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研究文章：针对被忽视的热带疾病的经济实惠的基于人工智能的数字病理学：在 Kato-Katz 粪便厚涂片中检测土壤传播的蠕虫和曼氏血吸虫卵的概念验证
我们制作了一种基于人工智能的数字病理学 (AI-DP) 设备的原型，以探索自动扫描和检测用 Kato-Katz (KK) 技术制备的粪便中的蠕虫卵，该技术是诊断土源性蠕虫 (STH；蛔虫、鞭虫和钩虫) 和曼氏血吸虫 (SCH) 感染的现行诊断标准。首先，我们将原型全玻片成像扫描仪嵌入到柬埔寨、埃塞俄比亚、肯尼亚和坦桑尼亚的实地研究中。使用该扫描仪，扫描了超过 300 KK 厚的粪便涂片，总共得到 7,780 张视场 (FOV) 图像，包含 16,990 个带注释的蠕虫卵（蛔虫：8,600 个；鞭虫：4,083 个；钩虫：3,623 个；SCH：684 个）。约 90% 的带注释卵用于训练基于深度学习的物体检测模型。从 752 张 FOV 图像的未见过的测试集中，其中包含 1,671 个手动验证的 STH 和 SCH 卵（剩余 10% 的带注释卵），我们训练的物体检测模型从 KK 的共感染 FOV 图像中提取并分类了蠕虫卵
通过具有可变切片选择方向的采集的超分辨率重建，快速和高分辨率的新生儿大脑MRI1重新想象经济戈登·汉森（Gordon Hanson）和丹尼（Dani）...
经济学和经济政策目前处于不断变化状态。广泛的共识 - 新自由主义，市场原教旨主义或华盛顿的共识 - 直到最近才塑造了许多政府对经济的态度，这已经消失了。它在国际舞台上的表现 - 超级全球化 - 同样也被撤退。尽管这些条款的物质和内容仍然有争议，但它们表示倾向于扩大市场活动范围的共同偏爱，同时限制政府的作用。这些政策思维方式的缺陷现在已得到充分认可。他们不仅没有产生强大的经济增长，而且还增加了国家内部的不平等和经济不安全感，同时将社会人质置于金融危机，气候变化的发展以及良好的就业机会。当意外冲击袭击（例如由19009年大流行引起的经济收缩）时，处于弱势群体的脆弱性会进一步加剧。我们当代经济的问题在三个相关的时尚中向普通百姓展现出来。首先，我们经历了一种经济学家称为“劳动力市场两极分化”的现象 - 制造业，能源，销售和文书工作的消失，传统上是对中产阶级的垫脚石，特别是对于那些没有大学教育的人来说。技能密集型和专业职业，以及在某种程度上在底端的低工资个人服务。第二，精选的大都市地区与滞后地区之间的经济差距扩大了。前者能够利用新的经济背景提供的机会，而后者停滞不前，持续的失业和渐进的社会脱位。第三，结构性种族主义的遗产集中了不安全感，并减少了有色社区的经济机会。在美国，在民权运动后的二十年中，黑人和白人家庭之间的收入差距狭窄，30年前停止关闭；今天的种族财富差距与1970年一样大。这些趋势不仅造成经济不平等，不安全和种族排斥，而且还属于经济不满的核心，这使得在民意调查和政治两极分化中赋予了威权民粹主义者权力。各种各样的事态发展影响了世界上所有社会，尽管它们在美国等人中更为明显，在美国，不平等的开始较大，而且国家公共安全网络较弱，在剩下的地区集中的地区仍然较弱。将市场视为自我纠正和市场力量是种族和社会包容性的，这是政府落后于制定积极的策略来应对经济生产性领域的问题。技术变革，全球化，市场能力和就业的发展结构被认为是不可避免的，并且在很大程度上是不可变的，即使它们至少在某种程度上是由政策塑造的。尽管本地有希望的实验具有讽刺意味的是，市场爱好者称赞大学和政府赞助的研究在硅谷等地创造道德循环中的作用，同时未能承认缺乏公共行动可以加剧前工业地区下降的破坏性损害性循环，从而使前工业区域的下降和良好的学校的有色人种被封锁。
曼氏血吸虫 α-N-乙酰半乳糖胺酶 (...
