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将楔形枕头与单剂量结合的功效...
将楔形枕头与单剂量质子泵抑制剂（PPI）的功效相结合的功效。每天两次PPI治疗夜间胃食管反流疾病（GERD）症状：一项随机对照试验。Kanya Hirunrattanaporn，MD 1，Piyapan Prueksapanich，MD 1，Tanisa Patcharatrakul，MD 1,2，Sutep Gonlacharnvit，MD 1,2 1。胃肠病学系，朱拉隆科大学医学系胃肠病学系和泰国泰国红十字会学会的朱拉隆龙纪念医院。2。神经胃肠病学和运动的卓越中心，孟加克邦科克大学医学学院，泰国摘要摘要某些GERD患者继续经历夜间症状，并具有标准的每日剂量PPI。本研究探讨了将楔形枕头与早晨的单剂量PPI相对于每日两次PPI的功效，以治疗夜间反流症状。方法：在这项单盲研究中，我们招募了≥2次夜间胃灼热和/或反流的患者，尽管早晨标准剂量PPI≥4周。排除包括严重的OSA，病态肥胖，食管运动障碍，食管癌，过去的食管手术以及最近使用其他酸抑制剂。参与者被随机分为20 cm头式楔形枕头，带有早晨PPI或每天两次PPI，持续4周。夜间GERD症状通过夜间胃食管反流疾病症状严重程度和影响问卷（NGSSIQ）评分在第0、2、4。还评估了生活质量，白天嗜睡和睡眠质量。在基线和第4周结束时进行了24小时pH阻抗监测。通过电子压力感应计时器评估枕头的合规性。结果：招募了二十四名患者（M：F 7:17，57±13岁）。基线特征和NGSSIQ分数在组之间相似[NGSSIQ：楔形枕头54.5（45.2-61.8）与每日两次Daily PPI 49.0（42.0-57.5），p> 0.05]。在治疗后，与基线相比，在第2周和第4周，NGSSIQ的得分显着降低（所有p <0.05）。尽管组第4周的NGSSIQ分数没有显着差异，但楔形枕头组的基线变为第4周的变化明显高于每日两次PPI组[23.5（16-26）[16.5（16-26）与11.5（9.3-21），P = 0.02，P = 0.02，此外，睡眠质量在枕头组中比Twice Groups Bat Twice Groups高于Twice Daily Daily Daily Daily Daily Daily [PIT] PIT [PIT] PIT [PIT] PIT [PIT] PIT [PITS; 5（5-7）vs. 7（6-8）点，p = 0.01]。晚上仰卧位期间的推注接触时间比每日PPI组的枕头组明显短（4.3（2.9-5.4），而7.4（3.5-15.5）S，p = 0.032）。但是，生活质量，白天嗜睡，回流数和酸性暴露时间相似。带压力传感器的枕头平均每晚睡眠平均为8.7（8.4-9.9）小时。66.6％（8/12）的楔形枕头组参与者报告了颈部和背部疼痛等轻微不良事件。这些参与者都没有停止使用，所有这些参与者都希望继续使用它。两种干预措施有效地缓解了夜间反流症状，其作用可比。结论：楔形枕头和早晨PPI的结合在改善睡眠质量和减少推注接触时间方面具有比每天两次PPI更大的功效。参与者表现出良好的符合楔形枕头，报告了对其使用的偏爱。这种干预可能是夜间反流症状的患者的另一种方法。
微生物接种剂和有机肥料的联合应用改善了不利的土壤条件下的植物生长结合了上的1/F斜率和脑模拟
图1 AD和E/I不平衡预测的光谱属性的变化来自经常性网络模型。（a）网络模型的概述，其中包括两种类型种群之间的复发连接：兴奋性细胞（E）和抑制细胞（i）。（b）来自模型模拟的1/F斜率是突触电导（G e g i）与多项式回归模型拟合之间比率的函数。（c）HC2，HC3和AD组的所有个体以及所有电极位置的所有个体的归一化功率谱。仪表板线对应于光谱拟合，包括上的和周期性成分。（d）G e g i的平均差异的地形表示。（e）对电极特定子集的G e g i变化的预测（P和D分别表示双面t检验和Cohen效应大小的P值）。
结合领域知识对可解释人工智能的影响
摘要 尽管在可解释人工智能技术中注入领域知识是增强“黑箱”模型决策可解释性的可行方法，但仍存在一些未解决的挑战。其中一些挑战包括可解释性的量化、性能妥协和信息牺牲。在我们之前的工作中，我们证明了在网络入侵检测中注入领域知识可以提供更好的决策可解释性、更好的泛化以更好地处理未知攻击以及更快的决策或响应。在本文中，我们扩展了我们之前的工作，以量化引入泛化的信息牺牲水平，并量化应用于网络入侵检测问题的可解释人工智能技术的可解释水平。我们的实验结果表明，由于注入了领域知识，牺牲的信息水平可以忽略不计，并且使用最近提出的代理方法获得的可解释性分数比不使用领域知识的情况要好。
工业 4.0 的生态系统 - 结合技术和人力
物联网、数字孪生、协作机器人、无人机、人工智能、云是工业 4.0 的系统组成部分，这一趋势诞生于面对超级竞争。它旨在利用现有技术更新流程，并影响整个行业生态系统，包括人员、信息处理和商业模式。虽然大多数研究工作都集中在技术上，但工业系统的目标是经济的，并且最近关注环境问题。本文概述了工业 4.0，并讨论了包括知识、人员和影响在内的重要性。它重点关注数字孪生在转变工业生态系统中的作用，在生态系统的背景下提出，并讨论知识创新的作用、环境影响和人类在 I4.0 中的地位。
goplot：用于视觉组合表达数据的R软件包...
