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公共经文（APA）的Citton：Dong，C.，Ye，T.，Long，X.
摘要 - 使用监视设备可以帮助避免受伤甚至死亡。当前，使用可穿戴传感器（例如运动传感器和其他传感器）来检测患者何时癫痫发作并警告他们的护理人员。但是，这些设备的开发阶段需要劳动密集型对收集的数据进行标记，这导致了开发可穿戴监测设备的困难。因此，必须采用更自动化的辅助方法来标记癫痫发作数据和可穿戴设备，以检测癫痫发作以进行日常监测。我们用建议的手镯从医院外癫痫发作的数据中收集了数据。癫痫发作后，要求受试者按下标记按钮。我们还提出了移动段（EAMS）算法的自动提取和注释，以排除非移动段。然后，我们使用机器学习方法使用了两层集合模型（TLEM）来对癫痫发作和非癫痫发作段进行分类，该段旨在处理不平衡的数据集。然后，由于这些数据集的不同不平衡，我们为整个（全天和晚上）癫痫发作案例和夜间癫痫发作检测案例分别构建了两个单独的TLEM模型。EAMS算法排除了93.9％的原始数据。TLEM模型
Chen Yeh。免疫检查点治疗今天...
食物浪费是一个严重的问题，大约每年浪费了全球生产的所有食物的三分之一。这个问题不仅加剧了粮食不安全性，而且还具有重大的环境影响，例如温室气体排放，土地利用，消耗和生物多样性的损失以及经济损失。从经济上讲，食物浪费代表了资源的大量损失，包括劳动力，能源和资本投资于粮食生产，加工和分销。这个问题被认为是全球危机，这不仅是由于资源效率低下，而且还因为其对粮食安全的影响。随着全球迅速增长的人口，解决食品浪费已成为确保可持续食品系统的迫切需要。机器学习（ML）通过使用大型数据集和高级算法来更准确地预测食品需求，优化库存管理并提高供应链效率，从而为这一挑战提供了创新的解决方案。ML在减少食物浪费方面具有巨大的潜力，因为它可以根据过去数据更好地预测未来的需求，并相应地调整库存水平。这对于管理易腐食品特别有利，因为它们的可能性更高。机器学习算法可以分析大型数据集，以更准确地预测食品需求，优化库存管理并提高供应链效率。这些算法分类为三种主要方法，可以使用各种方式来减少食物浪费。
出版详情：Hsu, P.-N.、Shie, K.-C.、Chen, K.-P.、Tu, J.-C.、Wu, C.-C.、Tsou, N.-T.、Lo, Y.-C.、Chen, N.-Y.、Hsieh, Y.-F.、Wu, M.、Chen, C. 和 Tu, K.-N. (2022)。人工智能深度学习用于 3D IC 可靠性预测。科学报告，12，第 6711 篇文章。https://doi.org/10.1038/s41598-022-08179-z
由于 2D IC 的摩尔定律即将终结，三维集成电路 (3D IC) 技术最近备受关注。然而，3D IC 的可靠性受制造过程中互连中的空洞和故障的影响很大，通常需要缓慢测试并依赖于人的判断。因此，对 3D IC 的不断增长的需求引起了人们对可靠性分析和故障预测重要性的极大关注。本研究结合基于卷积神经网络 (CNN) 的 AI 深度学习，对 3D X 射线断层扫描图像进行无损分析。通过使用可靠的收集图像数据库训练 AI 机器，AI 可以根据无损 3D X 射线断层扫描图像快速检测和预测焊点的互连操作故障，准确率高达 89.9%。还揭示了决定回流微凸块“良好”或“故障”条件的重要特征，例如中间横截面的面积损失百分比。
引用li r，Zeng Y，Chen Y，Ye Z，Chen C，Yang J，Fu J，Zhou T，Zhou T，Jiang D，Qin S，Ye H，Ye H，Ye H，Ye h，Ye Z和Zhang Z和Zhang X（2024）Comb
弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）是非霍奇金淋巴瘤最常见的亚型（Chiappella et al。，2017）。超过60％的患者通过利妥昔单抗的标准治疗方案以及环磷酰胺，阿霉素，长春新碱和泼尼松（R-Chop）（Spinner and Advani，2022）结合使用。引入R-Chop后，随后的临床试验旨在通过诸如添加药物和剂量加强等方法来增强其效率（Morrison，2021）。Lenalidomide是一种具有免疫调节和抗血管生成特性的沙利度胺类似物，包括修饰细胞因子的产生，激活T细胞和促进天然杀伤细胞功能（Segler和Tsimberidou，2012年）。一些国内和国际研究表明，在DLBCL治疗中添加Lenalidomide可以提高反应率和无进展生存率（PFS），尽管血液学不良事件增加（Castellino等，2018; Desai等，2021; Liu et et al。，2023）。ECOG-ACRIN E1412随机II期研究发现，将未来的Lenalidomide添加到R-Chop方案中改善了新诊断的DLBCL患者的预后（Nowakowski等，2021）。尽管每位DLBCL患者的平均成本不如其他癌症高，但DLBCL治疗的总成本仍然对患者和医疗保健系统施加显着的财务负担（Harkins等，2019）。近年来，临床研究集中在确定DLBCL的初始治疗计划，从而提高其效率，安全性和成本效益。尽管以前的试验证明了R2-Chop在治疗DLBCL方面的效率，但没有有关该方案的药物经济学的相关文献，并且本研究的设计旨在填补这一差距。我们的目标是研究将Lenalidomide与R-Chop（R2-Chop）进行DLBCL处理的成本效益。
引用王Q，郑
在过去的几十年中，糖尿病性肾病（DN）的全球患病率已大大增加，主要是由于2型糖尿病患病率的增加而驱动。糖尿病患者的DN发病率为35-40％（1，2），糖尿病和DN代表终结阶段肾脏疾病（ESRD）的主要原因（3）。DN的早期症状并不容易检测，但是总蛋白尿可以确定有进展到ESRD的风险的患者（4）。许多患者最终需要维持透析或肾脏移植，导致临床和经济负担很大（5）。糖尿病性视网膜病（DR）和DN是糖尿病的主要微血管并发症。DR和DN都有阴险的发作，并且逐渐发展为不可逆转的损害。糖尿病患者的DR发生率为34.6％，增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）的发生率为7％。在全球范围内，PDR是新的失明病例的最常见原因（6）。早期诊断和治疗可以延迟DN和DR的发生和进展，并改善糖尿病患者的预后。当前用于诊断DN的黄金标准是肾脏病理；但是，该方法是侵入性的，它限制了其应用。可以使用非侵入性成像观察到视网膜血管。此程序可能会导致包括DN在内的糖尿病的其他微血管并发症的发展。因此，一些证据表明，视网膜血管分形维度是糖尿病微血管病性的共享生物标志物，表明可能是常见的致病途径（7）。在1型糖尿病（T1DM）的患者中，视网膜血管直径与肾脏结构变化有关。特定于基线中央视网膜小动脉直径与肾小球病指数的变化相关，并且中央视网膜直径与中键基体积体积分数的变化相关（8）。无蛋白尿的T1DM的病理表现，包括肾小球基底膜（GBM）厚度和肾小球矩阵体积分数，随着DR的严重程度的增加而增加（9）。
参考自由离子选择电极，用于感应钾离子Musafargani Sikkandhar 1，Yu Chen 1，Cheng Ming-Yuan 1 1 1 1 Microelect
血液中的抽象钾浓度对于患有慢性肾脏疾病的大量患者群体起着至关重要的作用。连续监测血钾对于降低相关风险至关重要。基于家庭护理的小型测量套件将提高患者安全性并降低医疗费用。当前，离子选择电极（ISE）正在进化用于血液钾监测的应用。常规ISE是电位计量学或导电测量值。常规ISE需要一个参考电极来比较离子浓度的变化。这些参考电极由于不适当的填充溶液，连接堵塞和泄漏而随时间漂移，因此限制了传感器的寿命。在本文中，我们使用基于阻抗的测量来开发了一种无参考的固态ISE，以感知钾离子以克服漂移问题。使用阻抗测量评估钾选择性膜上钾选择性膜的灵敏度和选择性。开发的ISE在钾溶液（KCL）中以各种浓度扫描。另外，通过将电极存储在1 mM KCl溶液中40天来评估所提出的钾选择性电极的寿命。因此，微型钾选择性电极可以帮助那些需要连续监测血液钾水平的患者。
间歇性生产基于电力的合成喷气燃料作为网格脱碳化Glenda Chen A，Oleg lu
