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经颅磁刺激 (TMS) 实验
[1] Siegmund 等人。通过功能性磁共振成像理解源代码。（2014 年）。[2] Huang 等人。使用 fMRI 和 fNIRS 提取数据结构操作的神经表征。（2019 年）。[3] Peitek 等人。程序理解和代码复杂度指标：一项 fMRI 研究。（2021 年）。[4] Krueger 等人。神经鸿沟：一项关于散文和代码写作的 fMRI 研究。（2020 年）
使用深钢筋的四倍的机器人模拟...
摘要 - 我提出了一种新颖的增强学习方法，用于在模拟环境中训练四足机器人。在动态环境中控制四足机器人的想法非常具有挑战性，我的方法提出了最佳的政策和培训方案，资源有限，并且表现出色。该报告使用RaisimgyMtorch开源库和专有软件Raisim进行模拟Anymal机器人。我的方法以训练时的机器人步行方案的评估为中心，以制定马尔可夫决策过程。使用在Actor-Critic模式下使用的近端策略优化算法来解决结果的MDP，并使用一台台式机收集了数千个状态转换。这项工作还提出了一个控制器方案，该计划在模拟环境中显示了数千个时间步骤。这项工作还为早期研究人员提供了他们喜欢的算法和配置的基础。
有关糖尿病周围神经病的筛查，诊断和管理的专家意见：一种多学科方法
拟议的专家意见旨在解决糖尿病周围神经病（DPN）的概念，临床和治疗方面的当前知识，并提供指导文件，以帮助临床医生在DPN护理中提供最佳实践。参与的专家认为临床医生对这种疾病的怀疑是早期识别和诊断的关键因素，强调了第一次入选或推荐医生对疾病的意识提高。提出的“筛查和诊断”算法涉及在患有神经性症状和/或神经病的迹象的患者中考虑DPN，并在dpn危险中谨慎地考虑远距离的Neuropthe neuropthe neuropth periper neurop，并排除其他详细的神经疗法，以排除AIRIPATH的NEUROP，并排除其他导致A的神经性症状和/或迹象。在非典型情况下对小神经功能障碍或大型神经功能障碍的结果测试。尽管目前，DPN的第一线干预措施由优化的血糖控制（主要用于1型糖尿病）和多因素干预措施（主要针对2型糖尿病）表示，但需要个性化的DPN发病机理治疗方法。alpha-脂肪酸（ALA）似乎是一条重要的第一线发病机理，因为它是一种直接和间接的抗氧化剂，可与直接针对活性氧的策略一起使用，并非上定义地支持内源性抗氧化剂的能力，以改善DPN条件。该专家意见文件有望增加在该领域的现有研究中仍然存在差距，需要具有敏感终点和标准化方案的精心设计，健壮，多中心临床试验，以通过简单有效的算法促进DPN的诊断，并跟踪疾病的进展和治疗反应。识别生物标志物/预测因子，从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法，这可能会为新型治疗的新疗法提供机会，这些疗法在DPN的早期阶段会有效，并且可能会改变这种疾病的自然病程。识别生物标志物/预测因子，从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法，这可能会为新型治疗的新疗法提供机会，这些疗法在DPN的早期阶段会有效，并且可能会改变这种疾病的自然病程。
支持飞行测试的模拟 - DTIC
飞行测试仍然是飞机开发或改装过程中必不可少的一步。现代固定翼飞机是高度复杂的系统，推动着空气动力学、推进和控制系统技术的发展。其中许多技术相互集成且相互依赖。当然，从 F-22 到 EF2000 的现代军用飞机推动着飞机可内置功能的极限。空中客车的 A3 10 和波音的 777 等商用运输机采用了许多最初用于军用飞机的飞机先进技术。飞机的复杂性不断增加，给参与这些飞行器飞行测试的人员带来了新的挑战。40 多年来，模拟在飞行测试中发挥了关键作用。随着飞机的复杂性不断提高，模拟的作用也不断增强。每个主要的飞机开发商，无论是商用还是军用，都在一定程度上依赖于模拟的使用。将这些模拟应用于飞行测试是飞机开发的一个重要方面。每年，世界各地都会举办数十场研讨会和会议，讨论模拟及其用途。随着计算机技术继续以加速的速度发展，模拟领域也随之不断扩大。不幸的是，很少有文字记录如何有效地使用模拟来支持飞行测试。
TDS GTNXi 飞行模拟器
下载完成后，安装将自动开始，按“下一步”继续完成安装屏幕，以完成 PC Trainer 的安装。PC Trainer 安装完成后，将下载实际的 GTNXi PC Trainer。下载完成后，将开始安装此组件，按“下一步”继续。
社论：探索危机时期人类健康与城市本性之间的多方面关系
