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脂肪衍生的干细胞在自体脂肪移植到乳房中的富集
自体脂肪嫁接（也可以称为自体脂肪移植，脂肪注射，脂肪填充或脂式解死术）已被用作乳房切除术或乳房切除术后重建后重建后的乳房切除术或对乳房的乳房疗法的乳房疼痛和乳房疗法疗法的乳房疼痛和改善的乳房疗法和乳房的体积（乳腺切除术后乳腺疗法）的辅助（将其恢复为非辐照的外观和一致性。自体脂肪移植通常涉及从腹部或大腿转移到乳房中的脂肪，取决于其状况，进行了多次疗程。已提出了脂肪衍生的干细胞作为脂肪移植物的补充，以改善移植物的存活率。脂肪组织是一种高度血管化的组织，脂肪细胞与相邻的毛细血管血管直接接触。在游离脂肪嫁接中，营养物质从血浆中直接扩散在周围的床中，随后的血运重建通常发生在48小时内，对于移植物存活至关重要。如果本地环境不经历
脂肪衍生的干细胞在自体脂肪移植到乳房中的富集
干细胞生物学以及再生医学的相关领域涉及在包括骨髓和脂肪组织在内的多种组织中存在的多能干细胞。研究表明，1克脂肪组织产生约5 x 10 3的干细胞，其比1克骨髓中的间充质干细胞数量高出500倍。[1]干细胞由于其多能性和无限能力的自我更新能力，为组织工程和重建程序的进步提供了希望。脂肪组织尤其代表了脂肪衍生的干细胞（ADSC）的丰富且易于接近的来源，该来源可以沿多个中胚层谱系区分。[1] ADSC可以允许从另一个部位转移后改善移植物存活和新的脂肪组织的产生。
自体生物反应器的模块化策略
抽象的生物工程器官已被视为解决可移植器官短缺的有前途的策略。但是，使用当前的生物工程技术，仍然很难实现类似于天然器官的异质结构和复杂功能。这项工作介绍了器官工程和现有挑战的方法和困境。此外，根据最新的研究进展，总结了一个新的器官工程路线图，它使用自体生物反应器的模块化策略来创建器官级生物工程结构。简短地，在体外构建了自然器官的不同功能模块，并利用体内自体生物反应器来促进模块间组件，形成能够替代天然器官功能的完整生物工程器官。有生物工程的器官，例如仿生气管，在此路线图之后已成功制造出来。这款新的器官工程路线图显示了解决可移植器官短缺的前景，并且在临床应用方面有广泛的前景。
心肌梗死后经心内膜注射扩增自体 CD34+ 细胞：EXCELLENT 试验的设计
1 法国图卢兹图卢兹大学医院心脏病学系，心脏医学研究所，临床生物治疗研究中心 1436，INSERM I2MC 1297；2 法国蒙彼利埃蒙彼利埃大学医院心脏病学系；3 法国斯特拉斯堡中央医院公共卫生中心 GMRC；4 意大利米兰 Monzino IRCCS 心脏病学中心血管生物学和再生医学科；5 意大利米兰大学生物医学、外科和牙科科学系；6 法国佩萨克 Haut-Leveque 医院介入心脏病学和重症监护系；7 法国米卢斯 CellProthera；8 法国卡昂大学医院心脏病学系； 9 诺曼底大学核医学系，UNICAEN，CHU de Caen Normandie，法国卡昂； 10 核医学和 Nancyclotep 实验平台，CHRU-Nancy，洛林大学，南锡，法国； 11 西奈山富斯特心脏医院，西奈山伊坎医学院，纽约州，美国； 12 哈佛医学院布莱根妇女医院心血管科，美国马萨诸塞州波士顿； 13 法国巴黎 Pitié- Salpêtrière 医院心脏病科； 14 英国心脏基金会卓越研究中心，爱丁堡大学，英国爱丁堡； 15 洛林大学，Inserm，Centre d ' Investigations Cliniques Pluithématique 1433，Centre Hospitalier Régional Universitaire de Nancy，南锡，法国
KANQAS：用于量子架构搜索的 Kolmogorov-Arnold 网络
摘要 量子架构搜索 (QAS) 是优化和自动设计量子电路以实现量子优势的一个有前途的方向。QAS 中的最新技术强调基于多层感知器 (MLP) 的深度 Q 网络。然而，由于可学习参数数量众多以及选择适当激活函数的复杂性，它们的可解释性仍然具有挑战性。在这项工作中，为了克服这些挑战，我们在 QAS 算法中使用了 Kolmogorov-Arnold 网络 (KAN)，分析了它们在量子态准备和量子化学任务中的效率。在量子态准备中，我们的结果表明，在无噪声的情况下，成功的概率是 MLP 的 2 到 5 倍。在嘈杂的环境中，KAN 在近似这些状态时的保真度优于 MLP，展示了其对噪声的鲁棒性。在解决量子化学问题时，我们通过将课程强化学习与 KAN 结构相结合来增强最近提出的 QAS 算法。通过减少所需的 2 量子比特门的数量和电路深度，这有助于更有效地设计参数化量子电路。进一步的研究表明，与 MLP 相比，KAN 需要的可学习参数数量明显较少；然而，KAN 执行每集的平均时间更长。
F-Kans：联邦Kolmogorov-Arnold Networks
摘要 - 在本文中，我们提出了一种创新的联邦学习（FL）方法，该方法利用Kolmogorov-Arnold Net-Works（KANS）进行分类任务。通过在联合框架中利用KAN的自适应激活能力，我们旨在提高分类功能，同时保留隐私。该研究评估了联邦kans（F-kans）的性能与传统的联邦多层概念（F-MLP）在分类任务上相比。结果表明，F-KANS模型在准确性，精度，召回，F1分数和稳定性方面显着优于F-MLP模型，并取得更好的性能，为更有效和隐私的预测性预测分析铺平了道路。索引术语 - 填充学习，Kolmogorov-Arnold Net-Works，分类，人工智能