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使用定量抗体方法评估法国医院中产生ESBL的肠杆菌的医生传播
抗菌抗性（AMR）是一个令人震惊的公共卫生威胁。最近的报告并不乐观，并且在全球范围内强调了归因于AMR [1,2]的高度发病率 /死亡率。在2017年，该世卫组织发表了一份详细的优先病原体清单，包括产生扩展的谱β-内酰胺酶（EESBL）。自1980年代以来，Eesbl在全球范围内出现并传播[3]。减少EESBL影响的公共卫生战略依赖于卫生措施，特别是在医疗机构中，依赖于抗生素管理和感染控制。在EESBL，ESBL - 产生大肠杆菌（ESBL -EC）和ESBL-产生肺炎克雷伯氏菌（ESBL -KP）是EESBL表型的两个主要物种[4]，即使它们表现出不同的流行病学特征。ESBL-EC在社区环境中是地方性的，但在医院中矛盾的跨跨风险却很低[5]。相比之下，ESBL-KP几乎局限于医院环境，并且具有显着的流行能力，如多次医院暴发所证明的[6-9]。迄今为止，申请控制EESBL的卫生措施的类型，即标准或接触预防措施仍在争论[10]中。主要问题之一是接触预防措施是否应系统地应用于殖民或感染的患者[11-14]。自2015年以来，根据比利时的建议[15]，以及我们在雷恩大学医院的流行病学事件专业知识，在ESBL-KP的情况下，接触预防措施仍然适用，而在ESBL-EC殖民化或感染的情况下则应用标准预防措施。
试图以旋转机的示例将启发式研究方法应用于机械工程
摘要。在任何网站或百科全书中，例如大不列颠或维基百科，在“启发式”条目下，人们可以从生活的各个领域找到许多定义，参考和示例。但是，本文的作者无法找到与技术相关的示例，尤其是在机械工程中。这个事实激发了我们解决这个主题，尤其是因为实践和日常生活中的许多具体示例似乎非常适合证明启发式方法论在技术科学中的相关性。根据作者，在这种情况下，涡轮机械似乎特别感兴趣。这是关键的机械，即，失败威胁人类生命的机械。因此，开发高级工具来分析它们的重要性，尤其是在整个操作范围内（稳定和不稳定）。使用这些工具，可以有效地在决策过程中使用其智力，直觉和常识。因此形成了经典的启发式共生。本文展示了一个名为Meswir的高级计算机系统，该系统是在Gdańsk（IMP PAN）的波兰科学院流体流量机械研究所开发的，该机械产生了一系列有趣的诊断信息，包括多个旋转和与不平衡载体有关的多个旋转和随机错误。该研究是使用高速，低功率涡轮机作为例子进行的。尽管没有正式的理论证明其正确性，但获得的结果有助于得出正确的结论并做出明智的决策，这是决策启发式方法的本质。
一种基于SYSML的机电系统建筑设计的方法
机电系统系统的特征是它们的组件与不同技术领域之间的协同相互作用。这些相互作用使系统能够获得更多的功能，而不是独立考虑的组件的功能之和。传统的设计方法不再足够，并且需要新的协同和多学科的设计方法，并在不同学科的专家之间进行密切合作。sysml是用于系统建模的通用多视图语言，并被确定为对此工作的支持。在本文中，提出了一种基于SYSML的方法。此方法包括两个阶段：一个具有外部观点的黑匣子分析，提供了全面且一致的设置要求，以及逐渐导致系统内部体系结构和行为的白盒分析。
机器学习方法是否导致类似的个性化治疗规则？真实数据的比较研究
Florie Bouvier，Etienne Peyrot，Alan Balendran，CorentinSégalas，Ian Roberts等。机器学习方法是否导致类似的个性化治疗规则？对真实数据的比较研究。医学的统计数据，2024，43（11），pp.2043-2061。10.1002/sim.10059。hal-04503566
算法和化学偏移编码定量脂肪水成像的算法和方法的比较综述
在肝PDFF上（PDFF≤50％），并使用相同的实验条件评估了其在实验设置的4.12％的可重复系数，其可重复性系数为2.99％。此外，一个脂肪水幻影在另一项QIBA研究中前往多个地点16,17，并在各种MRI供应商溶液中显示了可重现的PDFF测量。如今，为了获得这些定量的PDFF和R ∗ 2生物标志物，已经开发了几种基于CSE-MRI的基于CSE-MRI的方法。因此，本研究的目的是建立和比较这些方法的定量性能，其准确性的偏见以及在可重复可辨认的研究框架内的精确性限制。18相关，十多年前，ISMRM 2012 Fat Water MRI研讨会提议将PDFF标准化为定量成像生物标志物。收集的算法在众多的体内数据集中进行了基准测试，并开发了MATLAB算法工具箱。它为算法的输入/输出格式提供了标准化，并促进了它们的比较。不幸的是，大多数研究仅提供对PDFF的离散和有限范围的评估，混合脂肪 - 水样品通常低于50％。进行更广泛的评估，
组合的2Ω/3Ω方法用于测量...
本研究的重点是建立和验证一种方法，以准确测量非常导电薄膜的平面内电导率，例如单晶金属或半导体，2D和纳米结构材料。通过整合2Ω和3Ω测量值，该方法对绝缘叠层器的浅表热边界电阻不敏感，从而可以精确地估计在子材料或多层堆栈顶部生长的导电膜的平面热膜内热性能。该提出的技术用于分析硅在绝缘子堆栈中的导热率，其顶层由340 nm厚的单晶硅硅组成。测量是在250至325 K的温度范围内进行的。结果证实了该方法正确评估硅膜的热导率降低的能力与大量值相比，这表明了其对导电薄膜导电性表征的可靠性。
新的成像方法可以对整个大脑进行详细的 RNA 分析
卡罗琳斯卡医学院和卡罗琳斯卡大学医院的研究人员开发了一种显微镜方法，可以对完整的小鼠大脑进行细胞分辨率的详细三维 (3D) RNA 分析。根据《科学》杂志发表的一项新研究，这种名为 TRISCO 的新方法有可能改变我们对正常和疾病状态下大脑功能的理解。
辐射诱导的N-异丙基丙烯酰胺在微晶纤维素上的接枝聚合：评估过氧化方法的效率
Siti Fatahiyah Mohamad，VéroniqueAguié-Béghin，Bernard Kurek，Xavier X.Coqueret。辐射诱导的N-异丙基丙烯酰胺在微晶纤维素上的移植物聚合：评估过氧化方法的效率。辐射物理与化学，2022，194，pp.110038。10.1016/j.radphyschem.2022.110038。hal-03583793
使用机器学习方法检测阿尔茨海默氏病
摘要。随着世界正在经历人口增长，年龄在65岁及以上的老年人的一部分也以更快的速度增长。结果，预计未来几年患有阿尔茨海默氏病的痴呆症将迅速增加。目前，医疗保健系统需要准确检测该疾病以治疗和预防。因此，开发一个早期发现阿尔茨海默氏病以避免并发症的框架至关重要。为此，提出了基于机器学习（ML）和深度学习方法的新型框架，以检测阿尔茨海默氏病。尤其是，已经针对其定义准确性评估了不同的ML和DL算法的性能。实验结果表明，双向长期记忆（BILSTM）的表现优于91.28％的ML方法。此外，与现状的比较表明，我们的框架优于文献中提出的其他方法。