太阳能诱导的叶绿素荧光(SIF)已成为植被生产力和植物健康的有效指标。SIF的全球量化及其社会不确定性产生了许多重要的功能,包括改善碳通量估计,改善碳源和水槽的识别,监测各种生态系统以及评估碳序列工作。长期,区域到全球尺度监测现在是可行的,可以从多种地球观察卫星中获得SIF估计。这些努力可以通过严格的卫星SIF数据产品中存在的不确定性来源的严格核算来帮助这些努力。在本文中,我们引入了一个贝叶斯分层模型(BHM),以估算从1°×1◦分辨率分辨率分辨出具有全球覆盖的旋转碳天文台-2(OCO-2)卫星观测中的SIF和关联不确定性。我们的建模框架的层次结构允许方便模型规范,各种变异源的量化以及通过回归模型中的傅立叶项纳入季节性SIF信息。模型框架利用大多数温带土地区域的SIF可预测的季节性。所得数据产品以相同时空分辨率的现有大气二氧化碳估计值进行了补充。
[2] M. Yamada等人,“对车辆部署的道路表面状况检测技术的研究”,JSAE Review,2003,24(2):183-188。[3] L. Colace等人,“一种近红外的光电方法来检测道路状况”,《工程学的光学和激光》,2013年,51(5):633-636。[4] R. Finkele,“使用76 GHz的极化毫米波传感器在路面上检测冰层”,《电子信》,1997,33(13):1153-1154。
传感器广泛用于许多应用中,例如软机器人,药物载体和释放监测,人类健康,环境监测等。凝胶,包括水凝胶或有机凝胶,具有包含大量水或有机溶剂的三维网络,具有可调的Young的模量,可伸缩性,负载能力和良好的生物可理解。因此,各种凝胶是感测应用的理想材料平台。因此,我们很高兴宣布新的特刊《凝胶》,它将专注于作为在各个领域应用的传感器的凝胶。本期特刊感兴趣的主题包括但不限于: - 应变传感器; - 聪明的荧光感应; - 环境监测; -
普通的英语摘要背景和研究目的:许多大手术后的许多患者具有可检测到的自然标记水平,以造成心脏损伤,这与恢复,感染和/或死亡的延迟有关。这可能是由于手术后对身体的长时间压力而发生的。大约40%的手术患者在手术后有这些并发症的风险是处方血管紧张素转化酶抑制剂(ACE-I)或血管紧张素II受体阻滞剂(ARB)。这些药物用于治疗一系列长期疾病,包括高血压,肾脏疾病和心力衰竭。但是,相同的药物在手术前经常停止,以广泛控制的信念,即这可以防止手术期间或手术后的低血压。医生不确定是否应停止或继续使用这些药物。一些临床研究表明,在手术前停止ACE-I和/或ARB可能会导致手术后并发症。这项研究的目的是找出在大规模计划手术后,继续或暂时阻止这些药物会减少心脏的损伤和其他并发症。
抽象的微生物物种能够与健康个体共存,例如共生真菌白色念珠菌,利用多种策略来逃避我们的免疫防御能力。这些策略包括在其细胞表面掩盖与病原体相关的分子模式(PAMP)的掩盖。我们先前报道说,白色念珠菌会积极降低促炎性PAMPβ-1,3-葡聚糖在其细胞表面的暴露,以响应于与宿主相关的信号(如乳酸和缺氧)。在这里,我们表明白色念珠菌的临床分离株相对于其乳酸和低氧诱导的β-1,3-葡聚糖掩盖了表型变异性。我们利用了这种可变性来识别反应性和无反应性临床分离株。然后,我们对这些分离株进行了RNA测序,以揭示其表达模式表明与乳酸或缺氧诱导的β-1,3-葡聚糖掩模的潜在相关的基因。两个这样的基因的缺失减弱了掩盖:PHO84和NCE103。我们进一步检查了NCE103相关的信号传导,因为先前已显示NCE103编码碳酸酐酶,该碳酸酐酶在低CO 2水平上促进了腺苷酸环酶蛋白激酶A(PKA)信号传导。我们表明,尽管CO 2不会触发白色念珠菌中的β-1,3-葡聚糖掩盖,但SCH9-RCA1-NCE103信号传导模块强烈影响β-1,3-葡聚糖暴露于低氧和乳酸。除了确定控制白色念珠菌中PAMP暴露的新调节模块外,我们的数据还暗示,该模块对于响应于CO 2以外的环境输入的PKA信号很重要。
在日本,分发是药剂师的关键责任,并且随着机器人和人工智能(AI)的进步而继续发展。本综述研究了机器人技术和AI的整合到药物实践中,为其有效性提供了支持证据,并探讨了日本药房教育教学的未来指导。在医院和药房中引入了分配机器人,例如自动分配系统和机器人无菌制剂,以提高效率,减少分配错误并优化药物管理(Takase,2022)。AI驱动的系统协助药剂师进行决策和个性化药物治疗,增强药物安全性,预测不良反应并优化个性化的药物治疗(Chow,2023)。尽管最初的实施成本很高,但预计机器人和AI的整合将扩大,尤其是在药物安全监测和AI-AI辅助药物治疗管理等领域。分配在个性化药物治疗中起着至关重要的作用,并且需要技术素养以及临床专业知识。要适应这些进步,需要进行药学教育改革才能纳入AI驱动的决策支持系统,机器人培训和跨学科合作。为未来的药剂师提供这些技能,将确保他们可以有效整合机器人和AI技术,同时保持患者的安全和护理质量。随着药房实践的不断发展,药剂师必须适应技术进步,并与机器人和AI合作以优化药物治疗结果。关键词:药剂师,分配,机器人,人工智能(AI),药学教育