可变可再生能源（VRE）有望成为实现范围内经济气候变化目标的基石。但是，尽管运输电气化正在推动公路车辆的发展，但对于长途航空航空仍然具有挑战性。在这个难以蓄积的部门中，政策和研究重点是生产与现有飞机技术兼容的液化燃料。尽管目前，替代喷气燃料市场以生物燃料为主，但多样化的燃料生产途径对于弹性的未来至关重要。新兴的基于电力的合成喷气燃料为商业化提供了有希望的新路线。尽管通过电解可持续航空燃料（E-SAF）和常规化石喷气燃料之间的成本比率提出了采用障碍，但涉及综合动力系统观点的技术经济评估表明，潜在的协同效应既可以降低E-SAF的生产成本，又可以使电力领域的能源部门朝着基于恢复电源的动力生成系统。大型VRE容量需要灵活的需求管理，而E-Fuel Electreolizer等可中断的技术可能在网格平衡和成本
GLUT1介导的磁性脂质体用于靶向骨转移性乳腺癌Ze Zhao 1， *，yi Zhao 2， *，changqing chen 1，changwei xie xie 1
抽象的骨转移性乳腺癌是由于乳腺癌转移而导致骨骼中的恶性肿瘤，其发病率在全球范围内增加。对骨骼转移的癌症的治疗仍然是一个挑战，因为抗癌药缺乏目标特异性。寻找有效的骨转移治疗方法仍然是一个紧迫的问题。为了增强紫杉醇（PTX）向骨转移酶病变的递送，在这项工作中设计并合成了一种新型的葡萄糖衍生物，该葡萄糖衍生物被用作脂质体配体来开发磁性脂质体G-Mlip（葡萄糖修饰的磁性磁性脂质体）。脂质体可以改善由葡萄糖转运蛋白1（GLUT1）介导的骨转移酶中的药物制剂，然后靶向癌细胞。通过薄膜水合 - 耗散法制备了PTX负载的磁性脂质体PTX-G-MLIP。和诸如大小，Zeta电位，封装效率，释放曲线，稳定性，溶血等表征得到了很好的评估。更重要的是，在体外和小鼠中还研究了增强的目标能力。与游离PTX和其他脂质体相比，在磁场（MF）存在下，骨转移酶病变中PTX-G-MLIP的PTX浓度显着增加。受到增强的靶向能力的启发，葡萄糖改性的磁性脂质体可以作为靶向和治疗骨转移的有效药物输送系统。
Chia-Wei Chen*、Matthias Hartrumpf、Thomas Längle 和 Jürgen Beyerer 通过四分之一波片增强灵敏度的滚动角传感器
摘要：姿态计量（滚转、俯仰和偏航）在许多不同领域发挥着重要作用。与俯仰角和偏航角相比，滚转角被认为是角位移中最难测量的量，因为滚转角的旋转轴与探测光束平行。在本文中，提出了一种灵敏度增强的滚转角传感器。其原理基于传感单元（四分之一波片）的偏振变化。通过 Mueller 矩阵形式分析了偏振模型。斯托克斯参数由斯托克斯偏振计检测。新颖的同轴设计通过固定的四分之一波片提高了灵敏度并降低了光学系统对准的复杂性。所提出的传感器提供了一种简单的装置来测量滚转角，具有 0.006 ∘ 的高灵敏度和 180 ∘ 的长无模糊测量范围。
基于区块链和Ling Chen 1*的供应链网络的信托传播优化，Shan Su 2 1管理科学学院和
收到：06-02-2022修订：07-19-2022接受：07-30-2022引用：L，Chen和S. Su，“基于区块链加上供应链网络上的信托传播的优化”，J。IntellManag。decis。，卷。1，否。1，pp。17-27，2022。https：//doi.org/10.56578/jimd010103。©2022作者。香港许可证学院出版服务有限公司。可以免费下载本文，并用4.0许可证的CC使用引用原始发布版本的引用和引用。摘要：区块链技术的权力下放大大改善了供应链网络中的信任关系。鉴于供应链网络中缺乏信任，不确定性和不对称性，本文集成了区块链技术，以构建信任表示，计算和传播的网络动态模型，并探讨区块链如何影响供应链网络。 结果表明，在区块链信任框架被部署在农业供应链中后，网络量表增加了115.89％，网络连接增加了60.31％，最短路径的平均路径减少了4.95％。 同时，网络拓扑性能（例如学位分布和平均聚类系数）在不同程度上进行了优化。 以农业供应链为例，拓扑变化的实际意义得到了解释。 总体而言，区块链信任机制通过影响节点之间的信任关系来改善供应链网络的拓扑。 简介鉴于供应链网络中缺乏信任，不确定性和不对称性，本文集成了区块链技术，以构建信任表示，计算和传播的网络动态模型，并探讨区块链如何影响供应链网络。结果表明，在区块链信任框架被部署在农业供应链中后，网络量表增加了115.89％，网络连接增加了60.31％，最短路径的平均路径减少了4.95％。同时，网络拓扑性能（例如学位分布和平均聚类系数）在不同程度上进行了优化。以农业供应链为例，拓扑变化的实际意义得到了解释。总体而言，区块链信任机制通过影响节点之间的信任关系来改善供应链网络的拓扑。简介关键字：信任；区块链；供应链网络；复杂网络1。