B. Amann,E。Chaumillon,Sabine Schmidt,L。Olivier,J。Jupin等人。在法国大西洋海岸的盐马什中,沉积物积聚的多年和多年代进化:对碳的影响。河口,沿海和货架科学,2023,293,pp.108467。10.1016/j.ecs.2023.108467。hal-04252550
1。药用产品的名称zavicefta 2 g/0.5 g粉末用于浓缩液用于输注2。定性和定量组成每个小瓶含有头孢烷五水合物,等于2 g ceftazidime和avibactam钠等于0.5 g avibactam。重建后,1毫升的溶液包含167.3毫克的头孢济和41.8毫克的avibactam(请参阅第6.6节)。具有已知效果的赋形剂:zavicefta每个小瓶含有大约146 mg的钠。有关赋形剂的完整列表,请参见第6.1节。3。药物形式粉末用于浓缩液的溶液进行输注(浓缩液粉)。白色至黄色的粉末。4。CLINICAL PARTICULARS 4.1 Therapeutic indications Zavicefta is indicated in adults and paediatric patients from birth for the treatment of the following infections (see sections 4.4 and 5.1): • Complicated intra-abdominal infection (cIAI) • Complicated urinary tract infection (cUTI), including pyelonephritis • Hospital-acquired pneumonia (HAP), including ventilator associated肺炎(VAP)治疗与上述任何感染相关的成年菌血症患者或涉嫌与之相关的肺炎患者。zavicefta用于治疗因有限治疗选择的成人和小儿患者的有氧革兰氏阴性生物而引起的感染(请参阅第4.2、4.4和5.1节)。应考虑适当使用抗菌剂的官方指导。4.2病理学和给药方法建议Zavicefta应用于治疗成人和小儿患者的有氧革兰氏阴性阴性生物,从出生中,只有在与医生进行有限的治疗方案的有限治疗方案中具有适当经验具有感染性疾病管理经验后的治疗方案有限(请参阅第4.4节)。
化学传感和热量管理都代表着主要技术,可以在可穿戴设备中进行远程医疗保健,这在大流行社会中非常重要。石墨烯和相关的2D材料(GRM)具有可穿戴电子产品的新型电气和热性能的巨大潜力。特别是基于GRM的溶液的纳米结构GRM膜(图1A)的低温产生和沉积对于印刷柔性和可穿戴电子产品极为有吸引力。[1,2]已经开发了来自具有不同电子性能的2D材料的电子油墨来打印设备的不同元素:活性层中的半导体或半金属油墨,用于介电墨水的磁铁和用于电极的墨水[3,4]。单层六角硼硝酸硼(H-BN)是一种宽带2D半导体,具有出色的声子传输[5],这是用于热导电糊的有前途的聚合物填充剂。[6]在本次演讲中,我将描述表面活性剂和无溶剂和无溶剂喷墨印刷的薄膜薄膜设备的电荷传输机制,这些薄膜的薄膜设备(半金属),二钼钼(MOS 2,半导体,半导体)和钛金属MXEN(TI 3 C 2,METATIENT)的电气依赖性和磁场依赖于温度和磁场,并将其用于温度和磁场。[7]印刷几层MXENE和MOS 2设备中的电荷传输由组成薄片的固有运输机理主导。另一方面,印刷的几层石墨烯设备中的电荷传输主要由不同薄片之间的传输机构主导。[8][7]然后,我将讨论H-BN和Ti 3 C 2的纳米结构膜中的热传输,并报告与Wiedmann-Franz Law背道而驰,为在有效冷却电子电路和OptoelectRonic设备中的电气冷却和智能管理式智能处理和热量管理和智能处理中的电气和热导电涂料铺平了道路。
