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Manoj Kumar Adhikari1、Chandradip Kumar Yadav1,2*、......
摘要 腐蚀是金属与周围环境之间自发发生的化学或电化学反应。人们一直担心腐蚀会影响金属表面的强度和稳定性。化学腐蚀抑制剂通常用于制造和加工活动中，以防止材料变质。表面活性剂是一种价格实惠、易得且环保的腐蚀抑制剂。本文概述了表面活性剂防止各种金属表面腐蚀的能力。本文还讨论了多种表面活性剂的性质及其作为腐蚀抑制剂的可能应用。这篇评论文章还探讨了其他因素，例如不同水平的表面活性剂如何影响腐蚀抑制机制。 关键词：聚集、防腐材料、临界胶束浓度、表面活性剂 介绍 腐蚀是材料（主要是金属）由于与周围环境的化学或电化学相互作用而自发劣化，通常导致结构弱化或失效（Malik 等人，2011 年）。这一过程主要由金属与大气中的氧气、水、酸、盐或其他环境物质发生反应而产生，最常见的例子是铁在水和氧气存在下氧化形成氧化铁，俗称铁锈。例如，图 1 显示了金属上的腐蚀形成的铁锈。
使用深度学习将 ECoG 信号解码为 3D 手势翻译
摘要。目的。运动脑机接口 (BCI) 是一种很有前途的技术，可以使运动障碍者与周围环境互动。BCI 可能会弥补手臂和手部功能的丧失，这是四肢瘫痪患者的首要任务。设计实时准确的 BCI 对于使此类设备在现实环境中有用、安全且易于患者使用至关重要。基于皮层脑电图 (ECoG) 的 BCI 是记录设备的侵入性和记录信号的良好空间和时间分辨率之间的良好折衷。然而，用于预测连续手部运动的大多数 ECoG 信号解码器都是线性模型。这些模型的表示能力有限，可能无法捕捉 ECoG 信号特征与连续手部运动之间的关系。深度学习 (DL) 模型在许多问题中都是最先进的，可以成为更好地捕捉这种关系的解决方案。方法。在本研究中，我们测试了几种基于 DL 的架构，以使用从 ECoG 信号中提取的时频特征来预测想象的 3D 连续手部平移。分析中使用的数据集是长期临床试验 (ClinicalTrials.gov 标识符：NCT02550522) 的一部分，是在对四肢瘫痪受试者的闭环实验中获得的。所提出的架构包括多层感知器 (MLP)、卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆网络 (LSTM)。使用余弦相似度离线比较了基于 DL 和多线性模型的准确性。主要结果。我们的结果表明，基于 CNN 的架构优于当前最先进的多线性模型。最佳架构利用 CNN 来利用相邻电极之间的空间相关性，并通过使用 LSTM 来受益于所需手部轨迹的顺序特性。总体而言，与多线性模型相比，DL 将平均余弦相似度提高了 60%，左手和右手分别从 0.189 提高到 0.302 和从 0.157 提高到 0.249。意义。这项研究表明，基于 DL 的模型可以提高 BCI 系统在四肢瘫痪受试者的 3D 手部翻译预测中的准确性。
将本文引用为：Gaurav Tiwari，E。Thilagam，Dhani Ramachandran，Suresh V. Chinni，Vijay Gajanrao Thakare，Sudhir S Hunge
