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启用了脊髓损伤中的自愿性手掌握恢复
宫颈脊髓损伤后的手功能丧失严重损害了功能独立性。我们描述了一种在一个完全宫颈四肢瘫痪（C5美国脊柱损伤关联量表a）中，使用便携式全植入式脑部计算机界面的一个完全宫颈四肢瘫痪量（C5美国脊柱损伤关联量表a）的方法来恢复手动掌握的能力控制。大脑 - 计算机界面由放置在主要手动皮层上的硬膜下表面电极组成，并连接到锁骨下方皮下植入的发射器，从而可以连续读取皮层学活性。运动意愿来触发主要手的功能性电刺激。移动信息信息可以在29周内的阶段性研究中进行一致的解码，平均准确性为89.0％（范围为78–93.3％）。在各种上肢任务的速度和准确性中都观察到了改进，包括提起小物体并将对象传输到特定目标。在开环试验期间，在家解码的准确性达到91.3％（范围80-98.95％），在闭环试验期间的授予率为88.3％（范围77.6-95.5％）。重要的是，本研究未探索功能结果和解码器指标的时间稳定性。完全植入的大脑 - 计算机界面可安全地用于可靠地从运动皮层中移动，从而可以准确地对手掌握。
金属创新计划（MI2）启动了全球MI2竞赛
mi2与位于路易斯维尔的创新工作室渲染合作，搜索了6月17日的飞行员现成创新，以应对金属行业的挑战。竞争决赛选手将在即将举行的2024年肯塔基州行业会议上向顶级行业主管提出解决方案。肯塔基州鲍林·格林（Bowling Green） - 2024年6月25日，《金属创新计划》（MI2）已推出了全球搜索，以解决针对金属行业挑战的飞行员创新。搜索集中于金属行业领导者确定的优先领域。具有与自动化，数字化，产品检验，能源管理，人工智能，材料管理 /减少材料管理 /废物维护 /设备维护，排放跟踪和减少以及回收利用相关的解决方案的创新者。申请现在开放，将于2024年8月15日关闭。总部位于肯塔基州的MI2于2022年启动，旨在提供以行业为主导的执行领导力，以吸引和促进肯塔基州金属行业的高级研究，可持续性，商业化和人才发展。MI2在Annua L收入中统称超过$ 34.2B，其成员主要关注与铝，铜和钢相关的应用。MI2邀请了位于肯塔基州的Louisville，位于肯塔基州的风险投资公司和创新工作室渲染（B Corp认证的公共福利公司），以执行全球搜索创新者的搜索。 重建挑战已经部署了超过360万美元的赠款给早期创新者，导致了26个技术飞行员，并产生了超过6000万美元的积极影响。MI2邀请了位于肯塔基州的Louisville，位于肯塔基州的风险投资公司和创新工作室渲染（B Corp认证的公共福利公司），以执行全球搜索创新者的搜索。重建挑战已经部署了超过360万美元的赠款给早期创新者，导致了26个技术飞行员，并产生了超过6000万美元的积极影响。渲染带来了其在促进其他大规模创新挑战的经验，包括渲染资本竞争，迄今为止，这些竞争已经投入了40多家初创企业，以及一些专门针对包括住房，就业和医疗保健在内的社区面临的问题的挑战。“我们知道初创公司，因为我们投资了初创企业 - 我们实际上投资了他们的成功。对于创始人来说，这是一个特别诱人的机会，因为它专门针对一个行业面临的挑战，该行业将自己聚集在一起并积极寻找解决方案。”“没有比收入更好的初创公司的钱，而MI2竞赛将初创公司放在可以实现这一目标的人们面前。” MI2竞赛的理想申请人是早期至中级的初创公司，具有准备就绪的，可扩展的技术解决方案，愿意在行业环境中部署其解决方案。“ MI2的使命是将我们的生态系统融合在一起，使肯塔基成为金属创新的目的地，” MI2首席执行官Vijay Kamineni说。“我们希望在全国范围内吸引企业家和研究人员的最佳创新，以寻找机会和资源，以在美国金属行业中心的肯塔基州进行创新。”
NSR31 系列数据表 EN_Rev1.0_EN
NSR31 系列是专为电池直接连接汽车应用而设计的 150 mA 低压差线性稳压器。3 V 至 40 V 的宽电源电压范围使 NSR31 系列非常适合恶劣的工作条件，包括负载突降、冷启动和启停。NSR31 系列在轻负载下静态电流为 5 μA，非常适合严格限制待机功耗的常开汽车应用。借助集成补偿实现，NSR31 系列可以稳定使用低 ESR 陶瓷输出电容器，范围从 2.2 μF 到 100 μF。
饮料恢复，启动了Probuline女性化学。摘要 div>
我们的项目通过研究肠道微生物组在调节对免疫检查点抑制剂（ICI）的反应中的作用来弥合基础科学和临床应用，这些抑制剂对癌症治疗进行了彻底彻底改变，但仅在一部分患者中有效。使用先进的多词和机器学习，我们旨在确定影响微生物组衍生的分子，这些分子会影响对ICIS的免疫反应，可能会发现生物标志物以预测患者的反应并开发新的治疗策略，以提高ICI功效，从而提高癌症患者更广泛范围
改善院内心脏骤停护理质量和疗效的十个步骤
