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病例报告 罕见脑转移性恶性黑色素瘤与黑色硬脑膜共存病例：资源匮乏环境下的治疗
一名 63 岁男性，有 7 个月的间歇性左侧面部疼痛病史。疼痛被描述为刺痛，左眼周围肿胀加剧了这种疼痛，非处方止痛药无法缓解。他报告有 2 年的左眼周围进行性肿胀病史，伴有 1 年的左侧视力丧失。此外，他经历了 6 个月的全身无力、2 年的头晕和 3 年的左侧听力丧失。他的病史是高血压，每天服用一次 10 毫克氨氯地平进行治疗。没有恶性肿瘤家族史。该患者之前曾在另一家机构接受过皮肤活检，报告诊断为恶性黑色素瘤。不幸的是，我们无法获得原始病理报告。
未接触过流感病毒的个体中检测到针对 H5N1 2.3.4.4b 分支的低体液免疫力
1 科隆大学医学院和科隆大学医院病毒学研究所实验免疫学实验室；科隆 50931，德国 2 科隆大学生物物理研究所；科隆 50937，德国 3 弗里德里希-吕弗勒研究所诊断病毒学研究所，格赖夫斯瓦尔德 - 里姆斯岛，17493，德国 4 科隆大学医学院和科隆大学医院职业医学、环境医学和预防研究研究所及门诊部；科隆 50931，德国 5 德国感染研究中心（DZIF），波恩-科隆合作站点，科隆，德国 6 马克斯普朗克衰老生物学研究所 FACS 和成像核心设施，科隆 50931，德国 * 通讯作者。电子邮件：florian.klein@uk-koeln.de (FK)；christoph.kreer@uk-koeln.de (CK) †这些作者对本作品的贡献相同。 ‡这些作者对本作品的贡献相同。
可调超导性与1 t'-WS 2
摘要：过渡金属二分法元素是一个准二维材料的家族，由于其从超导到半导体，其技术潜力很高，取决于化学组成，晶体结构，晶体结构或静电掺杂。在这里，我们揭示了通过调整单个参数，静水压力P，可以在几层过渡金属二甲基元化1 t'-WS 2中诱导电子相变的级联，包括超导，拓扑，拓扑，拓扑和霍斯霍尔效应阶段。具体而言，随着P的增加，我们观察到了双相变：超导性的抑制与𝑃≈1.15GPA的异常霍尔效应的伴随出现。非常明显的是，在将压力进一步提高到1.6 GPA以上时，我们发现了一个仍然表现出异常霍尔效应的状态的再入侵超导状态。这种超导状态显示，相对于在环境压力下观察到的相位相对于相位的各向异性显着增加，这表明具有不同的配对对称性的不同超导状态。通过第一原理计算，我们证明了该系统伴随的过渡到一个强大的拓扑阶段，具有显着不同的带轨道特征和费米表面，导致超导性。这些发现位置1 T'-WS 2作为独特的，可调的超导体，其中超导性，异常传输和频带特征可以通过中等压力的应用来调节。主文本：
从英国现有建筑物中挽救和重新利用木材元素的策略
建筑材料的再利用以及消除建筑和拆除垃圾是建筑部门循环经济的核心。木材是最有前途的可持续建筑材料之一；但是，当前业务模型中没有法规，指导或途径来促进其循环系统或证明回收的木材材料适合新生活。这项研究调查了通过将木材重新使用或将木材升级到工程木制产品中（称为质量二级木材（MST）），调查了现有建筑物中挽救和重新利用木材元素的策略。通过对英国木材建筑供应链的主要利益相关者进行系统的访谈，包括建筑和拆除的承包商，这项研究确定了挽救结构性木材的障碍和机会，并重新实现了再生的再生木材。调查结果表明，尽管解构需要与拆除的技能不同，但实际上没有拯救木材的技术障碍。挑战与仔细解构所需的时间和后勤关系有关，重新建造了木材的修复以及缺乏能够重新使用其重新使用的已建立供应链。填海和重新利用的策略。
参考文献：Kyivska, Kateryna/Tsiutsiura, Svitlana (2021)。人工智能在建筑行业的应用及现有技术分析。在：技术审计与生产储备 2 (2/58)，S. 12 - 15。http://journals.uran.ua/tarp/article/download/229532/229389/525987。doi:10.15587/2706-5448.2021.229532。
