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Telefónica系统和网络演化策略
•专用网络是一个针对一个B2B客户的专用移动网络，已经使用4G技术部署，但是5G中的新功能（主要是延迟）将允许更多用例。预期5G的私人网络质量化。•专用网络与公共5G网络是相同的技术，但是实现将是模块化和简单的。灵活性是关键：
认知神经科学革命的困境
神经结构表示是脑图或模型样结构，在结构上类似于它们所代表的内容。这些表示绝对是“认知神经科学革命”的核心，因为它们是与革命者的机械承诺兼容的唯一类型。至关重要的是，这些同样的承诺必须在神经元活性的漩涡中观察到结构表示。在这里，我认为，无论观察的时空尺度如何，我们的神经元活性中都没有观察到结构表达。我的论点首先引入了“认知神经科学革命”（第1节），并勾勒出对结构表现形式的突出，广泛采用的说法（§2）。然后，我将咨询各种在各种时空尺度上描述我们的神经元活动的报告，认为它们都没有报告存在结构表示的存在（§3）。在对我的分析（第4节）偏转了某些直觉异议之后，我将得出的结论是，在没有神经结构表达的情况下，代表性和机制不能融合在一起，因此“认知神经科学革命”被迫放弃其承诺之一（第5节）。
头颈部鳞状细胞癌患者接受 nivolumab 治疗后发生迟发性复发性细胞因子释放综合征：病例报告
纳武单抗是一种抗程序性死亡-1 (PD-1) 受体单克隆抗体，已被证明可有效治疗铂类耐药性转移性头颈部鳞状细胞癌。免疫相关不良事件 (irAE) 是 PD-1 抑制剂众所周知的并发症。同时，细胞因子释放综合征 (CRS)，一种危及生命的免疫相关不良事件，很少因纳武单抗单药治疗而发生。在这里，我们报告了一例 65 岁男性的病例，他患有隐匿性原发性头颈部鳞状细胞癌，并出现了纳武单抗相关的晚发型 CRS 复发。患者入院时出现疲劳、发烧、低血压和呼吸窘迫的症状。血清白细胞介素 6 和铁蛋白水平升高支持 CRS 的诊断，患者对大剂量甲基泼尼松龙反应良好。CRS 在类固醇减量期间复发，同时肿瘤负担增加；然而，通过增加类固醇剂量可以成功控制。早期发现和使用类固醇治疗对于 CRS 的管理至关重要。
引用Sandri，Carelli 1000，Visentin A，Savoldi A，G。，Mirandola 1000，Lleo MM，Signoretto 100和Cordioli 1000（2023）Mycoplasma antib div>
支原体生殖器（MG）是最小的已知细菌之一，基因组的尺寸为580 kbp，其作为性传播病原体的重要性在过去十年中有所增加（Blanchard和Be lanchard and Be ́AR，2011; Fookes et al。从临床角度来看，MG感染会引起急性和慢性非肺炎球菌尿道炎（Gnanadurai和Fifer，2020年），宫颈炎以及相关并发症，例如附子性，骨盆症状，骨盆疾病，早产和自发性疾病，男性和女性的自发性堕胎，分别为lis et lis et an e lis et nife; Etif; Et n. 2015; Et e e e e et a。 Olson等人，2021年； Jensen等人，2022年）。在过去的几年中，MG已被鉴定为厌食点淋巴球和衣原体感染的受试者中的负责病原体（Jensen等，2022）。与一般人群相比，与男性发生性关系（MSM）的男性（MSM）人口（MSM）尤为常见（MSM）（Gnanadurai and Fifer，2020年）。然而，男性和女性的MG也可能无症状（Jensen等，2022），并且据估计，如果未测试，直肠部位的MG感染中最多70％（Read等，2019; Jensen等，2022）。根据解剖部位，必须收集不同的生物学样品进行MG微生物学测试：生殖器部位的第一个空隙，尿道和阴道拭子，而直肠部位的直肠拭子。口咽拭子不建议逐案考虑（Jensen等，2022）。鉴于MG的小基因组和相关的生物合成局限性，诊断标准方法不适合常规临床实践（Shipitsyna等，2010）。的确，MG培养物可能需要长达两个月的时间，并且灵敏度低（Hamasuna等，2007）。由于这些原因，核酸扩增测试（NAATS）如今已成为MG检测的黄金标准方法，因为这些测试的高分析特征及其快速的转弯时间改善了临床实用性
