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肯特学术资料库
对长期意识障碍 (pDOC) 患者提供准确的预后仍然是一个临床挑战。大型横断面研究已经证明了使用高密度脑电图 (hdEEG) 测量的功能性大脑网络的诊断和预后价值。尽管如此，这些神经测量的预后价值尚未通过纵向随访进行评估。我们通过评估 hdEEG 预测长期行为结果的效用来解决这一差距，采用从一组患者中收集的纵向数据，这些患者在两年的时间内通过床边的静息 hdEEG 和昏迷恢复量表修订版 (CRS-R) 进行系统评估。我们使用典型相关分析将临床（包括 CRS-R 评分与人口统计变量相结合）和 hdEEG 变量相互关联。该分析显示，患者的年龄、hdEEG θ 波段功率和 alpha 波段连接对 hdEEG 与临床变量之间的关系贡献最为显著。此外，我们发现，评估时记录的 hdEEG 测量结果增强了临床测量结果，有助于预测下次评估时的 CRS-R 分数。此外，hdEEG 变化率不仅可以预测 CRS-R 分数的后续变化，而且在预测能力方面也优于临床测量结果。总之，这些发现表明，功能性大脑网络的改善先于 pDOC 的行为意识变化。我们在此证明，在专科护理院进行的床边 hdEEG 评估是可行的，具有临床实用性，并且可以补充临床知识和系统性行为评估，以指导预后和护理。
引文 Zhang ZY, Li X, Zhou XX, Zhang Y, Gan XP, Xu XM 和 Wu H (2023) 妊娠期高甘油三酯血症、糖尿病与血清铁蛋白的关系
妊娠期缺铁对孕产妇和胎儿的不良影响仍然是一个全球性的健康问题，影响着 10 - 90% 的孕妇 ( 1 )，因为铁是一种有害的补充剂。根据世界卫生组织的建议，每日口服补铁（每日摄入 30-60 毫克元素铁）应成为常规产前护理的一部分，以避免不良的孕产妇和胎儿结局，包括宫内生长受限、早产以及新生儿和围产期死亡 ( 1 ) ( 2 )。然而，当孕妇摄入过量的铁时，很容易对新生儿和母亲造成潜在的伤害，因为新兴研究表明，生命早期造血期间接触高铁可能会诱发贫血，对发育产生重大影响，并可能降低促红细胞生成素敏感性，从而限制红细胞生成 ( 3 ) ( 4 ) ( 5 )。血清铁蛋白是一种主要的铁储存蛋白，是广泛使用的全身铁储存标记物，具有纳米大小的水合氧化铁核心和笼状蛋白质外壳，含有 20% 的铁。最近越来越多的研究发现，血清铁蛋白浓度较高也与妊娠期代谢紊乱有关，如妊娠期糖尿病 (GDM)、血清脂类异常、胰岛素抵抗 (IR)，胰岛素抵抗通过稳态模型评估-胰岛素抵抗 (HOMA-IR)、稳态模型评估-胰岛素分泌 (HOMA-IS) 和稳态模型评估-b 细胞功能 (HOMA-b) 等指标计算 (6)(7)(8)(9)。相反，还有其他相互矛盾的研究表明，补铁不会增加 GDM 的风险，但就妊娠结局而言对母亲和胎儿大有裨益 (10)(11)。考虑到研究的缺乏且结果相互矛盾，为了评估中国妊娠人群血清铁蛋白与代谢紊乱之间的关系，我们利用上海市第一人民医院孕妇的流行病学数据，探讨血清铁蛋白水平与妊娠期糖尿病、血脂异常、胰岛素抵抗等代谢紊乱患病率之间的关联。
COVID-19 大流行期间护士疫苗犹豫、心理韧性和焦虑水平评估
人口统计学和社会特征表本研究使用的问卷由 28 个问题和 2 个量表组成。询问研究社会人口统计学特征的问题可以简要定义如下：年龄、性别、身高、体重、婚姻状况、子女数量、教育水平、吸烟情况、慢性病（糖尿病、高血压、哮喘、慢性阻塞性肺病、心血管疾病）、需要药物治疗的心理疾病（焦虑、压力、抑郁）、医院工作单位（病房、重症监护、手术室、综合诊所）、疫情期间在 COVID-19 诊所的工作状态、感染 COVID-19 疾病、使用抗病毒药物、因 COVID-19 住院（服务、重症监护、插管）、COVID-19 疫苗接种状况等变量
