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血管周纤维化和心脏的微脉管系统。仍然隐藏着病理生理学的秘密？
调节心脏壁以及其他器官中血流或血管抗性和电容的调节是基于几种机制。其中，最重要的是自动调节，代谢恢复和机制取决于内皮衍生的因素，激素和神经[1，2]。它们之间的平衡取决于这些血管提供的器官，并与器官生理有很强的联系。存在血管性纤维化的存在可能会限制调节机制正常工作的能力，从而代表了氧气和养分供应和代谢产物的限制。周围血管纤维化，其特征是血管周围的结缔组织增加，尤其是胶原蛋白，已在脑，肾脏，心脏，肝脏，肺，肺，皮肤和骨骼肌和骨骼肌肉中被延伸[3-7]。由于氧气提取在心脏中的静止状态已经很高，因此在恒定灌注压力下氧气递送的质量取决于通过扩张前动脉和小动脉扩张增加冠状动脉流的能力。因此，微循环的故障或纤维化重塑是对心脏健康的主要威胁。宏观重塑心脏意味着心脏的形状和大小的变化，而在微观水平上，重塑均涉及
血有灌注柱有选择地吸附膝盖+淋巴细胞，以提高抗肿瘤免疫力和肿瘤大鼠的存活率
人工智能（AI）系统的安全是人类决策之一，既是一个技术问题。在AI驱动的决策支持系统中，尤其是在医疗保健等高风险环境中，确保人类互动的安全至关重要，鉴于遵循错误的AI建议的潜在风险。为了探索这个问题，我们在物理模拟套件中进行了以安全为中心的临床医生-AI相互作用研究。医生被放置在模拟的重症监护病房中，并带有人类护士（由经验培训者扮演），ICU数据图，高保真患者的人体模特和AI建议系统。临床医生被要求为模拟患者开出两种药物，患有败血症并戴着眼镜的眼镜，以使我们能够评估他们的凝视在哪里。我们在看到AI治疗建议之前和之后记录了临床医生治疗计划，这可能是“安全”或“不安全”。92％的临床医生拒绝了不安全的AI建议，而安全的AI建议占29％。医生增加了注意力（+37％的注视固定），以不安全AI建议与安全的建议。但是，在不安全的情况下，对AI说明国家的视觉关注并不高。同样，在不安全的AI与安全AI后，临床信息（患者监测器，患者图表）没有得到更多关注，这表明医生没有回顾这些信息来源来调查为什么AI建议可能不安全。医师只能成功说服通过床头护士的脚本评论来改变剂量。我们的研究强调了人类监督在安全至关重要的AI中的重要性，以及在高保真环境中评估人类系统的价值，更像现实世界实践。
可以在生态食品摄入条件下评估吞咽脑神经生理学吗？系统文献评论
1 Laboratory LNPL—UR4156, University of Toulouse-Jean Jaur è s, 31058 Toulouse, France 2 ENT, Otoneurology and Pediatric ENT Department, Pierre Paul Riquet Hospital, University Hospital of Toulouse, 31059 Toulouse, France 3 Independent Researcher, Swallis Medical, 31770 Colomiers, France 4 Laboratory CERTOP—UMR CNRS 5044, Maison de la Recherche，图卢斯 - jeanjaurès，31058法国图卢兹5独立研究员，法国默雷特31600 6实验室CLLE CNR 5263 UM5263 UM5263 TOULOUSE-JEAN-JEAN-JEAN-JAURW奥斯陆大学，0318，奥斯陆，挪威9号科廷盟军健康学校，卫生科学学院，科蒂斯大学，珀斯，华盛顿州珀斯，澳大利亚6102，澳大利亚10部耳鼻喉科学系，尼顿大学医学中心，2333 ZA LEIDEN，NETHERLANDS 11 Voice and Headlutition and Headlary Surigy and Headorh intry narry serry narry serry narry intry intry narry seryorh intry narry serry narry intry intry ordorh incorrare intrie otorhorh intry otorhorh intry otorhorh，图卢兹大学医院医院，法国图卢兹31059 *通信：gallois.y@chu-toulouse.fr;电话。： +33-561772039