研究对象是信息技术在建筑行业中的应用过程。最棘手的领域之一是通过引入数字技术来提高建筑行业的效率。所进行的研究基于使用人工智能实施的方法的应用。该研究使用机器学习和模糊逻辑方法来标记视觉数据并分析其潜在威胁，以及降低所有可能的风险。这种方法的主要特点是，使用机器学习技术，可以在项目风险影响其利润之前降低项目风险。因此，将人工智能与 BIM 技术结合使用，可以根据实时数据、过去活动和其他因素预测建筑项目的工作，从而优化施工流程。随着人工智能继续分析公司数据，实施数字化流程所带来的好处将在未来项目中变得更加明显。这是因为所提出的使用模糊逻辑的方法具有许多特点，特别是，机器学习算法处理的信息越多，它们就越复杂。因此，它们提供了更多有用的信息并允许做出更好的决策。这为在项目工作中最大限度地降低风险和有效分配资源提供了机会。与传统信息技术相比，人工智能可用于构建基于知识的安全管理系统，并结合统计概率来帮助降低建筑项目的安全风险。关键词：人工智能、信息技术、BIM 技术、机器学习、建筑行业自动化。
在工业 4.0 背景下，开发一个框架将移动机械手作为信息物理系统集成到现有的生产系统中
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
病例报告：艾滋病与梅毒阴性的患者中的青霉病毒和巨细胞病毒感染共存
AIDS是一种免疫缺陷综合征（AIDS），是一种感染性疾病，严重危害了人类免疫缺陷病毒（HIV）引起的人类健康，HIV感染会导致人类免疫功能缺乏，易于结合一系列临床综合症，例如机会性感染和肿瘤[1]。根据北京迪坦医院的研究，中国艾滋病患者中最常见的机会感染是结核分枝杆菌（32.5％），其次是念珠菌病（29.3％），肺孢子肺炎（22.4％），大细胞病毒感染（21.7％），其他Fungal Mycections（21.7％）（Myce）（16）（Myce）（Mycc）（16）。结核病复合物（MAC）（11.3％），加密赛（8％），多焦点白细胞术（PML）（4.4％）（4.4％），脑弓（3.5％）和Marnicei（1.4％）[2] [2] [2]尽管大多数病例最初是根据临床症状，实验室测试和成像特征进行治疗的，但诊断很困难，并且某些病例可能会延迟。目前关于各种机会感染的艾滋病患者的报告很少见，艾滋病与据报道如下所示的青霉病例和巨细胞病毒感染，这是希望引起临床医生注意的，因为这样的患者采用多种方法采用多种方法来帮助患者的早期机会感染发现和治疗。
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
免疫检查点抑制剂在癌症患者中的安全性和功效
靶向CTLA-4和PD-1/PD-L1途径的免疫检查点抑制剂（ICI）的出现已经彻底改变了癌症治疗，并在各种癌症谱中的结局得到了显着改善[1,2]。尽管ICI疗法具有重大的临床益处，但这些治疗方法也可能导致各种与免疫相关的不良事件（IRAE），可能会对患者预后产生负面影响。尽管尚未完全了解IRAE的确切机制，但它们表现出许多类似于自身免疫性疾病的临床特征。iraes被认为是由于活化的T细胞，肿瘤和宿主组织之间的交叉反应性以及肠道微生物组在免疫激活中的作用而引起的[3]。因此，由于担心自身免疫性疾病和免疫毒性的风险，因此已将自身免疫性疾病（AID）的患者排除在临床试验之外。尽管有援助患者患有ICI的不良事件的风险增加，但没有明确的依据，而是将广泛且非特异性排除的依据集成到涉及ICI的临床试验中。因此，在该患者人群中没有针对这些药物使用这些药物的标准准则。该问题的重要性不能被低估，因为多达25％的被诊断出患有癌症的患者患有自身免疫性疾病，并且肿瘤学家经常遇到该患者人群[4]。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。