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对于JHRR的贡献，请通过电子邮件联系：editor@jhrlmc.com原始文章定量评估Transspheni之后的视野恢复
方法：这项描述性观察性研究是在2023年6月16日至2024年3月31日的巴基斯坦医学科学研究所（PIMS）神经外科部门进行的。连续46例18-70岁的患者接受了经跨性垂体腺瘤切除并记录了视野障碍的患者。排除标准是先前的垂体手术，预先存在的视野异常不是垂体腺瘤，并且无法进行视野测试。使用汉弗莱视野测试在手术前的两周内进行术前视野测量。术后评估是在手术后立即（48小时内），一个月，两个月和三个月进行的。视野指数，包括平均偏差（MD）和模式标准偏差（PSD）。使用SPSS 25版对数据进行了分析，并具有针对患者人口统计学和肿瘤特征的描述性统计数据，以及推论统计（学生的t检验和卡方检验），以比较视野指数。
通过脉冲激光软沉积 TCO 以获得高质量的超薄多晶硅钝化接触
本文探讨了脉冲激光沉积 (PLD) 透明导电氧化物 (TCO) 在高质量超薄多晶硅基钝化接触上的适用性。通过减小多晶硅层厚度，可以最大限度地减少多晶硅层引起的寄生吸收。然而，多晶硅触点上的 TCO 沉积（通常通过溅射）会导致严重的沉积损伤，并进一步加剧较薄多晶硅层（<20 纳米）的表面钝化。虽然可以使用高温（约 350 摄氏度）热处理来部分修复表面钝化质量，但由于在多晶硅/ITO 界面形成了寄生氧化层，接触电阻率严重增加。或者，我们表明 PLD TCO 可用于减轻超薄（约 10 纳米）多晶硅层的损伤。通过增加沉积压力可以进一步改善多晶硅触点钝化，同时通过在高质量超薄多晶硅（n+）触点上使用 PLD 掺杂铟的氧化锡 (ITO) 层可实现低触点电阻率（约 45 m Ω cm 2）和良好的热稳定性（高达 350 °C）。通过将 PLD ITO 膜的出色光电特性与 10 nm 薄多晶硅触点相结合，可以实现高度透明的正面触点。
辅助石墨烯量子点在润滑钢触点
通过利用绿色润滑剂来实现工程钢上的宏观上级润滑性，鉴于其减少能源消耗和碳足迹的巨大潜力，它引起了人们的兴趣。然而，在长时间的持续时间内保持在不同的滑动条件下的高级润滑性是实时应用的主要障碍。在此，我们报告说，在自我测定的钢触点中，基于甘油甘油触发宏观级超润滑的独特润滑机制启用了坚固耐用的摩擦膜。专门的间歇性测试旨在显示超级润滑性的鲁棒性以及互感适应各种相关滑动条件的能力。此外，边界膜提供的平均摩擦系数约为0.007，最高69％的磨损降低（与基础润滑剂相比），从而在123 MPA的真实最终接触压力下维持超级润滑性，与电流润滑钢接触相比，接触压力的上限增加了上限。通过CGQD的化学吸附到磨损的金属表面上，将新的级润滑机制与摩擦诱导的结构降解以及CGQDS转化为分层的石墨结构，从而产生适合适应的低皮界面。这项工作为CGQD在实现超级润滑性中的化学吸附和结构转化的作用提供了新的见解，并且是实施用于工业应用的能源效率和绿色润滑技术的重要一步。
通过触觉反馈和预训练的对象表示自适应接触式操纵
摘要 - 在基于学习的接触任务中，由于演示数据有限以及培训和部署条件之间的差距，仔细的力控制对于适应环境变化至关重要。这在擦拭任务中尤其重要，因为操纵柔软和可变形的物体（例如，海绵），在擦拭表面高度和海绵特性中，需要适应力的适应力。为了解决此问题，我们介绍了一种将实时触觉反馈与预训练的对象表示结合的方法，从而使机器人能够适应未看到的表面高度和对象属性。在实际硬件上进行了测试，该方法通过分析力轨迹，展示了适应性的显着进步，成功地适应了操纵环境的变化。索引术语 - 摄像模仿学习，基于力的接触 - 富含富含力的操纵，对象表示
在AI中揭示隐私风险：数据，模型和系统Amanda Csipak数字农业将农艺学推向下一个绿色革命高电阻超速带隙半导体的光电流和金属接触的特性
超级带隙（UWBG）半导体固有地表现出很高的电阻率。该特性不仅提出了探索其电运输特性的挑战，而且很难制造，理解和表征这些材料上金属接触的电特性。在这里，我们报告了光电流的应用电场依赖性的测量和分析，以揭示金属接触对高电阻H-BN的传输特性的影响。我们的结果表明，即使对于H-BN，室温的电阻率高达10 14 x cm，供应金属触点也不是完全阻断的类型，正如先前对其他大型带隙绝缘材料中通常假设的那样。通过修改金属/半导体界面之间的边界条件，已经获得了定量描述，可用于确定金属触点是欧姆还是阻塞类型。此定量描述应适用于所有具有极高电阻率的UWBG半导体。这项工作还可以更好地了解金属接触类型如何影响UWBG半导体的运输特性。
小分子和细胞接触诱导系统，用于控制干细胞的表达和分化