引用 Khalaf K, Chamieh M, Welc N, Singh C, Kaouk JL, Kaouk A, Mackiewicz A, Kaczmarek M 和 Perek B (2025) 涉及免疫的细胞方面
吸烟、社会经济地位、糖尿病等。截至 2021 年，世界心脏联盟报告称，超过 5 亿人受到 CVD 影响，其中 2050 万人死亡与 CVD 有关，占全球死亡人数的 1/3。尽管新的治疗方案和生活方式的改变已被证明可以改善 CVD 患者的预后 ( 2 )，但与 35 年前记录的与 CVD 相关的死亡人数相比，这一数字约高出 60%。随着当前医学的所有进步，以下高数字主要是由于人口增长和老龄化 ( 2 )。动脉粥样硬化这个词源于希腊语词根，可以分解为“动脉粥样硬化”，对应于脂肪堆积和巨噬细胞，以及“硬化”，表示由结缔组织、平滑肌细胞和白细胞组成的纤维组织。 19 世纪初，Jean Lobstein 引入了“动脉粥样硬化”一词，为动脉疾病带来了更深刻的含义和理解 (3)。几年后，该领域的两位先驱提出了相互矛盾的动脉粥样硬化发展理论。一方面，奥地利医生 Carl Von Rokitansky 在“血栓形成”理论中提出了动脉粥样硬化发展的假说。他推测机械原因或其他原因造成的血管损伤是动脉粥样硬化斑块形成的原因 (4)。另一方面，德国医生 Rudolf Virchow 假设血管内已经存在的各种免疫促炎细胞簇是动脉粥样硬化发展的原因 (5)。直到 90 年代末，Russell Ross 才提出损伤后的慢性炎症会导致一系列事件，最终形成动脉粥样硬化斑块 ( 6 , 7 )。Carl Von Rokitansky 的研究中获得的人体样本表明，早期病变中存在 T 淋巴细胞，从而具体说明了慢性炎症对动脉粥样硬化发展的重要性 ( 3 )。如前所述，动脉粥样硬化的发展是多方面的，我们不知道为什么动脉粥样硬化的形成和进展会伴有血管和内皮不稳定以及免疫细胞过度激活。然而，这一切的核心是一个慢性炎症过程。这篇综述文章将讨论动脉粥样硬化发展的阶段、参与其发展的免疫细胞和免疫介质。
基因组，转录组和代谢组分析的氨基化albus albus提供了对南部疫病病原体的进化和抗性的见解
结果和讨论：在这里，我们组装并注释了A. albus的完整基因组，提供了一个染色体级的组件，总基因组大小为5.94 GB，而Cortig N50为5.61 MB。A. albus基因组组成了19,908个基因家族，其中包括467个独特的家族。与A. konjac相比，A. albus的基因组大小稍大，可能受到了最近的全基因组重复事件的影响。转录和代谢分析揭示了参与苯基 - 丙型生物合成的差异表达基因（DEG）和差异积累的代谢产物（DEG）的显着富集，植物激素信号传递，苯基丙氨酸代谢，苯丙氨酸的代谢和生物合成的生物合成，苯基烷胺，Tyroptanin和Tyropt。这些发现不仅提高了对A. albus的遗传和进化特征的理解，而且还为未来研究Konjac对南部疫病疾病的抗性机制的研究奠定了基础。
量子决策理论中的进化过程
