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英国英国临床糖尿病学家糖尿病技术网络（ABCD -DTN）：混合闭环治疗的最佳实践指南
英国（英国）国家卫生服务（NHS）中使用的租金混合闭环（HCL）系统，并在个人和临床服务水平上为其管理层提供教育和建议。糖尿病技术，尤其是HCL系统的环境正在迅速发展。过去十年中，HCL系统的开发发展了前所未有的进步。这些系统改善了血糖结果，并减轻了1型糖尿病患者（PWT1D）的治疗负担。预计，由于国家卫生与护理研究所（NICE）指导的最新情况，英格兰的访问将增加英格兰，从而为使用PWT1D实时连续葡萄糖监测（CGM）提供了更广泛的支持。NICE正常对HCL系统进行多技术评估。基于
联合定价和可持续的闭环供应链网络
摘要近年来，区块链技术极大地改变了供应链流程。此外，由于客户需要更多有关服务或产品信息的信息，因此需要在供应链中透明度和可追溯性。本文试图在使用区块链技术的联合定价和可持续的闭环供应链网络设计问题中确定透明度。为了确保供应链透明度，定价过程是使用智能合约完成的。智能合约可以在从客户那里购买返回的产品时修改故障。然后，使用采用智能合约的派生价格，在优化过程中获得了闭环供应链网络的最佳设计。之后，使用模糊的满足方法来找到经济，社会和环境目标功能之间的最佳解决方案。然后，使用数值案例问题评估模型。灵敏度分析以显示考虑基于区块链的方法，生产和分配能力的扩展以及拟议问题的可持续性问题的影响。还表明，实施基于区块链的方法平均可提供5％的利润。也证明，生产能力的扩展比提高分配能力高约15％。最后，证明了模糊满足方法可以提供最佳的解决方案，从而最大程度地满足每个目标函数的最低满意度。关键字：区块链技术，供应链网络设计，可持续性，透明度，模糊满足方法
对低碳闭环供应链进行建模考虑通道功率结构和跨股权
摘要。在低碳经济的背景下，将跨股权持有到由制造商和零售商组成的低碳闭环供应链（CLSC）中，建造了具有不同信道电源结构的集中式和三个分散的决策模型。研究了低碳CLSC的恢复，降低和定价决定，并提出了两部分 - 标准合同来协调低碳CLSC。结果表明，在三个通道功率结构下，跨股权比率的改善以及消费者的低碳意识对提高恢复率，降低碳排放率和增加市场需求有益。在NASH游戏下，低碳CLSC的利润可以达到集中式水平，这意味着交叉共享可以实现低碳CLSC的协调。在Stackelberg游戏下，具有较大渠道功率的企业始终可以获得更高的利润。交叉共享无法协调零售商领导的低碳CLSC，但是它可以实现由制造商领导的低碳CLSC的部分协调。两部分 - 塔里夫合同可以实现低碳CLSC的协调。
慢性神经性疼痛：使用 painDETECT 和简短疼痛清单报告进行睁眼和闭眼时的脑电图数据
招募了36名墨西哥籍慢性神经性疼痛患者（8名男性和28名女性），平均年龄为44±13.98岁，在睁眼和闭眼静息状态下记录EEG信号。每种状态记录5分钟，总记录时间为10分钟。每位患者报名参加研究后都会获得一个ID号，他们需要根据该ID号回答painDETECT问卷，作为神经性疼痛的筛查过程以及临床病史。记录当天，患者回答了简明疼痛量表，作为疼痛对日常生活干扰的评估问卷。使用Smarting mBrain设备注册了22个按照10/20国际系统定位的EEG通道。EEG信号以250 Hz采样，带宽在0.1到100 Hz之间。本文提供了两种类型的数据：（1）静息状态下的原始脑电图数据；（2）两次试验的患者报告。
可持续的协作闭环供应链框架
可持续制造的协作闭环供应链框架：印度包装行业的证据。技术预测与社会变革，191，122489。https：//doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122489
虚拟筛选和无能量估计的标识...
