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由于阿尔茨海默氏病和帕金森氏病引起的轻度认知障碍中的脑振荡模式：一项探索性高密度EEG研究
Objective: We investigated brain cortical activity alterations, using a resting-state 256-channel high- density EEG (hd-EEG), in Alzheimer's (AD) and Parkinson's (PD) disease subjects with mild cognitive impairment (MCI) and correlations between quantitative spectral EEG parameters and the global cogni- tive status assessed by Montreal Cognitive Assessment (MoCA) 分数。方法：15个AD-MCI，11个PD-MCI和十个年龄匹配的健康控制（HC）进行了HD-EEG记录和神经心理学评估。脑脊液生物标志物分析以获得良好的特征组。EEG光谱特征，并研究了三组之间的差异以及与MOCA的相关性。结果：与对照组相比，AD-MCI和PD-MCI的α2/alpha1比的α2/alpha1比显着降低。在PD-MCI中观察到明显更高的theta和较低的β/theta比。MOCA评分与theta功率以及alpha2和beta功率以及alpha2/alpha1和alpha/theta比率直接相关。结论：这项研究强调了AD-MCI和PD-MCI患者的脑电图模式的显着差异，并指出了EEG参数在两种神经退行性疾病中可能的替代标志物的作用。明显的能力：除了完善的生物标志物外，我们的发现还可以支持神经退行性疾病中认知功能障碍的早期检测，并可以帮助监测疾病的进展和治疗反应。
抗体偶联药物治疗宫颈癌的研究进展
宫颈癌是全球第二大危害妇女健康的恶性肿瘤，全球宫颈癌的发病率和死亡率持续上升。复发或转移性宫颈癌患者的5年生存率显著降低，现有治疗方法有效率低下、不良反应大，迫切需要新的、有效、耐受性良好的治疗方法。抗体药物偶联物（ADC）是一种新的靶向治疗方式，可以有效杀伤肿瘤细胞。本文旨在概括ADC的组成、研发历史和作用机制，综述ADC在宫颈癌治疗中的研究进展，并对ADC的应用进行总结和展望。
Na2Mn3O7层状结构中Cu掺杂效应的研究...
近年来，钠离子电池 (SIBs) 因其丰富的地球资源、环境友好、成本低以及高能效而受到广泛关注。与锂离子电池相比，不断发展的先进正极在提高 SIB 性能方面发挥着关键作用。层状过渡金属氧化物 NaxMO2（M = Co、Mn、Fe、Ni 等）由于组成多变、活性中心丰富以及电化学性能良好而成为 SIB 有前途的正极之一。在这些层状过渡金属氧化物中，层状氧化锰基材料因锰无毒、前体价格便宜以及高容量而受到关注。为了提高 SIB 的性能，金属原子掺杂在层状正极中得到了广泛的研究。通过掺杂可以提高结构稳定性和容量保持率。
一项回顾性研究
胃癌是全球第五大恶性肿瘤，是癌症相关死亡的第三大主要原因（1）。早期胃癌往往没有症状，许多患者在确诊时已是晚期（2）。对于局部AGC，D2淋巴结清扫术联合全身化疗是标准治疗方法。然而，治疗结果仍然不令人满意，尽管接受了标准治疗，仍有近50%的患者发生腹膜转移（PM）（3）。一旦发生PM，中位生存期降至仅为4.6个月，5年生存率几乎为零（4）。因此，减少局部AGC患者术后PM并改善预后仍然是未来研究的关键重点。腹腔热灌注化疗（HIPEC）是在控制压力下将加热的化疗溶液灌注到腹腔内。通过将热疗和化疗的协同作用与机械灌洗相结合，HIPEC 旨在根除或抑制腹腔内的癌细胞和微转移（5、6）。对于各种腹膜恶性肿瘤，例如恶性腹膜间皮瘤和腹膜假粘液瘤，细胞减灭术（CRS）联合 HIPEC 已成为延长患者生存期的基石治疗方法（7、8）。在胃癌中，CRS + HIPEC 已证明可改善 AGC 和并发 PM 患者的预后（9-11）。但对于局部性AGC，术后预防性HIPEC（P-HIPEC）的应用仍存在争议。一些研究报告称P-HIPEC对患者的无病生存期（DFS）或总生存期（OS）没有影响（12,13）。相反，其他一些研究表明P-HIPEC可能显著改善DFS（14,15）。此外，对于P-HIPEC的理想频率和启动时机尚无明确共识，可用数据有限。
