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作者校正：探索性研究局部泛焦油抑制剂在眼皮GVHD小鼠模型中的功效
肥胖，全球健康挑战，需要有效，可访问和创新的治疗模型。在这里，我们开发了一种可用于肥胖症的索诺 - 基因治疗的时空可控的微针（MN）药物输送平台。该平台提供了甲氧基聚乙烯聚乙烯 - 聚乙烯亚胺（MPEG-PEI）修饰的金属有机框架（MOFS）Sonosensitizer，并定期散布的短侧滴定palindromic重复激活（CRISPRA）/CRISPRA-CRISPRA-INC-INCUNCPARA-INSCORTERS in-INSCORTERS in INSTERTERS ADINCERTERS 1（UCPPERTALLY 1（UCPPERTALLY 1（UCPERTALLY 1）。总体而言，该疗法平台能够实现两种主要的“ an灭”和“对策”的策略：一种是通过声差疗法杀死多余的白色脂肪细胞，另一个是通过可控的CRISPRA-UCP1系统和Sonodynalnalnamic效应来促进白色脂肪细胞的褐变。用这种声音疗法治疗的肥胖雄性小鼠表明葡萄糖耐受性和胰岛素敏感性明显改善，成功地实现了体重减轻并约束重量反弹。这项研究可能使肥胖和其他代谢疾病的索诺基因治疗能够实现标准治疗范例。
直接回收由超临界二氧化碳辅助的锂离子电池正电极
生态过渡是我们日常生活的中心，现在能源生产问题及其存储问题现在是许多研究项目的重点。随着我们日常生活设备的电气越来越大，尤其是随着电动汽车的兴起，电池的寿命终止，尤其是锂离子电池（LIBS）的问题成为了真正的挑战。的确，这种类型的电池的建筑要素，例如铜，铝，尤其是钴或镍不仅昂贵，而且在非常本地化的区域和地球上的数量有限。因此，必须实施这些电池收回这些金属并满足市场需求不断增长的回收过程。回收技术（例如pyro-和hydmetallurgy）已被用来收回经济利益的要素。但是，这些破坏性过程有局限性：i）恢复的元素的纯度不足以重用它们制造新电池，ii）ii）它们需要高能输入或大量使用酸。另一方面，直接回收策略旨在将电池的不同部分分开并独立回收，因此成为实现此目标的最可信的替代方法。
通过卫生专业教育中的同行辅助学习和虚拟现实赋予数字能力
本研究研究了健康专业教育中的同伴辅助学习（PAL）与虚拟现实（VR）游戏的整合，重点是挪威的职业治疗计划。虽然PAL可以增强临床技能和知识，但其在培养数字能力方面的作用却较少。这项研究通过调查同伴助手在将VR融入健康教育的同时如何看待其角色和发展来解决差距。自2021年以来实施，教育方法将同伴助理作为VR游戏活动的主管，独立于教师参与。在严格的招聘和培训过程之后，在社会文化学习理论的指导下，“火车培训”模型促进了自主，领导和协作。有10个同伴助手的三个焦点小组揭示了教师的身份，技术思维方式和专业成长。助手利用其非常规游戏和技术背景将数字工具与医疗保健实践联系起来，强调了反思在领导力发展和职业愿望中的作用。这些发现突出了PAL和VR对提高学生数字能力的双重影响，同时通过专业转型增强同伴助手的能力。挑战，例如技术犹豫和性别动态，以包容性的策略来解决。这项研究有助于理解数字技术在卫生专业教育中的整合，提供可复制的模型，以促进数字能力并为医疗保健专业人员准备数字化景观。未来的研究应调查跨学科和机构的可伸缩性。
机器学习辅助的蒙特卡洛在抽样中失败了计算困难问题
为了使这些研究更加系统，并真正评估了方法的性能，重要的是具有良好的基准，即当地MCMC确保很难采样的问题。在90年代初期，必须面对同样的问题，以评估寻找优化或满足性问题解决方案的本地搜索算法的性能[21]。在这种情况下，通过引入研究的随机实例的集合来解决生成良好基准的问题[21 - 24]。随后在数值和分析上都显示了这些随机优化/满足性问题需要在N中成倍缩放，以在某些参数空间的某些区域在足够低的温度下进行适当的采样[2]。因此，它们为采样算法提供了很好的基准。然而，最近将机器学习方法应用于加速抽样的尝试尚未考虑这些基准。在本文中，我们考虑了一个典型的难以样本的随机问题，即随机图的着色，我们表明所有提出的方法都无法解决。我们的结果证实，这类问题是抽样方法的真正挑战，甚至在智能机器学习的动作的帮助下。[20]中研究的模型可能属于此类。此外，我们讨论了一些实际问题，例如学习辅助模型时的模式崩溃，当目标概率分布具有多个峰值时，并且辅助模型仅学习其中一个（或一个子集）。