摘要:随着物质稀缺和环境问题的增长,重复使用和减少废物的关注是根据它们减少碳排放和促进零净建筑物的潜力而引起的。这项研究开发了一种创新的方法,该方法将多模式传感技术与机器学习结合在一起,以实现对现场建筑材料的无接触式评估,以重新使用潜力。通过整合热成像,红色,绿色和蓝色(RGB)相机以及深度传感器,系统可以分析材料条件并揭示现有建筑物内的隐藏几何形状。这种方法通过分析现有材料(包括其成分,历史和组件)来增强材料的理解。一项关于干墙解构的案例研究表明,这些技术可以有效地指导解构过程,并有可能大大降低材料成本和碳排放。这些发现突出了可行的场景,用于干墙再利用,并通过自动反馈和可视化切割线和紧固件位置来提高现有解构技术的见解。本研究表明,非接触式评估和自动解构方法在技术上是可行的,经济上有利的,并且在环境上是有益的。作为朝着查看和对现有建筑材料进行分类的新方法迈出的第一步,本研究为未来的研究奠定了基础,促进了可持续的建筑实践,以优化材料再利用并减少负面的环境影响。
摘要:我们展示了一种简便的方法,用于批量生产氧化石墨烯(GO)散装修饰的屏幕打印电极(GO-SPE),这些电极(GO-SPE)是经济的,高度可重现的,并提供了分析有用的输出。通过制造具有不同百分比质量掺入(2.5、5、7.5和10%)的GO-SPE,观察到对所选的电分析探针的电催化作用,与裸露的/石墨SPE相比,随着更大的GO掺杂而增加。最佳质量比为10%,达到90%的碳墨水显示出朝向多巴胺(DA)和尿酸(UA)(ua)的电分析信号。×10的幅度比在裸露/未修改的石墨SPE上可实现的大小要大。此外,10%的GO-SPE表现出竞争性低的检测极限(3σ)对DA的DA。81 nm,它优于Ca的裸露/未修饰的石墨SP。780 nm。改进的分析响应归因于居住在GO纳米片的边缘和缺陷位点的大量氧化物种,可用于对内晶的电化学分析物表现出电催化反应。我们报道的方法简单,可扩展性且具有成本效益,可用于制造GO-SPE,该方法表现出竞争激烈的LOD,并且在商业和药用应用中具有重大兴趣。
上下文。自适应光学器件(AO)是一种允许地面望远镜的角度分辨率的技术。波前传感器(WFS)是此类系统的关键组成部分之一,驱动基本的性能限制。目标。在本文中,我们专注于特定类别的WFS:傅立叶过滤波前传感器(FFWFSS)。此类以其极高的灵敏度而闻名。然而,缺乏任何类型的FFWF的清晰而全面的噪声传播模型。方法。考虑到读出的噪声和光子噪声,我们得出了一个简单而全面的模型,使我们能够了解这些噪声如何在线性框架中的相重建中传播。结果。这种新的噪声传播模型适用于任何类型的FFWF,它允许人们重新审视这些传感器的基本灵敏度极限。此外,还进行了广泛使用的FFWFSS之间的新比较。我们专注于使用的两个主要FFWFS类:Zernike WFS(ZWFS)和金字塔WFS(PWFS),从而带来了对其行为的新理解。
On September 19, 2024, GC Therapeutics (GCTx), a biopharmaceutical company created to scale and unlock the next generation of cell therapy-based medicines, launched and announced the successful completion of a $65 million Series A financing led by Cormorant Asset Management with participation from Mubadala Capital, Andreessen Horowitz (a16z) Bio + Health, Medical Excellence Capital, Cercano Management, and Pear VC,将GCTX筹集的总资本提高到7500万美元。Wilson Sonsini Goodrich&Rosati就交易建议GC Therapeutics。Wilson Sonsini Goodrich&Rosati就交易建议GC Therapeutics。