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顾问阿尔伯特 - 生物学硕士
我是2022年塞维利亚大学和马拉加大学的生物技术专业的生物化学毕业生。我的学士学位论文的重点是收集化学反应数据并检测清洁技术和循环经济领域的关键特征。目前，我正在Madrid大学中追求一位来自Madrid大学的计算生物学硕士学位，同时在由K. Wabnik和JoséMjiménez-Gómez的K. Wabnik和JoséMjosémjiménez-Gómez领导的CBGP（UPM-Inia/csic）的合成生物学和适应性遗传学和基因组小组中。
23-50696-CV0.pdf
美国第五巡回法院号上诉法院 22-10062罗斯林·冈萨雷斯（Roslyn Gonzalez），单独和代表所有类似地位的其他人，原告 - 与蓝十字蓝盾协会（Blue Cross Blue Shield Association）相似的原告；卫生保健服务公司，以德克萨斯州的蓝十字蓝盾业务开展业务；美国人事管理办公室，被告 - 附录。 来自德克萨斯州北区美国北区美国地方法院的上诉号 3：20-CV-2149坟墓，Willett和Engelhardt，巡回法官。美国第五巡回法院号22-10062罗斯林·冈萨雷斯（Roslyn Gonzalez），单独和代表所有类似地位的其他人，原告 - 与蓝十字蓝盾协会（Blue Cross Blue Shield Association）相似的原告；卫生保健服务公司，以德克萨斯州的蓝十字蓝盾业务开展业务；美国人事管理办公室，被告 - 附录。来自德克萨斯州北区美国北区美国地方法院的上诉号 3：20-CV-2149坟墓，Willett和Engelhardt，巡回法官。来自德克萨斯州北区美国北区美国地方法院的上诉号3：20-CV-2149坟墓，Willett和Engelhardt，巡回法官。
neurotecnología：interfaz cerebro-计算机yprotección...
室内定位是一个尚未有效，准确解决的问题。在室外最有效的解决方案是全球位置系统（GPS），但由于信号的减弱，无法在室内使用它，因此已经研究了其他解决方案。这些方法可用于定义盲人，旅游或自主机器人导航的指导的地图。在本文中，提出了强大的障碍检测和映射系统的研究，设计，实施和评估。因此，它可用于警报近对象的存在，并避免在室内导航中发生碰撞。该系统基于飞行时间（TOF）摄像头和单板计算机（SBC），例如Raspberry Pi或Nvidia Jetson Nano。为了评估系统，进行了一些实际的实验。这种系统可以集成在轮椅上，并帮助残障人士在室内移动或从室内环境中获取数据并在2D或3D图像中重新创建它。
引用：GonzálezDiazE，Rodríguez-Paz C，Fernandez-Prieto A等。第一通过效应在机械血栓切除术中对ACU
抽象目标机械血栓切除术（MT）益处与达到的再灌注程度有关。第一次通过效应（FPE）定义为单个设备通道后的大船尾闭塞（MITCI）2C-3中的全血管的完整/接近血运重建。这项研究评估了从西班牙国家卫生系统（NHS）观点获得FPE急性缺血性中风（AIS）患者的健康益处和经济影响。设计终身马尔可夫模型用于估计实现FPE的患者的增量成本和健康成本和健康结果（以质量调整后的终身寿命（QALYS）衡量。对急性缺血性中风（Stratis）注册中心治疗的患者进行系统评估的亚分析以获得临床结果。基本病例包括所有至少达到最终MTICI≥2B的患者，而替代方案包括所有患者，无论其最终的MTICI如何（0-3）。治疗费用进行了更新，以根据专家小组共识反映当前的实践，而其他急性和长期成本是从先前对西班牙进行的MT的成本效益分析获得的。灵敏度分析以评估模型的鲁棒性。设定西班牙医疗保健观点。西班牙的参与者AIS患者。MT之后的干预措施FPE。 结果根据FPE和非FPE组的模型估计的QALYS，终生成本和净货币收益，具体取决于包括再灌注组和正式护理成本。MT之后的干预措施FPE。结果根据FPE和非FPE组的模型估计的QALYS，终生成本和净货币收益，具体取决于包括再灌注组和正式护理成本。结果估计在所有情况下，FPE组在90天时估计临床结果明显更好。在基本情况下，该模型估计每名患者的终身成本成本为16 583欧元，而FPE组的QALY增长率为1.2年。在替代方案中节省成本和QALY的收益较大（-44 289; 1.75）。在所有情况下，节省成本都是由长期成本降低驱动的。
