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World File Search System低死量
儿童达到目标药物暴露量
儿童的成熟生理反映在更复杂的给药方案中，以在儿科一生中达到目标暴露[1]。对于多种药物，如果满足以下要求，治疗药物监测（TDM）可能支持药物治疗的优化：（1）治疗范围较窄，（2）变异性大，（3）已知的浓度-效应关系，（4）没有可测量的效果。模型信息精准给药（MIPD）是TDM的下一步，最近受到了更多的关注，因为它可以作为帮助个体化给药的有力工具[2]。特别是，儿科药物治疗可能会受益于这种临床决策支持（CDS）的发展，并超越复杂的给药方案，实现更加个性化的给药。在本期期刊中，Hartman 等人[ 3 ] 评估根据基于模型的剂量指南对危重新生儿和儿童给药的万古霉素、庆大霉素和妥布霉素在 TDM 期间的目标达成情况。尽管如此，作者仍然观察到这三种药物的亚治疗浓度和超治疗浓度的比例很大。我们非常感谢他们在实施更简化的剂量指南后评估目标达成情况的主动性
量热法 - Indico Global
更高的能量“容易” - 3个TEV研究（CLIC），但许多TEV具有挑战性：•功率与亮度成比例•考虑到50km•较高能量意味着较小的光束和越来越重要的横梁效应
成像生物和死鼠的超视光子发射以及压力下的植物
在200-1000 nm的光谱范围内，在所有已检查的生物系统中都观察到了在200-1000 nm的频谱范围内的极低强度发射（10-10-10 3光子 /cm 2 /sec）的现象。在这里，我们报告了实验，这些实验体现了新型成像系统检测一组生理上重要方案的UPE变化的能力。我们使用EMCCD和CCD摄像机来捕获低噪声和量子效率低于90％的单个可见波长光子。我们的调查揭示了Live与死鼠的UPE之间的显着对比。在植物中，我们观察到温度和伤害的升高都会引起UPE强度的增加。此外，化学处理修饰了植物的UPE发射特性，尤其是麻醉剂（苯佐卡因）在损伤中的应用，这在测试的化合物中显示出最高的发射。因此，UPE成像提供了对动物活力的无创成像以及植物对压力的反应的可能性。
早期脑电图改变与 CTP 低灌注量和神经功能缺损相关：超急性缺血性中风的无线脑电图研究
摘要 — 急性缺血性卒中脑电活动与脑组织低灌注有关，是神经血管耦合的表现。EEG 可适用于紧急情况下的床边功能监测。我们旨在研究超急性缺血性卒中 EEG 变化（用床边无线 EEG 测量）与低灌注核心半暗影 CT 灌注 (CTP) 体积之间的关系。此外，我们还研究了 EEG 和 CTP 参数与 NIHSS 测量的神经功能缺损之间的关联。我们对 31 名在症状出现后 4.5 小时内登记的前部急性缺血性卒中患者的 EEG、CTP 和临床资料进行了分析和处理。结果表明，Delta/alpha 比率 (DAR)、(delta + theta)/ (alpha + beta) 比率 (DTABR) 和相对 delta 功率与总低灌注量呈正相关 (q = 0.72; 0.63; 0.65)，而 alpha 则与总低灌注量呈负相关 (q = 2 0.66)。DAR、DTBAR 和相对 delta 和 alpha 参数也与缺血核心体积相关 (q = 0.55; 0.50; 0.59; 2 0.51)。相同的 EEG 参数和 CTP 体积与入院时 NIHSS 呈显著关系。多元逐步回归显示，DAR 是入院时 NIHSS 的最强预测因子 (p < 0.001)。本研究结果表明，脑电图参数的超急性改变与低灌注组织的程度高度相关，突出了定量脑电图作为评估中风严重程度的补充工具的价值及其在急性缺血性中风监测中的潜在作用。
涉及的微生物的分子表征...