一种小波辅助的深度学习方法，用于模拟受低频可变性影响的地下水水平
Sivarama Krishna Reddy Chidepudi，Nicolas Massei，Abderrahim Jardani，Abel Henriot，Delphine Allier等。总环境科学，2023，865，第161035页。10.1016/j.scitotenv.2022.161035。hal-03925440
生物材料辅助基因治疗用于治疗肌肉骨骼疾病的转化方法
生物材料辅助基因疗法是一种有前途的策略，用于治疗各种肌肉骨骼疾病，例如与关节软骨，骨骼，骨骼，肌腱和韧带以及拟南芥相关的肌肉疾病，因为它可以在空间和时间上损害持续的延长程度，以使其在持续的延长时期内损害持续的方式，以使其在持续的方式上损害，以至于可以在持续的时间内损害候选基因序列。在直接无创的过程中进行体内机制，以避免艰苦的操纵和植入患者依赖性细胞在体外进行了基因修饰。在目前的工作中，我们概述了使用生物材料引导的基因转移在体内的实验，相关模型中最新的方法和结果，这些基因转移可能会在不久的将来使用，以治疗患者在临床干预期间作为一种有效的，安全的，安全的，持久的，持续性的，安全的肌肉症状，并具有持续性的肌肉症状。©2020作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
计算机辅助解剖胎儿解剖 3D 图谱的可行性
Vincent Balaya、Fabien Guimiot、Matthieu Bruzzi、Salma El Batti、Alexis Guedon 等人。通过计算机辅助解剖学研究胎儿解剖学 3D 图谱的可行性。《妇产科与人类生殖杂志》，2020 年，第 49 期，第 101880 页 -。�10.1016/j.jogoh.2020.101880�。�hal-03493180�
机器学习协助金属的界面催化 -
2％PD/CEO 2（58.8±2.1 KJ mol -1）> 0.1％PD/CEO 2（43.8±2.2 kJ mol -1），表明0.1％PD/CEO 2具有原子分散的PD物种的催化剂在CO 2水电中产生了本质上的活性。通过表面PD原子归一化的反应速率进一步证实了这一点，该反应速率通过PD含量（表S1）和通过CO滴定确定的PD分散（图s6）。观察到，随着PD载荷的降低，反应速率显着提高，其中0.1％PD/CEO 2催化剂不仅仅仅催化CO 2氢化为CO，而且表现出更多的
强化学习与基于规则的动态运动策略在无人机辅助网络中
摘要 - 由于蜂窝网络的资源分配不是动态的，由于意外事件，某些单元可能会遇到计划外的高流量需求。无人机（UAV）可用于提供数据卸载所需的额外带宽。考虑实时和非实时交通类别，我们的工作专门用于通过两种方法优化无人机在蜂窝网络中的位置。可以嵌入无人机中的第一个基于规则的低复杂性方法，而另一种方法则使用加固学习（RL）。它基于马尔可夫决策过程（MDP）提供最佳结果。已经考虑了无人机电池的能量和充电时间限制，以涵盖由许多细胞组成的典型细胞环境。，我们为Italia提供的米兰蜂窝网络使用了一个开放数据集，以评估两个建议的模型的性能。考虑到此数据集，MDP模型的表现优于基于规则的算法。尽管如此，基于规则的一个人需要更少的处理复杂性，并且可以立即使用任何先前数据。这项工作为在现代蜂窝网络中开发无人机部署的实用和最佳解决方案做出了显着贡献。
从电力技术辅助的Microalga Haematococcus pluvialis中提取有价值的生物分子
摘要：淡水微藻骨球菌是众所周知的天然锦黄素的细胞工厂，占其总干重的4-7％。h. pluvialis囊肿中astaxanthin的生物蓄积似乎是一个非常复杂的过程，取决于其培养过程中不同的不利条件。在不利的生长条件下，H. pluvialis的红色囊肿会形成厚而刚性的细胞壁。生物分子通常需要应用相当复杂的细胞破坏，提取和纯化技术。此简短的综述提供了对H.Pluvialis上游加工中不同步骤的分析，包括生物量的插入和收集，细胞破坏，提取和纯化技术。收集了有关H.倍虫细胞，生物分子组成，特性和脂肪生物活性的有用信息。特别重点是在生长阶段的不同电气技术应用方面的最新进展，并帮助从H.Pluvialis恢复不同的生物分子。