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具有挑战性的2型糖尿病临床观点，带有Tirzepatide，一种一流的双胞胎蛋白
2型糖尿病（T2D）的管理仍然是全球范围内的重大挑战[1，2]，需要采用多因素方法来降低心血管风险并预防和解决代谢合并症[3，4]。肠凝集素激素像胰高血糖素一样的peptiDE 1（GLP-1）和葡萄糖依赖性胰岛胰岛多肽（GIP）被肠道对食物摄入响应[5]释放。除了它们的胰岛素作用外，它们在表达GLP-1和/或GIP受体的组织中还具有许多作用，包括胰腺，脑和脂肪组织（表S1，补充附录）[6]。然而，T2D患者[5，6]的肠毒素反应减少了。tirzepatide是第一类GIP/GLP-1受体激动剂（'Twincretin'），这是一个单鼠，在GLP-1和GIP受体上都是共同激动剂。开发了39-氨基酸肽，以将GIP的代谢作用添加到T2D中GLP-1受体激动剂的既定临床益处[7]。在超级临床试验计划中，单独或与其他糖尿病疗法结合使用tirzepatide与临床上显着降低有关
挑战“ΔKeff 是疲劳裂纹扩展的驱动力”假设
Paris、Gomez 和 Anderson 提出了描述疲劳裂纹扩展 (FCG) 的先锋方法，表明 FCG 速率 da/dN 与应力强度因子 (SIF) 范围 Δ K [1] 有很好的相关性。基于这一想法，Paris 和 Erdogan 提出了经典抛物线方程 da/dN = A ⋅ Δ K m ，其中 Δ K = K max – K min 如果 K min ≥ 0 [2] ，该方程通常可以很好地模拟固定载荷条件下的第二阶段 FCG。已经提出了许多类似的方程来考虑由其他参数引起的相关 FCG 效应，例如峰值 SIF K max 或载荷比 R = K min /K max、SIF 范围 FCG 阈值 Δ K th 和断裂韧性 K C ，例如在 [3] 中进行了综述。另一种 FCG 模型是 Elber 的 da/dN = f ( Δ K e ffi ) 假设，该假设基于塑性诱导裂纹闭合 (PICC) 概念，其中，如果 K op > K min ，则 Δ K e ffi = K max – K op ，否则，如果 K op < K min ，则 Δ K e ffi = Δ K ，将 K op 定义为裂纹张开 SIF。通过测量裂纹板在载荷循环过程中的柔顺性，Elber 发现疲劳裂纹可能需要拉伸张开载荷 P op > 0 才能完全张开其表面，因为它们会在包裹它们的塑性尾流内生长 [4] 。然后他假设，只有在载荷 P > P op 下裂纹完全张开后，它们才能暴露尖端，并在其前方承受进一步的疲劳损伤，这样就假设 Δ K e eff 是 FCG 的实际驱动力 [5] 。Elber 的概念可以合理地解释许多 FCG 特性。它们可以解释例如假设裂纹尖端前的塑性区 pz OL 因
欧洲：在具有挑战性的时期迈向清洁和绿色的生产
欧洲正处于新的工业革命的边缘。钢铁生产面临重大挑战，不仅使钢生产脱碳以满足气候目标，而且还成为闭环经济的重要组成部分，其环境足迹最少。许多项目正在运行以使钢铁行业脱碳并促进向基于氢的钢制造的过渡。这需要大量的投资，并且必须采用碳边境机制立法，以与其他全球地区保持更苗条的立法。绿色能源过渡还将对1）镀锌线的未来炉布局，2）关于线路镀锌期间钢的加工性和3）由于更高的再生含量而在客户制造过程中的加工性。对于驱车市场，预计汽车将保持稳定，而预计在建筑和工程方面有望增长，尤其是在绿色过渡和室内气候控制方面。锌的出色腐蚀保护将成为一个耐用社会的推动力。
层次强化学习和价值优化，用于挑战四倍的运动
摘要 - 我们提出了一个新颖的层次结构增强学习框架，用于在具有挑战性的地形上进行四足运动。我们的方法结合了两层层次结构，高级计划者（HLP）选择低级政策（LLP）的最佳目标。LLP是使用派演员批评的RL算法训练的，并将脚步放置为目标。HLP不需要任何额外的培训或环境样本，因为它是通过在线优化过程对LLP的价值函数进行的。我们通过将其与端到端的强化学习（RL）方法进行比较来证明该框架的好处，从而突出了其在各种不同地形阵列中碰撞较少的碰撞较少的能力的提高。索引术语 - 动物学，强化学习，优化
