备注:1. 除非另有说明,本报告中的空缺、需求和成功/不成功分配数据显示的是当前轮次中在主列表下选定的课程类别。2. 同一门课程可能在不同的“选择课程”轮次中提供给不同的学生。检查课程是否在特定轮次中可用的一般指南如下:•“选择课程”第 1 轮是针对课程要求、限制/直接辅修要求和 CELC 英语要求的受保护轮次。•“选择课程”第 2 轮及以后包括大学水平要求和无限制选修要求的课程选择。3.“空缺”栏显示当前轮次选择课程分配时的配额(按学生职业)。可能会发生变化,例如管理员在为符合条件的学生运行分配过程之前分配的课程。在处理选择课程(第 3 轮)的课程分配和提交课程请求时,课程类别的所有可用空缺将合并。当课程班级已达到最大容量时,它将更新为“-”。在这种情况下,学生不得选择课程或提出申诉。4.“其他”栏包括课程已提前分配、课程被取消或学生课程状态不再有效等原因。5.请注意,大多数法律选修课程(涵盖所有学术职业)的总配额为 50。第 1 页,共 45 页截至 2025 年 1 月 11 日
历史将使约翰·阿奇博尔德·惠勒(John Archibald Wheeler)视为20世纪高耸的智力之一。他的职业生涯跨越了从著名的物理黄金时代到与太空时代,信息革命以及量子和粒子物理学的技术胜利相关的新物理学的过渡。他的贡献,从核物理学的开拓性工作到一般相对论和天体物理学,在这里列出了很多。1他对三代物理学家的影响是巨大的。,但惠勒不仅仅是一位出色且有影响力的理论物理学家。决定以他的荣誉举办研讨会科学和最终现实,这反映了一个事实,即他也是一个鼓舞人心的有远见的人,他将本卷与希腊哲学家Heraclitus相比,将物理学和宇宙学是一种独特的思想和推理方式。“科学进步”,惠勒曾经对我说:“归功于思想的冲突,而不是稳定的事实积累。”惠勒一直热爱争议。毕竟,物理的黄金时代是建立在它们上的。相对论的理论从统一运动的相对性原理(可以追溯到伽利略)和麦克斯韦(Maxwell)的电气磁性方程式之间的不一致性提出,这预测了光速固定的光速。量子力学来自热力学与辐射能的连续性质的不兼容。Wheeler也许以他在引力理论中的工作而闻名,该理论在爱因斯坦的一般相对论中获得了标准表述。尽管被誉为人类智力的胜利,也是最优雅的科学理论
糖尿病治疗方案已大大改善,但是,仅在美国,近200万人患有1型糖尿病(T1D),并且仍然依赖多次每日胰岛素注射和/或连续的胰岛素输注,可用于泵送以保持活力,无需提供口服药物。在专注于T1D的免疫抑制/免疫调节方法上,现在很明显,至少在疾病发作之后,这本身可能不足以舒服,并且为了有效的疗法,还需要解决β细胞健康。本观点文章讨论了这种靶向β细胞的出现,针对硫氧还蛋白相互作用蛋白(TXNIP)的新型口服T1D药物(TXNIP)的出现,以及该领域的最新进展开始解决这一未满足的医疗需求。因此,它的重点是重新利用降压药的重新利用,该药物被发现非特异性抑制txnip和Tix100,这是一种新的化学实体,这是一种针对口服抗糖尿病药物抑制TXNIP的口服抗糖尿病药物。在临床前研究中均显示出惊人的抗糖尿病作用。Verapamil也已被证明对成人和最近发作T1D的儿童有益,而Tix100刚刚被美国食品药品监督管理局(FDA)清除,以进行临床试验。总的来说,我们建议单独或与免疫调节方法结合使用这种非免疫抑制,辅助疗法,对于为了实现T1D的有效耐用性疾病治疗而言至关重要。