现在是时候超越传统界限并研究对绿色空间与人类健康之间的关系的更彻底的了解，即使对该主题的研究已经建立了良好的研究（Vidal等，2022）。考虑到气候变化和其他复合危机所带来的迫在眉睫的挑战尤其重要（Vidal等，2024）。本社论强调了对实用，包容和公平解决方案的需求，同时研究了新的范式，从而加深了我们对城市生态，健康和韧性的理解。许多健康优势，例如较少的心血管风险，更好的心理健康和社会凝聚力提高，一直与绿色空间有关（van den Berg等，2015； Lai等，2019）。根据荟萃分析，那些在绿色空间中花费更多时间的人的全因死亡率显着降低（Rojas-Rueda等人，2019年）。进入城市绿色空间对于在19日大流行期间的心理喘息至关重要，强调了其作为公共卫生基础设施的功能（Slater等，2020）。访问这些优势仍然不平衡。边缘化的人受到绿色空间可用性差异的影响不成比例，这加剧了健康差异（Rigolon，2016）。鉴于自然具有减少社会和健康不平等的能力，因此必须在城市发展中获得公平的访问权。绿色空间的常规定义 - 公园，花园和绿树成荫的街道 - 无法捕捉城市自然的多样性。大自然如何纳入城市基础设施中的创新和多用途解决方案（Raymond等，2017）。
EU/英国申请表 - 2025.02.11
在细胞外基质 +化学定义的培养基中，将患者肿瘤组织样品培养为肿瘤器官。PDO被鉴定为Hoechst阳性细胞簇，使用荧光活力染色单独确定每个PDO的活细胞的数量。药物筛查用每种化合物3剂进行3剂，并计算出TO-PRO-3活细胞测量曲线下的反向面积以量化响应。tempus XT和整个转录组测定法用于在器官和配对的患者肿瘤上执行NGS（如果有）。通过我们的标准管道处理所得数据，以识别可靶向突变，新抗原，CNV和融合。
使用基于CT的深度学习的新辅助化学疗法对新辅助化学免疫疗法的病理完全反应的非侵入性预测：多中心
新辅助化学免疫性疗法已彻底改变了非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗策略，并确定可能对这种先进治疗的候选者具有重要的临床意义。目前的多机构研究旨在开发一种深度学习模型，以预测基于计算机断层扫描（CT）成像的NSCLC中对新辅助免疫疗法的病理完全反应（PCR），并进一步探讨了拟议的深度学习签名的生物学基础。在2019年1月至2023年9月，总共有248名接受新辅助免疫疗法的参与者在Ruijin医院，Ningbo Hwamei医院接受NSCLC的手术，然后在Ruijin医院进行NSCLC手术和Zunyi医科大学的后医院。在新辅助化学免疫性疗法之前的2周内进行了成像数据。鲁伊因医院的患者被分为培训集（n = 104）和6：4比率的验证集（n = 69），而宁波·霍马伊医院（Ningbo Hwamei Hospital）和祖尼医科大学（Zunyi）医科大学的其他参与者则是外部队列（n = 75）。在整个人群中，在29.4％（n = 73）的病例中获得了PCR。我们对PCR预测深度学习签名曲线下的区域（AUC）为0.775（95％的置信间隔[CI]：0.649-0.901）和0.743（95％CI：0.618-0.869）的验证集和外部队列中的0.5％（95％）（95％）（95％）（95％）（95％）。临床模型的0.689）和0.569（95％CI：0.454-0.683）。此外，较高的深度学习评分与微环境中细胞代谢途径和更多抗肿瘤免疫的上调相关。我们开发的深度学习模型能够预测NSCLC患者的新辅助化学免疫性疗法。
旅游部制定了医疗和健康旅游国家战略和路线图，随函附上该战略和路线图的副本
5.1. 加强生态系统的必要性 26 5.2. 组织医疗价值旅行促进者 26 5.3. 为牙科诊所制定 NABH 标准和认证 27 5.4. 远程医疗作为重点领域 27 5.5. 健康保险可携性 27 5.6. 为外国患者开发医疗区 28 5.7. 开发特殊健康旅游区 28 5.8. 组织医疗服务提供商 28
genh2r：通过可扩展的模拟演示和模仿
本文介绍了GenH2R，这是一个学习基于远见的人类到机器人（H2R）han-dover技能的框架。目标是为机器人配备能够以各种复杂轨迹的人类传递的几何形状可靠接收对象。我们通过通过全面的解决方案进行大规模学习H2R移交，包括程序模拟资产创建，自动演示式概述和有效的模仿学习。我们利用大型3D模型存储库，敏感的GRASP生成方法和基于曲线的3D动画来创建名为GenH2R-SIM的H2R交换模拟环境，并通过三个尺度级传递了现有模拟器中现有模拟器中的场景数量。我们进一步引入了一种蒸馏友好的演示生成方法，该方法自动产生了一百万个适合学习的高质量演示。最后，我们提出了一种4D模仿的学习方法，该方法通过将来的预测目标增强，以将示范示例提炼为视觉运动切换政策。在所有情况下，模拟器和现实世界中的实验评估都表现出比基线的显着提高（至少 +10％的成功率）。