认知网络物理系统的认知结构
在网络物理系统（CPS）的快速发展的领域中，我们面临着一场技术革命，这是由于传感，计算，通信和作用的进步所驱动的。这些系统，包括自动驾驶汽车和无人驾驶汽车等创新，不仅仅是自动化；他们重新定义了我们与世界Bogdan和Pedram（2018）互动的方式。但是，CP的真正挑战不仅是自主运作，而且要在我们生活的复杂和不确定的世界中聪明地运作。因此，类似人类的智能机器的概念是基于这样的想法：这些机器可以通过与人类紧密互动和合作的能力来提供相当大的好处。这源于以下想法：具有人类智能或认知机器的机器将不仅通过语言，而且通过各种形式的互动，无论是明显的和隐性的太阳（2020），都可以更好地与人类交流。开发人类智能机器的主要原因之一是它们成为人类有效伴侣的能力。具有类似人类特征的机器更容易理解和使用。另一个关键方面是建立人与机器之间的信任。真正的社会信任，我们在人类同胞之间感受到的那种基于共同的动机和经验。要使机器获得这种信任水平，他们需要展示内在的人类行为和动机。这包括理解和回应Sun（2006）的人类情感和动机。
在智能医疗保健背景下残疾老年人的身心健康的特征和需求：根据中国家庭小组研究的数据
结果：65至80岁之间的样本，丧偶或离婚，表现出更高的身体健康评分（p <0.05）；在大学层面或更高范围内接受教育的样本，居住在城市地区，没有慢性疾病，年收入超过100,000 rmb，每天获得家庭支持，经常获得社区服务，并定期使用智能医疗设备，在短形式健康调查（p <0.05）上表现出更高的身体健康，心理健康，心理健康和整体分数（p <0.05）。诸如年龄较小，缺乏慢性疾病，更高的经济状况，家庭支持，经常获得社区服务以及定期使用智能医疗设备等因素对残疾老年人的身体健康状况产生了有利影响（p <0.05）；发现缺乏慢性疾病，城市居住，较高的经济状况，每日家庭支持以及经常获得社区服务的机会，从而积极影响着残疾老年人的心理健康状况（p <0.05）。
PEM燃料电池的高级物理建模以增强其性能
氢技术提供了有前途的前景，可以在更可持续的世界中应对未来的能源需求。鉴于他们的潜力，他们的技术发展是许多政策的核心。因此，燃料电池的精确建模对于优化其控制并提高其性能至关重要。本文始于对有关物质运输的原理以及用质子交换膜（PEMFC）计算燃料电池电压的最新进展的深入分析。它通过介绍相关方程，其适用性和基本假设来详细了解这些原理，这构成了未来模型的发展。基于这项工作，已经开发了一种使用成品差异方法的PEMFC的一个维度，动态，两相和等温模型。该模型构成了功能块模型的简单性与数字流体力学模型的准确性（英语：计算流体动力学模型）之间的妥协，从而提供了内部状态的精确描述，同时对计算的需求较低。此外，在过压的计算中引入了一种新的物理参数，液体水饱和系数（S LIM）以及相应的公式。开源，基于此模型并在Python中实施的Alphapem软件，然后开发并发布。模型A此新参数将电压下降连接到高电流密度与催化层中存在的液体水量和燃料电池的工作条件。这种新建立的燃料电池内部状态及其操作条件之间的联系有望优化其控制，从而改善其性能。他提出了一个模块化体系结构，该体系结构有助于新功能的创建，并包括友好的图形界面。alphapem还结合了一种自动校准方法，可以通过研究的特定燃料电池对模型进行精确的校准。在使用此软件时，可以有效地计算有关所有当前密度的内部状态的详细信息。以极化和EIS曲线为特征的静态和动态性能也可以在不同的工作条件下进行模拟。此外，Alphapem为在车载系统中使用高级电池的高级模拟开辟了道路，因为它可以在动态操作条件下进行精确且快速的响应。
将光物理特性与环氧纳米复合涂层的治疗指数相关联