引用：Mwata-Velu T，Ruiz-Pinales J，Avina-Cervantes JG，Gonzalez-Barbosa JJ，Contreras-Hernandez JL。经验模式分解和双向
运动图像（MI）EEG信号在BCI应用中广泛使用，因为它们通过想象身体肢体运动为用户提供了全部控制[9]。想象的和物理的肢体运动引起了MU-RHILTHM同步和去同步，可以使用感觉运动皮层上的EEG技术进行探索[10]。许多作品已经实施了特定技术选择和降低维数的特定技术，其中遗传算法（GA）[11] [11]，顺序的正向特征选择（SFF）[12]，线性判别分析（LDA）[13] [13]，经验模式分解（EMD）[14]和FISHER INCTICNANT INCINICINANT ANARESSICS（FISHER INCTINANT分析）（FDA）[15] [15] [15] [15] [15]。因此，有效的线性分类器（例如支持向量机（SVM）[16]和LDA [17]被广泛用于特征的分类。此外，贝叶斯分类器[18]，隐藏的马尔可夫模型分类器（hmm）[19]和K-Nearest邻居（K-NN）分类器[20]同样为EEG特征分类提供了竞争结果。从这个意义上讲，Miao等。[21]将右手食指解码用于手指康复。在他们的角度，Nijisha等人。[22]使用基于常见空间图案（CSP）和单个卷积层的空间过滤器对左手，右手，双手和脚MI-EEG信号进行分类。
引用：Mwata-Velu T、Ruiz-Pinales J、Avina-Cervantes JG、Gonzalez-Barbosa JJ、Contreras-Hernandez JL。经验模态分解和双向
运动想象 (MI) 脑电信号广泛应用于脑机接口 (BCI) 应用中，因为它们通过想象肢体运动让用户完全控制 [9]。想象和物理肢体运动会引起微节律同步和去同步，这可以通过使用脑电图技术在感觉运动皮层上进行探索 [10]。许多研究已经实现了特征选择和降维的具体技术，其中包括遗传算法 (GA) [11]、顺序前向特征选择 (SFFS) [12]、线性判别分析 (LDA) [13]、经验模态分解 (EMD) [14] 和 Fisher 判别分析 (FDA) [15]。因此，高效的线性分类器如支持向量机 (SVM) [16] 和 LDA [17] 被广泛用于特征分类。此外，贝叶斯分类器 [18]、隐马尔可夫模型分类器 (HMM) [19] 和 k-最近邻 (k-NN) 分类器 [20] 同样为 EEG 特征分类提供了有竞争力的结果。在这方面，Miao 等人 [21] 将右手食指解码应用于手指康复。Nijisha 等人 [22] 使用基于公共空间模式 (CSP) 的空间滤波器和单个卷积层对左手、右手、双手和脚 MI-EEG 信号进行分类。
Makhlouf, Y.、Salto-Tellez, M.、James, J.、O'Reilly, P. 和 Maxwell, P. (2022)。数字病理学中 AI 工具开发的总体路线图和核心步骤。诊断学，12(5)，文章 e1272。提前在线出版。https://doi.org/10.3390/diagnostics12051272
