糖尿病足溃疡(DFUS)是糖尿病最常见且高度残疾的并发症之一,其特征是持续的脚步溃疡具有高感染率和截肢的风险,对患者生活质量和公共卫生系统构成了重大挑战(1)。根据数据预测,到2030年,全球糖尿病人口估计约为4.39亿(2)。在糖尿病患者中,大约30%的人会在其一生中出现足球溃疡(3),其中一部分患者因溃疡恶化而受到截肢的风险。研究表明,到2050年,三分之一的美国人将患有糖尿病,多达34%的糖尿病患者将在其一生中发展糖尿病足溃疡(DFU)(4)。DFU是成年糖尿病患者的严重并发症(5),一生中约有19%-34%的人足性溃疡,随着患者的年龄和医疗保健的复杂性,这种风险会增加(6)。DFU可以导致严重的结果,例如感染,截肢和死亡,在3 - 5年内复发率为65%(7),截肢率为20%,5年死亡率高达50%-70%(8)。尽管在多学科预防和早期筛查方面取得了进步,但在某些地区,截肢率却有所提高,尤其是影响年轻个人和少数群体,突出了DFU管理中的差异和不平等现象(9)。此外,糖尿病患者的免疫功能降低并降低了感染性(10),进一步增加了与DFU相关感染的风险(11)。在这些机制中,持续的炎症反应和组织受损(12)被认为是DFU的进展中的关键驱动因素。最近的研究表明,CXCR4基因在诸如细胞迁移,炎症调节和组织修复等过程中起重要作用(13),并且CXCR4的异常表达被认为是多种慢性条件下疾病进展的驱动力(14,15)。cxcr4在各种细胞类型(16)中表达,并通过其配体CXCL12调节细胞迁移,增殖和炎症反应(17)。研究表明,CXCR4在诸如DFU之类的慢性伤口中异常表达,可能导致
用于半分割的大多数现有知识蒸馏方法着重于从原始特征中提取各种复杂知识。但是,这种知识通常是手动设计的,并且像传统功能工程一样依赖于先前的知识。在本文中,我们旨在提出一种使用RAW功能的简单有效的功能蒸馏方法。为此,我们重新审视了功能蒸馏中的开创性工作,Fitnets可以将平方误差(MSE)损失(MSE)损失最小化。我们的实验表明,在某些情况下,这种幼稚的方法可以产生良好的结果,甚至超过了一些精心设计的方法。但是,它需要仔细调整蒸馏损失的重量。通过将fitnets的损失函数分解为差异项和角度差项,我们发现角度差异项的重量受教师特征和学生特征的幅度的影响。我们通过实验表明,角度差异项在特征蒸馏中起着至关重要的作用,而不同模型产生的特征的大小可能会有很大变化。因此,很难确定各种模型的适合减肥体重。为了避免角度蒸馏术语的重量受到特征的影响,我们提出了角度蒸馏,并探索沿不同效率尺寸的蒸馏角度信息,以进行语义分割。广泛的例子表明,我们的简单方法对超级参数表现出极大的效果,并实现了语义细分的最先进的蒸馏性能。
通过虚拟模型为个性化医疗保健提供机会,DTS代表了精密健康和个性化医学领域的范式转变。在医疗保健中,DTS可以定义为物理实体(细胞,组织,器官,患者和卫生系统)的高度详细和动态的虚拟复制品,从而再现了物理对应物的结构,行为和背景(Qi等人,2021年)。这些虚拟的对应物不断使用实时数据进行更新,以模拟和预测健康结果,从而优化了临床决策(Fuller等,2020)。dts实时整合来自多个来源的数据,以模拟健康结果,并可以通过实现更精确,及时,及时,及时的临床干预措施,最终提高患者治疗效率,从而适应每个患者,从而增加主动的医疗保健管理。
创历史新高,达到 905 千万卢比,同比增长 69%。我们的 ROE(不包括其他综合收入)在 2022 财年为 30%。我们对知识、人才、流程、技术、品牌和文化以及部门间协同效应的关注帮助我们在所有业务垂直领域实现了关键里程碑。鉴于强劲的基本结构,我们继续对所有业务垂直领域的增长潜力保持乐观。在资本市场方面,印度股市在本财年的大部分时间里继续看涨。该行业见证了 3.5 千万个新 demat 账户的开立,创下了历史新高。虽然 FII 在 2022 财年大肆抛售,但 DII 抵消了压力并创下了有史以来最高的流入量。我们经纪业务“Phygital 商业模式”的成功继续产生积极成果,因为我们在 2022 财年创下了有史以来最高的经纪收入、利润和 ADTO。我们在 2022 财年成功新增了 88 万客户,使零售客户总数达到约 285 万。我们的 ARPU 是业内最高的之一。我们的现金市场份额在
