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自闭症的进步：文献分析
本文对2007年至2023年的自闭症谱系障碍（ASD）的AI治疗研究提供了全面的概述，重点介绍了各个国家，机构，作者和关键词的全球贡献。美国以164个文件和4988次引用，强调了其在ASD疗法的AI技术中的核心作用，随后是中国的重大贡献（90个文件，1190个引用）和印度（65个文档，564个引用）。像斯坦福大学和麦吉尔大学这样的机构展示了大量的研究成果，而丹尼斯·沃尔（Dennis Wall）等作者则具有突出的贡献，这些贡献使诊断自闭症随着AI的使用而更加有效。关键字如“机器学习”，“自闭症谱系障碍”和“儿童”占主导地位，反映了为ASD干预措施利用技术的持续努力。总的来说，该分析强调了通过协作研究和技术创新来增强ASD治疗方法的全球动态努力。
引用狗和c的Elik T（2024）内分泌代谢中肠道菌群的研究趋势：主题和文献计量分析。正面。
肠道分子对于人体来说是必不可少的。据估计，我们体内的微生物共同占人类细胞数量的十倍（Qin等，2010）。最近的证据强烈表明，这些微生物的功能几乎像额外的器官，积极参与塑造和维持我们的生理学（Qi等，2021）。肠道微生物群在调节激素水平，对宿主激素的反应甚至产生其激素方面起关键作用（Sudo，2014年）。因此，它被认为是完全闪烁的内分泌器官，其作用范围延伸至遥远的器官和途径（Qi等，2021）。微生物群和激素之间的复杂关系对健康，行为，代谢，免疫和繁殖的各个方面具有深远的影响（Neuman等，2015）。健康的肠道微生物群由6个门组成，包括富公司，细菌植物，肌动杆菌，proteeobacteria，fusobacteria和verrucomicrobia（Crudele等，2023; Hamjane et al。，2024）。两个门的富公司和细菌剂占肠道菌群的90％（Hamjane等，2024）。菌群组成的变化会显着影响健康。这些变化可以在原因或后果的背景下进行评估。然而，不可否认的是，肠道菌群与我们身体的系统协同作用，以深刻影响健康。微生物群和激素之间的相互作用是双向的。在William的评论中所证明的是，激素具有直接影响菌群多样性和组成的能力，而相反，微生物群可以调节激素的产生并介导激素功能（Williams等，2020）。肠道菌群的组成因性激素，下丘脑 - 垂体 - 肾上腺（HPA）轴和胰岛素的失调，喂养行为和肥胖（Yoon and Kim，2021; Farzi et al。，2018; Kelly et al。，2018; Kelly et al。，2015; rusch et;肠道菌群通过与胰岛素，生长素素和GLP-1等激素相互作用，在调节喂养行为和代谢中起关键作用（Williams等，2020）。研究肠道菌群与肥胖之间关系的研究解释了肠道微生物群可以改变宿主代谢以及不疾病的肠道肠菌群在肥胖发展中的作用（Qi等，2021; Angelakis等，2012; Everard et el。，Everard等，2013; Everard等，2013）。肠道菌群产生的数十种代谢产物会影响能量调节和胰岛素敏感性（Qi等，2021;Wahlström等，2016）。代谢物，例如短链脂肪酸（SCFA）和胆汁酸在代谢综合征的中心病理中起重要作用，例如胰岛素抵抗；这些代谢物是影响能量平衡和胰岛素敏感性的肠道菌群的产物（Wahlström等，2016; Den Besten等，2015）。此外，抗糖尿病药物通过促进负责SCFA产生的微生物群生长，从而对丁酸酯和丙酸酯的水平产生积极影响。了解肠道细菌代谢物在内分泌疾病发展中的各种影响对于发现针对代谢疾病的新靶标和新药的发展至关重要。这些微生物群驱动的效应的潜力是深刻的，需要进一步研究其基础。
用于自然光未校准光度立体成像
自然光未校准光度立体 (NaUPS) 减轻了传统未校准光度立体 (UPS) 方法中严格的环境和光线假设。然而，由于内在的不适定性和高维模糊性，解决 NaUPS 仍然是一个悬而未决的问题。现有工作对环境光和物体材质施加了强有力的假设，限制了更一般场景中的有效性。或者，一些方法利用复杂模型的监督学习，但缺乏可解释性，导致估计有偏差。在这项工作中，我们提出了自旋光未校准光度立体 (Spin-UP)，这是一种无监督方法，用于解决各种环境光和物体中的 NaUPS。所提出的方法使用一种新颖的设置，在可旋转的平台上捕获物体的图像，通过减少未知数来减轻 NaUPS 的不适定性，并提供可靠的先验来缓解 NaUPS 的模糊性。利用神经逆向渲染和所提出的训练策略，Spin-UP 可以以较低的计算成本恢复复杂自然光下的表面法线、环境光和各向同性反射率。实验表明，Spin-UP 优于其他监督/无监督 NaUPS 方法，并在合成和真实世界数据集上实现了最先进的性能。代码和数据可在 https://github.com/LMozart/CVPR2024-SpinUP 获得。
针对骨肉瘤知识，热点和未来观点的靶向免疫疗法的文献分析
