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肠道菌群和肠易激综合征
肠易激综合征（IBS）是一种非常常见的胃肠道疾病，尽管不像肿瘤那样具有侵略性，但却以不同的方式影响患者的生活质量。IBS的原因尚不清楚，但是越来越多的研究表明，与健康人群相比，IBS患者的肠道菌群的特征（例如多样性，丰度和成分）正在改变，这证实了肠道菌群在IBS的发展中起着至关重要的作用。本文旨在通过审查大量文献来确定共同点。讨论了不同类型IBS的患者肠道菌群特征的变化，描述了相关机制，并总结了IBS中肠道微生物群的治疗方式。尽管有更多的临床试验取得了良好的进步，但缺少的是更具标准化，更广泛的，更大规模的多词临床研究。总体而言，肠道微生物群在IBS的发展中起着至关重要的作用，并且通过调节肠道菌群的治疗IB具有更大的潜力。
职称：薄膜生长过程中的基本（原子）机制和微观结构演变；耐辐射材料的纳米工程
上下文。薄膜和涂层广泛应用于各种技术应用，如微电子、封装或光学。它们在沉积过程中通常会产生高残余应力，有时压缩应力约为几 GPa。如此大的压缩应力可能导致屈曲结构的成核和生长，这通常会导致最初赋予此类薄膜/基材复合材料的功能特性的丧失。因此，我们研究的目的是通过确定相关参数来防止、限制或控制屈曲现象的发生，从而更好地理解屈曲现象。过去，我们的研究主要集中于基材的弹性和塑性的影响、特定起泡结构作为所考虑薄膜机械性能的函数的观察、施加在起泡结构上的外部压力问题、弹性理论框架在观察到塑性褶皱时理解屈曲的局限性、二维材料（如石墨烯）的起泡结构由于其最终厚度而存在争议等。我们现在想将注意力集中在薄膜/基材的粘附性能上，这控制着界面裂纹的扩展，并最终控制起泡结构的生长。最近的实验观察突出了在固定机械应力/载荷下起泡的增长，表明粘附性随时间发生显著变化。例如，图 1 显示了一个圆形水泡（Si 晶片上厚度为 60 nm 的 Au），其中有无数连续的塑性褶皱，这是其生长动力学的标志。
基于图的扩散模型，用于使用不规则几何量的热量量表中的快速淋浴模型
仿真在解释大型强子对撞机（LHC）实验的碰撞数据以及与理论预测的测试对齐中起着至关重要的作用。在模拟碰撞数据中所带来的独特挑战，包括高维特征空间和缺乏可拖动的可能性模型，启发了一系列深度学习解决方案[1,2]。特别是，对于模拟检测器中的粒子相互作用，核心挑战是有限的计算资源，以对热量计中的粒子阵雨建模所需的极端细节主导。在这里，基于Geant 4 [3 - 5]的蒙特卡洛模拟的传统方法是强大但资源高度的 - 占据了地图集模拟链中最大的时间[6]。在未来的高光度LHC运行中，热量计模拟将需要应对更高的数据速率，从而可能成为物理分析的限制因素，而在该领域没有显着进展[7]。为了大大加快热量计模拟的速度，已经采取了许多努力。虽然快速的淋浴模型已成功部署在LHC实验[8,9]中，但准确性却有限。最近，深层生成模型的出现导致了它们的广泛流行和解决这项任务的潜力。应用于量热计的第一个生成模型
白藜芦醇是易怒的肠脑轴的调节器...
Dao等。 发现，在高脂喂养的糖尿病小鼠模型中，白藜芦醇增加了GLP-1的释放[23]。 Pegah等。 与糖尿病基团相比，白藜芦醇和益生菌的结构显着增加了非糖尿病大鼠的GLP-1和总抗氧化能力[24]。 但是，Knop等人进行的一项研究。 证明白藜芦醇并未直接构成GLP-1的释放[25]。 白藜芦醇可能会通过acti vesti基因（例如SIRT1和FOXO基因）来表达GLP-1在肠道和CNS中的影响[16]。 蛋白质的FoxO家族是参与各种生理和病情逻辑过程的转录因子，例如细胞稳态，干细胞维持，癌症，代谢和汽车双耳疾病[26]。 因此，迄今为止，白藜芦醇对释放的白藜芦醇的机械性仍然存在争议。Dao等。发现，在高脂喂养的糖尿病小鼠模型中，白藜芦醇增加了GLP-1的释放[23]。Pegah等。与糖尿病基团相比，白藜芦醇和益生菌的结构显着增加了非糖尿病大鼠的GLP-1和总抗氧化能力[24]。但是，Knop等人进行的一项研究。证明白藜芦醇并未直接构成GLP-1的释放[25]。白藜芦醇可能会通过acti vesti基因（例如SIRT1和FOXO基因）来表达GLP-1在肠道和CNS中的影响[16]。蛋白质的FoxO家族是参与各种生理和病情逻辑过程的转录因子，例如细胞稳态，干细胞维持，癌症，代谢和汽车双耳疾病[26]。因此，迄今为止，白藜芦醇对释放的白藜芦醇的机械性仍然存在争议。
《AI Mirror Story 1》评论
Shannon Vallor 的《人工智能镜子》评论。作者：Daniel Story。评论即将在《道德哲学杂志》上发表。2024 年 9 月 21 日。Shannon Vallor，《人工智能镜子：如何在机器思维时代恢复我们的人性》，（纽约：牛津大学出版社，2024 年），257 页。ISBN：978-0-19-775906-6。精装本：29.99 美元。人类生活中很少有领域不受人工智能的影响。人工智能影响我们工作、娱乐、娱乐、交流、学习、思考、创造、治理、战斗和爱的方式。其中一些影响是看不见的。许多是深刻的。所有这些都是新的。关于这个话题，人们投入了大量的笔墨。这是合适的。彻底的、突然的变化需要深入的讨论。而且这种需求更加迫切，因为我们目前面临着前所未有的挑战和不确定的未来。