摘要片（OOC）微生物生理系统已成为传统的药物开发体外和动物模型的有前途的替代方法。这些高级平台重现了人体器官的复杂微环境和生理功能，从而更准确地预测了药物疗效和毒性。可以通过OOC系统有效地模拟复杂的组织组织接口，生化梯度和机械提示，从而为临床前药物筛查和测试提供了有效的方法。将OOC系统整合到早期临床试验中，有可能通过弥合临床前研究和人类临床结局之间的差距来彻底改变药物的开发。这种方法允许在更加生理相关的环境中评估候选药物，从而考虑到特定于器官特定的反应，个体间的变异性和特定疾病的疾病等因素。掺入患者衍生的细胞和多器官平台的开发进一步增强了OOC系统的预测能力，实现了个性化的医学方法和全身效应的评估。但是，需要解决诸如标准化，验证，可伸缩性和监管的挑战，以充分实现潜在的
长期配对的联想刺激不完整的脊髓损伤患者手动肌肉力量的稳定改善 - 病例系列研究
脊髓损伤（SCI）是一种改变生活的疾病，会导致运动，感觉和自主性功能障碍，导致身体障碍和残疾（1）。SCI被归类为不完整的，当某些感觉或运动功能（或两者都保留在s骨段中，低于受伤的水平，或完成时，当所有电动机和感觉函数都远离损伤部位（包括sacrain segments）时，不存在（2，3）。在受伤后的前6至9个月内，自发恢复最为明显（4）。具有综合的物理和职业疗法在康复中，SCI不完整的患者可以恢复功能（5）。在第一年后，在SCI的慢性阶段，常规疗法主要旨在改善先前获得的功能。但是，训练也可以改善手臂和手动肌肉力量和功能（4，6）。对于四方人来说，恢复适合日常活动的手功能是其健康和福祉中最关键的方面（1，7）。这突出了对创新治疗方法的需求。
新研究为更有效治疗儿童癌症铺平了道路
遵循一些儿童在一些儿童中的免疫反应，随着时间的推移和持续治疗期间的免疫反应。然后，他们可以测量谋杀-T细胞数量的变化，即具有杀死肿瘤的任务的细胞。- 这是您今天已经可以在临床上使用的东西来评估治疗效果并适应每个人的治疗方法。我们现在将继续进行更大的规模测试，因为我们认为这可以很好地补充已经完成的肿瘤的遗传调查。他与Karolinska Institute的研究人员Linda Ljungblad一起领导了研究。这项研究是与Karolinska大学医院Astrid Lindgren儿童医院的儿科逻辑诊所密切合作进行的。它是由癌症基金会，儿童癌症基金会，瑞典研究委员会，KNUT和Alice Wallenberg基金会和Karolinska Institute资助的。Petter Brodin和两个合着者是Cytodelics AB的共同创始人。Petter Brodin是Kancera AB的董事会成员，也是Pixelgen Technologies AB，Sention Health AB，Allina Inc，Scailete AG和牛津免疫算法的科学顾问。
护理和药学专业学生对糖尿病视网膜病变的知识、态度和实践——一项横断面研究 Chandhini 博士 1，博士。
摘要简介：糖尿病视网膜病变是糖尿病最常见的并发症，是一种微血管疾病，是全球第四大失明原因。根据早期治疗糖尿病视网膜病变研究 (ETDRS) 和糖尿病视网膜病变研究 (DRS)，及时干预可以减少视力丧失。护理和药学专业的学生是糖尿病患者寻求有关糖尿病和糖尿病视网膜病变信息的资源人员。因此，本研究旨在评估三级护理教学医院护理和药学专业学生对糖尿病视网膜病变的知识、态度和实践。目标：评估三级护理教学医院护理和药学专业学生对糖尿病视网膜病变的知识、态度和实践，并比较护理和药学专业学生的认知程度。方法：这项横断面研究于 2023 年 8 月至 2024 年 1 月在印度本地治里一所三级护理教学中心通过便利抽样对 360 名护理和药学专业学生进行。在征得同意后，通过半结构化问卷收集数据并输入 Excel 表，然后使用 SPSS 软件版本 23.0 进行分析。