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一种自身免疫性肝炎治疗的合理方法
自身免疫性肝炎（AIH）是一种慢性炎症性肝病，影响了所有年龄段，其特征是转氨酶和免疫球蛋白G水平升高，阳性自身抗体，肾小球肝炎，肝炎以及对免疫抑制治疗的良好反应。如果未经治疗，预后较差。本综述的目的是分析我们对AIH发病机理的了解，分析AIH治疗干预措施。基于类固醇和硫唑嘌呤的标准治疗可导致80-90％的患者减轻疾病。对布德索尼的替代一线治疗在成年人中有效，但以AIH的少年形式较少。与标准治疗相比，用环孢菌素的第一线治疗没有具有令人信服的优势。对未反应或对第一线标准管理的患者需要二线治疗。霉酚酸酯莫菲蒂是使用最广泛的二线药物，并且具有良好的效率，特别是对于硫唑嘌呤不耐受的患者，但具有致病性。仅提供钙调蛋白抑制剂和M-TOR抑制剂的少量和异质数据。生物学，包括抗肿瘤坏死因子-α和抗CD20单克隆抗体，给出了矛盾的恢复，并且可能具有严重的副作用。具有新的治疗选择的临床试验，旨在靶向B淋巴细胞和促进性细胞因子或扩大调节性T细胞以恢复耐受性，正在进行©2021 Editrice edrice astroenterologica Italiana s.r.l.由Elsevier Ltd.发布的所有权利保留。
Sparrow, R. 2021. 人类生殖细胞基因组编辑：关于基因组编辑原因的本质。《美国生物伦理学杂志》。在线优先，202 年 4 月 19 日
摘要：自从德里克·帕菲特的《理由与人》出版以来，生物伦理学家倾向于区分生殖技术对未来人类福祉可能产生的两种不同影响。一些干预措施会伤害或使特定个体受益：它们是“影响人的”。其他干预措施决定了在众多可能的个体中哪一个个体会出现：它们是“影响身份的”，并引发了著名的“非身份问题”。在过去的几十年里，生物伦理学争论在很大程度上是基于这样的假设进行的：直接对人类胚胎进行基因改造会对人产生影响。在本文中，我认为基因组编辑在可预见的未来极不可能对人产生影响，因此，它既不会给被编辑的个体带来好处，也不会伤害它们。
1疫苗犹豫不决和拒绝COVID ...
此预印本版的版权持有人于2021年3月2日发布。 https://doi.org/10.1101/2021.02.28.21252610 doi：medrxiv preprint
计量疗法是合理的选择吗？
covid 19大流行是公共卫生服务和遏制措施的紧急情况，以降低感染风险，已在全球范围内迅速激活。医疗保健系统的重组对被认为有高感染风险的癌症患者的治疗产生了重大影响。有关如何管理癌症患者在Covid 19大流行期间如何管理癌症患者的建议和指南。建议对化疗的口服给药，以限制癌症患者进入医院设施的机会，在某些情况下可以保证保证护理的连续性。低剂量的测量疗法用不同的药物和时间表对化学疗法进行了化学疗法，这是由于其有希望的肿瘤控制率和出色的安全性剖面，作为传统化疗的一种可能替代方法。此外，鉴于许多计量时间表都使用口服途径，它可以代表一种治疗策略，以确保在Covid 19大流行期间的癌症护理连续体。在这篇综述中，我们选择了所有使用计量策略，尤其是口服药物的临床研究，以识别即使在Covid 19大流行期间，这些癌症患者的亚组也可以从分析方法中受益。
为了解决这一挑战，我决定拆卸任天堂DS。选择此系统的原因是因为仍然有自制软件Develo
说到软件，所有软件均在游戏卡上分发，因为系统没有任何非易失性的可写内存。这些卡的特征是大尺寸至512兆字节的Macronix Mask ROM，访问时间为150ns。许多标题还使用了具有可变大小的ST微电子EEPROM来存储保存数据。游戏卡没有内存映射，因此必须在启动之前插入游戏。如果将其删除，则游戏将停止，并且用户必须关闭DS。也可以将软件下载到系统的4MB伪静电RAM，但是由于这是挥发性的内存，因此当系统电源关闭时，游戏将被删除。这些可以是演示，也可以是单卡多人游戏。
深度学习在人工智能中的不合理有效性
深度学习网络已被训练用于识别语音、为照片添加字幕以及在多种语言之间进行文本翻译，性能非常出色。尽管深度学习网络在解决实际问题中的应用已经无处不在，但我们对它们为何如此有效却缺乏了解。根据统计学和非凸优化理论中的样本复杂性，这些经验结果应该不可能实现。然而，人们正在研究深度学习网络训练和有效性中的悖论，并在高维空间的几何结构中发现新见解。深度学习的数学理论将阐明它们的运作方式，使我们能够评估不同网络架构的优缺点，并带来重大改进。深度学习为人类提供了与数字设备进行通信的自然方式，是构建通用人工智能的基础。深度学习的灵感来自大脑皮层的结构，对自主性和通用智能的洞察可能存在于对规划和生存至关重要的其他大脑区域中，但要实现这些目标，还需要取得重大突破。
xR 将使电子竞技赛事更上一层楼的五个原因
最简单的 xR 工作室设置仅将两个 LED 面板与摄像头跟踪相结合，即可在摄像头上生成无边无际的虚拟世界，让家中的观众沉浸其中。在这些虚拟环境中，摄像头可以感知到惊人的深度、视差和消失点——就像在现实生活中一样。这是从摄像头的角度实时渲染 3D 内容的结果。当摄像头被跟踪时，它会从移动的摄像头视角进行渲染，让观众体验到真实的感觉。正是这个技巧让摄像头误以为它正在观察 3D 环境。
合理调整的案例研究
案例研究1 ...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
中国年轻人对参与 COVID-19 疫苗试验的兴趣：意愿、犹豫原因以及人口和社会心理决定因素
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数学天才大脑在长链推理任务中的脑电图源空间同步状态转换和马尔可夫建模
图5 代表不同簇内同步状态的原型功能脑网络。在非任务空闲状态和推理过程中，原型网络的拓扑结构分别对应于（a）默认模式网络（DMN）、（b）中央执行网络（CEN）、（c）背侧注意网络（DAN）、（d）扣带回-岛叶网络（CON）、（e）左腹侧额顶叶网络（lVFPN）、（f）右腹侧额顶叶网络（rVFPN）和（g）腹侧视觉网络（VVN）。此外，在推理任务过程中还形成了额外的（h）右额颞叶网络（rFTN）。在原型网络中，每个红球代表一个节点，其直径与节点度数成正比