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神经音频编解码中的学习来源分离
摘要 - 神经音频编解码器通过有效将连续音频信号转换为离散令牌，具有显着高级的音频组合。这些编解码器可以通过对这些令牌进行训练的生成模型来保留高质量的声音，并使复杂的声音生成。但是，现有的神经编解码器模型通常在大型，未分化的音频数据集上进行训练，从而忽略了语音，音乐和环境声音效果等声音域之间的基本差异。这种监督使数据建模复杂化，并为声音发电的可控性带来了其他挑战。为了解决这些问题，我们介绍了源 - 触发性神经音频编解码器（SD-CODEC），这是一种结合音频编码和源分离的新型方法。通过共同学习音频重新合成和分离，SD-Codec明确地将来自不同域的音频信号分配给不同的代码书，以及一组离散表示。实验结果表明，SD-Codec不仅保持竞争性的重新合成质量，而且还得到了分离结果的支持，还证明了潜在空间中不同来源的成功分离，从而增强了音频编解码器中的可解释性，并提供了对音频产生过程的潜在控制。索引术语 - 神经音频编解码器，源分离，表示学习，量化。
出版日期：2025/01/28摘要：十二烷基硫酸钠聚丙烯酰胺凝胶电泳（SDS-PAGE）是蛋白质和蛋白质的基石技术
出版日期：2025/01/28摘要：十二烷基硫酸钠聚丙烯酰胺凝胶电泳（SDS-PAGE）是蛋白质分析中的基石技术，可根据其分子量提供精确的蛋白质分离和蛋白质的表征。本综述提供了SDS-PAGE的全面概述，作为Western印迹分析的关键一步，重点讨论了其在营养研究和食品质量评估中的应用。本文强调了SDS-PAGE在识别和量化饮食蛋白，评估蛋白质修饰以及评估各种食品基质中功能蛋白的完整性中的作用。特别强调实验参数的优化，例如凝胶组成，样品制备和电泳条件，以确保在复杂的蛋白质混合物中高分辨率和可重复性。此外，该评论探讨了SDS-PAGE协议中最新的进步，包括提高检测灵敏度和与下游分析的兼容性。通过解决常见的技术挑战并提出最佳实践，这项工作旨在在食品和营养科学的背景下提高SDS-PAGE的可靠性和准确性，为其在蛋白质表征，过敏原检测和质量控制中继续使用铺平道路。关键字：SDS-PAGE;蛋白质表征；分子量分离；食品和营养科学；电泳优化。如何引用：Omogbolahan Samson Idowu； David Oche Idoko； Samuel O. Ogundipe;伊曼纽尔·门萨（Emmanuel Mensah）。（2025）。在营养研究和食品质量评估中优化SDS-PAGE以进行准确的蛋白质表征。国际创新科学与研究技术杂志，第10（1）期，1008-1045。 https://doi.org/10.5281/Zenodo.14744563。
胰岛素 icodec (Awiqli)® RMP 摘要
PL 第 2 节规定，一次性额外剂量不能在后续剂量中继续服用 必须指导不确定正确剂量的患者咨询医生以获得进一步指导（SmPC 第 4.4 节） SmPC 第 4.4 节和 PL 第 2 节建议仅在医生监督下从另一种胰岛素转换为 icodec 胰岛素 PL 第 3 节讨论了转换为 icodec 胰岛素，并特别提到医生应为您开出第一剂和第二剂，后续剂量应在咨询医生后确定 SmPC 第 4.9 节具体警告，如果在后续剂量中继续服用一次性额外剂量，则有过量服用的风险。 SmPC 第 4.4 节和 PL 第 3 节中的建议指出，视力受损的患者需要视力良好的人的帮助 产品信息以外的其他风险最小化措施：
土地，神经定位和土著弹性
罗谢尔·斯塔尔大学（Rochelle Starr University of Alberta）和Maskwacis文化学院简介土著知识系统提供了一个全面的，相互联系的框架，以了解健康，健康和韧性，尤其是通过与土地的关系。殖民化切断了许多这些关系，从而导致土著人民之间的文化，心理和身体创伤。神经殖民化的过程提供了一种方法，可以通过重新融合传统实践（在陆地上 - 采用现代的治疗技术，例如正念，躯体体验和故意土地康复）来治愈这些历史和持续的创伤。神经殖民化并不与躯体体验固有地保持一致，这是一种独立的治疗方式，侧重于通过身体治愈创伤。但是，本文将躯体体验介绍到神经殖民化过程中，作为恢复健康的补充工具。通过整合体验体验 - 个人与身体重新连接以释放神经系统中的创伤 - 土著人民可以进一步扩大神经殖民化的愈合潜力。这种组合增强了解决殖民化对土著人体的生理影响的能力，从而使它们能够恢复到情感和身体平衡的状态。
AIVC：基于人工智能的视频编解码器