近年来，人们对用量子力学语言来制定决策理论的可能性产生了浓厚的兴趣。在书籍 [ 1 – 4 ] 和评论文章 [ 5 – 8 ] 中可以找到大量关于此主题的参考资料。这种兴趣源于经典决策理论 [ 9 ] 无法遵循真实决策者的行为，因此需要开发其他方法。借助量子理论技术，人们有望更好地表征行为决策。有多种使用量子力学来解释意识效应的变体。本评论的目的不是描述现有的变体，因为这需要太多篇幅，可以在引用的文献 [ 1 – 8 ] 中找到，而是对作者及其同事提出的方法进行概述。这种方法被称为 [ 10 ] 量子决策理论 (QDT)。在本综述中，我们仅限于考虑量子决策理论，而不会涉及量子技术其他应用趋势，例如物理学、化学、生物学、经济学和金融学中的量子方法、量子信息处理、量子计算和量子博弈。显然，一篇综述无法合理地描述所有这些领域。尽管量子博弈论与决策理论有相似之处，但量子博弈的标准处理[11-15]与本综述中提出的量子决策理论的主要思想之间存在重要区别。在量子博弈论中，人们通常假设玩家是遵循量子规则的量子设备[16,17]。然而，在量子决策理论[10]的方法中，决策者不一定是量子设备，他们可以是真实的人。QDT 的数学类似于量子测量理论中的数学，其中观察者是经典人类，而观察到的过程则以量子定律为特征。在 QDT 中，量子理论是一种用于描述决策过程的技术语言。量子技术被证明是一种非常方便的工具，可以描述现实的人类决策过程，包括
EEG-TCNet：用于嵌入式运动想象脑机接口的精确时间卷积网络
摘要 —近年来，深度学习 (DL) 对基于脑电图 (EEG) 的运动想象脑机接口 (MI-BMI) 的改进做出了重大贡献。在实现高分类准确率的同时，DL 模型的规模也不断扩大，需要大量的内存和计算资源。这对嵌入式 BMI 解决方案提出了重大挑战，该解决方案应通过本地处理数据来保证用户隐私、减少延迟和低功耗。在本文中，我们提出了 EEG-TCN ET，一种新颖的时间卷积网络 (TCN)，它在只需要少量可训练参数的情况下实现了出色的准确率。其低内存占用和低推理计算复杂度使其适合在资源有限的边缘设备上进行嵌入式分类。在 BCI 竞赛 IV- 2a 数据集上的实验结果表明，EEG-TCN ET 在 4 类 MI 中实现了 77.35% 的分类准确率。通过为每个受试者找到最佳网络超参数，我们进一步将准确率提高到 83.84%。最后，我们在 Mother of All BCI Benchmarks (MOABB) 上展示了 EEG-TCN ET 的多功能性，这是一个包含 12 个不同 EEG 数据集和 MI 实验的大规模测试基准。结果表明，EEG-TCN ET 成功地推广到单个数据集之外，在 MOABB 上的表现比目前最先进的 (SoA) 好 0.25 倍。索引术语 — 脑机接口、运动意象、深度学习、卷积神经网络、边缘计算。
利用卷积神经网络进行快速对称微分同胚图像配准
微分同胚可变形图像配准在许多医学图像研究中至关重要，因为它提供了独特的属性，包括拓扑保存和变换的可逆性。最近基于深度学习的可变形图像配准方法利用卷积神经网络（CNN）从合成基本事实或相似性度量中学习空间变换，从而实现快速图像配准。然而，这些方法往往忽略了变换的拓扑保存和变换的平滑性，而平滑性仅由全局平滑能量函数来强制执行。此外，基于深度学习的方法通常直接估计位移场，这不能保证逆变换的存在。在本文中，我们提出了一种新颖的、有效的无监督对称图像配准方法，该方法最大化微分同胚图空间内图像之间的相似性，并同时估计正向和逆变换。我们使用大规模脑图像数据集在 3D 图像配准上评估了我们的方法。我们的方法实现了最先进的配准精度和运行时间，同时保持了理想的微分同胚特性。
量子机器学习：彻底改变药物发现
药物发现的每个阶段。其应用包括靶标识别、分子对接、药代动力学预测、毒性评估和加速药物筛选。这些发现的意义在于有望加快、经济高效且有针对性的药物开发。量子计算和机器学习的结合为精准医疗开辟了新领域，并有可能重塑制药业格局。本文深入探讨了 QML 在药物发现中实施的基本原理、实际案例研究和道德考虑，阐明了其彻底改变该领域和改善患者治疗效果的潜力。