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CollectionIntegraleBiotox 2023.pdf - INRS
丙酮是脂肪酸代谢的产物。血液和尿丙酮水平不仅受到脂肪酸氧化增加的所有情况（禁食、饮酒、长时间运动、暴露于寒冷）的影响，而且还受到某些病理状况（尿丙酮水平高达 30 的糖尿病）的影响。毫克/升）。在孕妇和接受双硫仑治疗的患者中，它们也可能高于一般非职业暴露人群。丙酮也是异丙醇（或2-丙醇）和丁醇的代谢产物之一。
T000870.pdf - Espace INRS
水道河床上颗粒的大小对于鲑鱼栖息地的可能用途起着重要作用。最近，已经开发出新的分析方法，用于从高分辨率航空图像中绘制基板尺寸。该项目的目标是使用 Carbonneau 等人开发的方法。 (2004) 绘制了圣玛格丽特河（萨格奈）东北支流一段大西洋鲑鱼的栖息地地图，该河段正在进行鲑鱼繁殖易位计划。 2014年夏天，利用Dugdale等人开发的直升机机载成像系统，在低水位期间获取了地面分辨率为2.4至3.3厘米的河流航空图像。 （2013）并配备了高分辨率光学相机。就在飞行之前，在河流的 4 个代表性河段的河床裸露部分和淹没部分获取了底物的地理参考地面照片，以作为根据航空图像估算底物的方法的校准。使用免费软件 BASEGRAIN 分析这些照片，以测量每张图像上的粒度分布并计算 D 16、D 50 和 D 84。然后分析航空图像以计算不同大小的分析窗口内的像素亮度熵（
到 2030 年制造的纳米材料 - INRS
至于风险和相关预防需求的变化，也是研究所涉及问题的不同部门进行多学科反思的结果。远见还必须有助于巩固研究所全面处理工作场所健康和安全问题的能力：这种方法看似纯粹是智力上的，但也是面对当今现实工作的一种手段，有助于为具体问题提供具体答案。按照这个逻辑，你手中的练习贡献集合就是这种严谨性的见证者和保证者。
1,3-丁二烯：知识更新和... - INRS
2007 年 6 月，劳工总局 (DGT) 联系 ANSES 开展必要的专家工作，为包括 1,3-丁二烯在内的大约 20 种物质制定 OEL。在这种方法中，国家机构必须考虑负责开展化学制剂职业接触限值（CSLEP 或 SCOEL，英文名称）专业知识的欧洲科学委员会的报告。该委员会保留白血病作为一个关键影响，并得出结论，暴露于 1 ppm (2.25 mg/m 3 ) 相当于每 1,000 名暴露工人中有 10 人死于白血病 [2]。ANSES 专家委员会不推荐 OEL，但在其专家报告中保留（概率计算长达 70 年，针对 1,3-丁二烯 8 小时/天、240 天/年的专业暴露场景，超过 45 年职业生涯）[3]：
日记预备 - espace inrs。
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TLR4 和 SARS-CoV-2 的相互作用 - Espace INRS。
摘要：2019 年末出现的 COVID-19 病原体严重急性呼吸道综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 给全球社会经济结构造成了深刻而前所未有的破坏，对全球数百万人的生活产生了负面影响。严重 COVID-19 的典型特征是由于先天免疫细胞异常释放细胞因子（细胞因子风暴）而导致的过度炎症。最近的研究表明，SARS-CoV-2 通过其刺突 (S) 蛋白可以通过 Toll 样受体 (TLR)，特别是 TLR4 激活人体的先天免疫细胞。计算机研究表明 S 蛋白与 TLR4 具有高亲和力结合，从而触发下游信号传导过程，导致促炎细胞因子释放。与其他 TLR（如 TLR2）相比，TLR4 在启动和维持与严重 COVID-19 相关的炎症反应中起着更重要的作用。此外，病毒与靶细胞之间的相互作用可以增强 TLR4 的细胞表达，使细胞更容易受到病毒相互作用和随后的炎症的影响。病毒进入后 TLR4 表达的增加会形成一个反馈回路，其中升高的 TLR4 水平会导致炎症反应增强，从而加剧疾病的严重程度。此外，TLR4 对炎症通路的强效激活使其有别于其他 TLR，凸显了其在 COVID-19 发病机制中的关键作用。在这篇综述中，我们彻底探讨了 SARS-CoV-2 用于引发炎症的多种调节信号通路。我们特别关注 TLR4 激活与其他 TLR 相比的关键影响，强调 TLR4 与病毒 S 蛋白的相互作用如何加剧 COVID-19 的严重程度。通过深入研究 TLR4 介导的炎症机制，我们旨在揭示可能减轻严重 COVID-19 造成的炎症损伤的潜在治疗靶点。了解 TLR4 在 SARS-CoV-2 感染中的独特作用，可以为特异性抑制该受体活性的新型治疗策略铺平道路，从而减轻总体疾病负担并改善患者预后。关键词：SARS-CoV-2、细胞因子风暴、Toll 样受体 4、过度炎症、ACE2 受体、先天免疫
通过实例模式编写器实现可泛化的隐式神经表征
尽管隐式神经表征 (INR) 近期取得了进展，但对于基于坐标的 INR 多层感知器 (MLP) 来说，学习跨数据实例的通用表征并将其推广至未见实例仍然具有挑战性。在这项工作中，我们为可推广的 INR 引入了一个简单而有效的框架，该框架使基于坐标的 MLP 能够通过仅调节早期 MLP 层中的一小组权重作为实例模式组合器来表示复杂数据实例；其余 MLP 权重学习跨实例通用表示的模式组合规则。我们的可推广 INR 框架与现有的元学习和超网络完全兼容，可用于学习预测未见实例的调节权重。大量实验表明，我们的方法在音频、图像和 3D 对象等广泛领域都实现了高性能，而消融研究验证了我们的权重调节。
Federico Rosei，纳米结构材料教授和加拿大研究主席联合国教科文组织委员会主席，材料和能源转换技术，节省
