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将视觉原型与 BERT 嵌入对齐以进行少量...
少量学习 (FSL) 是从少量训练示例中学习识别以前未见过的图像类别的任务。这是一项具有挑战性的任务，因为可用的示例可能不足以明确确定哪些视觉特征最能体现所考虑类别的特征。为了缓解这个问题，我们提出了一种额外考虑图像类别名称的方法。虽然之前的工作已经探索过类名的使用，但我们的方法在两个关键方面有所不同。首先，虽然之前的工作旨在直接从词嵌入中预测视觉原型，但我们发现通过分别处理视觉和基于文本的原型可以获得更好的结果。其次，我们提出了一种使用 BERT 语言模型学习类名嵌入的简单策略，我们发现该策略大大优于之前工作中使用的 GloVe 向量。此外，我们提出了一种处理这些向量高维性的策略，该策略受到跨语言词嵌入对齐模型的启发。我们对 miniImageNet、CUB 和 tieredImageNet 进行了实验，结果表明我们的方法能够持续提高基于度量的 FSL 的最新水平。
嵌入AI：无形的情报革命性业务
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是否应该向有药物使用问题的人开处方抗抑郁药？
抽象背景：患有药物使用障碍的人（SUD），包括酒精使用障碍（AUD），通常会出现诸如焦虑，抑郁和失眠等症状。这些症状通常与药物使用和戒断的生物学和社会影响有关。从历史上看，治疗是保守的，在减少或戒酒后预期减轻症状的指导下。然而，尽管有限的证据支持其疗效和使用恶化的药物使用风险，但该人群中血清素能抗抑郁药（SSRIS，SNRIS，SARIS）的处方仍增加了。目的：此治疗学信件考虑是否应向患有SUD的患者（尤其是AUD）开处方抗抑郁药。从系统评价中的发现表明，通常处方的血清素能抗抑郁药对心理症状没有显着改善，一些RCT表明药物的使用率恶化。这封信还强调了对SUD的可靠治疗方法不足，例如心理干预措施和药物（例如囊酸和varenicline）。
粉末床熔合过程中加工的区域表面纹理和刀具磨损分析
由于时间和成本的缘故，后处理铣削操作通常不切实际，可能需要专门的工具。为了减少对特殊工具和额外加工的需求，开发了混合增材制造系统，以顺序方式打印和铣削，以在一个机器平台上实现所需的表面光洁度。商用机器平台将铣削与定向能量沉积系统（例如 Optomec、Mazak、DMG Mori）和粉末床熔合系统（例如 Matsuura 和 Sodick）相结合，以实现小于 0.8 µm 的表面粗糙度 (Sa) [1, 2]。可以直接从构建室获得精加工表面。已知的第一个关于组合式粉末床熔合和铣削的研究是在 2006 年由松下电工株式会社（日本以外的松下电工）和金泽大学进行的，目的是制造
嵌入式 MEMS 能量收集器的电气模型和性能
在大多数考虑的应用中，收集源信号的振动能量发生在特定的频带上，因此 MEMS 的频率响应需要足够宽的带宽。所研究的收集器的频率响应如图 5.a 所示，该图显示了在 MEMS 模型的负载下对一组偏置电压 V b 测得的电路输出功率。图 5a 清楚地表明了“软化”效应，其中谐振频率的降低随着 V b 的增加而减小，这与 MEMS 的实际行为一致 [3]。该模型还表明，我们可以在高偏置电压下达到较大的工作带宽，但代价是较低的 P peak 。该模型预测随着 V b 的增加，带宽会显著增加，P Peak 会呈非线性变化。它表明，MEMS 的最佳工作条件是偏置电压足够高（>30V），其中带宽足够大，V out 与其最大值（~10V）不会有显著差异。根据以上结果和观察，我们可以根据以前的研究 [6] 定义一个可靠的 FoM：
反义寡核苷酸的强大世界：从实验室到临床