固体电解质有可能提高电池安全性，但可以使电池回收工作复杂化。将固态电池（SSB）解构为物理分离的阴极和固体电解质颗粒，与回收材料的阴极和分离器的再制造也保持密集。，直接从SSB中回收阴极的挑战也是一个重大挑战，正如针对具有液体电解质的电池所使用的。为了应对这一挑战，我们设计了超分子有机离子（猎户座）电解质，它们是电池运行温度下的粘弹性固体（–40至45°C），但粘弹性液体是100°C以上的粘弹性液体，这既可以使高质量SSB的制造既可以在末端的摩托车中恢复过来。我们成功的关键是使用多重Zwitterion小分子，它们将其网络锂盐或溶剂化为具有可调的粘弹性和离子电导率高达0.6 ms cm –1的超浓缩固体电解质，在45°C下。SSB与LI金属阳极以及LFP或NMC阴极一起实施猎户座电解质，在45°C下以数百个周期进行数百个周期，而100个周期后的容量较小。使用低温溶剂工艺，我们从电解质中分离了阴极，并证明翻新的细胞恢复了其初始容量的90％，并以另外的100个循环持续，其第二寿命的能力保留了84％。
用于闭环刺激和记录自由移动人体中单神经元和局部场电位活动的可穿戴平台
记录和刺激人类深层大脑活动的技术进步已导致神经科学领域出现重大发现，并促进了神经和精神疾病新疗法的开发。然而，进一步的进展受到设备限制的阻碍，因为无法记录人类自由移动行为期间的单个神经元活动。此外，目前批准用于人类的植入式神经刺激设备刺激可编程性有限，全双工双向功能也受到限制。在本研究中，我们开发了一种可穿戴双向闭环神经调节系统 (Neuro-stack)，并用它来记录人类静止和移动行为期间的单个神经元和局部场电位活动。Neuro-stack 具有高度灵活和可定制的刺激能力，为研究疾病的神经生理基础、开发改进的响应性神经调节疗法、探索人类自然行为期间的大脑功能以及跨物种连接数十年的神经科学发现提供了机会。
自给自足的西班牙：封闭经济的成本
政策具有明确的目标，即实现经济自身自身，并使用了一个复杂的非关税和汇率限制系统来实现这一目标。随着西班牙对贸易的看法随着时间的推移而发展，贸易政策被自由化，关税（而不是配额）的使用也增加了，尤其是在1959年之后。由于具有各种各样的贸易障碍工具，其中包括无关措施的普遍使用，到目前为止，很难回答一个看似简单的问题，即在20世纪，西班牙经济在很长一段时间内如何封闭。在本文中，我们开始首次回答1948 - 75年期间的这个问题，并量化这一时期西班牙经济隔离主义引起的福利成本。为了获得随着时间的推移使用的各种贸易政策工具的联合影响的摘要量度，我们估计西班牙边界厚度的演变。这个概念可以追溯到麦卡勒姆（McCallum）发起的边界效应的早期工作，由Bergstrand等人以现代形式定义。作为一个国家在国际交易成本的国际交易成本的指标。1我们采用了标准的经验重力模型，该模型使用1948年开始使用历史双边贸易流数据估算，并追踪西班牙边界厚度随时间的发展。1959年被认为是西班牙经济史上的流域。在那一年，政府实施了1959年所谓的稳定计划，该计划将经济的各个方面（包括国际贸易）放宽了。2对西班牙相对边界厚度的最终估计定性地与贸易政策随时间变化的历史记录相匹配；在1940年代和1950年代，边界的厚度非常厚，当时自动化目标仍然存在，并且在1959年移动贸易自由化后，它们的厚度明显降低。如Prados de la Escosura和Sanz所示，1959年以后加速了经济增长和劳动生产率的增长，因为西班牙经济的许多限制被软化或提升。
推土机：了解睡眠的闭环可穿戴设备的设计
睡眠已被证明对认知功能，心理健康和身体健康有明确的影响[24，28，41]。我们需要睡眠来进行日常活动，维持体内平衡和身体功能，并最终活着。被认为是健康的睡眠习惯是生活的重要方面[48]。然而，在全球范围内，关于睡眠不佳的健康问题越来越普遍[50，53]。当代技术解决方案已部署，以解决睡眠不足的问题，在很大程度上采用了睡眠跟踪设备和应用程序的形式[36]，这些形式受到了巨大的用户挑战。这些因素在提供输入，间歇性使用而导致生活方式因素或用户在解释数据如何告诉他们如何改善睡眠方面面临困难的用户，因此在跟踪中包括不连续性[37]。同样，尽管了解睡眠的交互式技术的设计取得了一些进展 - 例如，使用虚拟现实来指导用户睡眠或训练睡眠技巧，例如Lucid Dreaming [32，57] - 这种方法还引入了自己的缺点，包括有可能与技术中断睡眠开始与技术相互作用。同时，最近的神经科学作品探索了神经刺激范式，以诱导睡眠有利的脑活动，以改善睡眠健康等方面，例如睡眠质量和效率。例如，研究证明了经颅电刺激（TES）对睡眠和人们整体健康的积极影响[26，66]。Zhou及其同事专注于听觉刺激，特别是粉红色噪声，以调节大脑活动，以改善睡眠稳定性[65]。此外，应用神经刺激以改善睡眠的研究发现，具有特定身体节奏的战略性刺激，例如睡眠周期中的某些阶段，提高了刺激的功效[47]。这些作品涉及对特定刺激范式的受控实验室研究及其对神经动力学的影响，通常用于临床应用。