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引用了原始发表的论文（记录的版本）：Tekden，A.，Erdem，A.，Erdem，E。等（2024）。对象和关系中心代表
推动是一项必不可少的非划算操作技能，用于任务，从预抓操作到场景重新排列，关于场景中的对象关系的推理，因此在机器人技术中广泛研究了推动动作。有效使用推动动作通常需要了解受操纵对象的动态并适应预测与现实之间的差异。出于这个原因，在文献中对推动作用进行了效果预测和参数估计。但是，当前方法受到限制，因为它们要么建模具有固定数量对象的系统，要么使用基于图像的表示，其输出不是很容易解释并迅速累积错误。在本文中，我们提出了一个基于图神经网络的框架，以根据触点或关节对对象关系进行建模，以效应预测和参数估计推动操作。我们的框架在真实和模拟环境中都得到了验证，这些环境包含不同形状的多部分对象，这些对象通过不同类型的关节和具有不同质量的对象连接，并且在物理预测上的表现优于基于图像的表示。我们的方法使机器人能够预测并适应其观察场景时推动动作的效果。它也可用于使用从未看过的工具进行工具操作。此外，我们在基于机器人的硬盘拆卸的背景下证明了杠杆起作的6D效应预测。
武装部部长塞巴斯蒂安·勒科尔努 (Sébastien Lecornu) 于 2024 年 3 月 18 日在文森堡新堡举行忠诚计划之矛活动
记者助理将在 3 月 17 日至 18 点之前发送邮件，以准确的姓名、地址、日期和地点发送邮件：media@dicod.fr
原始发表论文（记录版本）的引用：Sadik, M.、López-Urdaneta, J.、Ulén, J. 等人 (2021)。人工智能可以提醒使用 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤患者局部骨骼/骨髓摄取。科学报告，11(1)。http://dx.doi.org/10.1038/s41598-021-89656-9
开发一种基于人工智能 (AI) 的方法，用于检测接受 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤 (HL) 患者的局灶性骨骼/骨髓摄取 (BMU)。将单独测试组的 AI 结果与独立医生的解释进行比较。使用卷积神经网络对骨骼和骨髓进行分割。AI 的训练基于 153 名未接受治疗的患者。骨摄取明显高于平均 BMU 的被标记为异常，并根据总异常摄取平方计算指数以识别局灶性摄取。指数高于预定义阈值的患者被解释为具有局灶性摄取。作为测试组，回顾性纳入了 48 名在 2017-2018 年期间接受过分期 FDG-PET/CT 且活检证实患有 HL 的未接受治疗患者。十位医生根据局灶性骨骼/BMU 对 48 例病例进行分类。在 48 例 (81%) 的局部骨骼/骨髓受累病例中，大多数医生同意 AI 的观点。医生之间的观察者间一致性为中等，Kappa 值为 0.51（范围为 0.25–0.80）。可以开发一种基于 AI 的方法来突出显示使用 FDG-PET/CT 分期的 HL 患者中的可疑局部骨骼/BMU。核医学医生之间关于局部 BMU 的观察者间一致性为中等。
2024 年 4 月 17 日，请访问陆军部部长塞巴斯蒂安·勒科尔努 (Sébastien Lecornu) 办公室，签署雷诺集团合作伙伴大会签名协议
国家安全总局致力于推动国家政治合作，支持工资、公务员、学生参与国家工作的一体化。共和国总统和军事规划法 (LPM) 或内部安全法 (LOPSI) 的法令的目标是双重保留行动。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Nahal，Y.，Menke，J.，Martinelli，J。等（2024）。人类在循环的积极学习fo
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Johansen，M.，Xu，J.，Tam，E。等（2023）。结构巴特的纤维纤维