儿童青少年焦虑和抑郁的跨大陆环境和全基因组关联研究
儿童和青少年的焦虑和抑郁应受到特别关注，因为它们是一个公共卫生问题，会对发展和心理健康产生毁灭性和长期影响。从遗传易感性到环境压力源等多种因素都会影响患上这些疾病的风险。本研究旨在了解环境因素和基因组学如何影响三个群体中儿童和青少年的焦虑和抑郁：青少年大脑和认知发展研究（美国，9-10 岁；N=11,875）、外化障碍和成瘾脆弱性联盟（印度，6-17 岁；N=4,326）和 IMAGEN（欧洲，14 岁；N=1888）。我们进行了数据协调，并使用线性混合效应模型、递归特征消除回归和 LASSO 回归模型确定了环境对焦虑/抑郁的影响。随后，通过大型分析和荟萃分析对所有三个队列进行了考虑了重要环境因素的全基因组关联分析，然后进行了功能注释。结果表明，多种环境因素导致发育过程中焦虑和抑郁的风险，其中早期生活压力和学校支持指数对所有三个队列的影响最为显著且一致。在荟萃分析和大型分析中，chr11p15 中的 SNP rs79878474 成为与焦虑和抑郁相关的特别有希望的候选者，尽管未达到基因组显著性。对元分析和巨分析中最有希望的 SNP 映射的常见基因进行基因集分析，发现在 chr11p15 和 chr3q26 区域中，在钾通道和胰岛素分泌功能方面有显著富集，特别是 chr11p15 中分别由 KCNC1、KCNJ11 和 ABCCC8 基因编码的 Kv3、Kir-6.2、SUR 钾通道。组织富集分析显示小肠中显著富集，
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
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一项关于石墨烯添加剂的研究
碳纤维（CF）有可能在“结构电池”概念中充当多功能和多功能导电电极。这些电池具有存储电能和携带机械负载的独特能力，而无需额外的电流收集器。但是，在商业化结构电池的道路上仍然存在许多挑战。一个重大的挑战在于基于CF的阴极复合材料的制造过程，包括活性材料对CF表面的粘附不良以及使用危险的有机溶剂，例如N-甲基吡咯酮（NMP）通过传统的叶片涂层。在这项研究中，我们使用电泳沉积（EPD）提出了一种可持续的制造方法，用磷酸锂（LifePo 4）和石墨烯纳米片构建阳性电极复合材料。尤其是乙醇被用作替代NMP的绿色溶剂，以最大程度地减少环境影响。同时，根据系统的比较分析，评估了不同类型的石墨烯添加剂（三种石墨烯纳米片（GNP），四种减少石墨烯（RGO）和一种自制石墨烯）对相对电池性能的影响。在测试的石墨烯添加剂中，基于LFP/RGO2的阳性电极表现出理想的特异性容量为126.2 mAhg -1，即使在2C的苛刻构成下，在500个循环的要求下，也保持了93％以上的保留率。
利用trinetx数据库的基于人群的队列研究
结果：71931例癌症患者（54.7％男性； 76.5％白人；指数为63.6±12.2岁的平均年龄）接受ICI治疗（ICI组）和71931名癌症患者（男性为54.7％；男性为54.7％；平均白色；平均年龄为63.5±12.4岁），从未接受过ICI（比较组）（比较组）。相关的Kaplan-Meier曲线在所有随访年中ICI组中的葡萄膜炎风险显着增加（P <0.001）。在144个月的随访期间，ICI组的葡萄膜炎风险也更高，危险比（HR）为2.39（95％CI：2.07- 2.75）。发现了特定葡萄膜炎疾病的风险，例如虹膜炎，脉络膜视网膜炎，视网膜血管炎，未染色的脓性内po炎，泛 - 葡萄膜炎和交感神经炎。亚组分析表明，ICI受体中葡萄膜炎的发展的危害比升高，涵盖了65岁以下的个体以及65岁及65岁以上的人。与非ICI对手相比，在所有性别中，在白人和亚洲种族，具有吸烟史的人，具有吸烟史和血脂异常等合并症的患者中，在所有性别，具有吸烟史的葡萄膜发育率升高的危害比。还进行了有关单一疗法与组合性ICI方案的其他亚组分析。从抗PD-1的类别接受单一治疗的个人