对生物机制的理解使得开发第一种靶向疗法成为可能。这些疗法最初针对的是导致疾病或与疾病特别相关的蛋白质。对 ER 在乳腺癌中的作用的理解以及对其阻断机制的识别推动了针对所谓“激素依赖性”乳腺癌（ER 阳性、雌激素受体阳性）的激素疗法的开发。他莫昔芬现在是 ER 阳性乳腺癌的标准治疗方法。它通过竞争性抑制雌二醇与其受体的结合起作用（Jordan，2003 年）。针对特定表位的单克隆抗体也构成了一类非常重要的靶向疗法。它们彻底改变了哮喘等炎症性疾病的治疗（Pelaia 等人，2017 年）。然而，对导致疾病的基因变异的识别为使用靶向疗法提供了主要动力。例如，相互易位t(9; 22)，即费城染色体，是慢性粒细胞白血病 (CML) 的标志。因此，t(9;22) 易位最先用于确诊 CML (Heisterkamp 等，1990 年；Rowley，1973 年)。这种易位会产生异常的融合基因 (BCR-ABL)。由此产生的 BCR-ABL 融合蛋白由于其组成性酪氨酸激酶活性而具有致癌特性 (Lugo、Pendergast、Muller 和 Witte，1990 年)。与蛋白激酶催化位点结合的 ATP 竞争性抑制剂的开发导致了一种特异性疗法：伊马替尼或 Gleevec ®，从而彻底改变了 CML 和其他疾病的治疗方式 (Kantarjian 和 Talpaz，2001 年)。同样，致癌 NTRK（神经营养性原肌球蛋白相关激酶）融合基因的鉴定最近导致了特异性抑制剂（larotrectinib 或 Vitrakvi ®、entrectinib 或 Rozlytrek ®）的开发，用于治疗成人和儿童的 NTRK 阳性癌症（Cocco、Scaltriti & Drilon，2018 年）。在肿瘤学中，针对复发性点突变的特异性抑制剂也得到了广泛开发（Martini、Vecchione、Siena、Tejpar & Bardelli，2012 年；Skoulidis & Heymach，2019 年）。在某些情况下，会产生很少或根本不产生蛋白质。胰岛素就是这种情况，胰岛素依赖型糖尿病（I 型）患者缺乏这种酶。患者接受胰岛素疗法治疗，通过施用替代蛋白质来忠实重现胰岛素生理分泌的效果。 1982 年，第一种人类胰岛素蛋白上市，开创了一种新模式：可以修改激素蛋白的序列，使其药代动力学特性与患者的生理需求相匹配（McCall & Farhy，2013 年）。除了这些“蛋白质特异性”疗法外，还开发了针对 DNA（脱氧核糖核酸）的方法。至于蛋白质，最初的治疗尝试是基于对 DNA 的整体改变，例如通过使用烷化剂。这些药物会诱导非特异性共价键的产生，从而产生 DNA 加合物。它们会破坏复制和转录，这解释了它们在癌症治疗中的用途（Noll、Mason 和 Miller，2006 年）。插入也是小平面分子与 DNA 的一种特殊结合模式。它们会改变 DNA 的构象，破坏 DNA 和 RNA 聚合酶的活性（Binaschi、Zunino 和 Capranico，1995 年）。靶向 DNA 的分子并不局限于肿瘤学应用。例如，甲氨蝶呤是一种在细胞周期 S 期抑制核酸合成的抗代谢物，它已经取代了传统上使用的银盐用于治疗类风湿性关节炎（Browning、Rice、Lee 和 Baker，1947 年）。除了这些以非特异性方式与 DNA 相互作用的分子之外，人们还设想了针对性策略，以纠正导致疾病的有害基因。这种方法被称为基因疗法（Kaufmann、Büning、Galy、Schambach 和 Grez，2013 年）。一个非常有前景的例子（正在申请上市许可 [MA]）涉及治疗 β 地中海贫血症，这是一种血红蛋白遗传性疾病。在这里，患者的干细胞被分离并被改造以替换有害基因，这样它们就可以产生正常的血红蛋白。然后将改造后的细胞注射回患者体内（Cavazzana-Calvo 等人，2010 年；Thompson 等人，2018 年）。这些令人惊叹的方法可以用于治疗许多疾病，包括糖尿病，尽管它们的实施非常复杂。最后，长期以来被认为是简单中间分子的 mRNA 最近已成为感兴趣的治疗靶点。 mRNA 是精细转录和转录后调控的位点，与许多疾病有关。