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海泡石/玻璃微胶囊/的制备与分析...
第五代（5G）通信时代呼唤技术革命，为我们的生活带来新变化。在材料工程领域，人们正在付出巨大努力来开发高性能的新型功能材料[1-3]。例如，开发低介电常数的电子材料对于防止5G频率的干扰至关重要[4,5]。然而，在很多情况下，降低介电常数会导致材料物理性能的下降[6]。液晶聚合物（LCP）由于其独特的分子结构而具有相对较低的粘度，并且可以借助传统的制造方法进行熔融加工[7-9]。此外，它还表现出优异的物理性能，例如高机械强度、低成型收缩率、从低温到高温的高冲击强度以及优异的耐热性[10-12]。由于这些特性，它主要用于微连接器和集成电路（IC）器件等电子零件[13-15]。然而，由于其具有高度的各向异性，因此很可能会发生较大的变形和翘曲。因此，LCP 复合材料需要采用一些增强材料，如玻璃纤维和滑石粉 [16, 17]。玻璃微胶囊是含有大量空气的空心玻璃微球 [18]。当它们嵌入到各种聚合物中时，可以减轻零件的重量 [19]。此外，它们还具有优异的绝缘性能和电阻 [20, 21]。因此，它们可以取代典型的工程填料 [22]，如二氧化硅、碳酸钙和粘土。众所周知，空气的介电常数极低。这表明玻璃微胶囊内的空气有助于降低介电常数并提高物理性能 [23, 24]。海泡石是一种与玻璃纤维类似的水合硅酸镁晶须 [25, 26]。玻璃纤维的直径通常小于 10 微米 [27]，而海泡石的直径为几纳米 [28]。在这方面，少量的海泡石可以产生非常积极的效果，以增强物理性能 [29]。在本研究中，我们利用挤出法制造了嵌入 LCP 复合材料中的海泡石和玻璃微胶囊
人工智能和胶囊内窥镜检查
人工智能 (AI) 在胃肠病学中的应用是一个热门话题，因为它具有颠覆性。胶囊内窥镜在消化病理学的几个领域发挥着重要作用，即在不明原因出血性病变的研究和炎症性肠病的治疗中。因此，人们对在胶囊内窥镜中使用 AI 的兴趣日益浓厚。多项研究表明，在胶囊内窥镜的各个领域使用卷积神经网络具有巨大的潜力。人工智能在胶囊内窥镜中的实用性呈指数级发展，需要考虑其对临床实践的中长期影响。事实上，深度学习在胶囊内窥镜领域的出现，以其进化的特性，可能会导致这种环境下临床活动的范式转变。在这篇评论中，我们旨在阐明人工智能在胶囊内窥镜领域的最新进展。
研究论文基于网络药理学的方法预测连花清瘟胶囊治疗慢性中风的活性成分和潜在机制
SARS-CoV-2 引起的严重呼吸道疾病爆发已导致数百万人感染，并引发全球健康担忧。连花清瘟胶囊（LHQW-C）是一种广泛用于治疗呼吸系统疾病的中药复方，在治疗 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 中显示出治疗效果。然而，LHQW-C 在治疗 COVID-19 中的有效成分、药物靶点和治疗机制尚不清楚。本研究采用集成网络药理学方法，包括药代动力学筛选、靶点预测（宿主靶点和 SARS-CoV-2 靶点）、网络分析、GO 富集分析、KEGG 通路富集分析和虚拟对接。最终筛选出 LHQW-C 中的 158 种有效成分，预测出 49 个靶点。GO 功能分析显示这些靶点与炎症反应、氧化应激反应和其他生物过程有关。 KEGG富集分析表明，LHQW-C的靶点高度富集到多种免疫反应相关和炎症相关通路，包括IL-17信号通路、TNF信号通路、NF-κB信号通路和Th17细胞分化。此外，四种关键成分（槲皮素、木犀草素、汉黄芩素和山奈酚）与SARS-CoV-2 3-胰凝乳蛋白酶样蛋白酶（3CL pro）表现出较高的结合亲和力。研究表明，LHQW-C中的一些抗炎成分可能调节COVID-19重症患者的炎症反应。
人工智能与胶囊内窥镜检查
人工智能 (AI) 因其颠覆性而在胃肠病学中的应用是一个热门话题。胶囊内窥镜在消化道病理学的几个领域发挥着重要作用，即在不明原因出血性病变的研究和炎症性肠病的治疗中。因此，人们对人工智能在胶囊内窥镜中的应用越来越感兴趣。多项研究表明，卷积神经网络在胶囊内窥镜各个领域具有巨大的潜力。人工智能在胶囊内窥镜中的实用性呈指数级发展，需要考虑其对临床实践的中长期影响。事实上，深度学习在胶囊内窥镜领域的出现及其进化特性可能会导致该领域临床活动的范式转变。在这篇综述中，我们旨在说明人工智能在胶囊内窥镜领域的最新发展。
lojuxta® /juxtapid（lomitapide）胶囊< /div>
1 Graesdal A等。纯合性家族性高胆固醇血症中的格言：所有挪威纯合家族性高胆固醇血症的随访结果。临床脂质学杂志（2012）6，331-229。2 Cuchel M等。 微粒体甘油三酸酯转移蛋白抑制剂在纯合家族性高胆固醇血症患者中的功效和安全性：一项单臂，开放标签，第3阶段研究。 柳叶刀。 2013：381（9860）; 40-46 3 D'Erasmo等。 Lomitapide对家族性纯合高胆固醇血症治疗的功效：意大利的现实世界临床经验的结果。 治疗学的进步。 2017：34（5）; 1200-12102 Cuchel M等。微粒体甘油三酸酯转移蛋白抑制剂在纯合家族性高胆固醇血症患者中的功效和安全性：一项单臂，开放标签，第3阶段研究。柳叶刀。2013：381（9860）; 40-46 3 D'Erasmo等。Lomitapide对家族性纯合高胆固醇血症治疗的功效：意大利的现实世界临床经验的结果。治疗学的进步。2017：34（5）; 1200-1210
