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对1型糖尿病和血糖控制差的患者的加强随访：基于挪威糖尿病登记册的数据，多中心质量改善协作
抽象背景患者患有1型糖尿病（T1DM）和低血糖控制的患者患微血管和大血管并发症的高风险。这项研究的目的是确定挪威糖尿病成人登记册（NDR-A）发起的质量改进协作（QIC）是否可以减少血糖控制较差的T1DM患者的比例（定义为糖脂糖基糖蛋白（HBA1C）≥75mmol/mol/mol的临界机，并降低了HBA1的平均控制。方法多中心研究在设计前后受控。干预组中13个糖尿病门诊诊所（n = 5145例T1DM）的代表在18个月的QIC中参加了四次项目会议。他们被要求确定需要改善诊所的领域并制定行动计划。在项目期间，NDR-A提供了有关HBA1C结果的持续反馈。总共4084例1型糖尿病患者参加了控制诊所。在2016年至2019年之间，干预组中T1DM和HBA1C≥75mmol/mol的总体比例从19.3％降低至14.1％（P <0.001）。对照组中的相应比例从17.3％（2016）降低到14.4％（2019）（p <0.001）。在2016年至2019年之间，干预诊所的总体平均HBA1C降低了2.8 mmol/mol（p <0.001），而对照诊所的总体平均值（P <0.001）降低了。调整血糖控制的基线差异后，干预和控制诊所之间血糖控制的总体改善没有显着差异。与对照诊所相比，在干预诊所中，QIC连接的注册表没有明显改善的血糖控制。但是，在QIC时间范围内和之后，在干预和控制诊所中，血糖控制较差的患者比例的血糖控制持续改善，并且显着降低了。这种改进可能是由于QIC产生的溢出作用。
Bumiputera供应链基金融资（BSC）计划是与Teraju的协作融资计划，可为
Murabahah商品是通过Tawarruq安排的Murabahah（Cost-Plus-Profit）。tawarruq由两个出售和购买合同组成。首先涉及银行在约定的时期内以成本多的价格出售特定商品（例如原油棕榈油）向客户出售给客户。随后，客户将以现金和现货基础向第三方出售相同的商品。
Irides合作研究
由严重的急性呼吸综合征2（SARS-COV-2）引起的新型冠状病毒疾病（CoVID-19）一直对全球公共卫生造成严重威胁。目前，仅针对病毒聚合酶和主要蛋白酶（M Pro）的四种抗SARS-COV-2治疗剂（Remdesivir，Molnupiravir，Nirmatrelvir和Ensitrelvir）临床可用。但是，这三种化合物的抗病毒效力似乎还不够。我们已经开发了针对SARS-COV-2的新型抗病毒药物，并确定了两种有前途的药物（TKB245和TKB248），它们表现出比Nirmatrelvir表现出更强的抗病毒活性和更好的药代动力学，这是Covid-19靶向M Pro的最有效治疗方法之一。TKB245和TKB248可能是COVID-19的潜在治疗方法，并在进一步优化后阐明以开发出更加有效，更安全的抗SARS-COV-2疗法。
nato sto - 2023 年合作工作计划
CPoW 旨在为北约和伙伴国提供所需的科技，以开发确保战场成功的可互操作的尖端能力。这项工作背后的引擎是一种独特的自愿和实物合作商业模式，该模式汇集了来自北约政府、工业和学术界的 5,000 名杰出科学家和工程师；他们共同构成了世界上最大的国防科技研究网络。这些科学家和工程师合作开展了 300 多项精心挑选和共同商定的活动，累计价值约为 3 亿欧元。这些活动侧重于对北约军队至关重要的领域：网络、空间、传感器、武器、指挥和控制、人机界面、建模和仿真、人工智能、量子技术和操作分析。
多模式协作脑机接口助力疫情场景下人机团队决策
摘要 目的。关键决策是由高效的团队做出的，这些团队的特点是成员之间相互信任，并知道如何最好地整合他们的意见。在这里，我们引入了一个多模态脑机接口 (BCI)，以帮助人类和人工智能代理组成的协作团队在大流行场景中评估危险区域时做出更准确的决策。方法。使用高分辨率同步脑电图/功能性磁共振成像 (EEG/fMRI)，我们首先解开决策信心和信任的神经标记，然后使用机器学习解码这些神经特征，以进行 BCI 增强的团队决策。我们评估了 BCI 对团队决策过程的好处，并与使用标准多数或权衡个人决策的不同规模团队的表现进行了比较。主要结果。我们表明，BCI 辅助团队的决策比传统团队准确得多，因为 BCI 能够在每次试验中捕捉到信心的不同神经相关性。在协作式 BCI 的背景下，准确性和主观信心涉及平行、空间分布和时间不同的神经回路，前者专注于整合感知信息处理，后者涉及决策过程中的行动规划和执行操作。其中，顶叶上部作为一个关键区域出现，它灵活地调节其活动，并参与运动前区、前额叶、视觉和皮层下区域，以在决策过程中共享时空控制信心和信任。意义。协助人机代理团队的多模式协作式 BCI 可用于关键环境，以增强和优化决策策略。
使用认知工作分析部署协作数字...
