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使用多纤维拖拉机
开发了基于药物的治疗神经干细胞（NSC）迁移的模型，并用于预测幼稚小鼠脑中NSC的迁移。该模型利用了广义Q采样成像，该成像能够解析大脑中交叉的白质纤维，并显示出与扩散张量张量成像相比，可以更好地说明NSC迁移模式的变化。在将模型校准为实验数据时，我们表明该模型能够重现小鼠大脑中NSC的分布。此外，我们表明NSC在小鼠大脑中的分布对NSC注入的位置敏感。NSC在嗅球上的持续分布与包括和尾迁移的发育途径一致，这表明幼稚大脑中的治疗NSC的未来模型可能需要包括其他因素，例如趋化性或血液流量，例如在NSC迁移路径中考虑变化。结果突出了该模型在预测哪些注入位置可能为给定目标位置提供最佳分布的有用性。
将老化模型整合到生命周期评估中，以评估电池的环境影响
2020年，锂离子电池（LIB）的市场达到了230 gwh的能力。汽车市场是最大的应用程序（69％），由于2000年不到LIB市场的1％，因此在过去的十年中，其份额已大大增加[1]。减少电动汽车（EV）的环境影响需要电池的生态设计，因为它占电动电动汽车总温室排放气体（GES）的41％[2]。过去几年的电池电池已经领导了大量的生命周期评估（LCA）[3] - [10]。大多数关注生产阶段[11]和气候变化影响类别[4]，[11]，[12]。结果范围从53千克CO 2 EQ/kWh到313千克CO 2 EQ/kWh [4]，[11] - [13]。由几位作者突出显示，由于使用多个功能单元，研究之间出现了很大的可变性，
模拟微生物群中的主宿内动力学
微生物群是人类和动物有机体细菌的主要储层。它是众多共生物种的家园，其中一些物种可能是感染的来源，例如金黄色葡萄球菌[1]。虽然越来越了解微生物群的组成和特性，但由于种类繁多的物种及其相互作用，它们的动态仍然难以建模。广义Lotka Volterra（LV）模型特别有趣，因为它允许模拟大量相互作用的微生物种群。但是，校准该模型需要丰富的数据，而量化微生物群组成的经典元基因组分析仅提供“频率”数据，即目前每个人群的比例。目前，为了解决这个问题，使用了总微生物群丰度的不精确代理[2]，或者对系统进行了强有力的假设，例如，假设总丰度是固定的[3]。在不使用此类假设的情况下将此模型应用于微生物群数据是一个关键挑战： - 我们在频率数据上以分析表征LV模型的可识别性条件。- 我们在分析上证明了这种可识别性在一般情况下是可能的，而无需强大的假设。- 我们通过对微生物动力学的仿真分析来验证这一结果。
倾析罐沉积物中存在药物目标残留物：这是评估其历史排泄情况的一个很好的线索吗？
本研究调查了下水道系统中积累的沉积物通过药物靶标残留物 (DTR) 的出现记录人类活动的可能性。研究的装置是一个 17 米深的地下倾析池，用于收集单一下水道系统（法国奥尔良北部）的粗馏分，收集雨水和废水。沉积在该池中的沉积物可能为研究流域内非法和合法药物消费的历史演变提供绝佳机会，然而，目前沉积过程和 DTR 的记录仍然很大程度上未知。2015 年至 2017 年采集了五个岩心。使用超纯水：甲醇 (1:1) 混合物提取了 152 个沉积物样本，然后通过高压液相色谱串联质谱法对提取物进行分析。还对这些样品进行了几项经典的沉积学分析，例如总有机碳、相描述和粒度分析，以了解影响其沉积的最重要因素（例如 DTR 的物理化学性质、固体类型、废水中的假定负荷）。有机层中中性和阴离子 DTR 的含量较高，而矿物层中仅发现阳离子 DTR，这突显了 DTR 形态的关键作用。因此，在根据倾析槽沉积物中的 DTR 浓度反推药物消费的历史模式时，必须考虑由不同来源（即雨水或废水）引起的沉积物性质的显著变化这一最重要的驱动因素。需要进一步研究以充分了解沉积过程，但这项研究为解释这些时间演变提供了新的线索。