视觉模型(VLM)的最新进步在弥合计算机视觉和自然语言处理之间的差距方面取得了重大飞跃。然而,传统的VLM通过对有限和嘈杂的图像文本对进行对比学习训练,通常缺乏空间和语言的理解,可以很好地推广到密集的视觉任务或更少的通用语言。我们的方法,坚实的基础剪辑(SF-CLIP),通过隐式建立对经过大量单峰数据训练的基础模型的可靠的视觉和语言理解来避免此问题。sf-clip将对比的图像文本预测与大型基础文本和视觉模型的掩盖知识蒸馏。这种方法可以指导我们的VLM开发强大的文本和图像表示。结果,SF-CLIP显示出异常的零射击分类精度,并增强了图像和文本检索能力,为在YFCC15M和CC12M上训练的VIT-B/16的新最新状态。此外,在语义分割任务中,密集的每个斑点监督增强了我们的零射击和线性探针的性能。我们模型的一个了不起的方面是它的多语言能力,尽管主要接受了英语数据的培训,但通过多种语言的强劲检索结果证明了这一点。我们通过选择性地应用掩盖的蒸馏和教师单词嵌入的继承来实现所有这些改进,而无需牺牲培训效率。
对被忽视和未充分利用的农作物(NUC)的探索对于解决全球粮食不安全感确实至关重要。这些营养丰富的气候富农作物通常被忽略的商业价值有限,是打击营养不良和提高粮食安全的关键,尤其是在脆弱地区。这些农作物先前尚未归类为主要农作物,主要是构成了小农户农业区,是营养丰富,气候缓解且局部适应性的(Li and Siddique,2020; Mudau等,2022)。这些农作物的侵蚀可能会阻碍穷人的营养状况和粮食安全,并且它们的更多使用可以增加营养并赋予隐藏的饥饿(Dansi等,2012; Ojuederie等,2015; Joy and Siddhuraju,2017年)。至关重要的是,我们认识到这些农作物的隐藏潜力并利用它们实现更可持续的未来。这项社论聚焦有希望的研究,展示了NUC的隐藏潜力并通过现代进步探索其利用。在本社论中展示的有关研究主题的研究范围“被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全:前景和隐藏的潜力”令人印象深刻,涵盖了这些农作物的各个方面,从基因改进到其在不同领域的潜在应用。研究主题由9个出版物组成:6篇原始研究文章和3条评论,重点介绍了一些NUC在应对全球食品和营养挑战时的遗传改善,保护和利用。柑橘grandis(L.)Osbeck,通常称为Pomelo,是一种未充分利用的柑橘类水果,其潜力作为豆酮,苯酚和抗氧化剂的来源,被忽略了。
成功翻译许多体外工程组织需要足够的血管化。本研究介绍了一种新型胶原蛋白衍生物,该衍生物含有多种识别肽,用于基于分选酶 A (SrtA) 和因子 XIII (FXIII) 的正交酶交联。SrtA 介导的交联能够在本体水凝胶中快速共同设计人类血液和淋巴微毛细血管和中尺度毛细血管。凝胶硬度的调节决定了新血管形成的程度,而血液和淋巴毛细血管的相对数量则重现了最初植入水凝胶的血液和淋巴内皮细胞的比例。生物工程毛细血管很容易形成管腔结构,并在体外和体内表现出典型的成熟标志物。次级交联酶因子 XIII 用于将 VEGF 模拟 QK 肽原位束缚到胶原蛋白上。这种方法支持在没有外源性 VEGF 的情况下形成血液和淋巴毛细血管。正交酶交联进一步用于生物工程水凝胶,其具有促血管生成和抗血管生成特性的空间定义聚合物组成。最后,基于微凝胶二次交联的大孔支架可实现独立于支持成纤维细胞的血管形成。总体而言,这项工作首次展示了使用高度通用的胶原蛋白衍生物共同设计成熟的微尺寸和中尺寸血液和淋巴毛细血管。
