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新辅助治疗HER2-阳性乳腺癌中的HER2靶向疗法：系统评价和网络元分析Gunasekara，A。D. M
摘要：在三十多年来，基于肿瘤选择性治疗实体瘤的渗透性和保留率（EPR）效应的纳米医学已受到了很大的关注。然而，由于肿瘤或栓塞性肿瘤血管，晚期癌症的治疗仍然是一个巨大的挑战，这导致了EPR效应的所谓异质性。我们先前使用一氧化氮供体和其他称为EPR效应增强子的药物来恢复血管中血管中血流受损的方法。在这里，我们表明，两个新型的EPR效应增强剂 - 异端二硝酸盐（ISDN，Nitrol®）和Sildena fi柠檬酸盐 - 将三种大分子分子药物递送至肿瘤：聚（造型（造型（造型））（造型 - co-maleic Acid）（Sma）和cisplatin，smaplatin，smaplatin，smaplatin;聚（N-（2-羟丙基）甲基丙烯酰胺）聚合物共轭锌原磷脂（光动力疗法和成像）；和SMA葡萄糖胺 - 偶联的硼酸络合物（硼中子捕获疗法）。我们在患有晚期C26肿瘤的小鼠中测试了这些纳米果。当这些纳米医学与ISDN或Sildena-Fil一起施用时，肿瘤递送，因此阳性治疗结果在直径为15 mm或更多的肿瘤中增加了2至4倍。这些结果证实了使用EPR效应增强子恢复肿瘤血流的基本原理。总而言之，所有测试的EPR效应增强剂均显示出在癌症治疗中应用的巨大潜力。
使用深的Kalman滤波器生成模型
基于变异自动编码器（VAE）的深层可变生成模型已显示出有希望的视听语音增强性能（AVSE）。基本的想法是学习干净的语音数据的基于VAE的视听先验分布，然后将其与统计噪声模型相结合，以从目标扬声器的嘈杂的音频录制和视频（LIP图像）中恢复语音signal。为AVSE开发的现有生成模型没有考虑到语音数据的顺序性质，从而阻止它们充分整合视觉数据的力量。在本文中，我们提出了一个视听深度卡尔曼滤波器（AV-DKF）生成模型，该模型假设了潜在变量的一阶马尔可夫链模型，并有效地融合了视听数据。此外，我们将一种有效的推理方法来估算测试时估计语音信号的方法。我们进行了一组实验，以比较语音增强的生成模型的不同变体。结果证明了AV-DKF模型的优越性，与仅音频版本以及基于Audio-Audio-forio-visual Vae模型相比。
基于加权的生成性学习损失的基于扩散的语音增强
基于扩散的生成模型最近在语音增强（SE）方面获得了研究，为常规监督方法提供了替代方案。这些模型将干净的语音训练样本转化为高斯噪声，通常以嘈杂的语音为中心，随后学习了一个典型的模型以扭转这一过程，从而有条件地在嘈杂的语音上。与受监督的方法不同，基于生成的SE通常仅依赖于无监督的损失，这可能会导致条件嘈杂的语音效率较低。为了解决这个问题，我们提议以ℓ2的损失来增加原始的扩散训练目标，以测量地面真相清洁语音与每个扩散时间阶段的估计之间的差异。实验结果证明了我们提出的方法的有效性。
当前的光遗传学景观用于增强养子T细胞治疗
抽象免疫疗法是宿主对更好地抗击病原体或疾病的免疫反应的药物调节，近几十年来改变了癌症治疗。t细胞是自适应免疫系统的重要组成部分，对治疗成功是最重要的。最近的免疫治疗方式更频繁地针对癌症治疗和其他病理的T细胞，称为收养T细胞（ATC）疗法。ATC疗法的特征是各种类型的免疫疗法，但主要属于三种ESTAB租赁的技术：肿瘤浸润淋巴细胞，嵌合抗原受体T细胞和工程T细胞受体疗法。尽管有希望的临床结果，但所有ATC治疗类型都在提供长期持续肿瘤清除率的同时对实体瘤尤其无效，旨在了解和防止ATC治疗的典型缺点。光遗传学是一个相对较新的发展，将光敏蛋白质结构域纳入感兴趣的细胞或组织中，以调整特定于特定的生物学过程。免疫功能的光遗传学操纵正在迅速成为免疫学的研究工具，现在使用光敏系统来优化许多细胞治疗方法和ATC疗法。本综述着重于目前如何利用光遗传学方法来改善临床环境中的ATC疗法，通过加深我们对治疗方法背后的分子原理的理解。此外，这篇综述进一步批评了当前的免疫原性系统，并推测了最近发展的扩展，从而增强了当前基于ATC的治疗方式，以铺平临床进度的道路。