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通过机器学习生成设计一直是计算机辅助设计领域的一项持续挑战。最近，深度学习方法已被用于随机生成时尚、家具和产品设计中的图像。然而，这种深度生成方法通常需要大量的训练图像，并且在设计过程中没有考虑到人为因素。在这项工作中，我们寻求一种方法，通过脑电图测量 (EEG) 指示的大脑活动将人类认知因素纳入生成过程。我们提出了一种受神经科学启发的机器学习设计方法，其中使用 EEG 来捕获首选的设计特征。此类信号用作生成对抗网络 (GAN) 中的条件。首先，我们使用循环神经网络 (LSTM - 长短期记忆) 作为编码器，从原始 EEG 信号中提取 EEG 特征；这些数据是从受试者观看 ImageNet 中的几类图像时记录下来的。其次，我们训练一个以编码的 EEG 特征为条件的 GAN 模型来生成设计图像。第三，我们使用该模型从受试者的 EEG 测量大脑活动生成设计图像。
串联大容量核心 (TNI-1)
• 本配置文件中显示的业绩结果可能包括加入该策略的摩根士丹利账户的综合数据。这些结果在配置文件的投资结果和投资组合季度回报部分中未加阴影，并带有 Select UMA 标签。 • 结果还显示了在 Select UMA 计划中启动该策略之前，管理人自己投资于其投资策略版本的账户的综合数据。这些结果以灰色阴影显示并标记为管理人。虽然这一业绩很重要，但它并未反映摩根士丹利在实施该策略方面所扮演的角色，该角色反映在配置文件的投资结果和投资组合季度回报部分的未加阴影部分中。摩根士丹利与管理人合作，向其客户提供该策略。因此，在过渡月之后，摩根士丹利不会显示管理人自己投资于其投资策略版本的账户的综合数据。因此，管理人的结果和策略的结果可能会有所不同，如下文进一步讨论的那样。 • 如果经理的业绩和策略的业绩之间的过渡月份出现在某个季度的中间，则该季度或年份将在概况的“投资业绩”和“投资组合季度回报”部分中以蓝色标出，并标有“过渡”字样。
在快速发展的大流行中部署人工智能模型的挑战
胡一鹏 1,2,4 约瑟夫·雅各布 1,3 杰弗里·JM·帕克 1,5,6 大卫·J·霍克斯 1,2,4 约翰·R·赫斯特 3 丹奈尔·斯托亚诺夫 1,2,5 1 伦敦大学学院医学图像计算中心，2 威康/EPSRC 介入和外科科学中心，3 伦敦大学学院呼吸科，4 医学物理和生物医学工程系，5 计算机科学系，伦敦大学学院，Gower Street，伦敦 WC1E 6BT，英国 6 Bioxydyn Limited，Pencroft Way，曼彻斯特，M15 6SZ，英国 通信：yipeng.hu@ucl.ac.uk 由严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 引起的 COVID-19 大流行，发生在一个被基于大数据、计算能力和神经网络的人工智能（AI）迅速改变的世界。近年来，这些网络的目光越来越多地转向医疗保健领域的应用。COVID-19 是一种全球性疾病，对健康和经济造成破坏，或许不可避免地会吸引全球学术界和工业界的计算机科学家的关注和资源。AI 支持应对疫情的潜力已在广泛的临床和社会挑战 [1] 中提出，包括疾病预测、监测和抗病毒药物发现。随着疫情对世界人民、工业和经济的影响不断扩大，这种情况可能会持续下去，但对当前疫情的一个令人惊讶的观察是，迄今为止，AI 在 COVID-19 管理中的影响有限。本通讯重点探讨了在前线医疗服务中未能成功采用为 COVID-19 诊断和预后开发的 AI 模型的潜在原因。我们强调了模型在疫情的不同阶段必须解决的不断变化的临床需求，并解释了将模型转化为反映当地医疗环境的重要性。我们认为，基础研究和应用研究对于加速人工智能模型的潜力都至关重要，在迅速发展的疫情期间尤其如此。 从这个角度看，对 COVID-19 的反应，或许可以让我们一窥全球科学界应如何应对未来的疾病爆发，以更有效地应对。
收集中产阶级的记忆？疫情……
