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行业脉搏：2023 年医疗技术报告
一年后，原本显而易见的逆风进一步加剧。地缘政治动荡、商业和供应链中断恢复缓慢、监管环境变化以及全球通胀持续高企，都加剧了影响该行业的不确定性。除了这些因素之外，人们还开始思考 GLP-1（胰高血糖素样肽 1）疗法的兴起将如何影响该行业的长期发展。然而，全球人口老龄化以及随之而来的得不到充分服务的慢性病患者数量的增加为长期增长提供了强劲的基础。此外，随着数据分析能力的新进展（最显著的是人工智能 (AI) 的兴起，包括 2023 年突破性的生成式 AI 模型），整个行业的数字化进程加速，为该行业的未来开辟了新的可能性。
阿米尔的访问引起土耳其媒体 Al Waab Street 的关注...
卡塔尔国埃米尔谢赫塔米姆·本·哈马德·阿勒萨尼殿下对姐妹国家土耳其共和国的访问引起了土耳其媒体的关注，土耳其媒体用大量篇幅报道了这次重要访问。访问期间，埃米尔殿下和他的兄弟、总统雷杰普·塔伊普·埃尔多安主持了卡塔尔-土耳其最高战略委员会第 8 次会议。土耳其报纸和电视台重点报道了埃米尔殿下和土耳其总统之间的双边会晤，会晤期间，双方回顾了两个兄弟国家发展战略关系的前景，并讨论了地区和世界共同关心的问题。他们还关注了埃米尔殿下和总统埃尔多安签署的协议和谅解备忘录
土壤污染的生物修复技术：简介
由于人类对能源储藏，不安全的农业实践和快速工业化的活动增加，在过去几十年中，环境污染一直在增加。土壤污染是所有人中的主要担忧之一，因为土壤污染会通过污染土壤中种植的食物而损害人类，或者可能导致土壤不孕并降低生产力，而在环境和公共卫生方面，由于其毒性引起的环境和公共卫生问题，它们的毒性是：重金属，重金属，重金属，重金属，核废料，农药，温室气体和水力水平。，本章将包括；由于其环保特征，使用生物学手段对土壤污染的来源和污染地点进行修复已被证明有效且可靠。生物修复可以根据几个因素进行现场或原位进行，这些因素包括位点特征，污染的类型和浓度。它也被视为解决新兴污染物问题的解决方案。
长期在小鼠成纤维细胞植入物中逆转录病毒介导的基因转移的体内表达
当前的基因治疗模型涉及逆转录病毒介导的遗传材料转移到源自各种体细胞组织的细胞中，包括造血系统的细胞，成纤维细胞，肝细胞，内皮细胞和成肌细胞（1、2）。我们先前已经描述了一种通过小鼠皮肤成纤维细胞逆转录病毒感染的基因产物传递方法（3）。我们先前在成纤维细胞研究中使用的转导基因是人和狗因子IX cDNA（3，4）。尽管在组织培养中可以实现高水平的持续性，而当在啮齿动物的同种异体移植中移植时，这些成纤维细胞仅在短时间内就产生了大量因子IX（3，5）。从理论上讲，体内表达的短期可能归因于不同的因素：（i）宿主对外源性因子IX的免疫反应； （ii）移植后外国细胞的破坏； （IIM）一旦将转导细胞移植到动物的转移基因的转录基因转录的特异性下降。已经表明（3，5），植入改良的成纤维细胞后，对人类因子IX的抗体存在，这至少可以解释，部分原因是第IX因子的短期。在这项工作中，使用不同的启动子来控制8-半乳糖苷酶的表达，我们证明，在组织培养中，长期表达可以轻松获得，但指导感兴趣基因转录的启动子的类型可能是决定体内长期表达的关键因素之一。
tauvid™：第一个用于成像阿尔茨海默氏病tau病理学的FDA批准的宠物示踪剂
摘要 - 专门的深度学习（DL）加速器和神经形态处理器的出现为将深度和尖峰神经网络（SNN）算法应用于医疗保健和生物医学应用的新企业带来了新的机会。这可以促进医学互联网系统（IoT）系统和护理点（POC）设备的进步。在本文中，我们提供了一个教程，描述了如何使用各种技术，包括新兴的回忆设备，可编程的门阵列（FPGA）和互补的金属氧化物半导体（CMOS），可用于开发有效的DL加速器，以解决各种诊断诊断，模式识别的诊断，信号过程和信号过程中的各种问题。此外，我们探讨了尖峰神经形态处理器如何补充其DL对应物以处理生物医学信号。该教程通过应用于医疗保健领域的大量神经网络和神经形态硬件的大量文献进行了研究。我们通过执行将传感器融合信号处理任务与计算机视觉相结合的传感器融合信号处理任务来标记各种硬件平台。在推理潜伏期和能量方面进行了专用神经形态处理器和嵌入AI加速器的比较。最后，我们对领域的分析进行了分析，并分享了各种加速器和神经形态处理器引入医疗保健和生物医学领域的优势，缺点，挑战和机遇的观点。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
