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对非胰岛素降糖药物的不遵守性
抽象背景：需要更好地了解患者不遵守2型糖尿病药物以设计有效的干预措施来解决此问题。目标：（1）估计不遵守糖尿病药物的患病率； （2）检查其对血糖控制和胰岛素启动的影响； （3）开发和验证不遵守的字典模型。方法：我们根据电子健康记录的数据进行了纵向队列研究。我们包括在巴利阿里群岛（西班牙）的卫生服务中注册的成年患者，在2016年1月至2018年12月之间开始了非胰岛素降糖药物的新处方。我们在12个月的随访中计算了不遵守性，被定义为用药比率（MPR）80％。我们拟合了多变量回归模型，以检查不遵守性与血糖控制与胰岛素起始的关联以及不遵守的预测指标。结果：在鉴定出12个月后随访后发现的18,119名患者中，有5,740（31.68％）是非依附者。与非依从性的粘附患者相比，HBA1C水平较低（平均差异¼-0.32％； 95％CI¼-0.38％； -0.27％），启动胰岛素的可能性较小（AOR¼0.77; 95％CI¼0.63; 0.63; 0.94; 0.94; 0.94）。一个预测模型解释了22.3％的变化，并提出了令人满意的性能（AUC¼0.721; Brier得分¼0.177）。不遵守的最重要预测因素是：非西班牙国籍，目前工作，对先前药物的依从性低，吸收了Biguanides，吸烟者和缺乏高血压。结论：大约三分之一的患者不遵守其非胰岛素降糖药物。在考虑其在常规临床实践中实施之前，需要进行更多的研究来优化预测模型的性能。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Amirpour，S.，Orbay，R.，Thiringer，T。等（2024）。高温导电石墨烯
这项研究介绍了一种创新的多学科设计方法，用于高度导电和轻巧的针脚的散热器，利用石墨烯技术的优势。主要目的是优化电动汽车（EV）中基于硅碳化物（SIC）的逆变器的热管理。在模块上，在模块上进行了综合分析，包括扫描电子显微镜（SEM）和能量色散X射线光谱（EDS），在模块上进行了全面的分析。采用3D结合传热（CHT）方法的详细流体动力学模型用于评估与冷却液接触的SIC功率开关的热行为。多学科分析最初是在基于铝制的散热器上实施的，经过实验验证，随后与石墨烯进行了比较。与热链设计中的石墨烯的整合表现出显着的改进，包括在6 L/min min流体流量的情况下，传热系数（HTC）增加了24.4％，热电阻（接收到流体）降低了19.6％。因此，与铝制版本相比，基于石墨烯的散热器中的SIC芯片的温度升高11.5％。通过采用石墨烯而不是传统金属实现的SIC逆变器的冷却解决方案的改进，作为概念证明。这表示在性能和功率密度之间的关键平衡方面向前迈出了一步。
使用...
dnaprotein交叉链接（DPC）是非常常见的DNA病变，会干扰所有DNA交易，包括复制和转录。受损DNAPROTEIN交联修复（DPCR）的后果很严重。在细胞水平上，DPCR受损会导致双链断裂，基因组不稳定性和/或细胞死亡的形成，而在有机体水平上，DPCR缺乏与癌症，衰老和神经变性有关。诱导DPC用于医学治疗许多癌症，并了解有机体水平的修复可能会为开发新药和联合疗法与当前使用的化学治疗剂的开发提供动力。We use zebrafish (Danio rerio), an established vertebrate model to study cancer, neurodegenerative and cardiovascular diseases, and CRISPR/Cas gene editing to knockout or mutate genes of interest in order to study the interplay of DPCR factors and subpathways including proteolysis, and tyrosylDNA phosphodiesterasedependent repair at the biochemical and cellular level.i将介绍我们最近的发现，从CRISPRCAS系统产生的三种新的斑马鱼菌株：催化突变体和参与DPCR的ACRC蛋白酶的C端突变体，以及具有无活性DPCR因子的转基因菌株，无效的DPCR因子，酪液NA磷酸二酯酶1（TDP1）。