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饮食与营养障碍的 pdta ...
协调这一重要临床领域的治疗反应的需要导致了基于科学证据或“最佳实践”标准提供指征和建议的文件的产生。根据卫生和社会领域主任的法令。 2021 年 16 月 16 日，威尼托大区批准了营养与饮食失调 (DNA) 诊断治疗援助途径 (PDTA)，它代表了治疗这些疾病的黄金标准，并定义了在区域治疗网络内实施的程序。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
IEEE AWPL特殊群集2025上的“新兴光束转向技术用于毫米波的天线系统
毫米波（MMW）及以后，由于其有利的功能，包括高数据传输率，足够的容量和低潜伏期，引起了学术和行业的广泛关注和兴趣。然而，在毫米波带上以及超出对天线的严格要求，以维持链路预算，对毫米波带的重要空间路径损失和阴影效应的内在挑战。MMW和Anter Beyond Antennas的一个关键特征是光束转向，表明天线可以切换光束，以便有效地跟踪和通信移动或多个用户。考虑到高效和节能的5G MMW以及超越蜂窝和卫星通信，因此需要开发创新的光束驱动技术来满足不断发展的需求。工业部门和学术部门都已经适当地承认了这些挑战，并率先着眼于梁探手技术的研究和开发。
儿童产品中食品添加剂的分析
地址：巴西戈亚斯州戈亚尼亚 电子邮件：rafaella.holand14@gmail.com 摘要 本研究基于 2021 年 9 月至 2022 年 1 月期间从 Grupo Pão de Açúcar 数据库收集的数据，评估了儿童产品中的营养成分和食品添加剂的存在。总共分析了 143 种针对儿童销售的食品，分为加工肉类、零食、饼干、软糖、糖果和果汁等类别。研究发现其中含有多种添加剂，包括着色剂、防腐剂、增味剂和甜味剂，并将这些信息与巴西立法进行了比较。结果显示，所有产品都含有至少一种添加剂，有些产品甚至含有多种类型和类别的添加剂。分析强调了酒石黄和红40号等人工色素以及亚硝酸钠和硝酸钠等防腐剂的普遍存在。人们还发现了与食用某些添加剂有关的不良影响，例如多动症和长期健康问题。研究得出的结论是，尽管现有法规，但儿童产品中的食品添加剂种类繁多，这再次凸显了均衡饮食的重要性以及严格监管以保护儿童健康的必要性。
石灰产品重碳化的碳核算
南极碳资产管理有限公司（南极）Technoparkstrasse 1，8005Zürich，瑞士Southpole.com由Eula赞助的免责声明，South Pole的技术碳市场专家与Eula的Lime行业专家合作开发了这项报告。 该报告是由南极的技术碳市场专家与EULA的行业专家合作开发的。 这样的合作旨在反映石灰行业和碳市场专业人士的观点。 但是，本报告中表达的观点不一定代表所有讨论的主题上每个EULA成员或南极的立场。 以下碳市场和行业专家为通过研讨会和有关草案的反馈提供了信息：Francisco Koch（South Pole）Rodolphe Nicolle（Eula）Brecht de Roo（Carmeuse）Jean Marbehant（Lhoist）Francois Ponchon（Carmeuse）MichaelelsiChieel（oetelsef）南极碳资产管理有限公司（南极）Technoparkstrasse 1，8005Zürich，瑞士Southpole.com由Eula赞助的免责声明，South Pole的技术碳市场专家与Eula的Lime行业专家合作开发了这项报告。该报告是由南极的技术碳市场专家与EULA的行业专家合作开发的。这样的合作旨在反映石灰行业和碳市场专业人士的观点。但是，本报告中表达的观点不一定代表所有讨论的主题上每个EULA成员或南极的立场。以下碳市场和行业专家为通过研讨会和有关草案的反馈提供了信息：Francisco Koch（South Pole）Rodolphe Nicolle（Eula）Brecht de Roo（Carmeuse）Jean Marbehant（Lhoist）Francois Ponchon（Carmeuse）MichaelelsiChieel（oetelsef）
小胶质的称赞：从
Microglia are responsible for surveilling the central nervous system, responding to changes and injuries, phagocytosing cellular debris and protein aggregates, pruning synapses during development, releasing factors that in fl uence neural function, and mediating immune responses in the brain 2 (Fig.1）。当前的研究通过证明C1Q对衰老过程中神经元蛋白稳态的抑制作用，为我们对小胶质功能的理解增加了另一个方面。研究人员发现C1Q以年龄依赖性方式与神经元RNP复合物相互作用（图1）。使用先进的生化和成像技术，他们认为纯化的C1q在体外经历了RNA依赖性液相分离（LLP）。这种相分离对于C1q与体内神经元RNP复合物的相互作用至关重要，该复合物取决于RNA和内吞作用。1确定的研究表明，C1Q的胶原蛋白样结构域对于这种神经元摄取至关重要。在神经元内，C1Q与核糖体蛋白，RNA结合蛋白和RNA结合，损害神经元蛋白质的合成和稳态。1，即使C1q对年轻动物（2-3个月）动物的神经元蛋白翻译没有影响，但成年动物中C1Q的缺失（1年）导致蛋白质翻译的显着增加。全球蛋白质组学分析进一步证明了1岁的WT和C1Q-蛋白质之间的蛋白质含量的大脑变化，揭示了成人WT脑组织中与Septin复合物相关的蛋白质意外富集，而成人C1Q-抑制型脑组织中，成人WT脑组织中的蛋白质富集。1Scott-Hewitt等人。还探讨了C1Q集成到神经元RNP复合物中的功能后果。年轻的成年小鼠在C1Q中表现出的表现出恐惧记忆灭绝受损，这表明C1Q对于某些认知功能至关重要。