如何引用本文：Vasudeva A、Sheikh NA、Sahu S。通过远程医疗和人工智能增强的国际功能、残疾和健康分类用于评估功能性残疾。J Family Med Prim Care 2021；10：3535-9。
建议的工作流程 建议的工作流程是，该人应该在网站上申请证书，该网站将首先确定是否存在基准残疾。智能助手和视频分析将有助于做出这一决定。将设置一个网络摄像头，其中包含预先指定的问题和预先指定的带有说明的协议。提供用于评估残疾的视频指南和说明手册将有助于以足够的信心得出结论，即患者是否有基准残疾。上诉机构将处理任何上诉。如果它确实符合基准残疾的条件，AI 将填写 WHO 的 ICF 核心集以创建功能档案；使用远程医疗来衡量能力和绩效，这可能取决于环境和社会规范
评估农业废物肥料和家禽肥料的潜力
摘要尼日利亚的尼日尔三角洲地区遭受石油污染，这会影响生态系统功能和人类健康，这需要找到利用当地资源的可持续补救选择。在这项工作中，主要用作农业目的的牛粪（CM）和家禽粪（PM），用于在实验室尺度上生物化原油污染的土壤。除了容易访问外，CM和PM还具有可持续的生物外源，可用于多种微生物，可用于生物学。在1.5个月研究结束时，评估了修正案对NC 10 -NC 40范围内指定的石油总碳氢化合物（STPH）的影响。与CM污染的土壤相比，观察到在PM对土壤中的STPH降解明显更高（23％）；自然衰减土壤（Rena）增加了1％的降解。分析的样品中的前主导级分数为NC 16 -NC 35。与CM修订选项相比，PM修正案可以更好地对这些部分进行生物修复。此外，生物塑料比修正案与受污染的土壤的影响表明，每种形成的生物添加的比率为1：1（w/w）的比率比比率1：2（w/w）更好，这表明修正的量较高，而污染的土壤与污染的土壤的量越高，则有效的生物化量越有效。这项研究的结果证明了PM作为可持续，负担得起和本地生物修复技术的潜力，该技术在尼日尔三角洲的原油污染的土壤中恢复了土壤。
PANSAT 电气系统的中级设计与分析...
小型业余海军卫星 (PANSAT)：(1) 太阳能电池阵列；(2) 电源调节和控制子系统 (PCCS)；(3) 电池。本论文的重点是分析太阳能电池阵列的输出性能。此外，还研究了为 EPS 提出的混合 PCCS 的推导，并讨论了使用镍镉电池作为辅助电源的候选方案。对太阳能电池阵列输出性能的研究导致了 PANSAM（PANSAT 太阳能电池阵列模型），这是一种模拟太阳能电池阵列功率输出的计算机模型。用户可以指定太阳的赤纬、轨道的倾角以及卫星绕其三个轴的方向和旋转速度。模拟完成后，PANSAM 会提供太阳照射的有效表面积以及输出电流和功率。PANSAM 确定的平均有效面积比 PANSAT 工作人员最初提出的 1259 cm2 少 17.6%。这导致预测功率大幅降低。A. 还对 PANSAT 进行了初步瞬态热分析，为 PANSAM 提供了温度数据。
物质制成的医疗器械中非药理作用机制的概念在实践中的作用：药理学能为推动科学做些什么
摘要 医疗器械代表了一类广泛的产品，旨在用于预防、诊断、监测、治疗或缓解疾病或损伤。近年来，医疗器械的发展已导致越来越多的产品含有“物质”，由于其存在形式和使用部位与药品相似，通常被称为“边缘”产品。欧盟 (EU) 的监管文件在许多监管领域都考虑了基于物质的产品；在治疗学中，他们根据产品的主要作用机制将“医疗器械”与“药品”区分开来。这种区别通常不是直观的，而是基于对“药理、免疫和代谢作用机制”等基本术语的正确解释，这些术语具有重要的监管意义。本文讨论了正确解释这些术语的问题，并希望引起药理学家的兴趣，设计适当的实验范例，以严格、科学地解释由物质制成的医疗器械的正确作用机制。