IWS 2025 OSCE for AI CDSS.pdf NTP示范工具和任务概念... 问题复杂性和LLM：在具有挑战性的环境中的H-M团队可靠性 2025 AIAA Scitech Vidis演示R2ek.pdf 独立领空监视的最佳通信拓扑结构和传感器选择 亚马逊河对青蛙生物多样性和人口的影响 ianik plante
在传统的人机操作中，各种代理人的作用和责任的功能分解被分配为先验。例如，在当前的空中交通运营中，尽管在软件的协助下，人类飞行员对飞机的最终控制。多构成的人机和机器机系统将面临变化和潜在不可预测的复杂性的问题，即将在未来的行星，途中和轨道活动的挑战性情况下。因此，重要的是要将决策动态转移给适当的团队成员，即人类或机器，具体取决于哪种代理商最能在时间预算中解决该特定问题。在本文中，我们考虑了解决问题的方面及其建模的各个方面，这些方面影响了决策的结果，这是解决方案质量的函数以及在所需的时间预算中解决问题的可能性。我们专注于大型语言模型（LLM）作为潜在的机器队友，并得出结论，在开发的当前阶段，实用的，预测的性能是不可行的。简单的示例帮助我们说明当前的LLM将需要基本进步，以在团队决策中提供可靠的支持，尤其是在安全至关重要和关键时期领域。这项研究并不是要降低LLM的显着功能的价值，而是要更好地了解技术的适当使用和所需的添加。
非法代理歧视：一种挑战固有歧视算法的框架
新兴奖学金表明，欧盟的法律歧视法律概念 - 以保护特征为由给予不同的待遇 - 可能适用于各种算法决策背景。这具有重要的含义：与间接歧视不同，直接歧视框架中通常没有“客观理由”阶段，这意味着直接歧视性算法的部署通常是非法的。在本文中，我们专注于在算法上下文中最有可能直接歧视的候选人，称为固有的直接歧视，其中代理与受保护的特征无疑地联系在一起。我们借鉴了计算机科学文献，暗示在算法背景下，“基于治疗的理由”需要从两个步骤中理解：代理能力和代理使用。只有在两个要素才能指出的情况下才能指出歧视是“基于”受保护的特征。我们分析了我们提议的代理能力和代理使用测试的法律条件。基于此分析，我们讨论了可以开发或应用以确定算法决策中固有直接歧视的技术方法和指标。
睡眠期间记忆重新激活可提高具有挑战性的运动技能的执行能力
(A) 协议的各个阶段：1. 肌肉活动转化为屏幕光标的移动。在这个图解示例中，右上方的目标出现时会发出相应的声音，提示参与者通过选择性激活两块肌肉将光标从中心移动到目标。灰色方形轮廓显示了这里的八个目标位置，但参与者在每次试验中都只看到一个目标。同样，参与者也看不到此处显示的肌肉图；他们必须了解哪块肌肉与每个方向相关。2. 训练要求学习用每只手臂将光标移动到八个目标位置。3. 训练继续，眼睛上蒙上面罩，以学习仅使用听觉信息执行任务。4. 预测试也仅使用听觉指示和反馈进行。参与者针对 16 个目标（每只手臂 8 个）进行测试，每个目标进行 8 次试验。5. 小睡期间包括对一半目标的 TMR，每只手臂 4 个。6. 后测与预测相同。
有证据质疑肠道菌群在炎症性肠病中的因果作用
1 浙江大学医学院儿童医院肾内科、国家儿童保健临床研究中心，浙江省杭州市 2 福建中医药大学附属第二人民医院、福建省脾胃中医临床医学研究中心，福建省福州市 3 广东省胃肠病研究所、生物医学创新中心、中山大学附属第六医院普通外科（结直肠外科），广东省结直肠盆底疾病重点实验室，广东广州市 4 同济大学医学院上海市第十人民医院消化内科、生命科学与技术学院，上海市
极具挑战性的环境：了解太空旅行的分子和生理反应
Bowles 博士及其同事将大鼠心肌细胞置于模拟微重力或正常重力条件下，放置时间为 12 小时、48 小时或 120 小时。研究小组报告称，尽管在两种条件下，12 小时和 48 小时后蛋白质丰度没有差异或略有差异，但在模拟微重力 120 小时后，蛋白质丰度差异明显增大。研究小组随后使用一种新颖的改良型细胞培养技术，测量标记氨基酸与新合成蛋白质的结合情况，以确定心肌中的蛋白质周转率。结果表明，与正常重力环境相比，随着时间的推移，微重力环境中的蛋白质周转率急剧下降。