Professor 06/2009-Present Centre EMT, INRS Varennes, Canada Visiting Professor 12/2008 – 05/2009 University of Western Australia Perth, Australia Associate Professor 06/2004 – 05/2009 Centre EMT, INRS Varennes, Canada Visiting Professor 02/2008 Nanyang Technological University Singapore Visiting Scientist 11/2007 CNR-ISC Rome, Italy Visiting Professor 07/2007 NUSNNI, National University of Singapore Singapore Visiting Professor 11/2006 – 02/2007 ISSP, University of Tokyo Kashiwa, Japan Visiting Scientist 09/2006 CNR–INFM–TASC Trieste, Italy Visiting Professor 01/2005 CQCT, University of New South Wales Sydney, Australia Assistant Professor 05/2002 – 05/2004 Center EMT，INRS VARENNES，加拿大邮政 - 多克特尔研究员11/2000 - 04/2002原子量表材料中心物理，Aarhus Aarhus大学，丹麦
关于5G应用的光子可重构电磁带隙天线阵列的性能
1国际应用和理论研究中心（IATRC），巴格达10001，伊拉克2号伊拉克2卡洛斯三世大学，莱加尼斯大学，28911西班牙6号马德里，6电子与传播工程系，耶尔迪兹技术大学，埃森勒，34220，土耳其伊斯坦布尔7，土耳其7工程学院，国王萨特大学，萨特大学，里亚德，里亚德，里亚德，11421，11421，SAUDI ARABIA 8 saudi Arabia Arabia Engineering and Ednap eyh Nemhn Nevern Endering Essering and Edtin，Edten，Edtin，EDTIN，EDTEN， Edinburgh, U.K. 9 Department of Engineering, University of Palermo, Palermo, 90128 Sicily, Italy 10 Institut d'Électronique de Microélectronique et de Nanotechnologie (IEMN), CNRS UMR 8520, ISEN, Centrale Lille, Université Polytechnique Hauts-de-France, University of Lille, 59313 Valenciennes,法国11 Insa Hauts-de-France，59313法国瓦伦西恩斯12号工程与建筑学院，恩纳市科尔大学，94100年，意大利ENNA，INTAL NANTATE DE lA RECHERCHE SCOCKICICIQIE（INRS），INRS） 00133意大利罗马15电子与通信工程部，阿拉伯科学，技术与海事运输学院，开罗11865，埃及1国际应用和理论研究中心（IATRC），巴格达10001，伊拉克2号伊拉克2卡洛斯三世大学，莱加尼斯大学，28911西班牙6号马德里，6电子与传播工程系，耶尔迪兹技术大学，埃森勒，34220，土耳其伊斯坦布尔7，土耳其7工程学院，国王萨特大学，萨特大学，里亚德，里亚德，里亚德，11421，11421，SAUDI ARABIA 8 saudi Arabia Arabia Engineering and Ednap eyh Nemhn Nevern Endering Essering and Edtin，Edten，Edtin，EDTIN，EDTEN， Edinburgh, U.K. 9 Department of Engineering, University of Palermo, Palermo, 90128 Sicily, Italy 10 Institut d'Électronique de Microélectronique et de Nanotechnologie (IEMN), CNRS UMR 8520, ISEN, Centrale Lille, Université Polytechnique Hauts-de-France, University of Lille, 59313 Valenciennes,法国11 Insa Hauts-de-France，59313法国瓦伦西恩斯12号工程与建筑学院，恩纳市科尔大学，94100年，意大利ENNA，INTAL NANTATE DE lA RECHERCHE SCOCKICICIQIE（INRS），INRS） 00133意大利罗马15电子与通信工程部，阿拉伯科学，技术与海事运输学院，开罗11865，埃及
SINR：样条增强隐式神经表示......
随着深度学习的出现，可变形图像配准经历了一场变革。虽然卷积神经网络 (CNN) 可以加速配准，但与迭代成对优化方法相比，它们的准确度较低，并且需要大量的训练队列。基于使用神经网络表示信号的进步，隐式神经表示 (INR) 已在配准社区中出现，用于连续建模密集位移场。使用成对配准设置，INR 可以减轻从一组患者身上学到的偏差，同时利用先进的方法和基于梯度的优化。然而，坐标采样方案使得密集变换参数化与 INR 容易产生生理上不合理的配置，从而导致空间折叠。在本文中，我们介绍了 SINR——一种使用自由形式变形 (FFD) 参数化 INR 表示的连续可变形变换的方法。SINR 允许多模态可变形配准，同时缓解当前基于 INR 的配准方法中发现的折叠问题。 SINR 在 CamCAN 数据集上的 3D 单模和多模脑配准方面均优于现有的最先进方法，证明了其在成对单模和多模图像配准方面的能力。关键词：隐式神经表征、图像配准、多模