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制造重塑的集成机器人运动和过程控制
摘要 - 金属制造过程的未来，例如激光切割，焊接和添加剂制造，应依赖于行业4.0支头的智能系统。这样的数字创新确实正在推动机械制造商进行深刻的转变。是根据针对特定过程设计和优化的定制机器，雄心勃勃是利用开放性和大量的工业机器人可用性，以提高多流程实现的灵活性和可重新配置。挑战在于，机械构建者将自己转变为高知名度专业的过程驱动的机器人集成器，能够用智能传感和认知方面的过程控制器杠杆优化机器人运动。这项工作描述了BLM集团和Politecnico di Milano的多年合作，在CNR的支持下，重点是部署完整的机器人工作站，其特征是机器人控制和运动计划与制造过程的完整整合。索引术语 - 指导的能量沉积，激光金属拆卸，添加剂制造的设计，CAD/CAM
重塑肺癌的免疫微环境
免疫疗法目前是肺癌最有希望的临床治疗方法，不仅彻底改变了二线治疗，而且现在也批准了第一线治疗。但是，其临床效率不高，并非所有患者都受益。因此，找到扩展抗PD-1/PD-L1的免疫疗法的最佳组合策略现在是一个热门研究主题。常规使用化学治疗药物和靶向药物不可避免地会导致耐药性，有毒副作用和其他问题。然而，最近的研究表明，通过调整药物的剂量并阻止取决于获得的耐药性的突变机制的激活，可以减少毒性副作用，激活免疫细胞并重塑肺癌的免疫微环境。在这里，我们讨论了不同化学治疗药物和靶向药物对免疫微环境的影响。我们探讨了调整给药顺序和时间的影响以及此类反应的机制，并展示合并免疫疗法的有效性和可靠性如何提供改善的治疗结果。
血管正常化：重塑卵巢癌的肿瘤微环境并增强抗肿瘤免疫力
卵巢癌仍然是一种具有挑战性的疾病，治疗方法有限，预后不良。肿瘤微环境 (TME) 在肿瘤生长、进展和治疗反应中起着至关重要的作用。TME 的一个特征是异常的肿瘤血管，这与血液灌注不足、缺氧和免疫逃逸有关。血管正常化是一种旨在纠正异常肿瘤血管的治疗策略，它已成为重塑 TME、增强抗肿瘤免疫力和与卵巢癌免疫治疗协同作用的一种有前途的方法。这篇综述文章全面概述了血管正常化及其在卵巢癌中的潜在影响。在这篇综述中，我们总结了抗血管生成和免疫调节之间复杂的相互作用，以及 ICI 联合抗血管生成治疗在卵巢癌中的应用。本综述中讨论的令人信服的证据有助于不断增长的知识体系支持使用联合疗法作为卵巢癌有希望的治疗模式，为进一步的临床开发和优化这种治疗方法铺平了道路。
肝硬化中肠道免疫的形状
肝硬化是不同病因的慢性肝病的常见终阶段。肝硬化肝脏中的胆汁酸代谢改变以及血脑屏障的渗透性的增加，以及肠道菌群的进行性性营养不良，导致肠道免疫变化，导致抗相菌性宿主的抗相菌宿主防御，从而导致抗微生物宿主的抗抗菌性抗肿瘤性抗肿瘤的抗肿瘤，从而导致抗相菌性的抗疫苗受感染性的自适应适应性适应性反应。反过来，这些变化引起了上皮和肠道血管屏障的破坏，从而促进了潜在的致病微生物抗原对门户循环的增加，从而进一步加剧了肝病。总结了体内平衡期间肠道免疫力的关键方面后，该评论旨在更新肝脏和脑代谢产物在塑造肠道免疫状态方面的贡献，进而更新肠道脑体内稳态的损失，如何在cirrhosis，Cirrhosis，Cooperate in Compererate in Compererate in Confartive Chricive conspardiss Chricive ryverices corpression rymphoid Tismue中的丧失。最后，讨论了针对肝硬化肠稳态的几种治疗方法。
进展和障碍：AI如何塑造医学的未来
“ AI可以简化例行任务，最大程度地减少人为错误，并允许医疗专业人员将更多时间用于患者护理。预测分析可以增强资源分配和患者管理，而AI驱动的模型有助于早期疾病检测和个性化治疗。此外，AI驱动的机器人系统可以在微创手术中提高精度，并实现远程手术。展望未来，实时AI辅助康复可以彻底改变患者的康复，从而改善全球范围。”
趋势在2025年塑造医疗保健和生物科学行业
2025年将成为健康，生物科学和生物制药领域的关键年，因为新兴趋势在全球范围内和区域塑造了医疗保健景观。利益相关者正在为通过协作和创新来解决紧迫挑战的协作和创新，为医疗保健生态系统的加速发展做好准备。医疗保健危机强调了对弹性网络基础架构和协作方法的需求，从而增强了创新并改变医疗保健。尽管在亚太地区，有强大的健康和生物科学投资和资金气候存在，但该地区面临着独特的挑战，包括规范和协调政策，未经满足的趋势，不断发展的趋势，确保获得挽救生命的药物，不足的资金，以及实施数字操作的延续，以实施持续数千英里。亚太地区正在努力制定策略，以强大的政策和基础设施升级，将自己定位在医疗生态系统的最前沿。
塑造阴道微生物群长期社区动态的因素
