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引文 Sendilraj V、Pilcher W、Choi D、Bhasin A、Bhadada A、Bhadadaa SK 和 Bhasin M (2024) DFUCare：糖尿病足溃疡深度学习平台
糖尿病足溃疡 (DFU) 是影响糖尿病患者的一种严重并发症，超过一半的 DFU 都有感染风险。在这些感染中，约 20% 需要截肢 (1、2)。这是一个值得关注的重要问题，因为因 DFU 而截肢的患者的死亡率很高，预计超过一半的患者会在五年内死亡 (3)。此外，治疗和管理 DFU 及其并发症的经济负担超过了五大癌症，仅在美国，每年的费用就超过 110 亿美元 (4)。随着糖尿病 (DM) 患病率的持续上升，DFU 预计将成为全球卫生系统的更大负担，并且可能是最昂贵的糖尿病并发症之一 (5)。尽管在确定 DFU 治疗的新疗法方面取得了显着进步，但对 DFU 的根本病因和管理的早期诊断仍然具有挑战性。 DFU 愈合受损是一种复杂的发病机制，由多种因素引起，包括糖尿病足部感染、伤口缺血、免疫系统衰竭和血糖控制不佳（6-8）。DFU 管理需要在多个时间点评估感染和缺血情况以便更好地管理，但由于其侵入性，目前这种方法受到限制。由于农村地区无法接触到 DFU 伤口中心和临床专家，这个问题更加严重。因此，临床对用于分析伤口感染和缺血检测的非侵入性工具的需求尚未得到满足，这两个关键因素是伤口愈合受损。近年来，深度学习算法在疾病的检测和诊断方面表现出巨大的潜力，特别是在医学成像、放射学和病理学方面（9-11）。这导致了深度学习图像分析作为一种辅助工具的出现，它支持临床医生进行决策，提高疾病诊断和治疗的效率和准确性（12）。深度学习在糖尿病足溃疡的分类和定位方面也显示出了良好的效果。它在缺血和感染分类方面取得了很高的准确率，分别为 87.5% 至 95.4% 和 73% 至 93.5%（13-16）。此外，研究人员在糖尿病足溃疡定位方面也取得了重大进展，平均精度 (mAP) 值在 0.5782 至 0.6940 之间，F1 分数在 0.6612 至 0.7434 之间（17、18）。尽管取得了这些进展，但其中许多工具仍处于开发的早期阶段，缺乏预测感染、缺血和其他对糖尿病足溃疡伤口管理至关重要的身体特征的自动分析能力。此外，目前的伤口分析平台依赖于专有硬件附件，例如热扫描仪（例如 Pod Metrics 的 SmartMat）、使用结构光或激光的 3D 扫描仪（例如 Ekare.ai 的 Insight 3D 和 Swift Medical 的 Ray 1），和光学相干断层扫描 (OCT) 用于可视化和量化与糖尿病足溃疡形成相关的微血管结构 ( 19 , 20 )。这些专门附件的需求可能会限制普通人群获得糖尿病足溃疡治疗的机会。为了解决这些限制，开发一种非侵入性和自动化的工具至关重要，即使在资源有限的地区，也可以全面分析伤口组织。本研究旨在
引文 Teimouri A, Ebrahimpour Z, Feizi A, Iraj B, Saffari E, Akbari M 和 Karimifar M (2025) NAFLD 中的糖尿病前期和心血管危险因素
非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 是世界上最常见的慢性肝病 (1)。在没有酒精过量使用和其他导致肝脏脂肪变性的原因的情况下，如果脂肪饱和度超过肝脏重量的 5% (2)，即可诊断为 NAFLD。NAFLD 可发展为 NASH (非酒精性脂肪性肝炎)、晚期纤维化、肝硬化，并最终发展为肝细胞癌 (3)。全球 NAFLD 的发病率估计为 25%，而美国的 NAFLD 病例数呈上升趋势，从 2015 年的 8300 万增加到 2030 年的 1.01 亿 (4)。NAFLD 主要发生在中东和南美洲 (5)。伊朗 NAFLD 的发病率估计为近 33.9%，伊斯法罕 39.3% 的人口患有此病 (6-8)。此外，由于肥胖症的流行，全世界患 NAFLD 的人口正在增加（9）。NAFLD 可导致原发性胰岛素抵抗，也可能是胰岛素抵抗的结果，因此它与代谢综合征的组成部分密切相关，包括肥胖、胰岛素抵抗、血脂异常和高血压（10）。此外，糖尿病前期个体患糖尿病的风险最高可增加两倍。