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引用发布版本（APA）：Che，Y.，Zheng，Y.，Sui，X。，＆Teodorescu，R。（2023）。基于自我
健康状态（SOH）估计在智能电池健康预后和管理中起关键作用。然而，泛化，缺乏标记的数据以及老化期间未使用的测量仍然是准确的SOH估计的主要挑战。为此，本文提出了一个自制的学习框架，以提高电池SOH估计的性能。与传统数据驱动的方法不同，这些方法依赖于从众多电池单元中获得的相当大的训练数据集，使用有限的标记数据可以实现准确且可靠的估计。首先应用了基于过滤器的数据预处理技术，该技术能够在动态充电专用条件下提取部分容量 - 电压曲线。无监督的学习用于通过自动编码器解码器从未标记的数据中学习老化特征。学习的网络参数被转移到下游SOH估计任务，并以很少的稀疏标记数据进行了调整，从而提高了估计框架的性能。所提出的方法已在不同的电池化学，格式，操作条件和环境中进行了验证。只能通过最初20％的生命周期中的三个标记数据来保证估计精度，总体错误小于1.14％，并且所有测试场景的误差分布保持少于4％，并且随着老化的增长而鲁棒性增加。与其他纯监督的机器学习方法进行比较证明了该方法的优越性。2023作者。在各种情况下，这个简单且数据效果的估计框架在现实世界应用中有承诺。科学出版社和达利安化学物理研究所，中国科学院。由Elsevier B.V.和Science Press发布，这是CC下的开放访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
通过交叉研究实现医疗保健领域的高效表征学习...
在医疗保健和生物医学应用中，极端的计算要求对采用表示学习构成了重大障碍。表示学习可以通过从有限的医疗数据中学习有用的先验来提高深度学习架构的性能。然而，最先进的自监督技术在使用较小的批量或较短的预训练时间时性能会降低，这在临床环境中更为实用。为了应对这一挑战，我们提出了跨架构-自监督（CASS）。这种新颖的暹罗自监督学习方法协同利用 Transformer 和卷积神经网络（CNN）进行高效学习。我们的实证评估表明，CASS 训练的 CNN 和 Transformer 在四个不同的医疗保健数据集上的表现优于现有的自监督学习方法。仅使用 1% 的标记数据进行微调，CASS 实现了 3.8% 的平均提升；使用 10% 的标记数据，它获得了 5.9%；而使用 100% 标记数据，其性能提升显著，达到 10.13%。值得注意的是，与最先进的方法相比，CASS 将预训练时间缩短了 69%，使其更适合临床实施。我们还证明，CASS 对批次大小和预训练周期的变化具有更强的鲁棒性，使其成为医疗保健应用中机器学习的合适候选者。
利用三重四极杆质谱法定量测定尿液中的 106 种滥用药物
*除 1-(3-氯苯基)哌嗪、25I-NBOMe 和 N-去甲基-他喷他多外，每种目标分析物均使用其自己的标记内标，这三种分析物分别使用内标去甲氯胺酮-d4、氯氮卓-d5 和唑吡坦-COOH-d4。
Stelara®（Ustekinumab）– 商业医疗福利药物政策
以下之一： o 对于初始治疗，需要满足以下所有条件： Stelara 将以单次静脉诱导剂量给药；并且 Stelara 诱导剂量符合美国食品药品管理局批准的克罗恩病标签剂量；并且 患者未将 Stelara 与靶向免疫调节剂 [例如 Enbrel（依那西普）、Cimzia（赛妥珠单抗）、Simponi（戈利木单抗）、Orencia（阿巴西普）、阿达木单抗、Xeljanz（托法替尼）、Olumiant（巴瑞替尼）、Rinvoq（upadacitinib）、Stelara（乌司他丁）、Skyrizi（risankizumab）] 16 联合使用；并且 授权仅限一次诱导剂量。 o 对于继续治疗，需要满足以下所有条件： 证明有积极的临床反应； 处方人员证明患者或护理人员无法接受培训或身体上无法使用 FDA 标明可自行给药的 Stelara；处方人员必须提交解释； Stelara 应在初次静脉注射 8 周后进行皮下给药； Stelara 持续给药符合美国食品药品监督管理局批准的克罗恩病标签剂量； 患者未将 Stelara 与靶向免疫调节剂联合使用[例如 Enbrel（依那西普）、Cimzia（赛妥珠单抗）、Simponi（戈利木单抗）、Orencia（阿巴西普）、阿达木单抗、Xeljanz（托法替尼）、Olumiant（巴瑞替尼）、Rinvoq（upadacitinib）、Skyrizi（risankizumab）] 16； 授权期限不超过 12 个月。当满足以下所有条件时，Stelara 对于治疗克罗恩氏病具有医学必要性：
医护人员之间的疫苗沟通策略反映了以色列卫生部在 COVID-19 疫情前后的沟通策略
揭穿神话——区分事实和神话——是卫生组织常用的方法。根据这种方法，来自卫生组织本身以外的其他来源的每一条信息都被标记为“神话”，而源自卫生组织本身的信息则被标记为“事实”（3）。一些研究指出了这种策略的使用存在问题，它会导致适得其反的效果（4-6）；除非有科学证据支持，否则公众不会接受这些信息（7-9）。此外，研究发现，卫生组织重复“神话”会使信息更加熟悉，也更有可能是真实的（6）。因此，在 COVID-19 疫情期间进行的研究发现，卫生组织继续使用相同的揭穿神话和恐惧诉求策略（2、10）。
ATS605LSG - Allegro MicroSystems
在图 4 中，顶部面板标记为“机械位置”，表示目标齿轮的机械特征和设备方向。底部面板标记为“输出选项 # 1”（-S 变体），显示正向旋转齿轮（齿轮齿从引脚 4 侧传递到引脚 1 侧，图 3）的通道 A 和 B 数字 SPEED 输出信号对应的方波。最终结果是，当齿的前缘（传感器检测到的上升机械边缘）经过传感器表面时，传感器输出从高状态切换到低状态。如果旋转方向反转，使齿轮从引脚 1 侧旋转到引脚 4 侧（图 3），则输出极性反转（即，当检测到上升沿时输出信号变为高，并且齿是离传感器最近的特征）。
针对神经母细胞瘤的放射治疗药物
简单总结：神经母细胞瘤 (NB)，尤其是晚期神经母细胞瘤，对医生来说仍然是一个挑战。放射治疗诊断学将诊断和治疗结合成一种独特的方法，利用一对放射性药物，一种标记有适合成像的核素，另一种与用于治疗的核素发射粒子结合，两者都针对与肿瘤相关的特定分子特征。就 NB 而言，用 123 I 或 131 I 标记的甲碘苄胍 (MBG) 代表了放射治疗诊断学的一个典型例子，并已应用于临床实践并取得了令人鼓舞的结果。本综述的目的不仅是涵盖 MIBG 在 NB 管理中的更综合利用，而且还讨论其他治疗诊断方法的新兴作用，例如基于靶向 α 疗法或肽受体放射性核素疗法（使用 177 Lu-DOTATATE 或 67 Cu-SarTATE）。