锂中热耗散的全面分析
拓扑材料引起了极大的关注，因为它们在宽带和快速的光响应中，尤其是在红外状态下的潜力。然而，这些系统中的高载体浓度通常会导致光生载体快速重组，从而限制了光疗力。在这里，我们证明了MNBI 2 TE 4中的SB掺杂有效地降低了载体浓度并抑制电子孔重组，从而显着改善了可见的中型红外光谱的光电性能。最佳掺杂的MN（BI 0.82 SB 0.18）2 TE 4光电探测器在1550 nm时的响应时间为18.5μs，响应时间为0.795 mA W -1，响应时间为3.02 mA W -1，响应时间为4μm，响应时间为9.0μm。这些值与未居式MNBI 2 TE 4相比，这些值近两个数量级改善。我们的结果重点介绍了乐队工程作为增强基于拓扑材料的光电探测器的红外绩效的有效策略，为高敏性红外检测开辟了新的途径。关键词拓扑绝缘子，红外光电探测器，带工程，VDW材料，光伏效果简介
神经反馈用于认知增强和干预以及大脑可塑性
在大脑发育的关键时期，神经元的可塑性会在整个生命过程中保持下去。因此，可塑性是大脑发育和学习的基础。可塑性可以通过阅读、音乐、艺术、体育、学习等认知要求高的活动来刺激。与更传统的方法（包括在临床环境中）相比，大脑学习新事件的能力可以得到进一步刺激或增强，这要归功于涉及反复执行精确设计的行为协议的特定训练。这些行为协议通常源自实验室环境，它们在开放环境中的可用性通常通过将它们嵌入到有趣的资源（包括所谓的严肃游戏）中来提高。这些行为协议的一个子系列将行为训练与对生理特征（例如心率（生物反馈）或皮质产生的信号（神经反馈））的实时定向控制相结合，以便参与者可以学会将这种反馈与他们正在产生的行为联系起来。具体来说，神经反馈是一种基于向参与者（无论是患者还是健康志愿者）提供在产生特定行为过程中的大脑功能信息的方法（图 1）。反馈给参与者的这些信息可以是与感兴趣的行为有因果关系的特定大脑区域的直接激活水平，也可以是反映更具体大脑功能的更精细的信息，例如功能连接测量或解码的大脑状态或认知信息。神经反馈已被证明可以触发积极的行为结果，例如缓解广告症状或改善特定的认知功能。这些积极的行为结果依赖于大脑可塑性机制和受试者终生学习的能力。因此，神经反馈被认为是一种
IDNR和ICF奖26青年栖息地增强项目
通过伊利诺伊州校园居署拨款计划Springfield - 伊利诺伊州自然资源部（IDNR）和伊利诺伊州保护基金会（ICF）为2025年申请期授予了超过40,000美元的26个伊利诺伊州校园栖息地行动项目。伊利诺伊州校园栖息地行动赠款计划支持在学校或其他公共场所开发或增强野生动植物栖息地。通过向ICF捐款提供资金。“伊利诺伊州校园栖息地行动赠款计划为学生和教育者提供了在其校园里创建本地栖息地的机会，并增加伊利诺伊州景观中的本地植物的使用，同时使野生动植物受益。”“通过参与这些项目，学生了解到，他们的努力可以在世界上产生积极的影响，并且通过计划，制定和维护栖息地来获得基于问题的学习经验。” Daniel F.和Ada L. Rice Foundation是该计划的主要赞助商。自该计划成立以来，已经分配了伊利诺伊州校园居住在栖息地行动赠款的近394,000美元。“我们希望学童通过动手经验来了解自然，”芬妮说。“我们的目标是让伊利诺伊州校园卫生部行动赠款计划项目在该州的每个县开发，最终在每所学校。到目前为止，我们已经支持86个伊利诺伊州县的项目。”下一个伊利诺伊州校园居住式行动赠款计划申请窗口将于今年春季开放至12月3日。在IDNR教育赠款网站上在线申请。有关其他信息，请致电217-524-4126或发送电子邮件至dnr.teachkids@illinois.gov。2025年伊利诺伊州校园栖息地行动授予收件人及其项目：克林顿县