胰岛素抵抗是糖尿病病理生理的主要因素（11-13），在 NAFLD 和糖尿病之间很常见（14）。动脉粥样硬化是一种持续的炎症过程，导致动脉壁上形成斑块。动脉粥样硬化形成的病理生理是多因素的；尽管如此，所有过程都是由于促炎、内皮床功能障碍和氧化应激相互作用而发生的（15、16）。查阅文献显示，胰岛素抵抗与动脉粥样硬化形成之间存在直接而重要的关联。鉴于此，胰岛素抵抗与血清中促炎因子（如白细胞介素 1 (IL-1)、IL-6 和肿瘤坏死因子 α (TNF- α)）以及导致氧化应激的自由氧自由基水平升高有关。此外，在胰岛素抵抗患者中，不适当的血小板聚集和动脉内膜中层钙斑块沉积导致内皮功能障碍已得到充分阐明（17）。理论上，由于在 NAFLD 和糖尿病前期中都可以检测到胰岛素抵抗的痕迹，两者的巧合可能使个体越来越容易患上 CVD。最近对 7 年间 34,000 名患有 NAFLD 和胰岛素抵抗的患者进行的荟萃分析发现，NAFLD 和胰岛素抵抗使 CVD 死亡和发病的风险增加了 65%。事实上，NAFLD 患者最常见的死亡原因是心血管原因（18）。尽管如此，研究 NAFLD 和糖尿病前期对 CVD 发病率影响的研究者数量有限，本回顾性病例对照研究旨在评估这一问题。
格雷戈里·J·伦吉尔（Gregory J. Lengyel），美国空军少将（退役）
• 欧洲特种作战司令部司令兼中央司令部特种作战空中部队司令 • 联合特种作战司令部副司令 • 欧洲盟军最高司令 (NATO) 执行助理 • 美国特种作战司令部和国防部长办公室参谋 • 唯一被评为美国陆军心理战团荣誉成员的美国空军军官 • 美国海军陆战队航空武器与战术教官计划毕业生 德克萨斯 A&M 大学“街头信誉” 1981-1985 年，德克萨斯州学院站 • 1985 年多尔蒂奖获得者、空军后备军官训练团杰出毕业生、第一联队指挥官和杰出主要部队指挥官、罗斯志愿公司第三排指挥官和行刑队成员、1984 年摩尔将军奖（第 10 中队）、杰出学生奖 • 82-83 年菲什营辅导员、81-83 年学生国家事务会议 (SCONA)、新生会议传统项目发言人 1984 年 • 两名 Aggies（'14 年和 '16 年）的骄傲父亲，他们都是学员队成员，目前在美国海军陆战队和美国空军担任飞行员 教育 理学硕士，国际关系 1995 年 特洛伊大学，阿拉巴马州特洛伊 理学学士，工程技术 1985 年 德克萨斯 A&M 大学，德克萨斯州大学城 志愿者工作
用于多智能体轨迹预测的二阶图微分方程
多智能体轨迹预测是一项基础任务，可应用于自动驾驶、物理系统建模和智慧城市等各个领域。该任务具有挑战性，因为智能体交互和底层连续动力学共同影响其行为。现有方法通常依赖图神经网络 (GNN) 或 Transformer 来提取智能体交互特征。然而，它们往往忽略了智能体之间的距离和速度信息如何动态地影响它们的交互。此外，以前的方法使用 RNN 或一阶常微分方程 (ODE) 来模拟时间动态，这可能缺乏对每个智能体如何受交互驱动的解释性。为了应对这些挑战，本文提出了 Agent Graph ODE，这是一种显式模拟智能体交互和连续二阶动力学的新方法。我们的方法采用变分自编码器架构，在编码器模块中结合了具有距离信息的时空Transformer和动态交互图的构建。在解码器模块中，我们采用具有距离信息的GNN来建模智能体交互，并使用耦合的二阶微分方程(ODE)来捕捉底层的连续动力学，该微分方程通过建模加速度和智能体交互之间的关系来构建模型。实验结果表明，我们提出的Agent Graph ODE在预测精度方面优于最先进的方法。此外，我们的方法在训练数据集中未见的突发情况下也表现良好。
Unicaja Banco，S.A。
，这种补充是为基本招股说明书（EU）的基本招股说明（EU）2017/1129的目的，以及2017年6月14日的欧盟理事会的2017年6月14日的招股说明书，何时将证券出版给公众，或者以2003/71/71/71/71/EC的贸易贸易，并曾经是eC的贸易。根据《招股说明书法规》和《西班牙证券市场法》（Law 6/2023，3月17日，莱伊6/2023，de 17 de Marzo，de Los Mercados de Valores de valores d de los servicios de law law law law''在西班牙证券市场委员会（ComisiónNacionunnacional del Mercado de Valores，“ CNMV”）作为主管机构和《西班牙证券市场法》（Law 6/2023，De 17 de 17 de 17 de 17 de 17 de Marzo）（ley 6/2023），作为主管机构。CNMV仅批准该补充，以符合招股说明书法规施加的完整性，可理解性和一致性的标准。
