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大区域，自我修复块共聚物膜用于能量转换
强烈的电鱼连续将代谢能量转化为离子选择性膜的电势差。1,2具有此能力的可植入人造电器器官的制造将需要宏观，稳定，自我修复，流体和能量转化的膜。这里提出的工作引入了一种自组装策略，以准备满足所有这些标准的人造膜。该策略使用水性两相系统的界面来模板并稳定具有可扩展区域的分子薄（〜35 nm）平面块聚合物双层双层分子的形成，这些双层均可能超过10平方米，而没有缺陷。这些膜具有自我修复的能力及其屏障功能，以与离子（〜1mcm2）相匹配磷脂膜的能力。这些膜的流动性可以通过分子载体来直接功能化，该分子载体将钾离子沿浓度梯度沿钠离子降低了浓度梯度。与技术膜的电荷选择性相反，这种生物启发的离子 - 选择性使得在膜上建立电势差，以将等效浓度的NaCl和KCl分离溶液。我们通过与互连的流体储层构造台式原型人造器官来证明适用性，其电压增加了60 mV，每增加一个离子选择性膜串联。
Karschnia等。 1神经外科对...
摘要基本原理作为大麻效力和大麻的使用正在增加，在新合法的市场中，衡量和检查大麻素暴露的影响越来越重要。目标目前的研究旨在评估头发衍生的大麻素浓度（对三个月累积暴露的见解）如何与常见的自我报告量度有关，大麻使用和大麻使用相关问题。方法74近日依赖大麻使用者自我报告了他们的大麻使用数量，与大麻使用相关的问题以及估计的大麻效力。使用LC-MS/MS来量化Δ9-THC，CBD和CBN的头发样品。在95.95％的头发样品中可检测到的大麻素的结果，这些样本的尿液筛选大麻筛子呈阳性。Δ9-THC浓度与自我报告的效力（相对效力，效力类别和感知的“高”）的度量呈正相关，但是与自我报告的使用量无关。自我报告的效力，而不是衍生的浓度，与戒断和渴望有关。自我报告的大麻使用量，但没有大麻素的浓度与大麻使用相关的问题有关。进一步的研究将衍生的大麻素浓度与其他生物基质进行了比较（例如等离子体）和自我报告是进一步评估头发分析的有效性所必需的。结论支持头发衍生的大麻素定量量用于检测几乎每天的用户中的大麻使用，但是头发衍生的大麻素浓度与使用的自我报告量之间的关联不足并不能单独使用用于定量大麻素曝光的头发分析的使用。
对软机器人技术的自我修复聚合物的评论
摘要：软机器人的内在合规性提供了安全性，自然适应其环境，可以吸收冲击并保护它们免受机械影响。然而，一项文献研究表明，用于构造的软聚合物容易受到各种损害的影响，包括疲劳，过载，界面剥离和切割，撕裂和尖锐物体的穿孔。经济和生态解决方案是通过自我修复聚合物构建未来的软机器人系统，并结合了治愈损害的能力。本评论的论文提出了评估自我修复聚合物的潜力的标准，用于软机器人应用。基于这些软机器人的要求以及与机械和愈合特性相关的材料的定义性能参数，对文献中已经可用的不同类型的自我修复聚合物进行了严格评估和比较。除了对自我修复软机器人技术的艺术状态描述外，该论文还讨论了刺激自我修复聚合物科学与软机器人技术之间跨学科组合的驱动力和局限性。引言对可以安全与人类互动的机器人的需求导致了“软机器人技术”领域的出现（1，2）。这个新阶级最近对机器人社区，学术界（3）和行业（4，5）引起了极大的兴趣。在软机器人，身体部位或某些情况下，整个机器人由连续变形的结构组成，在许多情况下，该结构是由弹性聚合物（6、7）制成的，包括硅（8）和聚氨基烷（9）。软体零件具有相对较大的自由度，导致有趣的大规模变形模式（10）。大多数这些柔性设备都是通过可变的长度肌腱（11）驱动的，可以集成张力电缆或形状的存储器合金电缆（12），或者通过形状的存储聚合物（13-15）（13-15），或者它们是通过将其内部流体通道和圆圈放置在压力下（16、17）或在vacuum（18）的情况下驱动的。是由柔性材料制成的，具有固有的合规性，可导致有趣的特征，例如由于冲击吸光度（19、20）和安全性而引起的影响和碰撞的韧性（21，22）。因此，软机器人适合在不确定的，动态的任务环境和安全的人类机器人相互作用中应用（23）。in
基于上下文的空间自我监督学习...
这项工作是出于空间信息在HTR任务[25]中的相关性以及以下事实，据我们所知，它以前尚未进行过研究，并着重于适应HTR领域的此类方法。更确切地说，我们提出了两种替代方案，可以在HTR方案中使用这些SSL策略（见图1）：（i）将HTR任务调整为原始SSL方法，即输入适应性，（ii）提出针对HTR任务特征的新型基于空间上下文的SSL方法，即适应。通过考虑多个参考HTR Corpora，将这些建议全面评估，并与该领域遵循的参考策略进行比较。获得的结果表明，与参考SSL方法相比，所提出的SSL策略提供了最先进的识别率，同时保持概念上的简单性。
科学家确定了胸腺自我修复的机制，胸腺是免疫系统的关键组成部分
Lemarquis博士和研究小组着手探索两种情况下的胸腺再生机制，即癌症疗法和衰老，这是因为癌症患者非常容易感染。科学家首先在鼠模型中研究了与治疗相关的伤害，以了解胸腺如何受损，并在什么条件下开始反弹。然后，他们将成像和分析技术与机器学习结合在一起，以识别在再生过程中被激活的特定途径。
l-serine将代谢与神经传递联系
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//creativecom- mons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
个性化的，自我监督的深度学习血糖预测
当前监测糖尿病患者血糖水平的标准是连续的葡萄糖监测（CGM）设备，这些设备昂贵且具有并发症的风险，例如用于将CGM传感器连接到皮肤的粘合剂的过敏反应或皮肤刺激。CGM设备也很明显，因此可以作为糖尿病患者的不适疾病标记。为了减轻这些问题，我们开发并测试了一种新颖的深度学习方法，该方法仅通过使用个性化和自我监视学习，能够使用非侵入性预测变量预测血糖水平，而目标变量的数量很少。每周仅使用两次血糖测量，我们的方法（4925.47葡萄糖特异性MSE）的表现优于传统的深度学习，该深度学习用小时测量（5137.80葡萄糖特异性MSE）。在六个实验中，血糖测量相距超过四个小时，我们的方法在没有例外的情况下优于传统的深度学习。我们的发现表明，自我监督，个性化的深度学习可以为CGM设备提供替代方案的途径，而CGM设备的成本较小，无创，因此更容易访问。
利用大脑的自我修养能力
例如，如果中风患者失去了一个肢体的功能，则他们经常受到约束诱导的运动疗法（CIMT）。康复计划涉及通过将其放在吊带上或将其绑在身体附近来限制未受影响的肢体。以这种方式，患者可以集中精力强迫其中风影响的肢体开始正确移动。