lupkynis（voclosporin）胶囊-AccessData.fda.gov
o在第一个月和此后每四个星期评估EGFR每两周一次。o如果EGFR <60 mL/min/1.73 m 2，并且从基线降低> 20％，<30％，则每天两次将剂量减少7.9 mg。在两周内重新评估EGFR；如果EGFR从基线降低> 20％，则每天两次将剂量再次减少7.9 mg。o如果EGFR <60 mL/min/1.73 m 2，并且从基线降低≥30％，则停止使用Lupkynis。在两周内重新评估EGFR；仅当EGFR恢复到基线的≥80％时，请考虑以较低剂量（每天两次7.9 mg）重新发射lupkynis。o，每天考虑每天两次将剂量增加7.9 mg，占基线的≥80％；不要超过起始剂量。•在启动Lupkynis后的第一个月，每两周监测血压，并在临床上指示。患有BP> 165/105 mmHg的患者或高血压紧急，停止Lupkynis并启动降压治疗。（2.3，5.4）•如果患者在24周之前没有经历过治疗益处，请考虑停用Lupkynis。（2.3）
研究文章 确定胶囊内窥镜图像临床意义的人工智能可以提高阅读效率
1 韩国首尔顺天乡大学医学院消化系统研究所消化系统疾病中心内科，2 韩国清州忠北国立大学电子工程系，3 韩国高阳东国大学医学院一山医院内科消化内科分部，4 韩国清州忠北国立大学医学院内科，5 韩国济州岛济州国立大学医学院内科，6 韩国首尔首尔市首尔国立大学波拉梅医疗中心内科，7 韩国大田忠南国立大学医学院内科消化内科和肝病内科，8 韩国大邱庆北国立大学医院内科消化内科和肝病内科
多 C-EEG--胶囊.pdf
近年来，深度学习 (DL) 技术，尤其是卷积神经网络 (CNN)，在基于脑电图 (EEG) 的情绪识别中显示出巨大的潜力。然而，现有的基于 CNN 的 EEG 情绪识别方法通常需要相对复杂的特征预提取阶段。更重要的是，CNN 不能很好地表征不同通道的 EEG 信号之间的内在关系，而这本质上是识别情绪的关键线索。在本文中，我们提出了一种有效的多级特征引导胶囊网络 (MLF-CapsNet) 用于基于多通道 EEG 的情绪识别，以克服这些问题。MLF-CapsNet 是一个端到端框架，可以同时从原始 EEG 信号中提取特征并确定情绪状态。与原始 CapsNet 相比，它在形成主要胶囊时结合了不同层学习到的多级特征图，从而可以增强特征表示能力。此外，它使用瓶颈层来减少参数量并加快计算速度。我们的方法在 DEAP 数据集的效价、唤醒度和支配度上分别达到了 97.97%、98.31% 和 98.32% 的平均准确率，在 DREAMER 数据集的效价、唤醒度和支配度上分别达到了 94.59%、95.26% 和 95.13% 的平均准确率。这些结果表明我们的方法比最先进的方法具有更高的准确率。
Equity Pharmaceuticals (Pty) Ltd. 版本：0003 LENVIMA 4 & 10，硬胶囊 1.5.5.3 清洁专业信息 每个硬胶囊含有 lenvat
Equity Pharmaceuticals (Pty) Ltd. 版本：0003 LENVIMA 4 & 10，硬胶囊 1.5.5.3 清洁专业信息 每个硬胶囊含有相当于 4 或 10 mg lenvatinib 的甲磺酸仑伐替尼
图像数据库、人工智能和胶囊内窥镜；赌注就在眼前
胶囊内镜已成为小肠检查的主要内镜方式，这一点已得到时间的认可。因此，胶囊内镜 (CE) 已成为千禧一代的又一项技术，他们现在以力量、意志和决心展望未来，走上更具颠覆性的道路 [1]。尽管如此，即使对于勇敢的年轻人来说，成熟也伴随着一定的“义务”和社会要求。当然，当医疗技术成为关注的主题时，这或多或少会转化为诊断产量、并发症率和质量/性能保证措施 [2 – 4]。此外，就该领域的未决问题而言，仍然存在一些问题。我们也许毫不犹豫地一口气数出 CE 的适应症，甚至提供类似的并发症率和安全“胶囊化”的途径，但对于我们这些在高容量中心阅读 CE 视频的人来说，我们希望制造商现在已经对一些技术调整进行了分类。它们的范围从更好的图像分辨率和电池寿命到各种软件增强和/或硬件进步 [5, 6]。事实上，我们一直在重复呼吁 CE 革命的下一波浪潮，即包括治疗能力、集成/智能、数据（不仅仅是图像）收集、驱动和定位的浪潮，总结了任何当前可用的 CE 提供系统必须面对的主要挑战，以提高其市场提案和价值超过竞争对手。人工智能 (AI) 的热潮并不新鲜；事实上，CE 阅读软件的本质是早期人工智能的应用之一。Lewis Score [7]、QuickView [8]、疑似血液指标 [9] 等工具只不过是专有阅读软件早期版本中集成的人工智能的巧妙片段，主要目的是协助、支持和/或加快医疗决策过程 [10]。