1参见西班牙的公用事业量表:最终确定销售额低于公允价值,86 FR 33656(2021年6月25日)(最终确定),以及随附的问题和决策备忘录。2 ID。 3请参阅西班牙的公用规模风塔:反临时税务令,86 FR 45707(2021年8月16日)(订单)。 4参见Siemens Gamesa Reenwable Energy诉美国,621 F. Supp。 3d 1337,1348-49(CIT 2月16日,2023年)(Sgre I)。 5请参阅根据法院还押的重新确定结果,西门子游戏可再生能源诉美国,621 F. Supp。 3d 1337(CIT 2023),日期为2023年6月15日(第一次重新确定),第5-6页。 6 ID。 在6-8。 7 ID。 在8-9。2 ID。3请参阅西班牙的公用规模风塔:反临时税务令,86 FR 45707(2021年8月16日)(订单)。4参见Siemens Gamesa Reenwable Energy诉美国,621 F. Supp。3d 1337,1348-49(CIT 2月16日,2023年)(Sgre I)。5请参阅根据法院还押的重新确定结果,西门子游戏可再生能源诉美国,621 F. Supp。3d 1337(CIT 2023),日期为2023年6月15日(第一次重新确定),第5-6页。6 ID。 在6-8。 7 ID。 在8-9。6 ID。在6-8。7 ID。 在8-9。7 ID。在8-9。
研究的性质正在演变,变得越来越计算化。随着科学界可用数据的复杂性和数量不断增加,管理、标准化和跟踪大量信息的需求也越来越大。我是一名数据神经科学家,对了解大脑和行为的基本生物学机制以及开发数据驱动研究技术感兴趣。我的实验室结合了多种方法,涵盖云技术、神经信息学、行为和生物医学成像数据。我与不同科学领域的国际研究人员合作开展项目,涉及数据治理、标准和共享、云技术、神经解剖学、认知、创伤性脑成像、视觉、人类发展和寿命。我们已发表 70 多篇出版物,为多个科学和工程领域做出了贡献。我是 BRAIN 计划云计算平台 brainlife.io 的总监和创始人,该平台服务于数千名用户,促进科学教育、透明度和严谨性。Brainlife.io 使研究人员能够评估大脑网络在整个生命周期中如何受到疾病和变化的影响。我是《科学数据》和《科学报告》的编委会成员、国际大脑计划数据标准和共享工作组主席,以及 BRAIN 计划资助的脑成像数据结构 (BIDS) 连接项目的 PI。一个好的团队只有真正包容不同的思想和才能才能蓬勃发展——无论背景、种族、民族、取向和生活经历如何。到目前为止,我有幸与具有多种取向和背景的个人一起工作和培训,其中包括六名女性博士后研究员(总共十名博士后培训生)和四名女性研究生(六名)。我积极与为少数族裔服务的机构和主要为本科生的机构合作,以推动神经科学和教育的民主化。我正在领导国际努力,通过连接高收入、中收入和低收入国家来提高数据科学和神经科学的能力,其中包括墨西哥、巴西、哥伦比亚、尼日利亚、肯尼亚、南非和加纳。数据驱动技术为理解大脑和行为以及神经和心理健康相关状况提供了特别深刻的机会。为了实现集体利益,我们需要与多个利益相关者合作,开发能够促进科学严谨性、透明度和公平性的数据技术解决方案。
蛋白质磷酸化或去磷酸化是在所有生物体中发现的信号传递的重要机制。多年来,蛋白激酶和磷酸酶的性质被认为在原核生物和真核生物中是不同的。证明主要发生在组氨酸和天冬氨酸残基上,而相反,通常在丝氨酸,苏氨酸或酪氨酸残基上修饰真核蛋白。然而,近年来在细菌中报道了真核样蛋白激酶和磷酸酶,相反,在真核生物中发现了原核性蛋白质的ASP酶的同源物(有关评论,请参见[1-7])。这些研究表明,真核生物和原核生物可能具有所有类型的信号转导的相似机制。蛋白磷酸酶可以根据其酶特异性(即促磷酸酶和Tyr磷酸酶)分为两组[8,9]。ser} THR磷酸酶在ITRO中显示出广泛的特异性,并已分为四类:PP1,PP2A,PP2B和PP2C,根据保守的基序,它们对抑制剂和离子的抑制剂和离子需求的敏感性[9-11]。氨基酸序列比较表明PP1,PP2A和PP2B是同一PPP家族的成员[10]。PPP家族代表了较高的真核生物中蛋白质ser}的最大蛋白质ser} [12]。这些酶还与对称的折断氨酸四磷酸酶具有序列相似性[13]。被识别的PPP家族的第一个原核生物是噬菌体λ221的乘积[14]。目前,几个成员在ARCHEA和细菌中均已详细介绍[15-19]。但是,关于生理学的数据很少