法国南布列塔尼大学 STICC 实验室。电子邮件：clement.guerin@univ-ubs.fr Mohammed Hamzaoui 法国南布列塔尼大学 STICC 实验室。电子邮件：mohammed.hamzaoui@univ-ubs.fr Nathalie Julien 法国南布列塔尼大学 STICC 实验室。电子邮件：nathalie.julien@univ-ubs.fr 数字孪生是一种通过其各种应用扩展制造商可能性的技术，特别是在预测性维护的应用方面。在工业 4.0 的背景下，数字孪生等技术代理趋向于更具自主性。事实上，它的一个特点在于它能够部分或全部作用于其物理对应物。因此，有必要将数字孪生和人类代理视为合作代理。从这个角度来看，在部署数字孪生时，数字孪生和人类代理之间的决策循环是必要的。 JUPITER 项目旨在开发数字孪生，用于预测性维护 SCAP 平台（一条生产线）。本文的目的是展示认知工作分析 (CWA) 如何有助于定义数字孪生和人类之间的决策活动分配。应用了两种 CWA 分析：工作领域分析 (WDA) 以及使用其工具上下文模板活动 (SOCA-CAT) 的社会组织与合作分析。WDA 确定的功能突出了合作代理之间的分配决策
GOA-GDOP在飞机协同检测中的应用
定位精度。目前定位精度分析方法主要有几何精度因子（GDOP）、克拉美-罗下限（CRLB）、圆概率误差（CEP）等。本质上，GDOP可以看作是最小二乘估计，而CRLB则是最大似然估计。当系统为线性，高噪声为高斯独立白噪声时，二者等价，但在非线性系统中，二者会产生一定的差异。这是由于GDOP忽略了误差协方差对角元素，对传感器几何位置的敏感性高于CRLB，CRLB是作为传感器目标几何不确定性的分析工具，而CRLB是基于传感器对目标观测的统计性能评估工具
GOA-GDOP在飞机协同检测中的应用
衡量定位精度需要一定的参数作为参考，目前定位精度分析方法主要有几何精度因子（GDOP）、克拉美-罗下限（CRLB）、圆概率误差（CEP）等。本质上，GDOP可以看作是最小二乘估计，而CRLB则是最大似然估计。当系统为线性，高噪声为高斯独立白噪声时，二者等价，但在非线性系统中，二者会产生一定的差异。这是由于GDOP忽略了误差协方差对角元素，对传感器几何位置的敏感性高于CRLB，CRLB是作为传感器目标几何不确定性的分析工具，而CRLB是基于传感器对目标观测的统计性能评估工具
接触力和扭矩估计用于协作...
请注明本论文从合作作品中摘录的章节/部分/页码，并提供摘录中的出版或提交详细信息：Ch：4,5 Cao, F., Docherty, P.D. & Chen, X. Contact force perception for serial manipulator based on weighted moving average with variable span and standard Kalman filter with automatic tuning. Int J Adv Manuf Technol (2021). [Online]. Available: https://link.springer.com/article/10.1007/s00170-021-08036-9（在工程制造领域排名第 21 /50，在机械工程领域排名第 92 /596）Ch：4,6 Cao F, Docherty P D, Ni S, et al. Contact force and torque perception for serial manipulator based on an adapted Kalman filter with variable time period.机器人与计算机集成制造，2021，72：102210。[在线]。可用：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0736584521000934（机器人学排名第 3 / 29 位，数学排名第 3 / 378 位）