结构电池是多功能设备，可以同时存储能量并承载机械负载。关键成分是碳纤维，它不仅充当结构增强，而且还可以通过可逆地托管利离子作为电极。仍然对LI和碳纤维相互作用知之甚少。在这里，我们绘制了用螺旋丙烯腈纤维插入的LI插入螺旋晶纤维中的螺旋纤维纤维（AES）。我们表明，在充电/放电速率的缓慢/放电速率下，LI在纤维的横向和纵向方向上均匀分布，并且在完全放电时，所有LI实际上都被排出。以快速的速度，LI倾向于将其捕获在纤维的核心中。在某些纤维中，在固体电解质相（SEI）和纤维表面之间发现LI板。我们的发现可以指导AES分析锂离子电池的其他碳质电极材料，并用于改善结构电池的穿孔。
原始发表论文的引用（记录版本）：Yang, Y., Qu, L., Mijakovic, I. et al (2022). Advances in the human skin microbiota and
摘要 皮肤是人体最大的器官，环境因素与人体皮肤的相互作用会导致一些皮肤疾病，如痤疮、牛皮癣和特应性皮炎。作为人体免疫防线的第一道防线，皮肤在人体健康中发挥着重要作用，它通过阻止受皮肤微生物群影响很大的病原体入侵。尽管人体皮肤是微生物的具有挑战性的生态位，但人体皮肤上却寄生着各种共生微生物，这些微生物塑造了皮肤环境。皮肤微生物群会影响人体健康，其失衡和菌群失调会导致皮肤疾病。本综述重点介绍了我们对皮肤微生物群及其与人体皮肤相互作用的理解进展。此外，还描述了微生物群在皮肤健康和疾病中的潜在作用，并重点介绍了一些关键物种。讨论了微生物相关皮肤病的预防、诊断和治疗策略，如健康饮食、生活方式、益生菌和益生元。讨论了使用合成生物学调节皮肤微生物群的策略，作为优化皮肤-微生物群相互作用的一个有趣途径。总之，本综述提供了有关人类皮肤微生物群恢复、人类皮肤微生物群与疾病之间的相互作用以及设计/重建人类皮肤微生物群的策略的见解。关键词：皮肤、微生物群、共生微生物、合成生物学、组学技术、宿主-皮肤微生物群相互作用、皮肤疾病、痤疮
预防 SARS-CoV-2、埃博拉病毒和尼帕病毒感染的免疫相关性
保护相关性 (CoP) 是预测对传染病的一定程度保护的生物学参数。完善的保护相关性有助于疫苗的开发和许可，因为它可以评估保护效果，而无需让临床试验参与者接触疫苗旨在保护的传染源。尽管病毒具有许多共同的特征，但保护相关性在同一个病毒家族中，甚至在同一个病毒中，根据所考虑的感染阶段，可能会有很大差异。此外，感染过程中相互作用的各种免疫细胞群之间的复杂相互作用以及某些病原体的高度遗传变异，使得识别免疫保护相关性变得困难。一些对公共卫生影响重大的新出现和重新出现的病毒，如 SARS-CoV-2、尼帕病毒 (NiV) 和埃博拉病毒 (EBOV)，在识别 CoP 方面尤其具有挑战性，因为这些病原体已被证明会在感染期间使免疫反应失调。尽管已证明病毒中和抗体和多功能 T 细胞反应与针对 SARS-CoV-2、EBOV 和 NiV 的一定程度的保护相关，但免疫的其他效应机制在塑造针对这些病原体的免疫反应方面发挥着重要作用，而这些免疫反应反过来可能成为保护的替代相关因素。本综述描述了在 SARS-CoV-2、EBOV 和 NiV 感染期间激活的适应性和先天性免疫系统的不同组成部分，这些组成部分可能有助于保护和清除病毒。总体而言，我们重点介绍了与人类针对这些病原体的保护相关的免疫特征，这些特征可以用作 CoP。
在研究败血症与肠道微生态之间相关性的研究中
败血症是一种高发，死亡率和治疗成本的疾病，与肠道菌群具有复杂的相互作用。随着高通量测序技术的进步，败血症与肠道营养不良之间的关系已成为新的研究重点。但是，由于重症疾病和临床干预措施之间的复杂相互作用，建立败血症与肠道微生物群体不平衡之间的因果关系是一项挑战。在这篇综述中，总结了肠道微生态和脓毒症之间的相关性，并提出了基于微生态目标疗法的败血症干预疗法的新疗法，并解决了细菌选择的缺点和临床实践中的应用时间的缺点。总而言之，旨在不断发现潜在益生菌的代谢组学，基因组学和其他方面的研究都为恢复肠道静脉内稳态提供了理论基础，以便随后治疗败血症。