因此，近年来 RNA 分子也受到关注，因为这些分子与蛋白质和 DNA 一样，是开发靶向疗法的候选分子（Disney、Dwyer 和 Childs-Dis-ney，2018 年）。第一种反义寡核苷酸 (ASO) 就是在这种背景下出现的。ASO 是单链合成 RNA 或 DNA 分子，平均长度为 12 至 25 个核苷酸。它们的序列与其靶标的序列互补，以确保特异性。因此，ASO 的序列由其靶标的序列决定。此外，这些分子可以定位在细胞质和细胞核中，从而可以到达细胞质和/或细胞核靶标（参见 Potaczek、Garn、Unger 和 Renz，2016 年的综述）。 ASO 经过化学改性，免受核酸酶的作用（否则会降解它们），并允许它们穿过质膜而无需矢量化。根据这些变化，ASO 可分为三代（如下所述）（图 1）。ASO 的化学性质很重要，因为它决定了其作用方式（降解目标 RNA 或掩盖位点而不降解）。因此，ASO 可以进行广泛的调节，
人工智能的设计、验证和嵌入式部署
当无法直接测量目标信号或物理传感器增加过多成本和设计复杂性时，虚拟传感器（也称为软传感器）建模是一种模仿物理传感器行为的强大技术。在为电气化系统开发电池管理系统 (BMS) 时，获得准确的电池充电状态 (SOC) 值是一个关键的设计元素，而直接测量 SOC 是一项挑战。人工智能 (AI) 技术可以作为卡尔曼滤波器和其他知名技术的替代或补充。但是，必须使用整个系统的其他部分验证和测试 AI 模型，以确保运行的可靠性和安全性。在部署到资源受限的嵌入式设备上时，AI 模型还应满足计算要求。
用于细胞培养和共培养的嵌入单层纳米纤维的微流体通道
模拟细胞微环境对于类器官和器官芯片研究非常重要。当前的课题之一是将类似血管的结构引入培养系统以改善细胞和组织功能，这值得在设计和系统考虑方面付出特别的努力。基于标准的设备配置，我们制作了一个类似血管的组件，可以轻松集成以进行细胞共培养。该组件由位于开放通道顶部的嵌入单层明胶纳米纤维组成。然后可以用带有模制腔、通道和标准 Luer 连接器的上部塑料板将其封闭。首先将人脐静脉内皮细胞 (HUVEC) 引入类似血管的通道中，并借助旋转装置进行三维培养。然后，施加流动进行细胞骨架重塑，得到致密且排列整齐的 HUVEC 层。随后，将人类胶质母细胞瘤细胞（U87）引入纤维层的上部，并施加流动以进行上部细胞层培养。我们的结果表明，在单层明胶纳米纤维的两侧均形成了 HUVEC 和 U87 细胞层，从而为各种共培养试验提供了可靠的支持。
co在石墨烯中稳定嵌入的单原子催化剂上的吸附
的确，受限的金属原子显示宿主系统费米水平附近的局部原子状态。这些状态，无论是填充还是空，都可以分别有利于氧化或还原化学过程。出现的问题是：（i）SAC的化学活性主要取决于被困的金属原子的类型，还是由二二剂GR层中的金属限制来决定，这意味着金属本身的性质不太相关，并且（ii）底层金属是否扮演着作用。回答这些问题对于设计基于智能SAC的系统至关重要，因为它需要理解有助于系统反应性的所有因素，从而确定具有更大意义的人，从而适当地指导材料准备。遵循此流，在我们最近的工作中，[31]我们成功创建并彻底地表征了基于GR的系统，其中单个CO原子被困在GR
简短的规定练习可以量化神经退行性疾病中的上肢功能
数字健康技术（DHTS）可以在日常工作中量化运动，但严重依赖于长时间磨损时间的参与者依从性。在这里，我们在一项纵向研究中分析了329名患有肌萎缩性侧索硬化症（ALS）的人进行的经过规定的练习（PES）的加速度计数据。我们开发了一种自动化和可解释的信号处理方法，以估计PES期间重复的上肢运动计数，持续时间，强度和相似性。上肢挥杆持续时间增加，而运动的强度和相似性随着时间的推移而下降，表明较长但剧烈且一致的上肢运动随着时间而言较少。强度是上肢功能变化的最强大预测指标。结果表明，PE可以有效地量化上肢功能，可与某些自由生活测量值相当，从而在DHT的临床应用中具有更大的灵活性。