和私人编码者分别捕获。此外，我们在共享分区和受试者的单个分类器上建立了一个情感分类，以结合这两个部分。在校准阶段，该模型仅需要来自传入目标对象的未标记的脑电图数据来对其私人组件进行建模。因此，除了共享的表演分类外，我们还有另一个管道来通过私人组合的相似性来利用源主题的知识。在测试阶段，我们将共享情绪分类器的预测与通过相似权重调制后的单个分类器的聚合物的预测。在种子数据集中进行的实验性调查表明，我们的模型在一分钟内的校准时间非常短，同时保持了识别精度，所有这些都使人们的情绪更具概括性和可行性。
交叉主题EEG- ...
情感脑部计算机中解码的人类情绪相互交流，由于脑电图（EEG）信号的受试者间变化能力，遭受了重大挫折。现有的ap-praches通常需要收集每个新主题的大量脑电图数据，这些数据非常耗时，用户体验差。为了解决这个问题，我们将脑电图指定为每个主题的私人组件，并共享所有主题的情感组成部分。根据此表示的部分，我们提出了一种用于处理受试者间可变性的插件适应方法。在训练阶段，主题不变的情感表示和源主题的私人组成部分由共享的编码器和私人编码者分别捕获。此外，我们在共享分区和受试者的单个分类器上建立了一个情感分类，以结合这两个部分。在校准阶段，该模型仅需要来自传入目标对象的未标记的脑电图数据来对其私人组件进行建模。因此，除了共享的表演分类外，我们还有另一个管道来通过私人组合的相似性来利用源主题的知识。在测试阶段，我们将共享情绪分类器的预测与通过相似权重调制后的单个分类器的聚合物的预测。在种子数据集中进行的实验性调查表明，我们的模型在一分钟内的校准时间非常短，同时保持了识别精度，所有这些都使人们的情绪更具概括性和可行性。
COVID-19将如何影响本已脆弱的全球经济？
新冠疫情和相关封锁措施重创全球经济，影响了我们社会经济和商业模式的核心，而这些模式已经面临许多挑战性的发展。例如，工业化国家正在经历利率和增长率的长期下降，这可能与中期人口和技术发展、储蓄资产需求增加以及个人、企业和地区之间的差异扩大有关。随着人口结构的变化，养老金和医疗保健给政府预算带来了额外的压力。这些趋势越来越多地限制货币和财政政策，以在出现不利冲击时稳定经济。在技术方面，消费和生产的数字化需要各方面进行结构性调整，以保持竞争力并为失业人员创造新的机会。多年来，全球化遭遇了巨大的阻力，保护主义不断上升，人们对日益增加的国际贸易和金融一体化带来的普遍利益的怀疑日益增加。 《国际经济与经济政策》（IEEP）杂志的本期特刊主要关注这些趋势与 COVID-19 冲击之间的相互作用，主要探讨宏观经济、贸易和技术方面。鉴于这些主要趋势，COVID-19 将如何影响经济，是暂时的衰退还是会产生更持久的影响？它会加速变化还是阻碍调整？所有论文均在 2021 年 6 月 11 日由 IEEP 和 EIIW 组织的在线会议上发表。特刊以 Karimov 和 Konings 的一篇论文开始，该论文分析了就业冲击的概况，使用了详细的比利时数据集，该数据集可以区分初创企业和现有企业（按年龄类别分组）。该论文发现，就业损失主要发生在现有企业，但预测与缺失一代相关的更具结构性的中期负面影响