简明英语摘要背景和研究目标过度饮酒和酒精使用障碍 (AUD) 代表着全球范围内高昂的医疗负担。目前的治疗方法对大部分人都无效,当一线治疗失败时,帮助人们减少饮酒的治疗选择相对较少。最近,人们对迷幻药在各种精神健康障碍(包括酒精和物质使用障碍)中的潜力产生了浓厚的兴趣。尽管有一些有希望的发现,但我们仍然很少有严格的实验数据来说明迷幻药究竟如何对心理健康和行为产生积极的影响。一种理论认为,这些药物可能会改变关键大脑区域之间的连接,更好地让人们改变他们对饮酒、饮酒相关想法和行为的记忆联想。研究人员旨在彻底评估这些和其他候选机制,以加深我们对迷幻药的影响及其在物质使用障碍治疗中的潜在作用的理解。他们将在一项随机实验研究中使用一种名为二甲基色胺 (DMT) 的短效迷幻药来进行此研究。他们将使用问卷、认知测试和不同类型的大脑成像来全面了解 DMT 对大脑和饮酒行为的影响。这项研究的结果将来可能会改善成瘾等精神健康障碍的治疗方法。
在开发高通量测序仪后,环境原核生物群落通常是通过在16S域上用遗传标记来描述的。然而,由于底漆的选择和读取长度,简短读取测序遇到了系统发育覆盖率和分类分辨率的局限性。在这些关键点上,纳米孔测序(一种适用于长读的元编码的上升技术)被低估了,因为其每读的错误率相对较高。在这里,我们比较了模拟社区中的原核生物群落结构和两个对比的红树林遗址的52个沉积物样本,由16SV4-V5标记上的短读描述(Ca。0.4kpb)通过Illumina测序分析(Miseq,v3),由长读细菌对细菌的描述几乎完整16s(Ca。1.5 kpb)由牛津纳米孔(Minion,R9.2)分析。短读和长阅读从模拟中检索了所有细菌属,尽管两者都显示出与所期待的比例相似的偏差。从沉积物样品中,具有覆盖范围的读数稀有性,在单例过滤后,共同恩赐和Procrustean测试表明,从短读和长长读取的细菌社区结构显着相似,表明位点之间的相当对比度和站点内相干的海岸方向是可比的。在我们的数据集中,分别将84.7和98.8%的短阅读分别分别分配给了相同的物种和属,而不是长阅读所检测到的物种和属。长期16的底漆特异性使其能够检测到309个家庭中的92.2%,而在短16SV4-V5检测到的448属中,有87.7%。长阅读记录了973个未检测到的额外分类单元,其中91.7%被确定为该属等级,其中一些属于11个独家门,尽管仅占长期读数的0.2%。
量子计算的可行性在很大程度上取决于找到有效的量子误差校正 (QEC) 方案。从理论角度来看,QEC 是量子阈值定理 [ABO97] 的核心,而在实践中,它通常会导致昂贵的开销。部分成本可以归因于需要进行频繁的测量以诊断系统是否出现错误。根据所考虑的架构,这些测量可能难以实现,特别是对于仅限于局部交互的系统。因此,可以访问的可观测量空间受到计算机所在空间的限制。这一观察结果引出了以下自然问题:几何和量子误差校正性能之间的权衡是什么?在空间体积中可以可靠地存储多少信息?在这项工作中,我们表明,当使用量子误差校正时,仅限于几何局部操作和经典计算的架构会产生开销。具体来说,当限制为任意二维局部操作和自由经典计算时,我们表明,操作保护 k 个逻辑量子位的量子代码直至目标误差 δ ,所需的物理量子位数 m 满足
摘要 - 我们在本文中描述了一种用户研究,在动画虚拟人类的背景下,比较了用户对众所周知的半自治头像和全身跟踪的头像的自我感知。我们旨在突出各个步行阶段中这些方法的优势和局限性。参与者走进了具有不同障碍的4个模拟环境。通过虚拟现实疾病问卷和一份专门研究用户感知和享受其头像下部的新问卷来量化这些结果。这项研究显示了半自治化头像的积极结果,尤其是在混乱的环境中。用户使用两种方法都保持相同的效率,在模拟内部超过45分钟后,他们没有疾病问题,并且为具有复杂障碍的环境提供了更好的享受结果。