这些技术在改善睡眠健康方面的功效突出了它们在交互式技术中纳入的潜力，可以改善非临床环境中的一般睡眠健康。考虑到了这一考虑，我们看到了将新颖的相互作用范式结合起来的机会，在HCI中越来越普遍，例如生物传感，以及当代的睡眠神经刺激技术在神经科学研究中鉴定出来。我们旨在将这些开发项目融合在一起，以探索闭环的可穿戴设备（可以在偶发方面具有意义并促使穿着者的生理学的系统）[39]可以在实验室外进行睡眠刺激。我们通过设计和研究一种称为“推土机”的新型系统的设计和研究，这是一种闭环可穿戴，可通过听觉和大脑刺激在发现脑电图中的嗜睡后通过听觉和电脑刺激加速睡眠。在本文中，我们详细介绍了推土机的设计和评估，我们通过一项涉及11名参与者的野外研究进行了评估，他们被指示在日常生活中使用原型。通过对参与者访谈的主题分析，我们发现了三个UX主题：闭环神经代理机构，对硬件的意识和对
闭环实时深度网络推理平台……
† 同等贡献。*1760 Haygood Dr NE，亚特兰大，佐治亚州，美国。电子邮件：chethan [at] gatech.edu。简介：闭环实验是脑机接口 (BCI) 研究的关键组成部分。人工神经网络 (ANN) 是用于建模和解码神经活动的最先进的工具，但将其部署到闭环实验中却具有挑战性。研究人员需要一个框架，该框架既支持用于运行 ANN 的高级编程语言（例如 Python 和 Julia），又支持对低延迟数据采集和处理至关重要的语言（例如 C 和 C++）。为了满足这些需求，我们推出了 BRAND 实时异步神经解码系统 (BRAND)。材料、方法和结果：BRAND 可以在几乎任何标准 Linux 计算机上运行，并且由称为节点的进程组成，它们通过图中的数据流相互通信。BRAND 支持微秒精度的可靠实时执行，使其成为闭环神经科学和神经工程应用的理想平台。 BRAND 使用 Redis [1] 在节点之间发送数据，从而实现快速的进程间通信 (IPC)、对 54 种编程语言的支持以及跨多台计算机的分布式处理。开发人员只需进行极少的实施更改，即可在 BRAND 中无缝部署现有的 ANN 模型。在初步测试中，BRAND 在发送大量数据（1024 个通道的 30 kHz 模拟神经数据，以 1 毫秒的块为单位）时实现了快速的 IPC 延迟（<500 微秒）。BCI 控制通过一个图表进行测试，该图表通过以太网接收 30 kHz 微电极阵列电压记录，过滤和阈值化输入以获取尖峰，将尖峰分成 10 毫秒的箱体，应用解码模型，并更新光标在显示屏上的位置。在系统的初步演示中，BrainGate2 临床试验 (NCT00912041) 的参与者 T11 在径向 8 中心向外光标控制任务中实现了 2.84 ± 0.83 秒（53 次试验）的目标获取时间，其中 30 kHz 信号处理、线性解码、任务控制和图形均在 BRAND 中执行。未来的实验将结合 ANN；为了对 ANN 延迟进行基准测试，我们运行了基于 PyTorch 的循环神经网络解码器（10 个隐藏单元、30 个箱输入序列）并测量了延迟（N = 30,000 个数据包）。对于此配置，从信号输入到解码器预测的端到端延迟始终小于 2 毫秒（图 1）。我们还验证了 BRAND 可以实时运行两种流行的神经群体动态模型——通过动态系统进行潜在因子分析 (LFADS) [2] 和神经数据转换器 (NDT) [3]，使用其原始的 Tensorflow 和 PyTorch 实现，每 10 毫秒箱（256 通道数据）的延迟低于 6 毫秒。讨论：BRAND 支持低延迟 ANN 推理，同时提供与闭环 BCI 研究所需的数据采集、信号处理和任务代码的无缝集成。意义：BRAND 凭借其模块化设计和广泛的语言支持，简化了将计算模型从离线分析转换为闭环实验的过程，利用 ANN 的强大功能来改善多种环境下的 BCI 控制。致谢：这项工作得到了埃默里神经调节和技术创新中心 (ENTICe)、NSF NCS 1835364、DARPA PA-18-02-04-INI-FP-021、NIH Eunice Kennedy Shriver NICHD K12HD073945、NIH-NINDS/OD DP2NS127291、阿尔弗雷德 P.斯隆基金会、Burroughs Wellcome 基金会、作为西蒙斯-埃默里国际运动控制 (CP) 联盟一部分的西蒙斯基金会、NIH NINDS NS053603、NS074044 (LEM)、NIH NIBIB T32EB025816 (YHA)、NIH-NIDCD U01DC017844 和退伍军人事务部康复研究与发展服务 A2295R (LRH) 的支持。参考文献：[1] Redis https://redis.io/ 。[2] Pandarinath 等人，2018 年，Nat Methods doi：10.1038/s41592-018-0109-9。[3] Ye 和 Pandarinath，2021 年，神经元行为数据分析理论 doi：10.1101/2021.01.16。42695。