数字技术正成为我们日常生活中日益重要的一部分。这对环境产生了重大影响，这是由设备数量不断增加（数据中心、网络设备、用户终端）造成的。尤其是视频流，它占了互联网总流量的 75% 以上 [1]，因此造成了很大一部分影响。因此，减小通过互联网交换的视频的大小可以减轻数字技术带来的一些不便。MPEG 和 ITU 等标准化组织已经发布了多项视频编码标准（2003 年的 AVC [2]、2013 年的 HEVC [3] 和 2020 年的 VVC [4]），在保持可接受的视觉质量的同时减小了视频的大小。最近，压缩社区正在研究基于神经的编码器。在短短几年内，它们的图像编码性能已达到与 VVC [5] 相当的水平。然而，由于额外的时间维度，视频编码对于神经编码器来说仍然是一项具有挑战性的任务。
有关ZVT的信息 - 胰岛素ICODEC
Charakteristika der人口：•八项研究包括儿童和随机分配的1835名参与者，即所有参与者的21％。 其余的研究包括成年人。 •两项研究具有跨界设计（Switch 1; Urakami 2017）。 其余的研究是平行组RCT。 所有研究均具有开放标签的设计，除了双盲的研究（开关1）。 干预持续时间在24周到24个月之间。 七项研究还有一个额外的延长期。 •二十三项研究报告了参与者的种族：19项研究主要是白人研究主要是亚洲人民（Davies 2014），仅包括亚洲人包括三项研究。 •所有研究包括两个性别。 参与者的年龄从4.2至44岁不等。 T1DM的持续时间从2.1到23.2岁不等所有参与者的21％。其余的研究包括成年人。•两项研究具有跨界设计（Switch 1; Urakami 2017）。其余的研究是平行组RCT。所有研究均具有开放标签的设计，除了双盲的研究（开关1）。干预持续时间在24周到24个月之间。七项研究还有一个额外的延长期。•二十三项研究报告了参与者的种族：19项研究主要是白人研究主要是亚洲人民（Davies 2014），仅包括亚洲人包括三项研究。•所有研究包括两个性别。参与者的年龄从4.2至44岁不等。T1DM的持续时间从2.1到23.2岁不等
基于事后分析，对英国使用剂量指南应用程序的 icodec 与基础胰岛素类似物进行长期成本效益分析
icodec 与三种每日一次的基础胰岛素类似物分别进行比较。每次比较中，icodec 组的患者都根据患者特征与比较组的患者进行匹配，但需要注意的是，每个亚组的样本量越小，统计差异就越大，检测出显著差异的难度也就越大。
Webex AI 编解码器
Webex AI Codec 是一种基于 AI 的新型语音编解码器。它的工作原理是将原始音频样本映射到语音向量中，这些语音向量是通过对数百万小时的多种人类语言语音进行训练而学习到的。这些向量被压缩为高效的比特流。这允许大量传输冗余以从数据包丢失中恢复。在接收器上，解码器从接收到的语音向量中重建音频，包括补偿丢失的音频帧。结果是一个极具弹性的通信系统，可实现无噪音、高保真和清晰的语音通信。阅读 Webex AI Codec 白皮书以了解有关这项突破性技术的更多信息。
胰岛素ICODEC（AWIQLI）
五项随机对照试验（RCT）（向下1 [n = 984]，向前2 [n = 582]，向前3 [n = 526]，向下4 [n = 1,085]，以及5 [n = 588]，以及在T2DM中均与胰岛素及胰岛素进行治疗的患者中，曾经是胰岛素的治疗方法与每日基底胰岛素（胰岛素甘蓝蛋白或胰岛素Degludec）相比，血红蛋白A1C的变化在第26周或第52周治疗。 优越性的次要分析表明，与每天每天的胰岛素类似物相比，胰岛素ICODEC在统计学上是优于这种结果的胰岛素类似物，但是差异的幅度不太可能在临床上很重要。 与每日基底胰岛素相比，胰岛素ICODEC治疗在次要结局中也有类似的临床益处，例如在血糖范围内花费的时间和体重变化。五项随机对照试验（RCT）（向下1 [n = 984]，向前2 [n = 582]，向前3 [n = 526]，向下4 [n = 1,085]，以及5 [n = 588]，以及在T2DM中均与胰岛素及胰岛素进行治疗的患者中，曾经是胰岛素的治疗方法与每日基底胰岛素（胰岛素甘蓝蛋白或胰岛素Degludec）相比，血红蛋白A1C的变化在第26周或第52周治疗。优越性的次要分析表明，与每天每天的胰岛素类似物相比，胰岛素ICODEC在统计学上是优于这种结果的胰岛素类似物，但是差异的幅度不太可能在临床上很重要。与每日基底胰岛素相比，胰岛素ICODEC治疗在次要结局中也有类似的临床益处，例如在血糖范围内花费的时间和体重变化。
用于治疗1型和2型糖尿病的胰岛素ICODEC
成人1型糖尿病的治疗包括结构化教育，饮食控制，体育锻炼，血糖水平的自我监测，胰岛素治疗，低血糖控制，控制心血管风险和治疗并发症。NICE关于成人1型糖尿病的诊断和管理的临床指南（NG17）建议柔性基底胰岛素方案。这涉及常规的每日长作用胰岛素，以在禁食期（基础胰岛素）和短作作用胰岛素中保持血糖水平稳定，以防止进餐后血糖水平升高（胰岛素胰岛素）。NG17建议采用以下长效基底胰岛素疗法：