rec。pharm。生物疾病。SCI。 8（2），72-76，2024死牙的整个运河系统清洁和密封，因为健康牙齿的根部由高度多孔物质形成，该物质在牙齿还活着时会不断散发液体（图1）。 此外，根管疗法只能最大程度地减少死牙的感染量，因为一旦牙齿占据牙齿，就无法完全消除感染。 牙髓练习的主要重点是提取感染的牙齿果肉及其用填充材料（一种称为根管治疗的过程）替代。 有许多途径可让细菌进入牙髓组织，通过受损的组织，牙周膜，暴露的腔，牙齿小管和受感染组织的污染进入血液。 当细菌或其副产物能够激活根尖组织时，感染会传播并引起根尖牙周炎。 这是当根管被冠状动脉感染时发生。SCI。8（2），72-76，2024死牙的整个运河系统清洁和密封，因为健康牙齿的根部由高度多孔物质形成，该物质在牙齿还活着时会不断散发液体（图1）。此外，根管疗法只能最大程度地减少死牙的感染量，因为一旦牙齿占据牙齿，就无法完全消除感染。牙髓练习的主要重点是提取感染的牙齿果肉及其用填充材料（一种称为根管治疗的过程）替代。有许多途径可让细菌进入牙髓组织，通过受损的组织，牙周膜，暴露的腔，牙齿小管和受感染组织的污染进入血液。当细菌或其副产物能够激活根尖组织时，感染会传播并引起根尖牙周炎。这是当根管被冠状动脉感染时发生。
将机器学习和复杂网络测量应用于死藤水实验的 EEG 数据集
死藤水是亚马逊植物的混合物，数百年来一直被该地区的居民用作传统药物。此外，这种植物已被证明是治疗多种神经和精神疾病的有效方法。脑电图实验发现，特定的大脑区域因死藤水而发生了显著变化。在这里，我们使用脑电图数据集来研究使用机器学习和复杂网络自动检测大脑活动变化的能力。机器学习应用于三个不同的数据抽象层次：(A) 原始脑电图时间序列，(B) 脑电图时间序列的相关性，以及 (C) 从 (B) 计算出的复杂网络测度。此外，在 (C) 的抽象层次上，我们开发了与社区检测相关的复杂网络新测度。结果，机器学习方法能够自动检测大脑活动的变化，其中案例 (B) 的准确率最高 (92%)，其次是 (A) (88%) 和 (C) (83%)，这表明大脑区域之间的连接变化对于检测死藤水更为重要。最活跃的区域是额叶和颞叶，这与文献一致。F3 和 PO4 是最重要的大脑连接，这是迷幻文献中一个重要的新发现。这种联系可能指向类似于个体在死藤水介导的视觉幻觉过程中的面部识别的认知过程。此外，接近中心性和分类性是最重要的复杂网络指标。这两个指标也与阿尔茨海默病等疾病有关，表明可能存在治疗机制。此外，这些新指标对预测模型至关重要，表明使用死藤水与更大的大脑群落有关。这表明，当这种药物存在时，功能性大脑网络中的信息传播速度会变慢。总体而言，我们的方法能够自动检测服用死藤水期间大脑活动的变化，并解释这些迷幻药如何改变大脑网络，以及深入了解它们的作用机制。
将机器学习和复杂网络测量应用于死藤水实验的 EEG 数据集
死藤水由亚马逊草药混合物制成，几百年来一直被该地区的人们用作传统药物。此外，这种植物已被证明是治疗各种神经和精神疾病的潜在药物。EEG 实验发现，由于死藤水，特定大脑区域发生了显著变化。在这里，我们使用 EEG 数据集来研究使用机器学习和复杂网络自动检测大脑活动变化的能力。机器学习应用于三个不同的数据抽象级别：(A) 原始 EEG 时间序列，(B) EEG 时间序列的相关性，以及 (C) 从 (B) 计算出的复杂网络度量。结果，机器学习方法能够自动检测大脑活动的变化，其中案例 (B) 的准确率最高 (92%)，其次是 (A) (88%) 和 (C) (83%)，这表明大脑区域之间的连接变化比大脑区域内的连接变化更重要。最活跃的区域是额叶和颞叶，这与文献一致。在大脑连接方面，F3 和 PO4 之间的相关性最为重要。这种联系可能表明，在死藤水介导的视觉幻觉中，个体的认知过程类似于面部识别。此外，接近中心性和分类性是最重要的复杂网络指标。这两个指标也与阿尔茨海默病等疾病有关，表明可能存在治疗机制。总体而言，我们的结果表明，机器学习方法能够自动检测死藤水消费过程中大脑活动的变化。结果还表明，机器学习和复杂网络测量的应用是研究死藤水对大脑活动和医疗用途影响的有效方法。
基于人工智能的污水处理厂曝气量控制技术的开发
（开发编号2001）2020年1月22日三菱电机株式会社实现高能源效率的污水处理：开发基于AI的污水处理厂曝气量控制技术三菱电机株式会社开发了一种曝气量控制技术，该技术利用其AI技术Maisart®*1，通过提前数小时准确预测进入进行污水处理所需氧化过程的生物反应器的水质（氨浓度），来抑制生物反应器的过度曝气（空气供应）。通过控制每个部分，可以在保持处理水质的同时，与传统方法相比减少约 10%*2 的曝气量。这将有助于减少污水处理厂的电力消耗，目前污水处理厂每年消耗约 70 亿千瓦时*3 的电力，相当于全国电力消耗的约 0.7%。