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创伤性脑损伤：当代挑战和进步途径
创伤性脑损伤（TBI）仍然是全球死亡和残疾的主要原因，其发病率正在增加。仅在美国（美国），每年有超过200万个急诊科（ED）访问，22万次住院和64,000人死亡中心，以疾病控制和预防估计中心估计[1]。最近的大型多中心研究表明，估计有10％的中度至重度TBI患者在6个月内死亡，而另外20％的患者完全依赖于护理的各个方面[2]。在轻度TBI中，30-56％的人在伤害后6-12个月没有回收到其功能基线[3，4]。已建立了临床诊断的可接受的标准，通常由头部外力创伤组成，导致意识的改变至少会改变[5]。生物力学负载类型的闭合头部损伤类型包括撞击（脑实质与颅穹顶直接碰撞，例如coupy-contreconcoup），冲动（惯性力（惯性力）（惯性力在翻译或旋转期间作用在脑组织上压碎伤害）[6]。穿透性和爆炸型伤害带来了其他挑战和管理考虑。表现症状通常在类型和严重程度上是异质的，范围从轻度的障碍后症状到局灶性神经系统作用，闭塞，昏迷和死亡。迅速诊断TBI对于临床治疗途径的分类至关重要，需要了解最新的诊断方法和工具。在过去的十年中，分类，治疗，诊断和预后的显着进步已经提高了人们对护理中当代差距及其解决方案的理解。迅速评估临床体征和结构性伤害对救生护理的重要性不能被夸大。Major创伤中心公认的当代框架包括呈现格拉斯哥昏迷量表（GCS）评分，以快速评估潜在的神经系统妥协，而头部计算机断层扫描（CT）扫描作为创伤性内部病理学定位的金标准[7 - 9]；结合实验室和辅助临床数据，GC和CT发现构成了TBI诊断，严重性分类和分类至当前临床范式内的护理水平。TBI诊断中的挑战包括表现和资源因素。表现症状可能有很大差异，并且可能会被基线神经系统或心理健康状况，年龄，病史和脆弱，随之而来的药物以及药物使用或中毒混淆。此外，对精确TBI严重性分类的挑战包括创伤性颅内病变类型的异质性，共存的多症创伤和不断发展的继发性伤害。基于模态，病变类型，位置和体积的神经成像评估的经过验证的框架的整合是改善TBI严重性分类系统的基础[10，11]。磁共振成像（MRI）对小挫伤和轴突损伤更为敏感（在CT上不容易看到），并且已证明可以识别27％的
刺激响应型临时粘合剂
Nicholas D. Blelloch 于 2016 年获得米德尔伯里学院化学学士学位。他最近（2021 年）在 Katherine A. Mirica 教授的指导下获得了达特茅斯学院化学博士学位。他的兴趣包括基础化学和材料科学交叉领域的研究以及享受新英格兰的户外探险。Hana J. Yarbrough 于 2020 年获得马里兰圣玛丽学院化学学士学位。她是达特茅斯学院二年级博士生，与 Katherine Mirica 教授一起工作。她的研究兴趣包括粘合科学、聚合物材料和材料工程。Katherine A. Mirica 是达特茅斯学院化学副教授。她于 2004 年在波士顿学院获得化学学士学位，在那里她在 Lawrence T. Scott 的实验室工作。她获得了博士学位。 2011年在哈佛大学George M. Whitesides指导下获得化学博士学位，2015年在麻省理工学院Timothy M. Swager指导下完成博士后研究。2015年在达特茅斯学院开始独立职业生涯。她目前的研究兴趣涵盖分子精准材料的结构-功能关系研究、自组装、气体传感器和粘附科学。
评论文章当代景观和肿瘤内免疫疗法的未来方向
全身给药的免疫疗法彻底改变了癌症患者的护理。但是，对于许多癌症类型，大多数患者没有表现出客观反应。肿瘤内免疫疗法是一种新兴的策略，旨在提高癌症免疫疗法在各种恶性肿瘤范围内的有效性。通过将免疫激活疗法局部施用到肿瘤本身中，可以断裂肿瘤微环境中的免疫抑制作用。此外，可以安全地给予目标位置的疗法，无法安全地给予全身性递送，以最大程度地提高功效并最大程度地减少毒性。为了使这些疗法有效，必须有效地将其递送到靶肿瘤病变中。在这篇综述中，我们总结了当前的肿瘤内免疫疗法的景观，并突出了影响肿瘤内递送的关键概念，并通过扩展的功效。我们还概述了认可的微创递送设备的广度和深度，这些设备可以被认为以改善肿瘤内疗法的交付。
