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World File Search System叶窝
小窝神经系统中小窝蛋白的生理和病理作用
小窝蛋白是位于小窝的跨膜蛋白家族，是质膜的小脂质筏的小脂肪。富含小窝蛋白的脂质筏的作用是多种多样的，包括机械保护，脂质稳态，代谢，转运和细胞信号传导。小窝蛋白-1（CAV-1）和其他小窝蛋白。这种小窝蛋白的胰腺存在的存在需要更好地了解它们在每种细胞类型中的功能作用。在这篇综述中，我们描述了正常和病理大脑细胞中Cav-1的各种功能。几个新兴的临床前发现表明，CAV-1可以代表脑疾病中潜在的治疗靶点。
新兴技术对“男人窝”的影响及其......
棚屋俗称“男人窝”，它提供了一个概念视角，让我们思考家庭的“边缘而非中心”。本文探讨了现有技术和新兴技术扩展到这些性别化的家庭“边缘”对能源需求的影响。除了将棚屋视为物理场所外，本文还借鉴了社会实践的关系地理，将房产的边缘理解为扩大活动的重要“活动场所”。本文讨论了三个主题，这些主题来自对 72 个澳大利亚家庭的民族志研究。首先，本文研究了棚屋中用于手工艺、家庭维护、爱好和家庭充电的场所，并探讨了巩固和打破男性与电力技术联系的机会。其次，本文指出棚屋如何成为男性智能和自动化技术的试验场，无论是在主住宅的外部还是内部。最后，本文探讨了棚屋作为次级家庭中心的可行性，它为各种活动、基础设施和技术提供了便利，从而可能挑战棚屋的传统男性特征，使其他人也能进入。本文最后讨论了这些性别边缘相对于家庭中心的角色变化对建筑、政策和研究的影响。
基于 CT-MRI 图像融合的颞下-中颅窝肿瘤计算机辅助导航管理
摘要 目的 CT 和 MRI 对术前准确评估肿瘤与重要血管、脑组织及颅颌面骨的三维空间位置关系至关重要，探讨基于 CT-MRI 图像融合在颞下窝及颅中窝沟通性肿瘤治疗中术前评估、虚拟手术规划及导航手术的应用价值。方法 回顾性研究 8 例颞下窝-颅中窝沟通性肿瘤患者，将平扫、增强 CT 和 MRI 影像数据导入工作站进行图像融合，依次进行三维图像重建、虚拟手术规划及术中导航。通过对 ICFCT 患者采用 CT-MRI 图像融合导航引导下进行活检或手术后的临床资料进行分析，评估治疗效果。结果 8例患者均获得了高质量的CT-MRI图像融合及三维重建，图像融合结合三维图像重建增强了ICFCT术前评估，并通过虚拟规划提高了手术效果。4例导航引导下穿刺活检均获得了明确的病理诊断。7例导航引导下手术除1例例外，其余患者均实现了肿瘤完整切除。1例复发性脑膜瘤患者术后出现脑脊液漏。结论 CT-MRI图像融合结合计算机辅助导航管理，优化了ICFCT穿刺活检和手术的准确性、安全性及手术效果。
机器学习在儿童后颅窝肿瘤分类中的应用：系统评价
简单总结：颅后窝肿瘤的诊断具有挑战性，但正确的分类至关重要，因为治疗决策因肿瘤类型而异。本系统综述的目的是总结作为这些儿童脑肿瘤诊断工具而开发的机器学习方法的现状。我们发现，虽然个别算法非常有效，但该领域受到方法、结果报告和研究人群的异质性限制。我们确定了这些算法在研究和开发中的常见限制，并就如何克服这些限制提出了建议。如果将本综述中概述的实用指南纳入算法设计中，可以帮助弥合理论算法诊断测试与各种病理的实际临床应用之间的差距。
提供樱桃叶在...
dm是一种慢性疾病，其中血液中的葡萄糖水平升高，因为人体无法产生或产生胰岛素，或者身体无法有效使用胰岛素。根据国际糖尿病联合会（IDF）组织的数据，据估计，2019年，世界上有4.63亿人患有糖尿病（DM）的20-79岁年龄段，或相当于20-79岁的总人口中的9.3人。根据国际糖尿病联合会（2019年），印度尼西亚有1070万DM患者。樱桃叶可以用作非药物疗法的科学替代品，樱桃叶含量含量降低血糖水平，因为该植物含有类黄酮化合物，单宁，皂苷和生物碱，可降低血糖水平。这项研究的目的是确定沸水对樱桃叶的作用，以降低中部Tapanuli Sarudik健康中心工作区域中2型糖尿病的血糖水平。在这项研究中，在Puskesmas Sarudik Tapanuli Tengah的工作区域中患有2型DM的人，有目的的抽样技术多达30人。h DM患者的P值为0.000 <0.05，T值为6.723，在给予樱桃叶水汤剂之前和之后的平均值，这意味着在给予樱桃叶的沸水后，DM患者的血糖水平降低。
elm201 katihalelektronë叶
此过程允许缝隙在晶体结构内移动。充当空缺（空位） +Q（孔，空，空心）的粒子。孔密度由（Houles/cm 3）图标表示。如上所述，每个断裂键形成两个负载颗粒：1个电子和1个孔。原始（未加成的，“固有”）变为硅的n = n i =，电子和孔密度的产物
消息传递基于贝叶斯的贝叶斯对推车系统的控制
摘要。我们描述了一个贝叶斯控制器的贝叶斯控制器，这是控制理论中众所周知的基准。卡车孔系统的特征是其非线性和不足的性质，我们通过（1）假设控制器缺乏传感器噪声方差的知识，并且（2）在控制信号上施加界限。传统的控制算法通常难以适应不确定性和约束。然而，贝叶斯框架，尤其是专用推理框架，可以顺利地适应这些复杂性。在拟议的控制器中，整个计算过程由在线贝叶斯推理组成。通过工具箱简化了此过程，以在因子图中快速传递基于消息传递的推断。我们描述了在因子图中传递消息的机制，解决了诸如非线性因素，有限控制和实时参数跟踪之类的挑战。本文的主要目的是证明，随着主动推理框架的发展和自动推理工具箱的效率，贝叶斯控制成为应用程序工程师的吸引人选择。