FATIMA -GB：海洋雾中的搜索清晰度-AMS期刊
图1：海洋雾过程 - 前流大陆或海洋吸气气溶胶作为FCN。通过蒸气的扩散沉积（插图）在FCN周围生长。Kohler（1936）认为，液滴生长需要超过由表面张力和溶质浓度的相对影响确定的临界半径（分别分别增加/降低了液滴蒸气，分别增加/降低）。最小的湍流（Kolmogorov或K）涡流在ABL中的作用，在该ABL中，FCN被嵌入其中，但尚未了解（插图）。请注意，对于空气，K量表和（Obukhov-Corrsin O-C）温度耗散量表的顺序相同，因此在k涡流或立即周围FCN的温度是同质的。产卵液滴会结合和沉降（插图）。贡献上海的过程/现象包括波浪和破裂，夜间对流，湍流和混合，潮汐和电流。相应的低大气现象包括波边界层以及剪切和对流湍流。在空气界面，湍流，质量，动量和气溶胶交换通过波浪破裂和通过[Molecular]皮肤层的恢复而发生，这会燃烧空气 - 海洋相互作用。短/长波辐射（SWR/LWR）和对流过程也影响海面温度（SST）。MABL的重要贡献来自概要和中尺度[对流]系统，包括前部，高和低点，反转，海面和雾顶的加热/冷却，DIEL循环，云，云，湍流和气溶胶。如果存在，则来自边界混合，上升流，升级的波浪破裂，海洋/海洋[差分]加热和内部边界层（IBL）的沿海贡献对雾生命周期有重大影响。
GTAW过程中的焊接配置分类的机器学习方法
在本研究中，已经尝试使用机器学习（ML）方法将实验数据（ML）进行分类，以对几种焊接进行分类。在气钨电弧焊接过程（GTAW）过程中，已经开发了ML模型并将其馈送到几个传感器捕获的实验数据中。一方面，焊接参数（电压，电流，电线速度，焊接速度等）用于监视焊接过程中传递的控制能。另一方面，使用与图像处理算法结合的摄像机被用来捕获原位焊接池轮廓。还构建了一个数据库来存储，标签和订购所获得的信息。然后将此数据库用于ML模型的各种培训，验证和预测步骤。然后使用KNN分类算法对焊接配置进行分类，然后分析其效率（准确性，处理时间等）。表明，与ML结合使用的图像处理可以通过提取的特征来训练以预测焊接配置的分类。当前研究的最终观点是实现实时识别和修改焊接操作条件。
确保孤儿疾病中的获取和批准：
在地理分散区域的患者人群有限，其特征是孤儿疾病，患者表型和相关医疗保健支出的差异显着。粘多糖糖型IIIA型（MPS III），也称为Sanfilippo综合征，是一种多系统溶酶体储存障碍（LSD），可导致中枢神经系统进行逐步退化，为影响官方的安置和重新预测的那些案例研究提供了案例研究。在MPS III中，存在严重的智力障碍，发育回归和各种神经系统症状，包括自闭症谱系障碍，行为挑战和睡眠障碍，所有这些都扩大了直接和间接成本，为报销机制提供了框架。FDA批准新疗法为患者提供了希望，但是付款人的限制和报销过程通常会阻碍其可及性。 如果包括商业保险计划或政府资助的计划（例如医疗补助计划和其他州派生）不包括新药或对其进行补偿，则该治疗的临床益处无法获得患者和家庭的临床益处。 诸如MPS III之类的罕见疾病加剧了这个问题，需要进行大量直接和间接成本，这些成本通常会导致政策决策，尤其是在美国 本白皮书探讨了当前LSD的地形，并探讨了增加付款人处置和报销的可能性的方法，最终改善了患者的访问。FDA批准新疗法为患者提供了希望，但是付款人的限制和报销过程通常会阻碍其可及性。如果包括商业保险计划或政府资助的计划（例如医疗补助计划和其他州派生）不包括新药或对其进行补偿，则该治疗的临床益处无法获得患者和家庭的临床益处。诸如MPS III之类的罕见疾病加剧了这个问题，需要进行大量直接和间接成本，这些成本通常会导致政策决策，尤其是在美国本白皮书探讨了当前LSD的地形，并探讨了增加付款人处置和报销的可能性的方法，最终改善了患者的访问。
