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免疫疗法下HCC和肝功能障碍患者的结果：系统评价和荟萃分析
对流行病学（Moose）指南中观察性研究的荟萃分析进行了审查过程。我们从2017年11月14日至2022年3月25日搜索了PubMed，通过制定关键字搜索。The exact query formulated in Pubmed was as follows: “ (TS = (hepatocellular carci- noma OR HCC) AND TS = (liver dysfunction OR Child- Pugh B OR Child-Pugh C) ” AND TS = (immunotherapy OR nivolumab OR pembrolizumab OR atezolizumab- bevacizumab OR atezolizumab and bevacizumab或durvalumab-tremelimumab或durvalumab以及trem- elimumerab或ipilimumab-nivolumab或ipilimumab和nivolumab）aq4重复的报告。此外，我们手动扫描了包括文章的参考列表。两个审稿人（即和M.S.-Z.）基于标题和抽象阅读的独立选择的潜在相关研究。全文文章，并由同一2个独立审阅者收集并评估资格。在差异的情况下，与高级作家（M.R.）讨论后达成了共识。当作者在同一主题上有超过1个出版物时，最新的选择是为了避免人口重叠。符合条件，在过去5年中提交给国际会议的原始文章或摘要（补充表1中的会议清单，http：//links.lww.com/hep/a46）必须报告根据肝功能（Child-Pugh A，Child-Pugh B，Child-Pugh C或Child-Pugh B/C）的生存结果。我们排除了将免疫疗法与局部治疗或TKI结合使用的研究。
生成量子颜色成像-CVF开放访问
单光摄像机的惊人发展为科学和工业成像创造了前所未有的机会。但是，这些1位传感器通过这些1位传感器进行的高数据吞吐量为低功率应用创造了重要的瓶颈。在本文中，我们探讨了从单光摄像机的单个二进制框架生成颜色图像的可能性。显然，由于暴露程度的差异，我们发现这个问题对于标准色素化方法特别困难。我们论文的核心创新是在神经普通微分方程（神经ode）下构建的暴露合成模型，它使我们能够从单个观察中产生持续的暴露量。这种创新可确保在Col-Orizers进行的二进制图像中保持一致的曝光，从而显着增强了着色。我们演示了该方法在单图像和爆发着色中的应用，并显示出优于基准的生成性能。项目网站可以在https://vishal-s-p.github.io/projects/ 2023/generative_quanta_color.html
对AI支持AI的合成生物学的WHACK-A-A-MOL治理挑战：文学评论和新兴框架
支持AI的合成生物学具有巨大的潜力，但也显着增加了生物风格，并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新，随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中，因此情况变得复杂。但是，文献综述表明，诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比，但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述，并描述了新兴的政策和实践框架，这些框架横渡了指挥和控制，管理，自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards，故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法，将不断发展，并且应不断发展，并且应出现自适应，互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束，而且科学家通常遵守生物安全方案，甚至实验性，但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题，社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理，尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。
超越歧视：法医精神病学的生成AI应用和道德挑战
生成人工智能（Genai）的出现和日益普及有可能改变法医精神病学和刑事司法的AI应用，传统上依赖于歧视性的AI算法。生成的AI模型标志着从以前流行的范式中通过生成看似新的现实数据并分析和集成了来自不同数据格式的大量非结构化内容的能力的显着转变。这种潜力不仅仅是重塑常规做法，例如风险评估，诊断支持以及治疗和康复计划，还可以在以前未经置换的领域（例如培训和教育）中创造新的机会。本文研究了生成人工智能对法医精神病学和刑事司法中AI应用的变革性影响。首先，它引入了生成AI及其普遍模型。之后，它回顾了法医精神病学中歧视性AI的当前应用。随后，它对生成AI的潜力进行了彻底的探索，可以通过多模式生成模型，数据生成和数据增强来改变既定的实践并引入新颖的应用。最后，它提供了与部署生成AI模型相关的道德和法律问题的全面概述，重点是他们对个人的影响以及其更广泛的社会影响。总而言之，本文旨在为在法医背景下生成AI应用的动态挑战的持续论述做出贡献，突出了潜在的机会，风险和挑战。它提倡跨学科的合作，并强调对生成AI模型进行彻底，负责任的评估的必要性，然后在广泛采用的决策中常规地做出了实质性的改变后果。
血小板疗法的效用 - 管理中的血浆疗法...