摘要 神经内分泌肿瘤 (NEN) 是一类非常多样化的肿瘤,全球发病率呈上升趋势。全身治疗仍然是无法切除和/或转移性 NEN 的主要治疗方法。177 Lu-DOTATATE 是一种发射β粒子的放射性药物,已成为转移性胃肠胰神经内分泌肿瘤 (GEP-NEN) 的一种有前途的治疗方法。然而,治疗选择有限,特别是在 177 Lu-DOTATATE 治疗失败后。本综述旨在确定和总结靶向α粒子治疗 (TAT) 在治疗转移性 NEN(特别是 GEP-NEN)中的现有证据和潜在不良事件。我们搜索了 MEDLINE、EMBASE、SCOPUS 和 Cochrane Library 数据库。我们确定了两篇符合纳入标准的文章,并将其纳入本综述。可用于治疗转移性 NEN 的假定放射性药物包括 225 锕 ( 225 Ac)-DOTATATE 和 213 铋 ( 213 Bi)-DOTATOC。有证据表明,使用这两种放射性药物均有部分反应,且无显著的血液学、肾脏或肝毒性。未来的研究应考虑进行长期随机对照试验,以研究 TAT(尤其是 225 Ac-DOTATATE)在治疗转移性 NEN 中的作用。
在全球范围内,疟疾仍然是最普遍的寄生虫之一。世界卫生组织(WHO)2022年世界疟疾报告显示,全球估计有2.47亿例和96%的疟疾死亡发生在非洲(1)。引起该疾病的生物来自疟原虫属。当感染性雌性蚊子摄取血液餐时,这些寄生虫会传播到易感宿主。四种不同的疟原虫感染了人类,即恶性疟原虫,P。ovale,P。疟疾和Vivax。虽然Vivax是全球最广泛的质量物种,但恶性疟原虫是最普遍,最危险的,并且主要在非洲发现,占估计全球临床疟疾病例的99.7%(1)。卵子疟原虫进一步分为两个亚种; P.O。柯蒂西和P. Wallikeri(2)。除了典型的人类寄生虫外,最近还发现了许多猿猴寄生虫
结构磁共振成像 (sMRI),尤其是纵向 sMRI,通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而,目前的方法忽视了 AD 的渐进性,大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中,我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战,我们提出了一个新模型 LongFormer,它是一种混合 3D CNN 和变压器设计,可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像,并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集(即 ADNI、OASIS 和 AIBL)上评估我们的模型,并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。
博士幸运阿格拉瓦尔 (LA) 博士Preeti Kumari(PKI)博士Nimish Kumar Srivastava(NSR),马里兰州阿尔沙德(马里兰州)哈立德博士Shiv Prakash(SP),博士维诺德·库马尔(VK),先生Archit Verma 女士Priyanshu Sinha 先生Chandra Gupt Maurya、Jolly Singh 博士Pooja 博士Nimish Kumar Srivastava,博士阿贾伊·库马尔先生阿鲁内什·杜特女士鲁帕姆·米什拉
摘要 - 手动跟踪教室出勤,这是一种备受推崇的传统方法,由于其对错误和效率低下的敏感性而提出了重大挑战。这些限制不仅消耗了宝贵的教师时间,而且损害了学术记录的准确性,从而影响了学生参与和表现的评估。回答这个问题,我们提出了一种使用基于机器学习的识别系统自动化课堂出勤的方法。这项研究旨在提高教育环境中出勤跟踪的准确性,效率和可靠性。我们研究的核心在于系统的设计和实施,阐明体系结构,数据流和集成到课堂环境中。我们的分析结果表明该系统可以跟踪出勤率的能力,同时提供有关其性能指标的准确信息。我们还深入研究了在课堂上实施此类技术的道德和实际考虑。通过使用基于机器学习的识别来自动化该过程,教育机构可以提高其运行效率,降低错误,并最终提供更有生产力的学习环境。我们的研究为教育研究和技术进步的未来途径打开了大门。关键字 - 自动出勤,出勤跟踪,面部识别,机器学习,课堂技术