我们发现ACRC是脊椎动物发育中的必不可少的蛋白酶，因为催化突变会导致早期的胚胎致死性。通过将ACRC（WT）mRNA构建体注射到突变胚胎中，我们能够种植转基因线并执行DPCR分析。我们发现ACRC是具有许多细胞底物的DPCR蛋白酶，SPRTT结构域对于修复至关重要，而本质上无序的区域是可分配的。我们还表明，TDP1是在有机体水平分辨出拓扑异构酶1和HistonedPC所必需的，并且我们进一步表征了一种新型的TDP1介导的修复途径，用于HistonedPC修复。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kazlou，T.，Cherp，A.，Jewell，J。（2024）。可行的碳捕获和Sto
气候变化需要大规模部署碳捕获和存储（CCS）。最近的计划表明，到2030年，CCS的容量增加了八倍，但CCS扩展的可行性却是有争议的。使用CCS和其他政策驱动技术的历史增长，我们表明，如果计划在2023年至2025年之间两倍，并且其故障率降低了一半，则CCS到2030年可能会达到0.37 GTCO 2年-1，比大多数1.5°C较低，但比大多数2°C途径更高。保持轨道至2°C将要求在2030-2040 ccs加速至少与2000年代的风力发电一样快，并且在2040年之后，它的增长速度比1970年代至1980年代的核能快。只有10％的缓解途径符合这些可行性限制，几乎所有这些途径描绘了<600 GTCO 2 2100捕获和存储。通过假设CCS计划的失败和生长的速度不如烟气脱硫的速度大约是这一数量的两倍，从而放松约束。
Eschernet：可扩展视图合成的生成模型
人类的视野。这种能力不仅对于诸如对象操纵和导航之类的实践日常任务至关重要，而且在培养人类创造力方面起着关键作用，使我们能够以深度，幽默感和沉浸感进行设想和制作对象。在本文中，我们重新审视了视图综合问题并提出：我们如何学习一般的3D表示以促进可扩展的视图综合？我们试图从以下两个观察结果中调查这个问题：i）到目前为止，目前的最新进展主要集中在训练速度和/或提高效率上[12，18，18，31，48]。值得注意的是，这些进步都共同依赖于体积渲染以进行场景优化。因此，所有这些视图合成方法固有地是场景特定的，再加上全局3D空间坐标。相比之下，我们主张一个范式移动，其中3D表示仅依赖场景颜色和几何形状，学习隐式表示无需地面真相3D几何形状，同时也从任何特定坐标系统中具有重要的独立性。这种区别对于实现可扩展性至关重要，以超越场景指编码所施加的约束。ii）本质上，视图合成更适合作为有条件的生成建模问题，类似于生成图像中的图像[25，60]。随着可用信息的增加，生成的场景变得更加限制，逐渐收敛于地面真相表示。仅给出一组稀疏的参考视图时，所需的模型应提供多个合理的预测，并利用生成表述中的固有随机性，并从自然图像统计信息和从其他图像和对象中学到的语义先验中获取见解。值得注意的是，现有的3D生成模型通常仅支持单个参考视图[20 - 23，44]。我们认为，更理想的生成配方应具有不同级别的输入信息。在这些见解的基础上，我们引入了Eschernet，这是一种图像到图像的条件扩散模型，用于视图合成。Eschernet利用了使用Dot-Product自我注意力的变压器体系结构[51]，以捕获参考对目标和目标对目标视图一致性之间的复杂关系。Eschernet中的一个关键创新是相机位置编码（CAPE）的设计，专门代表4个DOF（以对象）和6个DOF相机姿势。这种编码的速率空间结构进入令牌，使模型能够仅基于其相对摄像机的转换来计算查询和密钥之间的自我注意事项。总而言之，Eschernet表现出以下非凡的特征：•一致性：埃舍内特固有地整合了视图的固定性，这要归功于相机位置编码的设计，从而鼓励了对目标对目标和目标视图视图的一致性。
木质素纳米颗粒用于光子晶体和光热膜Jinrong liu