b'\xc2\xb9 意大利巴里大学教育、心理学和传播系 \xc2\xb2 意大利巴里大学药学系 \xc2\xb3 意大利巴里大学医学院：基础医学、神经科学和感觉器官 意大利巴里大学医学院：跨学科医学 奥胡斯大学临床医学系和奥胡斯/奥尔堡皇家音乐学院大脑音乐中心 (MIB)，丹麦奥胡斯 * 两位作者贡献相同，并且是第一共同作者 通信地址：Mariangela Lippolis，Palazzo Chiaia - Napolitano Via Scipione Crisanzio, 42, 70121，巴里。电子邮件：mariangela.lippolis@uniba.it Elvira Brattico，奥胡斯大学临床医学系，Universitetsbyen 3，建筑 1710，8000 Aarhus C，丹麦。电子邮件：elvira.brattico@clin.au.dk 致谢：本研究由欧盟资助，属于 MUR PNRR 一项新颖的公私联盟，旨在为包容性的意大利老龄化社会提供社会经济、生物医学和技术解决方案（项目编号 PE00000015，AGE-IT）。'
b'\xc2\xb9 意大利巴里大学教育、心理学和传播系 \xc2\xb2 意大利巴里大学药学系 \xc2\xb3 意大利巴里大学医学院：基础医学、神经科学和感觉器官 意大利巴里大学医学院：跨学科医学 奥胡斯大学临床医学系和奥胡斯/奥尔堡皇家音乐学院大脑音乐中心 (MIB)，丹麦奥胡斯 * 两位作者贡献相同，并且是第一共同作者 通信地址：Mariangela Lippolis，Palazzo Chiaia - Napolitano Via Scipione Crisanzio, 42, 70121，巴里。电子邮件：mariangela.lippolis@uniba.it Elvira Brattico，奥胡斯大学临床医学系，Universitetsbyen 3，建筑 1710，8000 Aarhus C，丹麦。电子邮件：elvira.brattico@clin.au.dk 致谢：本研究由欧盟资助，属于 MUR PNRR 一项新颖的公私联盟，旨在为包容性的意大利老龄化社会提供社会经济、生物医学和技术解决方案（项目编号 PE00000015，AGE-IT）。'
人工智能（AI）和扩展现实（XR）：多维生物医学工程（BME）调查探索
人工智能（AI）和扩展现实（XR）的融合已迎来了生物医学工程的变革性时代，从而在诊断，治疗和教育方面取得了重大进步。本评论旨在探索AI和XR技术的整合，并强调其集体潜力在解决相关挑战的同时彻底改变医疗保健实践。AI具有自适应算法，在医学成像，疾病预测和优化治疗方案中已成为必不可少的。XR技术，包括虚拟现实（VR），增强现实（AR）和混合现实（MR），提供了沉浸式和互动的环境，可增强医学培训，康复和手术精度。这项研究批判性地评估了AI和XR在实际生物医学情景中的应用，将结果与传统的医疗保健实践进行了比较，并提出了证明其有效性的案例研究。此外，审查还讨论了这些技术的局限性，包括算法偏见，隐私问题以及对强大的监管框架的需求。检查了围绕患者安全和数据安全的道德考虑因素，以确保保持平衡的观点。通过分析最新进步并确定研究差距，本文提供了可行的见解，并提出了未来的方向