Covidmemory.lu 是“一个收集来自生活或工作在卢森堡的普通人的 COVID19 相关照片、视频、故事和访谈的平台”。2 该平台由卢森堡当代和数字历史中心 (C 2 DH) 开发。该网站由我们的同事 Sean Takats 在 2020 年 3 月第一次封锁开始时发起，于 2020 年 4 月 3 日上线。它允许用户上传文本和媒体来记录他们在疫情中的日常经历，并探索其他人的分享内容。我们仍鼓励人们上传。他们可以通过一个简单的在线表格来上传，表格中询问他们经历的日期、姓名和电子邮件地址（这三个字段是必填的，但后两个字段不公开），以及可选的昵称和位置。继承历史研讨会的传统，像 covidmemory.lu 这样的快速反应收集旨在打破国家档案馆的沉默，并保护那些原本无法保存的材料。 3
免疫学（AOK-OAK061-1）学年 /学期：... < / div>
对学习成果的考察：必须参加讲座。对考试入学的要求：课堂教学中不允许缺席3个。在缺席的情况下，只能以TVSZ和Szaok的研究规则中指定的方式证明缺席。如果有3个以上的缺席，则不允许学生参加考试！mTO：在学期期间将写两个MTO。1。MTO：2025。3月28日。在讲座期间（强制性）2。MTO：2025。5月21日。18:00，不是强制性的； WalterKárolyRoom（Pedriatic Health Center。 korányifasor 14-15。） 如果两个MTO的平均结果达到80％，则在学期结束时提供了座谈会的等级。 如果达到80％，则表示提供的4级（良好），如果两个MTO的平均结果达到90％，则提供的等级为5（非常出色）。 如果您在MTO中没有达到80％，则不会产生负面后果。 不可能重新获得MTO。 考试：将写第一和第二考。 您需要达到60％才能通过考试。 确定等级如下：0-59％失败（1）60-69％PASS（2）70-79％满意度（3）80-89％良好（4）90-100％出色（5）第二重复 - 您的第三次 - 您的第三次检查 - 任何进一步的考试都是口头考试。 考试的潜在改进将是口头的（如果某人想要比提供的成绩更好的成绩，例如5而不是4）。 可以根据考试法规在考试期间校正不令人满意的学期标记。18:00，不是强制性的； WalterKárolyRoom（Pedriatic Health Center。korányifasor 14-15。）如果两个MTO的平均结果达到80％，则在学期结束时提供了座谈会的等级。如果达到80％，则表示提供的4级（良好），如果两个MTO的平均结果达到90％，则提供的等级为5（非常出色）。如果您在MTO中没有达到80％，则不会产生负面后果。不可能重新获得MTO。考试：将写第一和第二考。您需要达到60％才能通过考试。确定等级如下：0-59％失败（1）60-69％PASS（2）70-79％满意度（3）80-89％良好（4）90-100％出色（5）第二重复 - 您的第三次 - 您的第三次检查 - 任何进一步的考试都是口头考试。考试的潜在改进将是口头的（如果某人想要比提供的成绩更好的成绩，例如5而不是4）。可以根据考试法规在考试期间校正不令人满意的学期标记。考试的基础知识：讲座中处理的教材。
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1联邦科学中心“全俄的研究与技术家禽研究所”，俄罗斯科学院，塞尔吉耶夫·波萨德，莫斯科，莫斯科oblast 141311，俄罗斯2联邦州立州预算高等教育的预算教育机构”彼得斯堡国家农业大学”，普希金，圣彼得堡，196601，俄罗斯3 Biotrof LLC，普希金，普希金，圣彼得堡，196602，俄罗斯4 K. I. Skryabin莫斯科州兽医医学和生物技术学院王国6英国布里斯托尔BS4 2RS的Vitagene and Health Research Center 7，Trakia University，Trakia University兽医学系微生物学和生物化学系，6000 SATAA ZAGORA，保加利亚8号，保加利亚8动物营养系，农业与环境科学系，Szent Istvan Istrant，Houstrant Istvan istvan University，H-2103 G-2103 G.杜布罗斯克（Dubrovitsy），波多尔斯克（Podolsk），莫斯科牛皮纸研究中心，俄罗斯142132，俄罗斯