α -半乳糖苷酶 ( α -GAL) 和 α -N-乙酰半乳糖胺酶 ( α -NAGAL) 是两种糖基水解酶，通过调节蛋白质和脂质上的聚糖底物来维持细胞稳态。编码这两种酶的人类基因突变都会导致法布里病和 Schindler/Kanzaki 病中出现的神经和神经肌肉损伤。在这里，我们研究了导致被忽视的热带疾病血吸虫病的寄生血吸虫曼氏血吸虫是否也含有功能上重要的 α -GAL 和 α -NAGAL 蛋白。由于感染、寄生虫成熟和宿主相互作用都受精心调控的糖基化过程控制，抑制曼氏血吸虫的 α -GAL 和 α -NAGAL 活性可能导致开发新的化学疗法。推定的 α -GAL/α -NAGAL 蛋白类型的序列和系统发育分析表明，Smp_089290 是唯一含有 α -GAL/α -NAGAL 底物裂解所必需的功能性氨基酸残基的曼氏血吸虫蛋白。雌性血吸虫的 α -GAL 和 α - NAGAL 酶活性均高于雄性血吸虫（p < 0.05；α -NAGAL > α -GAL），这与 smp_089290 的雌性偏向表达一致。smp_089290 的空间定位表明其在成年血吸虫的实质细胞、神经元细胞以及卵黄囊和成熟卵黄细胞中积累。与对照线虫相比，siRNA 介导的 smp_089290 在成虫中的敲低（> 90%）显著抑制了 α -NAGAL 活性（siLuc 处理的雄性，p < 0.01；siLuc 处理的雌性，p < 0.05）。在相同的提取物中没有观察到 α -GAL 活性的显著降低。尽管如此，α -NAGAL 活性的降低与成虫运动能力和产卵量的显著抑制相关。对成虫中 smp_089290 进行 CRISPR/Cas9 编辑证实了卵子减少的表型。基于这些结果，确定 Smp_089290 主要作为 α -NAGAL（以下称为 SmNAGAL）在
斯旺森柔性指关节植入物 | 手术技术
Swanson 指关节植入物是一种灵活的髓内柄一体式植入物，作为切除关节成形术的辅助手段，帮助因类风湿性、退行性或创伤性关节炎而致残的手部恢复功能。负载分配柔性铰链的中间部分设计用于帮助保持适当的关节间隙和对齐，具有良好的横向稳定性和最小的屈伸限制。植入物不固定在骨头上，而是通过封装过程变得稳定。它充当动态间隔器、内部模具和柔性铰链。Swanson 指关节植入物有 11 种尺寸可供选择，可充分满足各种解剖要求。提供颜色编码的尺寸套件（非无菌提供，不适合植入），以便在手术期间确定合适的尺寸。
程序性敲除同种异体移植后，光滑双脐螺胚胎细胞系对曼氏血吸虫孢囊的粘附性降低
转染的 Bge 细胞以评估 Cas9 的表达（图 1b）。使用两对引物进行 PCR，以对照或 pCas-BgAIFx4 转染的 Bge 细胞的 cDNA 作为模板，一对引物针对 Cas9，另一对针对 BgActin，后者是 B. glabrata 的肌动蛋白基因，用作参考基因（图 1b、c）。转染后 24 小时检测到瞬时 pCas-BgAIFx4 转染的 Bge 细胞中编码 Cas9 的转录本，并在测定的 9 天内保持表达。在 pCas-BgAIFx4 转染的细胞中观察到 Cas9 mRNA（277 bp）的特异性扩增子，但在未转染的细胞中没有观察到（图 1c）。我们的研究结果支持了先前的研究结果，即揭示了 Bge 细胞中由荧光素酶驱动的 CMV 启动子 [60]。对照参考 BgActin 的表达在 214
致力于改进 ONERA 跨音速 S3Ch 风洞的近期模拟和实验工作概述
现代 CFD 技术为风洞升级提供了新的机会。在这里，我们应用 RANS 模型来计算 ONERA Meudon 中心 S3Ch 跨音速风洞回路的流量。通过在风扇位置实施驱动盘以及在沉降室热交换器位置实施总压力和温度损失来设置流量。该方法针对沉降室和测试段中可用的一组简化实验流量数据进行了验证。将结果与标准设计指南一起考虑，以确定对该回路的修改，以提高流动质量。当风洞在不久的将来移至不同位置时，将实施新回路。另一部分工作致力于计算测试段的自适应顶壁和底壁。作为升级当前工具的尝试，该工具使用测试段内流动的线性化势模型，我们考虑了 RANS 方法并定义了一个新的优化过程，以尽量减少壁对目标流动的影响（与自由飞行条件下的流动相比）。新方法应用于跨音速条件下机翼翼型的特殊情况，仅考虑模拟数据时就显示出接近完美的校正。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
Branson EV应用程序手册
转向电动和自动驾驶汽车为您的金属和塑料组装带来了一系列复杂的挑战。您需要与传感器，摄像头和高科技照明内外的低电阻连接连接复杂的组件。您需要用于容纳100多层铜箔的金属和大型直径电缆的组装解决方案，这些电缆将使电池充电更快。塑料加入挑战也在不断发展。您需要有效的解决方案，用于具有复杂几何形状和高级技术的大零件，可以在精致的电子产品和不同的塑料材料上执行完美的焊接。这是一个艰巨的挑战，尤其是当您认为焊接质量仍然至关重要时，需要通过数字可追溯过程数据进行确认。
稳定跨音速气动和气动弹性建模...
Jury : Prof. Grigorios Dimitriadis, University of Liège (adviser) Prof. Vincent E. Terrrapon, University of Liège (co-adviser) Prof. Koen Hillewaert, University of Liège (president) Dr. Romain Boman, University of Liège Prof. Laurent Joly, ISAE-SUPAERO Dr. Carlos Breviglieri, Embraer S.A. A.S. 博士Marco Carini, ONERA