摘要摘要：尽管有大量用于OMICS数据功能分析的方法，但对结果的全面详细了解仍然具有挑战性。这主要是由于缺乏可视化此类信息的公共可用工具。在这里，我们提出了一个基于GGPLOT2的R软件包，用于增强图形表示。我们的软件包采用了任何一般富集分析的输出，并以不同级别的详细信息生成图：从一般概述到确定最丰富的类别（条图，气泡图）到更详细的视图，显示在给定的类别中显示不同类型的分子信息（圈子图，和弦图，集群，集群图）。该软件包提供了对OMIC数据的更深入的见解，并允许科学家使用只有几行代码来生成洞察力，以轻松传达发现。可用性：R软件包GoPlot可通过CRAN-The综合R档案网络提供：http：//cran.r-project.org/web/packages/goplot。可以在以下网址找到Venn图的闪亮Web应用程序：https：//wwalter.shinyapps.io/venn/联系：fscabo@cnic.es; mricote@cnic.es补充信息：可以在https://wencke.github.io/
结合电化学和理论分析以评估氢渗透
在这项工作中，进行电化学测试以测量在存在离子液体（ILS）1-乙基-3-甲基咪唑乙酸酯（（EMIM） +（AC） - 1-乙基-3-乙基-3-甲基-3-甲基咪唑烷基咪唑硫酸盐（BR Bromomide）的情况下，在碳钢自由溶解过程中测量氢渗透率（ILS）。 1-叔丁基-3-甲基咪唑唑化三氟甲氟化[（BMIM） +（BF 4） - ]在5.4 mol L -1 HCl水溶液中。还评估了还评估了5-羟基-2-硝基甲基 - 二苯胺（HPY）和商业腐蚀抑制剂（CCI）的渗透抑制效率（IEP（％））。在IL中，（BMIM） +（BF 4） - 化合物呈现出最高的腐蚀和氢渗透抑制效率，值分别为23％和30％。（EMIM） +（br）和（EMIM） +（AC） - 化合物无效抵抗腐蚀，但它们的IEP分别为15.8％和23％。HPY化合物在预防腐蚀方面表现出61％的有效性，而在计算机评估中则表明毒性没有毒性。但是，HPY化合物和CCI化合物在腌制过程中均未抑制氢进入碳钢。
结合音频和大脑活动来预测语音质量
由于合成语音的感知音频质量可能决定系统的市场成功，因此质量评估至关重要。音频质量评估通常以主观或客观的方式进行。由于成本高昂且耗时，主观方法通常已被更快、更具成本效益的客观方法所取代。客观方法的主要缺点主要是它们缺乏对获得主观质量感知至关重要的人为影响因素。然而，它不能直接观察到并体现在个体大脑活动中。因此，我们结合了单个受试者脑电图 (EEG) 信息和音频特征的预测，以改进对合成语音整体质量的预测。我们的结果表明，通过结合音频和 EEG 模型的结果，一个非常简单的神经网络可以超越单模态方法的性能。索引词：EEG、文本到语音、质量预测、后期整合
立体选择性共轭氰化物通过将光毒素和有机催化
*电子邮件：p.melchiorre@unibo.t对反应的选择性的精确控制是一个基本目标。尽管在实现立体控制方面已经获得了巨大的进步，但底物内官能团（化学选择性）的选择性操纵仍然是一个挑战。醛的氰化作用提供了一个说明性的例子：1,2-将亲核氰化物添加到醛基团中是立体选择性cat-alytic过程的第一个例子之一。相比之下，即使是在紫红色的变体中，也是线性α，β-未饱和醛的共轭氰化物仍然存在染料。主要难度在于在首选氰化物1,2粘合方面达到1,4化学选择性。在这里，我们报告了一种不对称的催化方法，以实现二烷的独家结合氰化。手性有机催化剂具有可见光激活的光蛋白-DOX催化剂的协同作用促进了抑制的单电子还原，从而诱导了正式的极性反转。在特征上具有亲核的手性自由基被具有完美的1,4化学选择性和良好立体控制的亲电氰化物源拦截。
定义：•通过将两个...
step1： - 包含要克隆的基因的DNA片段被插入称为载体的圆形DNA分子中，以产生嵌合体或重组DNA（rDNA）分子。步骤2载体充当将基因转运到宿主细胞的载体，尽管可以使用其他类型的活细胞，但通常是细菌。此过程称为转换。步骤3在宿主细胞中，矢量乘以产生许多相同副本本身，而且产生其携带的基因的副本。
tbmalt，一种用于结合紧密结合和机器学习的灵活工具包
紧密结合方法，尤其是密度的功能紧密结合（DFTB）和扩展的紧密结合方案，可以进行大型系统和长时间尺度的有效量子机械模拟。它们是使用务实近似和一些经验术语源自从头算密度的功能理论的，从而确保了速度和准确性之间的良好平衡。可以通过使用机器学习技术调整经验参数来提高其准确性，尤其是在合并有关原子本地环境的信息时。由于紧密结合模型仍然提供了显着的量子机械贡献，并且仅拟合了短量的校正，因此学习过程通常更短，更可转移，因为它可以直接通过机器学习直接在没有基础动机的模型的情况下直接通过机器学习来预测量子机械性能。作为进一步的优势，可以根据紧密结合模型来计算衍生的量子机械量，而无需进行额外的学习。我们已经开发了开源框架 - 结合机器学习工具包，它允许轻松实现此类组合方法。该工具包当前包含DFTB方法的层和GFN1-XTB Hamiltonian的接口，但是由于其模块化结构及其定义明确的接口，因此可以轻松实现其他基于原子的方案。我们正在讨论框架的一般结构，一些基本的实现细节以及几个概念验证应用程序，以证明合并方法的观点和工具包的功能。