摘要，由于基于化石的材料引起的环境问题，从生物基础资源中开发了可持续材料。木质素是一种化学复杂的生物聚合物，存在于血管植物的木质组织中。木质素具有许多有用的特性，例如抗氧化活性，热稳定性，紫外线吸收性，刚度等。然而，木质素的固有挑战与其复杂的分子结构以及在水和常见溶剂中的溶解度差有关。一种利用木质素的一种策略是制造木质素纳米颗粒（LNP），以在水中产生胶体稳定的分散体。本论文旨在开发基于LNP的材料，这些材料可用于光子晶体和光热膜用于节能功能材料。论文的第一部分重点是阐明在LNP-Photonic Crystal（L-PC）的离心辅助组装过程中发生的现象。L-PC。在后续工作中，开发了一种改进的方法来提高L-PC的产量。研究了诸如初始木质素浓度以及稀释时间对粒径和稀释时间的影响，并研究了形成的LNP的PDI。经验模型以预测LNP的大小，并成功用于控制L-PC的颜色。此外，研究了L-PC的纳米结构。LNP-Chitosan膜和涂料并将其应用于室内热管理。将LNP含量从10到40 wt％调节。在论文的第二部分中开发了木质素吸收太阳能（光波长：250–2500 nm），基于LNP的复合膜和具有光热性能的涂层的能力。通过合并LNP，与纯壳聚糖膜相比，膜的机械强度和光热性能得到了改善。此外，通过使用LNP作为还原剂制备LNP-Silver-Chitosan（CC-AG@LNP）膜。用紫外线辅助在LNP的表面降低了银离子，并使用杂交纳米颗粒来通过铸造来制备膜。CC-AG@LNP膜表现出改善的湿势，并针对大肠杆菌表现出抗菌性能（灭菌作用> 99.9％）。总的来说，本文既有助于木质素聚集的基本见解，又有助于胶体颗粒的胶合颗粒，并展示了控制其组装并掺入具有附加功能的宏观材料中的方法。
大型语言模型策略适应到处驾驶
将驾驶行为适应新的环境，库斯和法律是自主驾驶中的一个长期问题，排除了澳大利亚车辆（AVS）的广泛部署。在本文中，我们提出了LLADA，这是一种简单而强大的工具，它使人类驾驶员和自动驾驶汽车都可以通过调整其任务和动作计划来在新的地方进行访问规则，从而在任何地方开车。llada通过利用大型语言模型（LLMS）在解释本地驾驶员手册中的流量规则方面的令人印象深刻的零弹性可推广性来实现这一目标。通过广泛的用户研究，我们表明LLADA的说明可用于消除野外野外未受的情况。我们还展示了LLADA在现实世界数据集中适应AV运动计划策略的能力； Llada优于我们所有指标的基线计划。请查看我们的网站以获取更多详细信息：Llada。
基于适体的免疫疗法：潜在的实体瘤治疗
基于适体的免疫疗法可能是针对癌症疗法的个性化和特定方法治疗实体瘤的新希望。适体是小的合成单链核酸，可能在治疗实体瘤时会带来范式转移。这些是在细胞免疫疗法，细胞因子调节和免疫检查点抑制中应用的高度选择性药物。本评论概述了基于适体技术的最新进展，并具有涉及AON-D21和AM003的特定关键临床试验。适体在免疫调节和肿瘤靶向中有效活跃。但是，与肾脏清除率和通过核酸酶快速降解有关的问题严重损害了适体稳定性和生物利用度。在这里审查了后者以及新的改进，其中一些涉及化学修饰，可极大地增强稳定性并延长循环时间。这种修饰的示例性是卵巢，胆固醇的结合和圆形核酸的合成。监管方面也至关重要。例如，除了预防癌症治疗药物中药物相互作用（DDI）的特定策略外，本文还强调了风险评估的需求，尤其是由于免疫原性和器官衰竭。通过躯体，X-Appamers和Bioinformatics的发展扩大了适体的使用。将基于适体的药物成为癌症治疗的主要部分，未来的研究应更多地集中于解决现有问题并扩大其利益用途。
西班牙教育领域人工智能应用分析：在职教师的视角
摘要 本研究调查了 445 名中小学和高等教育教师，以了解他们在课堂上使用人工智能工具的情况。结果显示，虽然教师普遍对教育中的人工智能持积极态度，但只有 25% 的教师真正将基于人工智能的工具融入教学中。此外，最常用的工具是 ChatGPT、Dall-E 和 Midjourney。最后，中小学教师主要将人工智能用于内容创作目的，例如演示文稿、文本或视频，而不强调学生对人工智能工具的参与。相比之下，高等教育教师将人工智能用于学术技术目的，解释人工智能的功能、获取信息并让学生尝试使用人工智能工具，以及与研究相关的任务，如文本翻译或数据分析。基于这些结果，教育工作者的人工智能培训计划应针对每个阶段量身定制，除了常用的 ChatGPT 等人工智能工具外，还应纳入更广泛的人工智能工具。