半月板对于膝盖关节功能至关重要，半月板的眼泪是常见的伤害，尤其是在运动活动中。富含血小板的血浆（PRP）可以增强愈合性，它已成为半月板损伤的有前途的添加剂治疗，利用血小板的再生特性和生长因子的再生特性，以改善临床结果。在不到一年的随访期的研究中，使用富含血小板的血浆（PRP）治疗进行半月板损伤显示出膝关节症状和日常活动的显着改善。患者在减轻疼痛和运动活动增加方面的结局增强了，MRI扫描表明六个月后的弯弯状态稳定。随访超过一年的研究并未发现用PRP治疗的组和未用PRP治疗的组在各种结局指标（包括疼痛和膝关节功能）方面存在显着差异。半月板的血管化对于其适当的功能至关重要，血液供应不足会影响半月板损伤的愈合。PRP疗法用于通过引入生长因子和抗炎药来增强半月板愈合。PRP疗法可以使运动员的半月板眼泪更快地恢复运动，并且康复时间较少。虽然PRP似乎有望成为治疗失败或短期治疗的辅助手段的一种替代方法，但其长期有效性仍然尚无定论。患者偏好，对治疗康复的承诺以及成本都应单独考虑。
在人工耳蜗电极阵列插入中发现脆弱的阶段：体外模型的见解
目标：这项研究的目的是提高我们对插入侧壁耳蜗电极阵列涉及的机械的理解。设计：三名经验丰富的外科医生进行了一系列30个插入实验。根据已建立的软手术指南，在先前验证的人工颞骨模型中进行了实验。使用体外设置使我们能够全面评估相关参数，例如插入力，当经压力内压力和精确的电极阵列在受控且可重复的环境中。结果：我们的发现表明，在插入的后半部分中，强烈的后偏压瞬变更频繁，并且重新填充电极阵列是这种现象中的一个明显因素。对于选择最佳插入速度，我们表明，平衡缓慢运动以限制速度限制持续时间的缓慢运动至关重要，以限制震颤引起的压力尖峰，这挑战了一个普遍的假设
训练小波域损失的训练生成图像超分辨率模型可以更好地控制伪影
抽象的超分辨率（SR）是一个不当的反问题，其中具有给定低分辨率图像的可行解决方案集的大小非常大。已经提出了许多算法，以在可行的解决方案中找到一种“好”解决方案，这些解决方案在忠诚度和感知质量之间取得了平衡。不幸的是，所有已知方法都会生成伪影和幻觉，同时试图重建高频（HF）图像细节。一个有趣的问题是：模型可以学会将真实图像细节与文物区分开吗？尽管有些重点侧重于细节和影响的分化，但这是一个非常具有挑战性的问题，并且尚待找到满意的解决方案。本文表明，与RGB域或傅立叶空间损耗相比，使用小波域损失功能训练基于GAN的SR模型可以更好地学习真正的HF细节与伪像的表征。尽管以前在文献中已经使用了小波域损失，但在SR任务的背景下没有使用它们。更具体地说，我们仅在HF小波子带上而不是在RGB图像上训练鉴别器，并且发电机受到小波子带的忠诚度损失的训练，以使其对结构的规模和方向敏感。广泛的实验结果表明，我们的模型根据多种措施和视觉评估实现了更好的感知延续权权衡。
通过学习的先验
基于流量的超分辨率（SR）模型在生成高质量图像方面具有令人惊讶的功能。然而，这些方法在图像产生过程中遇到了几个challenges，例如网格伪像，进行倒置和由于固定的Sam固定温度而导致的次优结果。为了克服这些问题，这项工作涉及基于流量SR模型的推断阶段之前学到的条件。此先验是我们所提出的潜在模块预测的潜在代码，该模块在低分辨率图像上进行了条件，然后将流量模型转换为SR图像。我们的框架被签署为与任何基于当代流量的SR模型无缝集成，而无需修改其体系结构或经过预先训练的权重。我们通过广泛的实验和ABLATION分析来评估我们提出的框架的有效性。所提出的框架成功地为所有固有的问题结合了基于流的SR模型，并在各种SR场景中提高了其性能。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/ liyuantsao/flowsr-lp
空中战斗机动范围/战术训练系统（ACMR/ TACTS）的能量可操作性显示。
高质量的战斗机/攻击飞行员是一个与他的机器一样的人，即，他整合了高度，“ G”，空速，攻击角度与飞机的声音。在他的脑海中创建了V-N图（描述了飞机在负载因子“ G”和速度方面的性能能力）或V-N图的一部分，并尽可能准确地将飞机定位在Thrt图中。已经努力向飞行员提供V-N信息，但在大多数情况下，显示器并未超出模拟器阶段，或者，如果它们飞行，则仅在实验中飞行。目前，在USAF或海军飞机上的飞行员驾驶员尚未显示任何集成的V-N信息，也没有在空中战斗机动范围（ACMR）上汇报期间显示任何集成信息。在此报告中不会讨论用于飞行中的能量可操作性数据的技术，有兴趣的读者被指向斯坦利（6）I和莫洛尼和巴内特（5）。