病理学和其他学科正在推动开发人工智能 (AI) 工具，以自动从大型数据缓存 [ 2 ] 中执行评估 [ 1 ]，以供临床使用。鉴于放射学 [ 3 ， 4 ] 和病理学 [ 5 ， 6 ] 超过 50 年的发展，政府对此予以认可（例如英国政府 2019 年的 Topol 审查）。模拟常规病理学工作流程，诸如 [ 7 ] 的技术挑战已证明某些深度学习网络具有同等或更高的性能。数字病理学中的组织学数据 [ 8 ] 是实现自动诊断或辅助诊断的最困难挑战之一。已经提出了多种交互式工具来帮助医疗用户自动进行全幻灯片图像 (WSI) 分析而无需编码，涵盖表型分析 [ 9 ]、分割 [ 10 ] 和 IHC 筛查 [ 11 ] 等领域。这有几种形式，其中最主要的是病理图像的自动解释。人工智能以计算机算法为基础，这些算法查询图像像素并将它们定量映射到代表组织结构或疾病状态的预定义类别中 [ 2 ]。最近的研究 [ 12 – 15 ] 表明，诊断工具或算法的设计通常需要考虑如何使用该工具、它如何适应病理学家既定的工作流程以及其他特定于领域的行为。无论人工智能算法依赖于完全监督还是弱监督/无监督学习，机器学习算法的主要目标都是通过搜索数据中的模式来找到特征值与所需结果（分类或回归模型、一组聚类等）之间的最佳映射 [ 16 ]。除此之外，总会有
Reyes-González Juan Pablo、Díaz-Peregrino Roberto、Soto-Ulloa Victor、Galvan-Remigio Isabel、Castillo Paul 和 Ogando-Rivas Elizabeth* 医疗保健系统中的大数据：与人工智能和区块链技术的协同作用
摘要：在过去的几十年里，大数据促进并改善了我们在医学研究和临床领域的日常工作；实现这一点的策略是了解如何组织和分析数据，以实现最终目标，即改善医疗保健系统，包括成本和收益、生活质量和患者结果。本综述的主要目的是说明大数据在医疗保健领域的最新发展、特点和架构。我们还想展示大数据在区块链和人工智能等最新技术中的不同应用和主要机制，认识到它们的优点和局限性。也许，医学教育和数字解剖学是尚未开发的领域，正如我们所提议的那样，研究它们可能会有利可图。使用这些不同的技术可以彻底改变医疗保健系统。因此，我们正在解释这些系统的基础，重点关注医疗领域，以鼓励医生、护士、生物技术和其他医疗保健专业人员参与并创建更高效、更有效的系统。
何塞·曼努埃尔·佩雷斯·德拉拉斯特拉 *、维多利亚·巴卡-冈萨雷斯、塞尔吉奥·冈萨雷斯-阿科斯塔、帕特里夏·阿森西奥-卡拉维亚、安德里亚·奥塔佐-佩雷斯、安东尼奥·莫拉莱斯-德拉努
摘要：抗体已经改变了生物医学研究，目前正用于不同的实验应用。通常，酶与其特异性抗体的相互作用会导致其酶活性降低。抗体的作用取决于其狭窄区域，即它所针对的酶区域。这种抑制的机制很少是抗体与催化位点的直接结合，而是由于空间位阻，阻止底物进入活性位点。然而，在几个系统中，与抗体的相互作用会引起酶的构象变化，从而抑制或增强其催化活性。因此，酶抑制或增强的程度反映了酶分子上各种抗原决定簇的性质和分布。目前，许多酶的作用方式已在分子水平上得到阐明。我们在此回顾抗体抑制酶催化活性的分子机制和最新趋势，并提供特异性抗体如何用于中和生物活性分子的例子
Ramos-Paja，CarlosAndrés； Serna-Garcés，Sergio Ignacio； González-Montoya，Daniel电源转换系统用于混合电池 - 电容器存储IngenieRamos-Paja，CarlosAndrés； Serna-Garcés，Sergio Ignacio； González-Montoya，Daniel电源转换系统用于混合电池 - 电容器存储Ingenie
背景：由于电气系统的CO 2的排放率低，这些电气系统引起了行业和学院的广泛关注。 div>但是，许多应用中所需的能源存储系统应保证是高能量和功率密度。 div>同样，提出的解决方案通过电流导数的限制保护电池。 div>设计过程确保了系统的整体稳定性和电池安全操作。 div>结论：当前控制器避免了由负载要求电流的高频组件引起的电池降解。 div>这些高频组件由电容器假定。 div>关键字：Batteria，电容器，滑动模式，升压转换器，Buck转换器，H Brido存储系统。 div>致谢：哥伦比亚国立大学梅德尔总部，技术研究所Metropo-Litano，Minciencas。 div>语言：英语。 div>