阴道菌群对女性健康有影响。然而，持续几个月的高分辨率随访研究显然很少，这是将长期动态和与人口统计和行为协变量的关联询问所必需的。在这里，我们提出了一项高分辨率的纵向队列研究，对125名女性进行了研究，随后持续时间为8.6个月，中位数为11个样本，每个女性收集了11个样本。使用层次的贝叶斯马尔可夫模型，我们表征了阴道微生物群落持续性和过渡的模式，同时估计了16个协变量的影响，并在女性中量化了个体变异性。我们表明，“最佳”（社区状态类型（CST）I，II和V）和“次优”（CST III）社区随着时间的推移比“非最佳”（CST IV）（CST IV）更稳定。此外，我们发现一些协变量（最著名的是饮酒）影响了从一个CST转移到另一个CST的可能性。我们进行了反事实模拟，以确认关键协变量的改变（例如饮酒）可以影响人群中不同的微生物群落的普遍性。最后，我们的分析表明，有一种相对通道的途径导致阴道微生物群落恶化，而恢复途径可以高度个性化。除了在一年多以来对阴道菌群动力学的第一个见解之一提供，我们的研究还展示了分层贝叶斯马尔可夫模型在具有许多协变量的临床队列数据中的新应用。我们的发现为在阴道环境中对微生物动力学的机械理解以及新型预防和治疗策略的发展铺平了道路，以改善阴道健康。
使用机器人和AI来改变分配和药物疗法，并塑造日本药学教育的未来
在日本，分发是药剂师的关键责任，并且随着机器人和人工智能（AI）的进步而继续发展。本综述研究了机器人技术和AI的整合到药物实践中，为其有效性提供了支持证据，并探讨了日本药房教育教学的未来指导。在医院和药房中引入了分配机器人，例如自动分配系统和机器人无菌制剂，以提高效率，减少分配错误并优化药物管理（Takase，2022）。AI驱动的系统协助药剂师进行决策和个性化药物治疗，增强药物安全性，预测不良反应并优化个性化的药物治疗（Chow，2023）。尽管最初的实施成本很高，但预计机器人和AI的整合将扩大，尤其是在药物安全监测和AI-AI辅助药物治疗管理等领域。分配在个性化药物治疗中起着至关重要的作用，并且需要技术素养以及临床专业知识。要适应这些进步，需要进行药学教育改革才能纳入AI驱动的决策支持系统，机器人培训和跨学科合作。为未来的药剂师提供这些技能，将确保他们可以有效整合机器人和AI技术，同时保持患者的安全和护理质量。随着药房实践的不断发展，药剂师必须适应技术进步，并与机器人和AI合作以优化药物治疗结果。关键词：药剂师，分配，机器人，人工智能（AI），药学教育
通过机器学习3D光束成型的机器学习检索复杂的传输矩阵
摘要 - 使用多模纤维用于越来越多的应用，例如光电信，内窥镜成像或激光束成型，这是一个上升趋势，这些应用需要了解纤维特性。在本文中，我们提出了一种新方法，用于从一组没有干涉测量的斑点输出模式中学习多模光纤的复杂传输矩阵。在第一步中，我们的方法找到了一个模型，可以预测多模纤维远端相干光束的强度模式。在第二步中，通过在远场中使用一些额外的强度图像来改进该模型，从而预测了实际的3D复合场，而无需使用参考光束，就可以预测离开多模纤维。我们的两步方法通过标准的50µm核直径踏板纤维在数值和实验上进行了验证，该纤维在1064nm时指导高达140 LP模式。在实验上，使用验证集，我们在近场和远场的纤维输出处获得了预测和真实斑点图像之间的相似性和98.5％的相似性，证明了检索到的复杂传输矩阵的准确性。最后，我们成功地在两个平面中同时证明了图像的投影，以证明复杂场塑造的证明。索引术语 - 机器学习，多模纤维，复杂传输矩阵，无参考方法，可变形镜
DeepSeek重塑中国三级医院的医疗保健
近年来，人工智能将人工智能整合到医疗保健中，DeepSeek成为提高临床决策和医院运营效率的领先解决方案[1]。自2025年1月以来，该技术在中国第三纪念医院的广泛采用表示医疗人工智能（AI）应用的范式转移。上海在开拓DeepSeek的实施方面发挥了关键作用，领先的医院利用该技术用于不同的应用[2]。fudan大学附属的华山医院是最早在多个平台上测试DeepSeek 70B及其完整模型的医院之一，可确保在Intranet环境中维持数据安全性的同时确保最佳的成本效果配置。与此同时，Ruijin医院与华为合作推出了中国的第一个病理AI模型Ruizhi Pathology，该模型可自动化病理幻灯片分析，并具有3,000张幻灯片的日常处理能力。随着进一步的多模式集成，该系统将扩展以涵盖复杂的诊断方案。同样，上海第四人医院已经实施了局部的DeepSeek部署，将30,000多个典型病例和区域治疗指南的医学知识基础整合在一起，提高了病历的产生效率并为医生提供精确的诊断支持。上海第六人医院的金山分公司已将DeepSeek完全融入医师工作站，为疾病诊断提供实时援助，并降低了复杂病例中误诊的风险。