肺栓塞的现代介入治疗
微创介入技术在急性和慢性肺栓塞的治疗中越来越常用；然而，这些技术的使用才刚刚出现强有力的临床证据。因此，需要建立强有力的患者选择机制，并仔细考虑干预措施的益处和风险。在本综述中，我们讨论了风险分层机制；多学科肺栓塞应对团队在支持决策方面的作用；并描述了各种常用的介入技术以及如何将它们整合到治疗策略中，以造福我们的患者。皇家版权 2023 由 Elsevier Ltd 代表皇家放射学院出版。保留所有权利。
人工智能搜索引擎当代问题研究
阿波罗艺术与科学学院 钦奈，古杜凡切里 摘要 AI 搜索引擎是一种使用人工智能技术（如机器学习、自然语言处理和预测分析）来提供更准确和更相关的搜索结果的搜索引擎。这些搜索引擎旨在了解用户搜索查询背后的意图并提供与该意图相匹配的结果，即使查询是用自然语言而不是使用特定关键字表达的。AI 搜索引擎的主要优势之一是它们能够提供更个性化的结果。通过分析用户行为和反馈，他们可以了解用户的偏好并提供根据他们的兴趣量身定制的搜索结果。然而，AI 搜索引擎也面临一些挑战。它们需要大量数据才能有效，而数据中的偏见会导致有偏见的搜索结果。人们还担心隐私和使用个人数据来训练 AI 搜索引擎使用的算法。AI 搜索引擎中存在几个当代问题，目前正在由研究人员、政策制定者和公众讨论和辩论。有几个人工智能搜索引擎的例子，包括 Google Search、Wolfram Alpha、Bing、Iris.ai、Yewno、Semantic Scholar、Microsoft Academic 和 OpenAI。
当代社会中的人工智能：法律地位和定义、各国公共部门的实施
摘要：本文旨在对罗马-日耳曼法、盎格鲁-撒克逊法、社会主义法、宗教法和传统法体系国家中人工智能的法律地位及其在公共部门实施的战略规划进行比较分析。该研究回答了有关人工智能的法定定义、负责人工智能的国家当局、国家政府在人工智能领域的战略及其设定的目标以及人工智能行动计划的研究问题，并参考了上述法律体系中全球人才竞争力指数最高的国家。这项研究具有定性和应用性质；对学术资料的理论分析为对上述国家的法律和行政文件进行 ICT 促进的主题内容分析奠定了基础。研究结果揭示了所研究数据的共同和具体趋势，并允许作者建议修订人工智能定义，并具体说明在各国公共领域进一步战略发展和实施人工智能方面似乎相关且有前景的立法和教义问题。
维基百科作为当代科学史的工具
。CC-BY-NC 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 3 月 5 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.11.25.517950 doi：bioRxiv 预印本
细菌色素及其在当代生物技术和药理学应用中的多方面角色
摘要：数十年来，合成染料和颜色一直是色素行业的支柱。研究人员渴望找到更环境友好和无毒的替代品，因为这些合成染料对环境和人们的健康有负面影响。微生物色素可能是合成色素的替代品。微生物色素被归类为二级代谢产物，主要是由于压力条件下的代谢受损而产生的。与合成色素相比，这些色素具有鲜艳的阴影，具有营养和治疗特性。微生物颜料现在被广泛用于药品，食品，油漆和纺织工业。当前使用细菌色素作为癌症和许多其他细菌感染的药物替代品。他们日益增长的受欢迎程度是其低成本，可生物降解，非癌性和环境利益属性的结果。这篇审计文章已努力深入研究细菌颜料在食品和制药行业中的现有用途，并投射其潜在的未来应用。
当代国家和未来的方向