抽象的透明度是开发功能性和装饰性薄膜和涂料的关键因素，但是将纳米粒子掺入有机树脂中以改善其性质，使其经常使其不透明。在这项工作中，环氧/分层双氢氧化物（LDH）纳米复合涂料的光物理特性与环氧树脂中LDH的分散剂状态相关。根据含有0.1、0.5、0.7、0.7、1.0和3.0 wt％mg – al -– al -– al -– ldh和Zn – al -al -ldhs的膜的透明度，评估了固体环氧网络的质量。在高载荷下，直接透射率（y直接）减少，而涂料中的光散射相对于整洁的环氧树脂得到了改善。最高的Zn – al -LDH加载（3.0 wt％）略微恶化了透明度（Y Direct = 93.3），但仍高于含有0.5 wt％mg – al -ldh的环氧纳米复合材料（y直接= 89.8）。在含有1.0 wt％Zn – al -dh的环氧纳米复合材料中分配了一个良好的标签，而在MG -AL -LDH含量的CI标记方面，环氧/mg -al -LDH纳米复合材料较差。在添加0.1 wt％Zn – al -LDH后，T g值的增加约为28°C，表明Zn – al -LDH可以使环氧基质和纳米片的相互作用很强。然而，环氧/mg – al -ldh纳米复合材料的T g降低是由于不当分散体而导致的mg – al -– ldH纳米片与环氧基质之间弱相互作用的标志。通常，首次揭示了CI使化学交联与环氧/LDH纳米复合材料的光物理特性相关联。
![arxiv：2502.12385v1 [Physics.optics] 2025年2月17日](/simg/a/a10a3ed44f93be03537c31c5a487ee77bd899f62.webp)
arxiv：2502.12385v1 [Physics.optics] 2025年2月17日
在近几十年内，可编程光子学领域已经显着提高，这是对复杂应用的不断增长的驱动，例如光量子计算和光子神经网络。但是，随着这些应用的复杂性的增加，对新型设计的需求越来越多，可以增强电路传输并实现进一步的微型化。光子波导阵列（WAS）在集成光子学中占有独特的位置，因为它们实现了“始终”哈密顿量，并且在自由空间光学方面没有直接的类似物。他们在各个领域找到了应用，包括光传播研究，量子步行和拓扑光子学。尽管具有多功能性，但缺乏可重构性限制了其实用性，并在很长一段时间内阻碍了进一步的进步。最近，可编程的波导阵列（PWA）已成为克服静态WAS的局限性的有前途的解决方案，并且已证明基于PWA的架构已被证明是通用的。这种观点提出了基于PWA的光子电路的愿景，作为一个新的跨学科领域。我们回顾了PWA的发展历史，并概述了它们在模拟，沟通，传感以及经典和量子信息处理等领域的潜力。这项技术有望随着可编程光子学，纳米制作和量子控制的进步而变得越来越可行。
量子时代的网络物理防御
网络控制系统（NCSS），一种网络物理系统，由紧密整合的计算，通信和控制技术组成。在非常灵活的环境中，它们容易受到计算和网络攻击的影响。最近的NCSS黑客事件产生了重大影响。他们呼吁对网络物理安全进行更多研究。担心使用量子计算破坏当前的密码系统会使事情变得更糟。虽然量子威胁促使创建新学科来处理该问题，例如Quantum加密术，但其他领域却忽略了支持量子的对手的存在。这种情况是网络物理防御研究，这是对网络物理保护的独特但互补的学科。网络物理防御是指针对网络物理攻击的检测和反应的能力。具体而言，它涉及在发生事件发生期间和之后识别不良事件并准备响应计划的机制的整合。在本文中，我们假设最终可用的量子计算机将为对抗者提供优势，除非他们也采用这项技术。我们设想了进行范式转变的必要性，在量子至高无上，对抗资源的增加并不能转化为更高的破坏可能性。通过一个例子，我们表明，NCSS的捍卫者可以学习并改善他们从攻击中恢复和恢复的策略。与其他领域的当前系统设计实践一致，例如使用人工智能来加强攻击检测工具，我们概述了下一代网络物理防御层的愿景，从量子计算和机器学习中利用思想。
Fayize PV。社交媒体对认知功能和大脑健康的影响。 Acta Neurophysiol 2025，6（1）：180107。
图4：流程图通过六级层次结构描述了社交媒体使用的心理影响。从顶部的“社交媒体使用”开始，它分为三个途径（社交比较，成瘾性设计和在线骚扰），从而导致心理反应和行为改变。这些融合到“心理健康的影响”中，并最终导致三个结果：焦虑，抑郁和自尊心低。粉红色至白色的颜色梯度可视化效果从原因到结果的发展。来源：屏幕时间和儿童和青少年的心理健康之间的关联：基于人群的研究的证据[4]。社会拒绝与身体疼痛共享表达表达[12]。他们比我更快乐，拥有更好的生活：使用Facebook对他人生活的看法的影响[13]。社交媒体上的社交比较：Facebook对年轻女性身体形象的影响和情绪的影响[14]。社交网站，抑郁和焦虑：系统评价[18]。