Brahmajee K. Nallamothu A， *，1，Robert Greif B，1，Theresa Anderson A，Huba Atiq D，Thomaz Bittencourt Couto E，Julie Considine F，Allan R. De Caen G，Therese DJA dja dja dja dja dja dja rv H，Ann Doll I，Matthew J. Douma，Greens，Fine o。 Kasper G. Lauridsen P，Carrie Kah-Lai Lai Lai Q，Swee Han Lim Q，Peter T. Z，Theresa M. Olasveengen AA，Judit Orosz AB，Gavin D. Perkins Y，Jeanette K. Previdi AC，Christian Vaillancourt AD，William H. Montgomery A，SAS，SAS，Paul S，Chanson AG，Chanson AG，代表国际复苏委员会。
乙二醇中毒因心脏骤停和升高的乳酸间隙而复杂：病例报告
乙二醇是汽车防冻剂和各种家庭和工业产品中的共同组成部分，无论是意外还是故意的，都会在摄入时构成重大健康风险。以严重的代谢性酸中毒，草酸钙晶体的形成和各种末端器官损伤，乙烯乙二醇毒性的特征是致命的，其潜在致命剂量估计为1500 mg/kg。母体化合物具有渗透活性，导致有害代谢物的产生，例如乙酸和草酸，这有助于代谢性酸中毒，肾毒性和心脏毒性。急性管理策略涉及支持性护理，将fomepizole作为竞争性酶抑制剂的管理以及通过透析消除肾脏。此外，乳酸间隙是乙二醇中毒中重要的诊断工具，突出了测量和预期乳酸水平之间的差异，这可能表明代谢性酸中毒和组织灌注不足。，我们提出了一例乙二醇中毒的病例，尽管启动治疗以及可能使用乳酸间隙来预测严重程度，但心脏骤停复杂。
多模式深度学习方法是预测心脏骤停后昏迷的神经系统恢复
这项工作展示了我们团队（蜜蜂）与2023年乔治·B·穆迪（George B.目的是使用临床数据和时间序列（例如多通道EEG和ECG信号）预测心脏骤停后昏迷的神经系统恢复。我们的建模方法是多模式的，基于从Nuberous EEG通道得出的两维光谱图表示，以及临床数据的整合和直接从EEG记录中提取的特征。我们提交的模型的挑战分数为0。53在预测的隐藏测试集中，自发循环返回时，进行了72小时，并排名第14。我们的研究显示了在医学分类中采用转移学习的功效和局限性。在预期实施方面，我们的分析表明，该模型的性能与决策阈值的选择密切相关，并在数据拆分之间表现出很大的可变性。
启源绿色能源首款“充放电换电”一体化
双向换电站采用启元绿色能源自主研发的电池及车辆调度边端智能设备，实现车辆与换电站的实时互联互通。此外，与生态伙伴合作开发的双向充电系统，使充电效率提升3%，大大优化了能量转换过程，减少了充电过程中的能量损耗。例如，配备四块启元绿色能源自主研发的CTB-400汽车储能电池的换电站，每年可节省100MWh电能，节能减排效果显著。
评论文章Triboelectric nanogenerator启用了可穿戴电力的智能鞋
摘要 - 作为量子信息处理器在quantum位（Qubit）计数和功能性中生长，控制和测量系统成为大规模可扩展性的限制因素。为了应对这一挑战并保持速度不断发展的经典控制要求，完全控制堆栈访问对于系统级别的优化至关重要。我们设计了一个基于模块化的FPGA（可编程门阵列）的系统，称为Qubic，以控制和测量超导量子处理单元。该系统包括室温电子硬件，FPGA门软件和工程软件。由几个商业现成的评估板和内部开发的电路板组装的原型硬件模式。gateware和软件旨在实现基本的量子控制和测量协议。通过在劳伦斯·伯克利国家实验室（Lawrence Berkeley National Laberatory）的高级量子测试中运行的超导量子处理器上的超导量子处理器上进行量子芯片表征，栅极优化和随机基准测量序列来证明系统功能和性能。通过随机基准测量，单量和两级工艺条件的测量为0.9980±0.0001和0.948±0.004。具有快速电路序列加载能力，Qubic可以有效地执行随机编译实验，并证明执行更复杂的算法的可行性。
6G中值得信赖的深度学习启用了群众自主权
摘要 - 质量自治有望彻底改变广泛的工程，服务和流动性行业。超密集的自主代理之间的协调复杂的沟通需要新的人工智能（AI）在第五代（5G）和第六代（6G）移动网络中实现无线通信服务的管弦乐队。在特定的安全和任务关键任务中，合法需要透明的AI决策过程，以及一系列人类最终用户（消费者，工程师，法律）的量化质量质量质量（QOT）指标。我们概述了6G的值得信赖的自主权的概念，包括基本要素，例如可解释的AI（XAI）如何产生信任的定性和定量方式。我们还提供了与无线电资源管理和相关的关键绩效指标（KPI）集成的XAI测试协议。提出的研究方向将使研究人员能够开始测试现有的AI优化算法，并开发新的算法，认为应该从设计到测试阶段内置信任和透明度。