摘要：背景：多形胶质母细胞瘤是一种恶性颅内肿瘤，由于缺乏有效的批准药物和肿瘤的侵略性，因此构成了治疗性挑战。然而，最近进行了广泛的研究，以解决与药物化合物的耐药性质有关的原因，这些原因导致了几项临床试验研究了有希望的治疗方法。方法：我们回顾了自2010年以来从PubMed发表的文献和2020年9月15日的几个年度会议摘要。选定的文章包括与胶质母细胞瘤肿瘤生物学，原始基础研究，临床试验，开创性评论和荟萃分析有关的文章。我们根据有关治疗过程中遇到的挑战性因素的收集证据进行了讨论，我们强调了包括免疫疗法和靶向药物在内的新型疗法的相关试验。结果：选定的文献揭示了与研究治疗遇到的低功效有关的四个主要因素，其中包括：（1）血脑屏障； （2）免疫抑制微环境； （3）遗传异质性； （4）与先前可以调节肿瘤微环境的系统治疗有关的外部因素。本综述中讨论的研究疗法被归类为免疫疗法和靶向治疗。免疫疗法包括：（1）免疫检查点抑制剂； （2）养细胞转移疗法； （3）治疗疫苗； （4）溶瘤病毒疗法。靶向疗法包括酪氨酸激酶抑制剂和其他受体抑制剂。最后，我们提供了对胶质母细胞瘤治疗的未来方向的看法。结论：尽管在胶质母细胞瘤的有效疗法发展方面取得了有限的成功，但许多治疗方法仍具有潜在的希望，包括免疫疗法和新型组合药物。解决胶质母细胞瘤的分子景观和抗性免疫抑制性质，对于进一步发展有效治疗至关重要。
大脑。人工智能和神经科学的广泛研究 ISSN：2068-0473 | e-ISSN：2067-3957 涵盖：Web of Science (WOS)；PubMed.gov；IndexCopernicus；语言学家名单；Google Academic；Ulrichs；getCITED；Genamics JournalSeek；J-Gate；SHERPA/RoMEO；大洋期刊系统；公共知识项目；BIUM；NewJour；ArticleReach Direct；Link+；CSB；CiteSeerX；Socolar；KVK；WorldCat；CrossRef；Ideas RePeC；Econpapers；Socionet。2022 年，第 13 卷，第 4 期，页码：436-449 | https://doi.org/10.18662/brain/13.4/397 提交日期：2022 年 1 月 31 日 |接受出版日期：2022 年 2 月 23 日 当代哲学中的人工智能问题 Iryna MAIDANIUK 1、Tetiana TSOI 2、Ihor HOIAN 3、Maksym DOICHYK 4、Oksana PATLAICHUK 5、Olga STUPAK 6
1 乌克兰国立生命与环境科学大学，基辅，乌克兰，mira-i@ukr.net 2 乌克兰国立美术与建筑学院，基辅，乌克兰，tetiana.tsoi@naoma.edu.ua，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0003-4413-1478 3 瓦西里·斯特凡尼克喀尔巴阡国立大学，伊万诺-弗兰科夫斯克，乌克兰，ihor.hoian@pnu.edu.ua，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0003-2548-0488 4 瓦西里·斯特凡尼克喀尔巴阡国立大学，伊万诺-弗兰科夫斯克，乌克兰，maksimdoichyk@ukr.net，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0001-5081-1386 5 马卡罗夫海军上将国立大学造船大学，乌克兰尼古拉耶夫，oksana.patlaichuk@nuos.edu.ua，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0002-1448-3360 6 海军上将马卡洛夫国立造船大学，乌克兰尼古拉耶夫，olga.stupak@nuos.edu.ua，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0001-7846-1489