综合发育生物学采用工程方法来理解多细胞性，目标从概括开发到建筑合成生物。当前的方法包括工程多细胞模式，控制分化以及在模型系统中实施合作的细胞行为。合成生物学工具可以通过遗传回路来实现这些追求，从而推动对任意刺激的自定义反应，启用正交信号通道的合成受体以及光或药物诱导的系统，这些系统可以精确地对细胞功能进行空间和时间控制。小鼠胚胎干细胞（MESC）提供了一个经过良好的遗传性多能底盘，用于提出合成开发问题，但是，MESC中现有的合成生物学工具的表征最少，我们缺乏基因工具包来快速迭代迭代工程的合成开发工作流程。在这里，我们开始通过表征小分子和细胞接触诱导的系统来解决这一挑战，以在MESC的基因表达和分化中表达。我们表明，小分子和细胞接触诱导系统可靠地工作，以控制任意基因有效载荷的表达。此外，我们表明这些系统可以将MESC直接分化为神经元。这些系统中的每一个都可以自行或组合使用，为研究发展原理的许多可能性高精度。简介
机器学习sasakian和G2拓扑与Calabi-yau 7-manifolds
我们提出了一种机器学习方法，以研究与Sasakian和g 2斜角相关的拓扑数量，接触Calabi-yau 7-manifolds。具体来说，我们计算了某些Sasakian Hodge数字的数据集，以及对于7555可能的7555 P 4（W）Phoppactive空间中的7549，在7549的7549中为7549的7549（w）7549（w）的75倍（W），为crowley-n oddstrom的自然g 2结构的不变性。这些拓扑数量是通过高性能得分学习的，其中仅使用神经网络和符号回归器学习Sasakian Hodge数字，分别达到0.969和0.993。此外，相应的grobner碱基的性能是良好的，导致计算速度的大幅提高，这可能具有独立的关注。数据生成和分析进一步引起了要提出的新型猜想。
机器学习sasakian和G2拓扑与Calabi-yau 7-manifolds
我们提出了一种机器学习方法，以研究与Sasakian和g 2斜角相关的拓扑数量，接触Calabi-yau 7-manifolds。具体来说，我们计算了某些Sasakian Hodge数字的数据集，以及对于7555可能的7555 P 4（W）Phoppactive空间中的7549，在7549的7549中为7549的7549（w）7549（w）的75倍（W），为crowley-n oddstrom的自然g 2结构的不变性。这些拓扑数量是通过高性能得分学习的，其中仅使用神经网络和符号回归器学习Sasakian Hodge数字，分别达到0.969和0.993。此外，相应的grobner碱基的性能是良好的，导致计算速度的大幅提高，这可能具有独立的关注。数据生成和分析进一步引起了要提出的新型猜想。
对于JHRR的贡献，请致电电子邮件：editor@jhrlmc.com原始文章铁标记，皮质醇和胰岛素抵抗之间的关系
引言妊娠糖尿病（GDM）代表了妊娠中观察到的主要代谢疾病，严重影响了全球成千上万孕妇的健康和福祉。美国糖尿病协会提供的最新统计数据表明，GDM的患病率飙升至15-20％，预计未来几年会不断增加（1，2）。传统上定义为在怀孕期间首先鉴定出的血浆葡萄糖浓度升高，GDM通常在妊娠的第24至28周之间被诊断出，这一时期是胰腺无法抵消妊娠固有的糖尿病质量增强的时期（3，4）。最初，葡萄糖代谢，周围肌肉对胰岛素的敏感性和肝葡萄糖产生在头三个月的正常。然而，随着妊娠的发展，胎儿参数的持续增长会导致母体胰岛素敏感性的降低。这种适应性鼓励母体细胞多样化其能源，增加对游离脂肪酸而不是葡萄糖的依赖，从而增加了对胎儿的葡萄糖供应（5，6）。尽管怀孕期间β细胞和胰岛素水平的生理升高，但一部分女性未能充分上调胰岛素的产生，无法满足胰岛素
对于JHRR的贡献，请通过电子邮件联系：editor@jhrlmc.com PNF拉伸和静态拉伸的原始文章比较，以减少痉挛
抽象背景：脑瘫（CP）对儿童健康产生了重大负担，痉挛性类型是最普遍的表现。这种神经系统疾病影响每1000个出生2-3个，源于各种产前，围产期或产后脑损伤。通常影响的结局指标包括肌肉张力，疼痛和运动范围，分别通过修改后的Ashworth量表，Wong-Baker的面部疼痛评级量表和Popliteal角度测量评估。虽然保守的静态拉伸是一种广泛使用的痉挛治疗选择，但由于暂时的效果，其功效仍然尚无定论。相反，由Harman Kabat和Margaret Knott在1940年代引入的本体感受性神经肌肉促进（PNF）伸展运动，在改善功能结果和减少诸如中风和CP（例如中风和CP）神经系统条件下的痉挛方面表现出了希望。然而，有限的证据证明了其比较疗效与常规静态拉伸有关减少痉挛性脑瘫儿童的痉挛性的证据。因此，本研究旨在将PNF拉伸和静态拉伸的有效性比较降低痉挛性脑性麻痹儿童的下肢痉挛，疼痛和popliteal角度为次要目标。