结果：对从247篇期刊获得的616个出版物进行了全面分析，其中包括3725位作者的贡献，这些作者与跨43个国家/地区的831个机构相关。值得注意的是，中国在ITFOS上表现出了最高数量的已发表（44.99％）文章。生产力最高的机构是智格大学，有26（4.22％）出版物。发行量最高的作者是来自日本Tomohide的Tsukahara，有15（2.44％）出版物。引用最多的文章是“ doi：10.1200/jco.2014.58.0225”。免疫学领域的生产率最高，总共发表了31（5.03％）文章。最常用的是“骨肉瘤”，“免疫疗法”和“癌症”。与此同时，“测序”，“预后签名”和“免疫微环境”已被确定为未来几年的研究领域。
对称信息完全测量复合物及其在量子密钥分发中的应用
对称信息完整测量 (SIC) 是希尔伯特空间中优雅、著名且广泛使用的离散结构。我们引入了一个由多个 SIC 复合而成的更复杂的离散结构。SIC 复合结构定义为 d 维希尔伯特空间中的 d 3 个向量的集合，可以以两种不同的方式划分：划分为 d 个 SIC 和 d 2 个正交基。虽然当 d > 2 时，它们的存在似乎不太可能，但我们意外地发现了 d = 4 的明确构造。值得注意的是，这种 SIC 复合结构与相互无偏基具有密切的关系，正如通过量子态鉴别所揭示的那样。除了基本考虑之外，我们利用这些奇特的属性来构建量子密钥分发协议，并分析其在一般窃听攻击下的安全性。我们表明，SIC 复合结构能够在存在足够大的错误的情况下生成安全密钥，从而阻止六态协议的推广成功。
视觉导航的体积环境表示
Vision语言导航（VLN）要求代理在基于视觉观察和自然语言说明的3D环境中导航。很明显，成功导航的关键因素在于全面的场景理解。以前的VLN代理使用单眼框架直接提取透视视图的2D特征。虽然很简单，但他们为捕获3D几何和语义而努力，导致部分不完整的环境代表。为了实现具有细粒细节的全面3D表示，我们引入了体积环境（VER），将物理世界脱氧于结构化的3D细胞中。对于每个单元格，通过2D-3D采样将多视图2D特征归纳到如此统一的3D空间中。通过对VER的粗略到纤维特征进行推断和多任务学习，我们的代理人可以共同预测3D占用率，3D房间布局和3D边界框。基于在线收集的vers，我们的代理构成了体积状态估计，并构建情节内存以预测下一步。实验结果表明，我们从多任务学习的环境表示导致了VLN的可观绩效提高。我们的模型在VLN基准（R2R，Reverie和R4R）之间实现了最新的性能。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
全球研究TR
小儿急性髓样白血病（AML）是一种恶性血液学疾病，其特征是骨髓中髓样前体的克隆增生（1）。尽管在了解和治疗小儿AML方面取得了重大进展，但它仍然是儿童与癌症相关死亡率的主要原因（2）。在过去的几十年中，在识别遗传和分子标记中取得了很大进步，这些标志在预测预后和指导治疗结果中起着至关重要的作用（3-6）。这些进步导致了靶向疗法的发展和更精确的风险地层方法，从而显着改善了患者的结果（7-9）。然而，高复发和难治案件的高度继续强调了这一领域正在进行的研究和创新的需求（10）。小儿AML研究中的一个关键挑战是该疾病的固有异质性，这使治疗决策和预后复杂化（11，12）。虽然关键的遗传突变和分子异常（例如FLT3-ITD，WT1，CEBPA突变和KMT2A重排）已被确定为重要的预后标记（13-16），但在我们对这些标记相互作用和促进疾病进步的理解方面仍然存在显着的差距（17）。解决这些差距对于克服复发和难治性疾病的持续挑战以及更好地将个性化治疗策略纳入临床实践至关重要。此分析提供了1999年至2023年小儿AML预后全球研究趋势的全面书目概述。通过检查诸如出版趋势，领先国家，著名的机构，影响力期刊，主要研究类别，著名贡献者，开创性参考和新兴趋势等关键方面，旨在为文件的当前景观和未来的文件提供清晰的快照。分析特别关注基因组学，转录组学和表观基因组学的进步如何塑造预后和治疗结果。此外，它探讨了临床试验在制定治疗方案中的关键作用，并突出了新兴疗法，这些疗法显示出改善患者预后的希望。这种文献计量方法综合了广泛的研究数据，提供了详细的系统概述。通过确定显着的趋势和关键研究，它为研究人员，临床医生和决策者提供了宝贵的见解。
2020年至2022年的文献分析
结果：有1,280个出版物符合19日，符合先天免疫的搜索策略，并于2022年1月1日至2022年10月31日出版。九百13篇文章和评论。美国的出版物数量最高（NP）为276，而没有自我引用的引用数量为7,085，而H-Index的H-Index为42，其中占总出版物的30.23％，其次是中国（NP：135，NC：135，NC：4,798和H-indindex：23），贡献了14.79％。关于NP的NP，Netea，Mihai G.（NP：7）来自荷兰是最有生产力的作者，其次是Joosten，Leo A.B.（NP：6）和Lu，Kuo-Cheng（NP：6）。法国法国研究型大学的出版物最多（NP：31，NC：2,071，H-INDEX：13），平均引文数（ACN）为67。免疫学杂志期刊具有最多的出版物（NP：89，NC：1,097，ACN：12.52）。“逃避”（强度1.76，2021-2022），“中和抗体”（强度1.76，2021-2022），“ Messenger RNA”（强度1.76，2021-2022），“线粒体DNA”，“力量DNA”（强度1.51，2021-2021-2022），“长度”（2021-2022），” Toll样受体”（强度1.51，2021-2022）是该领域的新兴关键字。