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传感器显示了印度农村地区购买的改进的厨师的长期疾病，而调查完全是
单独的用户调查不能准确测量现场改进的烹饪炉的实际使用。我们介绍了在印度马哈拉施特拉邦的两项监测研究中比较调查报告和传感器录制的烹饪事件或使用持续时间的结果。第一个是向159个家庭提供的伯克利 - 印度炉子（BIS）的免费试验，我们平均监视厨师炉灶的使用时间为10天（SD = 4.5）（称为“自由审判研究”）。在第二项研究中，我们以91个家庭对BIS的使用平均468天（SD = 153），他们以大约三分之一的家庭月收入（称为“购买后研究”）购买的价格购买了BI（SD = 153）。研究从2019年2月到2021年3月。我们发现，在自由审判研究中，有34％的家庭（n = 88）过度报告了双BIS的使用，分别在第一次（n = 75）和第二次（n = 69）的调查中，在允许后期研究的第一个（n = 75）和第二个家庭中使用了46％和28％的家庭。两项研究中的平均过度报告均在询问家庭使用二元问题格式的使用情况下减少，但是这种方法提供了较少的粒度。值得注意的是，在购买后的研究中，传感器表明，即使他们用自己的钱购买了大多数家庭，他们也会分离厨师炉灶。调查未能检测到库克炉使用情况的长期下降趋势。实际上，调查表明，在研究期间，CookStoves的采用率保持不变。一些传感器记录使用零的家庭报告了库克炉燃料节省，快速烹饪和更少的烟雾。家庭倾向于报告使用标称使用的响应，例如每周0、7或14个烹饪事件（对应于每天0、1或2次），这表明一周内召回精确使用天数的困难。此外，我们发现调查还可能在不支持传感器数据的情况下对用户报告的CookStove福利提供误导性的定性发现，从而导致我们高估了影响。这些发现表明，根据炉子减少对健康损害或减少现实世界实施中的排放的能力，调查可能不可靠或不足以为补贴提供稳固的基础数据。
新型生物标志物可能会改善胆囊癌的诊断
研究人员分析了Karolinska大学医院的82例患者的血液样本，患有胆囊癌。他们使用了机器学习和蛋白质组学 - 蛋白质结构和功能的最大尺度分析，以识别潜在的生物标志物。通过检查7,500种不同的蛋白质，研究人员能够鉴定651种蛋白质，这些蛋白质取决于患者是否患有癌症或炎症。，八种蛋白质表现出特别高的诊断准确性。，八种蛋白质表现出特别高的诊断准确性。
来自脂肪组织的干细胞可能会改善伤口愈合和疤痕形成
“传统上，干细胞主要是从骨髓或脐带血中收获的，都是相对难以获取的来源。在2001年，发现脂肪组织不仅包含脂肪细胞，而且还包含间充质干细胞 - 支持在组织损伤的情况下充当干细胞的细胞。这为干细胞疗法提供了更容易获得的替代方法。从那时起，这些干细胞已被研究并用于各种应用，包括神经系统疾病，骨关节炎，疼痛治疗和伤口愈合。”
新型纳米运动可以改善膀胱癌免疫疗法
纳米运动员在其表面上是刺痛的激动剂，这是免疫系统激活中的关键分子。“我们已经表明，我们的方法比小鼠的常规BCG治疗更有效，这是这种类型癌症的免疫疗法的突破，” IBEC IBEC研究教授兼研究领袖SamuelSánchez解释说。
Schrödinger的猫如何帮助改善量子计算机
研究人员Harald Putterman及其同事探讨了一种使用一种称为玻色猫量子量的量子的量子校正量子校正的可能更有效的方法。这些猫码比在硬件级别上本质上是对一种错误（称为稍微翻转）的高度抵抗力，以牺牲更有可能体验另一种类型（称为相位翻转）。此错误偏差使研究人员可以设计量子误差 - 纠正仅着重于处理相位流误差的代码，从而导致总体上更有效的设计，需要更少的额外量子位。
共同自适应训练可以改善fMRI解码的神经反馈
对神经反馈培训研究和相关临床应用的一个重大挑战是参与者在训练过程中学习诱导特定大脑模式的困难。在这里，我们在基于fMRI的解码神经反馈（DECNEF）的背景下解决了这个问题。可以说，用于构建解码器的数据与用于神经反馈训练的数据之间的差异，例如数据分布和实验环境的差异，可能是上述参与者困难的原因。我们使用标准机器学习算法开发了一个共同适应程序。首先，我们使用以前的Decnef数据集通过模拟测试了该过程。该过程涉及一种自适应解码器算法，该算法根据其在神经反馈试验中的预测中实时更新。结果表明，在神经反馈训练期间，解码器性能有了显着改善，从而增强了学习曲线。然后，我们在Decnef培训程序中收集了实时fMRI数据，以提供概念证据证据，表明共同适应增强了参与者在训练过程中诱导目标状态的能力。因此，通过共同适应的个性化解码器可以提高Decnef培训方案的精度和可靠性，以针对特定的大脑表示，并在转化研究中产生后果。这些工具可公开提供给科学界。
机器学习以改善ERA中对流层相对湿度的改善5天气模型数据
摘要。对对流层和下层平流层（UTL）中湿度的了解非常特别，因为它对卷云的形成及其气候影响的重要性。但是，当前天气模型中的UTLS水蒸气分布遭受大型不确定性。在这里，我们使用人工神经网络（ANN）开发了一种基于动态的Hu-Intimity校正方法，以改善ECMWF数值天气预测中ICE（RHI）的相对湿度。该模型是通过ECMWF ERA5的时间依赖性热力学和动力学变量进行训练的，以及来自服务机内的湿度测量，用于全球观察系统（IAGOS）。在±2 ERA5在iagos-tripter周围的±2 ERA5压力下的大气变量用于ANN训练。RHI，温度和地球电位对ANN结果的影响最高，而其他动态变量则具有低至中等或高度的重要性。ANN表现出色，UT中预测的RHI的平均绝对误差（MAE）为5.7％，确定的系数（R 2）为0.95，与ERA5 RHI相比，它显着改善（MAE5 RHI（MAE5）（15.8％; R 2 of 0.66）。ANN模型还提高了全套UT/LS和多云UTL的预测技能，并消除了RHI = 100％的峰值。相对于冰光厚度的MeteoSat第二代（MSG）观察到的结果比在没有湿度校正的结果上对大西洋上的关节尾卷心场景进行湿度校正的观察更好。ANN方法可以应用于其他天气模型，以改善湿度预测并支持航空和气候研究应用。
EBI2和7α的差分表达和调制，25- ...
减少血液中免疫抑制细胞的数量是抗肿瘤免疫的潜在策略，它为癌症治疗提供了有希望的方法。在这项研究中，我们开发了一种吸附剂，旨在选择性地靶向表达潜伏相关肽（LAP）的淋巴细胞，该细胞在CD4 +调节T细胞（Tregs）和CD14 +单细胞的表面上大量表达。我们调查了基于二乙胺的偶联多硫酮吸附剂直接造血（DHP）是否在用KDH-V肝细胞的大鼠癌模型中增强了抗肿瘤免疫。我们的发现表明，DHP显着降低了处理小鼠外周血和肿瘤组织中的lap + Treg。因此，肿瘤大鼠的细胞毒性T淋巴细胞增加。通过添加从吸收弯曲的细胞中添加细胞来消除抗肿瘤效应，这表明这些细胞在抑制观察到的治疗作用中起着至关重要的作用。结果表明，血液中耗尽的圈 +免疫抑制细胞可以增强抗肿瘤免疫力并改善患者的存活率。