拉吉夫·甘地知识技术大学 - AP
多元函数：多元函数的极限、连续性和可微性，偏导数及其几何解释，微分，复合函数和隐函数的导数，链式法则，雅可比矩阵，高阶导数，齐次函数，欧拉定理，调和函数，多元函数的泰勒展开式，多元函数的最大值和最小值 - 拉格朗日乘数法。单元 - V（5 个接触小时）
Citation Zheng, Hai, Bai, Yang, Jiang, Meiling, Tokuyasu, Taku A, Huang, Xiongliang, Zhong, Fajun, Wu, Yuqian, Fu, Xiongfei, Kleckner, Nancy, Hwa, Ter
一般定量关系将细胞生长和大肠杆菌中的1个细胞周期联系起来2 3 hai zheng 1,2， *，Yang bai 1， *，介于江1， *，taku A. tokuyasu 1，xiongliang huang 1,2 Terence HWA 4，Chenli Liu 1,2，+ 5 6 1 Cas Cas Key定量工程生物学实验室，深圳合成生物学研究所，深圳市综合生物学研究所，中国科学院高级技术学院7分子和蜂窝生物学，哈佛大学，剑桥，马萨诸塞州02138，美国10 4物理系，U.C.圣地亚哥，拉霍亚，加利福尼亚州92093-0374，美国11 12 *同等贡献13 +可以解决该信件。电子邮件：cl.liu@siat.ac.cn 14 15关键词：细菌细胞周期，细胞大小，细胞分裂，DNA复制，细菌生理学16 17从细胞群体研究中出现的生长法规定，对全球的18个机制提供了基本的限制，该机制是协调细胞生长1-3的全球机制。基于在大肠杆菌中进行的19项广泛的工作，细菌细胞周期研究的基础依赖于20年前提出的两个相互联系的教条：将细胞质量与生长速率1相关的SMK生长法，以及Donachie对21种增长速率不依赖于21个不依赖于增长率的起始开始质量4。这些教条刺激了许多努力，以了解其22个分子基础和生理后果5-14。虽然在快速增长的23制度中普遍接受，即在低于一小时以下的两倍时，这些教条延长至慢速增长24制度从未始终如一地实现。通过大肠杆菌细胞25周期的定量生理研究在广泛的增长率上，我们在这里报告说，在26个慢速或快速增长的方案中，教条均未举行。在他们的稳定下，细胞质量与27个染色体复制/隔离的速率之间的线性关系显示在所有生长速率上都是有效的。这28个关系导致我们提出了一个整体阈值模型，其中细胞周期由29个许可过程控制，其速率以简单的方式与染色体动力学相关。这些结果30为预测理解细胞生长细胞周期关系提供了定量基础。31
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大规模引入可再生能源是实现碳中和的重要因素。然而，要使可再生能源成为主要电力来源，必须解决一些问题。除了成本和环境影响之外，稳定供电最重要的因素是实现需求（用电量）和供应（发电量）之间的平衡。如果这种平衡被打破，在最坏的情况下会导致大规模停电。此外，由于可再生能源发电量容易受到天气和气候条件的影响，目前通过火力发电等方式调整发电量，以防止供需失衡。因此，为了将更多的可再生能源纳入现有的输配电网，必须解决各种问题，包括平衡供需。
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委员会成员：Ing. Ondrej Mokry，Ing. Jan Kufa 博士Martin Fajkus (Vitesco Technologies Czech Republic sro) Vojtěch Míček (赛默飞世尔科技
委员会成员：Ing.沃伊泰克·瓦瑟鲍尔，Ing. Viktor Jurák Petr Chmelíček（Garrett Motion 捷克共和国 sro） Tomáš Bajánek（ABB sro）、Jiří Pikula（Garrett Motion 捷克共和国 sro） Denisa Bajánková（E.ON 捷克共和国 sro）