科学领域:免疫学和感染1。项目摘要和工作计划“ CD5抗原样”(CD5L)是一种循环蛋白质的富含盟约的清道夫超家族(SRCR),传统上与微生物的中和和巨噬细胞吞噬相关。我们以前的研究表明,CD5L识别原生动物,例如Brucei和Berghei疟原虫,从而扩大了其作用范围。通过疟疾和非洲人类三体病毒等媒介的原生动物疾病,分别由疟原虫和布鲁氏菌寄生虫引起,在2021年影响了全球超过2.4亿人。在没有蛋白质的情况下,在T. brucei感染后的不同时间显示了鼠T. brucei和P. berghei模型的体内实验。我们在t. brucei感染模型中的初步结果表明,CD5L似乎减少了过度的炎症并调节免疫识别,而在疟原虫中,CD5L会影响肝脏和血液相的免疫反应。该项目旨在探讨CD5L在向量传播的寄生虫免疫力中的作用,这有助于开发具有巨大全球影响疾病的创新治疗干预措施。其目标是:1)表征负责赋予布鲁氏菌感染易感性的分子机制2)通过通过蚊子bite传播或接种感染性红细胞的疟原虫孢子虫通过传播疟疾孢子虫来研究CD5L相关性。2。8月29日的适用立法第57/2016号法令 - 科学就业RJEC的法律制度 - 在当前的劳工撰稿中,目前的措辞3。总统陪审团:Joana Tavares;元音:ana do vale,nuno dos santos总统陪审团:Joana Tavares;元音:ana do vale,nuno dos santos
人工智能(AI)和扩展现实(XR)的融合已迎来了生物医学工程的变革性时代,从而在诊断,治疗和教育方面取得了重大进步。本评论旨在探索AI和XR技术的整合,并强调其集体潜力在解决相关挑战的同时彻底改变医疗保健实践。AI具有自适应算法,在医学成像,疾病预测和优化治疗方案中已成为必不可少的。XR技术,包括虚拟现实(VR),增强现实(AR)和混合现实(MR),提供了沉浸式和互动的环境,可增强医学培训,康复和手术精度。这项研究批判性地评估了AI和XR在实际生物医学情景中的应用,将结果与传统的医疗保健实践进行了比较,并提出了证明其有效性的案例研究。此外,审查还讨论了这些技术的局限性,包括算法偏见,隐私问题以及对强大的监管框架的需求。检查了围绕患者安全和数据安全的道德考虑因素,以确保保持平衡的观点。通过分析最新进步并确定研究差距,本文提供了可行的见解,并提出了未来的方向
抽象背景:神经生理信号处理中的一个常见问题是从高维,低样本量数据(HDLSS)中提取有意义的信息。我们提出了Roldsis(低维跨度输入空间的回归),这是一种基于降低性降低的回归技术,将解决方案限制在可用观测值所跨越的子空间中。这避免了收缩回归方法中需要的回归过程中的正则参数。结果:我们将Roldsis应用于语音识别实验中收集的EEG数据。在实验中,连续/da/–/ta/中的变形音节作为声学刺激显示给参与者,并记录与事件相关的电位(ERP),然后通过离散小波转换在时间频率结构域中作为一组特征表示。从参与者执行的初步识别任务中选择每组刺激。身体和心理物理属性与每个刺激有关。roldsis推断与每个属性相关的特征空间中的神经生理轴。我们表明,这些轴可以可靠地估计,并且它们的分离与语音分类的个体强度相关。Roldsis提供的结果在时频域中可以解释,可用于推断语音分类的神经物理学相关性。通过交叉验证进行了与常用的正则回归技术的比较。结论:Roldsis获得的预测误差与脊回归获得的预测误差相当,并且比用Lasso和SPLS获得的预测误差较小。然而,Roldsis无需交叉验证就可以实现这一目标,该程序需要从数据中提取大量观测值,并且在平均试验时,降低了信噪比的降低。我们表明,即使Roldsis是一种简单的技术,它也适用于神经生理信号的处理和解释。关键字:脑电图,事件相关电位,线性回归,高尺寸低样本量问题,尺寸减小,音素分类,离散小波转换