结果：约 63.9% 的参与者为男性，36.1% 为女性。52.8% 为护理专业学生，47.2% 为药学专业学生。62.5% 的参与者对糖尿病视网膜病变有充分的了解，60% 对该疾病持积极态度。然而，只有 52.2% 的研究参与者表现出良好的做法。相比之下，护理专业学生对糖尿病视网膜病变的知识、态度和实践都比药学专业学生更好 结论：根据我们的研究，护理专业和药学专业学生对糖尿病视网膜病变的知识和态度都令人满意。然而，在实践水平方面仍有改进的空间，这将有助于糖尿病视网膜病变的早期发现和治疗，最终降低视力威胁性并发症的风险。 关键词：糖尿病视网膜病变、糖尿病、学生 介绍
使用人类运动词典的手机操纵计划
摘要 - 灵巧的手工操纵是一种独特而有用的人类技能。这种能力需要许多感官和手动的协调，以遵守许多约束。这些约束变化，可以受对象特征或特定应用的影响。机器人平台实现可靠的手动操纵技能的关键要素之一是能够将这些约束整合到其运动世代中。这些约束可以通过经验或人类示范进行隐式建模，学习。我们提出了一种基于运动原始词典的方法，以学习和复制手持操纵技巧。尤其是在操纵过程中，我们专注于指尖运动，并定义了一个优化过程来构造运动原始图，以达到特定的指尖配置。这项工作的结果表明，所提出的方法可以产生与人类相干的操纵运动，并且即使没有明确的形式化也可以继承操纵约束。
使用脑电图进行脑机接口手假肢感觉运动控制的运动预测
摘要 在本研究中，我们介绍了一种市售肌电假肢（Myobock ©，奥托博克）的改进版本，旨在为该设备提供基于脑机接口 BMI 的感觉运动控制。新系统使用用户的脑电图 (EEG) 信号以及手镯产生的振动作为输入，手镯包含振动马达，其频率与安装在假指尖的力敏电阻 (FSR) 测量的力成正比。在对七名健全人和四名截肢受试者进行实验期间，三种不同特征提取方法 (CSP、WD、GSO) 的四种组合已用于构建由两种具有不同电极数量的不同记录系统收集的 EEG 信号的特征向量。然后测试了三种机器学习算法（人工神经网络、具有线性和径向基函数核的支持向量机）的分类/预测性能。报告的结果为使用无线 BMI 来控制肌电假肢的主要运动类型提供了概念证明，即使用电极较少的 EEG 系统而不是研究级系统。
控制工程和数学：通过艺术的角度
摘要：本文提出了基于艺术概念的新普遍科学活动，从而促进了中学和高中学习者的多样性和包容性。两个易于重复的讲习班旨在通过艺术观点引起女孩对科学，技术，工程和数学的兴趣。因此，从建筑和动画的艺术角度分别为年轻参与者提出了数学和自动控制的基本科学概念。数学研讨会的重点是分形和黄金比率，而控制研讨会则解释了反馈环元素。一个包含第一个控制工程动画动画卡通的视频以艺术方式解释了控制的基本概念，突出了在无人机上说明的控制器，执行器和传感器的重要性。从研讨会参与者那里学到的教训和反馈。
通过动手折纸培训的机器学习增强增强现实
这项研究探讨了将增强现实（AR）与机器学习（ML）融合在一起，以通过折纸折叠来增强动手技能的获取。我们使用Yolov8模型开发了一个AR系统，以提供每个折叠步骤的实时反馈和自动验证，并为用户提供逐步指导。引入了一种新型的训练数据集准备方法，从而提高了检测和评估折纸折叠阶段的准确性。在一项涉及16名参与者折叠多个折纸模型的参与者的形成性用户研究中，结果表明，尽管ML驱动的反馈增加了任务完成时间，但它还使参与者在整个折叠过程中都感到更加认识。但是，他们还报告说，反馈系统增加了认知负载，尽管提供了宝贵的指导，但仍减慢了进度。这些发现表明，尽管ML支持的AR系统可以增强用户体验，但需要进一步优化才能简化反馈过程并提高复杂的手动任务中的效率。