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医学的未来：坚持基础知识时拥抱新颖性
2025年第一个克罗地亚医学杂志（CMJ）发行的准备工作一直是当年的诱人开始。我们通过评估我们发表的内容的范围，并试图确定标志着已预定周期的最突出的主题来反映上一年。浏览了我们的社论和封面上于2024年发表的封面揭示了各种主题。主题范围从新技术在医学中的应用到人性化的医学，对神经外科的有前途的生物标志物的调查，卫生专业人员的教育，在特权较低的学术社区中的科学压力以及适应人工智能时代（AI）时代的编辑政策（1-6）。毫不奇怪，最有影响力的出版物涉及科学，医学，医疗保健和科学出版中AI辅助技术的应用。AI的迅速崛起及其对社会的影响引起了包括科学出版在内的所有领域的许多辩论和争议。ai虽然不是完全“障碍的新孩子”，但正在彻底改变基本的社会范式，并且可以说是催化了一种民族化的转变。在医学方面，尤其是对未来医学专业人员的教育时，AI表现出了许多积极的方面，尤其是在现代基于AI的教育方法与传统的教育方法（个性化，人文化）的融合方面。这是本期本期间发表的评论的主题，该评论研究了将现代和传统助理在教学解剖学中结合的有用性，这是医学研究的基础之一（7）。作者令人信服地精确
对称性，Hopf分叉和在新型变色龙系统中的增强
摘要：变色龙系统是动态系统，根据参数值表现出自激发或隐藏的振荡。本文对二次变色龙系统进行了全面研究，包括对其对称性，耗散，局部稳定性，HOPF分叉和各种混乱动态的分析，因为控制参数（µ，A，C）各不相同。在这里，µ用作y方向的耗散参数。进行了µ = 0的四个方案的分叉分析，揭示了在不同的参数设置下出现各种动态现象的出现。o ff设置的提升意味着将常数引入系统的一个状态变量之一，以将变量提升到不同的级别。此外，通过不同的µ示出了隐藏的混乱双重性，并具有OFF集的增强性。参数µ既充当HOPF分叉参数和O FF集促进参数，而其他参数（A，C）也作为控制参数起关键作用，从而导致了与自我激发或隐藏混乱吸引者的周期上升的路线。这些发现丰富了我们对二次变色龙系统中非线性动态的理解。
量子大厅和2D拓扑半学中的光响应橙皮中新型生物复合材料的合成及其用于从水溶液中去除双氯芬酸的应用：评估吸附特性
摘要。这项工作旨在合成和表征橙皮（OP）易于回收的磁复合材料（Orange Peel复合[OPC]），并将其用作e efff fromedscorembent，以从批处理模式下从水性溶液中清除工业药物（diclofenac（dfc））。OP和OPC通过各种技术进行表征，包括傅立叶变换红外，扫描电流显微镜与能量分散光谱，X射线di ff raction，Brunauer-Emmett – Emmett – Emmett – Emmett – Emmett – Emmett-thermogravimetric分析表明，OPC具有有趣的物理学物质性质，可与许多其他许多其他相比。发现OPC的DFC去除是时间依赖性的，并且在90分钟后获得平衡状态。此外，在30°C的温度下，该磁性材料的DFC吸附能力估计为37.0 mg·g -1，高于各种吸附剂。此外，热力学研究结果表明，DFC的去除是可行的，放射的和自发的过程。所有这些结果证明，在广泛的实验条件下，可以将磁化的OP废物视为从水溶液中除去DFC的有前途的材料。
通过我们的AI-Immumumanology TM平台解码人类免疫系统以开发癌症和传染病的新型疫苗
本演讲包含经修订的1933年《证券法》第27A条的含义和1934年《证券交易所法》第21E条的含义。The words “target,” “believe,” “expect,” “hope,” “aim,” “intend,” “may,” “might,” “anticipate,” “contemplate,” “continue,” “estimate,” “plan,” “potential,” “predict,” “project,” “will,” “can have,” “likely,” “should,” “would,” “could,” and other words and terms of similar meaning identify forward-looking statements.实际结果可能与通过各种因素所指示的陈述所指示的结果有实质性不同，包括但不限于与以下风险相关的风险：我们的财务状况和需要额外资本的需求；我们的发展工作；我们的产品开发活动以及临床前和临床试验的成本和成功；商业化使用我们的AI平台技术开发的任何批准的制药产品，包括我们产品候选产品的市场接受率和程度；我们对第三方的依赖，包括进行临床测试和产品制造；我们无法建立伙伴关系；政府监管；保护我们的知识产权；员工事务和管理增长；我们的广告和普通股，国际经济，政治，法律，合规性，社会和商业因素的影响，包括通货膨胀，以及其他重大的地缘政治和宏观经济事件对我们业务的影响；以及其他影响我们业务运营和财务状况的不确定性。除法律要求外，我们不承担更新任何前瞻性陈述的义务。有关这些风险的进一步讨论，请参阅我们最近向美国证券交易委员会（SEC）（SEC）提交的年度报告中包含的风险因素，该报告可在www.sec.gov上获得。
通过运动学分析
对避免进近倾向的调查传统上依赖于基于计算机的技术，这些技术主要是通过改编时间来表征人类行为的。但是，这些技术无法准确量化其他动力变量，例如手动速度和运动方向。为了解决这些限制，已经开发了新的机器人设备，从而为人类行为提供了更多样化和准确的定量评估。本技术报告介绍了Kinarm上的避免接近任务的适应性，这是一个机器人平台，旨在跟踪参与者与虚拟环境互动的上肢运动。这种避免进近任务的这种变体评估了两个臂在十二个方向上的运动。此外，可以应用电阻载荷来研究物理效果在避免进近倾向或支持康复方案中的作用。数据和来自试验样本（n = 5）的数据突出了Kinarm进近避免接近任务的功能（KAAT）。
将新型生成扩散模型应用于降水降压
机器学习（ML）在统计缩减中起着越来越有价值的作用。能够利用培训数据中潜在的复杂的非线性关系，社区表现出ML学习缩小映射的巨大潜力。遵循完美预后（PP）方法，可以对ML模型进行历史重新分析数据的培训，以了解粗糙预测因子与更高分辨率之间的关系（即缩小）预测。一旦受过训练，这些模型就可以在一般循环模型（GCM）输出上进行评估，以产生区域缩小的结果。由于培训的计算成本相对较低和利用这些模型，它们可用于有效地降低气候模型的大集合，而不是区域与全球域。