使用基于扩散的生成模型
最近，基于条件分数的扩散模型在监督语音增强领域引起了人们的关注，从而产生了最新的性能。但是，这些方法在普遍到看不见的条件时可能会面临挑战。为了解决这个问题，我们引入了一种以无监督方式运行的替代方法，利用了扩散模型的生成力量。具体来说，在训练阶段，使用基于得分的扩散模型在短期傅立叶变换（STFT）域中学习了清晰的语音，从而使其无条件地从高斯噪声中产生干净的语音。然后，我们通过与语音信号推理的噪声模型相结合，开发了一种后验采样方法来增强语音的增强。通过迭代期望最大化（EM）方法同时学习噪声参数以及干净的语音估计。据我们所知，这是探索基于扩散的生成模型的第一部作品，用于无监督语音增强，与最近的变异自动编码器（VAE）基于无监督的方法和一种最先进的基于扩散的基于扩散的超级访问方法相比，这表明了有希望的恢复。因此，它在无监督的语音增强中为未来的研究打开了一个新的方向。
相变材料热物理性能增强在储热领域的新进展
PCM 在潜热存储应用中的主要问题之一是提高热导率。已经进行了一些理论和实践研究来检查各种潜热存储系统的传热过程 [30]。目前，提高 PCM 热导率的主要方法是添加高热导率基质和化学改性添加剂的表面。这些包括表面和接枝功能团改性，以及添加多孔三维 (3D)、二维 (2D)、一维 (1D) 和零维 (0D) 结构添加剂。虽然改性和接枝功能团可以增加材料相容性并降低界面热阻，但改性的成功率较低且操作更复杂。加入导热基质可以形成导热链，从而减少声子散射并加快热量传输。另一方面，较高的添加剂质量含量将大大限制 PCM 的储热能力。因此，在选择提高 PCM 热导率的技术时，应考虑适当的添加量和实验条件。
“使用拓扑设计的3D介电纳米纳米式天线增强纳米级手性增强”的补充信息”
拓扑优化图1（a）描绘了TO的物理模型。拓扑设计空间由400×400×100 nm 3的矩形区域定义，这是测量1的较大电磁场模拟区域的一部分。1 µm×1。1 µm×600 nm。在设计空间下方放置了100 nm厚的SIO 2底物。使用具有高斯模式的R -CPL使用几乎薄的透镜（Na 0.25），以垂直角度将其定向到底物表面上。位于底物表面上的梁腰部在底物表面的直径为982 nm。波长为532 nm，距离基板的光源位于420 nm。tio 2被选为设计材料，其折射率为2。51185 + 0。01128 i在设计波长处，通过椭圆测量法对通过原子层沉积制备的118 nm厚的TIO 2膜进行了实验测量。有限差频域法被用作麦克斯韦求解器[17，40]。用4 nm cu-bic网格离散模拟区域，将最外面的五层分配为完美匹配的层，该层吸收了仿真空间内单个对象散射的电磁场。在TO框架内，配偶的介电函数桥接了设计材料E R和周围空气介质（E 0）的值，形成为E R = E 0 +ρ（E M-e 0）。在这里，设计变量ρ是连续的真实标量，范围为0至1。文献[16，40]中记录了TO的更多细节。我们的设计变量的初始值被设置为随机数字，均匀跨越0.5至0.7。我们采用了基于梯度的优化算法将设计值ρ向0或1驱动，其中ρ= 1的分布代表优化的结构。另外，为了鼓励设计变量的二线化，我们使用sigmoid函数实现了一种投影过滤方法。计算是在具有NVIDIA TESLA V100 SXM2（32 GB）的GPU节点上进行的。