动态镜像：在实验室医学中揭示数字双胞胎，人工智能和个性化医学的合成数据的作用
摘要：近年来，技术进步和数字化与医疗保健的整合导致了医疗服务和患者管理方面的显着转变。在这些进步中，数字双胞胎（DTS）的概念最近引起了人们的关注，作为在不同的临床环境中具有巨大变革潜力的工具。dts是物理实体（例如患者或器官）或系统（例如，医院病房，包括实验室）的虚拟表示，不断更新实时数据，以反映其现实世界中的对应物。DT可以通过基于可穿戴设备，医疗设备，诊断测试和电子健康记录的信息来模拟个人的健康状况来监测和自定义医疗保健。此外，DTS可用于定义个性化的治疗计划。在这项研究中，当与生成AI获得的AI和合成数据一起使用时，我们专注于DTS在实验室医学中的一些可能应用。考虑了人口衍生的实验室参数以及昼夜节律或超级变化的人口衍生的BV数据，讨论了如何针对个人量身定制的生物变异（BV）应用。另一种应用可能是在晚期癌症治疗和治疗中增强对肿瘤标记的解释。此外，DTS应用程序可能会得出个性化的参考间隔，也可以考虑BV数据，或者可以用于改善测试结果解释。dt在医疗保健中的广泛采用并不是迫在眉睫，但这并不遥不可及。这项技术可能会产生创新和定义
动态镜像：在实验室医学中揭示数字双胞胎，人工智能和个性化医学的合成数据的作用
摘要：近年来，技术进步和数字化与医疗保健的整合导致了医疗服务和患者管理方面的显着转变。在这些进步中，数字双胞胎（DTS）的概念最近引起了人们的关注，作为在不同的临床环境中具有巨大变革潜力的工具。dts是物理实体（例如患者或器官）或系统（例如，医院病房，包括实验室）的虚拟表示，不断更新实时数据，以反映其现实世界中的对应物。DT可以通过基于可穿戴设备，医疗设备，诊断测试和电子健康记录的信息来模拟个人的健康状况来监测和自定义医疗保健。此外，DTS可用于定义个性化的治疗计划。在这项研究中，当与生成AI获得的AI和合成数据一起使用时，我们专注于DTS在实验室医学中的一些可能应用。考虑了人口衍生的实验室参数以及昼夜节律或超级变化的人口衍生的BV数据，讨论了如何针对个人量身定制的生物变异（BV）应用。另一种应用可能是在晚期癌症治疗和治疗中增强对肿瘤标记的解释。此外，DTS应用程序可能会得出个性化的参考间隔，也可以考虑BV数据，或者可以用于改善测试结果解释。dt在医疗保健中的广泛采用并不是迫在眉睫，但这并不遥不可及。这项技术可能会产生创新和定义
Kenneth Fong 教授团队研究镜子的作用......
人类大脑的顶叶在动作执行（AE）、动作观察（AO）和心理意象（MI）过程中被激活。MNS 不仅仅是为了人类的运动学习，它还很重要，因为它帮助我们通过观察培养同理心和社交行为。通过病人小组研究，我们目前了解到中风患者由于同侧半球运动皮层受损而难以进行运动学习，而自闭症儿童由于 MNS 受损而难以模仿他人的面部表情和社交情绪。然而，我们相信 MNS 具有适应性，可以根据经验和学习进行修改，这意味着它可以反映人脑的神经可塑性。以下是我们最近两项分别在训练和测量中使用 MNS 的研究。
用于规则和不规则时间序列分类的新型高效储层计算方法
时间序列是指在一段时间内按时间顺序收集的一系列数据点，每个点通常记录在特定的时间戳。时间序列有两个主要组成部分：时间戳和观测值。时间戳表示获取特定记录的时间，而观测值则显示与每个时间戳相关联的值，该值表明该值相对于其他时间点的相对重要性。此外，时间序列数据可能还带有一些其他模式，使时间序列分析更具挑战性。例如，来自同一数据集的样本可能具有不同的长度（可变长度）和/或相邻时间点可能具有不同的时间间隔（异质间隔）。时间序列分析涉及研究和解释样本随时间变化的趋势和依赖性等模式，并已广泛应用于现实世界现象 [1-3]。其中，时间序列分类 (TSC) 专注于将序列数据分类并标记为不同的类别，在医学、电信和金融等领域发挥着不可或缺的作用。TSC 算法的有效性取决于它们平衡短期和长期记忆以及捕捉时间依赖性的能力，同时将所需模式与噪声模式区分开来。在过去的几十年中，已经开发了大量算法来解决这一特定领域。到目前为止，长短期记忆 (LSTM) 网络可以看作是一个里程碑式的突破，它为序列数据中复杂的长期依赖关系建模所带来的挑战提供了强大的解决方案 [4-7]。LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它利用记忆单元和门作为控制信息在网络中流动的手段。网络的设计主要是为了缓解梯度消失的瓶颈。然而，网络的训练是通过最先进的时间反向传播 (BPTT) 技术实现的。虽然 BPTT 是一种强大而有效的方法，但它的计算成本可能很高，尤其是对于大型和深度神经网络而言。除了反向传播辅助神经网络外，基于距离的方法也在广泛的 TSC 任务中取得了巨大的成功 [8-10]，其中，1-最近邻动态时间规整 (1NN-DTW) 已被证明