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173。肠肝轴和非酒精性脂肪肝病的补充MASP-3林业
1 carpine G，来自Ben M，Passory D，Carenal R，Barata F，Overi D等。令人难以置信的肝肝潜水>
漂着死体における溺死诊断のための検查法について
<实用方法>肺（左上和下叶，右上和下叶），肾脏（左肾脏，右肾脏），肝脏和脾脏被从溺水的身体中取出。将每个器官切成30 mg，将其浸入100 L提取物SYBRGREEN提取物N-Amp™Plant PCR试剂盒（美国Sigma-Aldrich）中，并在95°C孵育10分钟。之后，使用浸泡解决方案作为模板进行实时PPCR。实时PCR的反应混合物（总量为20·L）如下：模板4·L，Sybrgreenextract- n-amppcrReadyMix 10·L，底漆（前向，反向）2·l，引用1·L，rnaseednasefree Water 1·L 1·L。当前生产的引物是Nitzschia 18 S RRNA，Fragilariaα-微管蛋白，Navicula IBP，Naviculaβ-肌动蛋白，Fragilariaβ-微管蛋白，RBCL和23 S rRNA，靶向生活在许多海洋和河流中的植物Planchon。在上述底漆被证明是有用的之后，我们计划为针对海洋和河流（例如海水Chaetoceros）的浮游植物物种准备底漆，并试图估计溺水位置。这使得可以在一定程度上恢复在溺水中发现的浮游植物的物种组成。作为对照，从发现溺水物体的位置收集水，并检查放大效率是否有差异。最后，我们认为，通过创建一个麦克风阵列，其中排列了多个植物浮游生物的DNA部分序列，我们可以以高精度恢复浮游生物物种。
三泽空军基地海滩附近发现一具女性尸体 - 三泽空军基地
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在长期使用多巴胺受体拮抗剂（反hony剂）的情况下...
检查患者在用多巴胺受体拮抗剂治疗时表现出帕金森氏病时，（抗精神病药物）原则上怀疑药物诱导的帕金森氏症是至关重要的。然而，在长期治疗的患者中，除了药物诱发的帕金森病外，还有帕金森氏病发作的可能性，导致运动症状恶化。本文概述了八名精神分裂症患者在多巴胺受体拮抗剂长期治疗中的诊断和治疗，后来患有帕金森氏症。在八个病例中，两个表现为静止震动，是主要的症状，以及肌肉僵硬。然而，没有头屈球的进展，datspect扫描也没有表明减少，从而导致诊断出药物诱发的帕金森氏症。在其余六个病例中，观察到铁毒素的进展，并在DATSPECT上确认了降低。因此，帕金森氏病被诊断出。为治疗帕金森氏病，左旋多巴/卡比多巴以低剂量为25/2.5 mg/day，在管理方案方案的精神病症状方案下，可以改善运动症状。在一种情况下，左旋多巴剂量增加到300毫克/天导致精神病症状恶化，在继续治疗时，必须将剂量降低至100毫克/天。鉴于几个老年人口可能患有帕金森氏病，因此必须怀疑多巴胺受体拮抗剂的长期使用者的帕金森氏病发病的可能性，并强调了对准确的诊断进行彻底研究的必要性，并与精神病学家共同提供治疗。
使用多智能体深度强化学习进行空战模拟中的智能体协调
摘要 —基于模拟的训练有可能显著提高空战领域的训练价值。然而，合成对手必须由高质量的行为模型控制，才能表现出类似人类的行为。手工构建这样的模型被认为是一项非常具有挑战性的任务。在这项工作中，我们研究了如何使用多智能体深度强化学习为空战模拟中的合成飞行员构建行为模型。我们在两种空战场景中对多种方法进行了实证评估，并证明课程学习是一种处理空战领域高维状态空间的有前途的方法，并且多目标学习可以产生具有多种特征的合成智能体，从而可以在训练中模拟人类飞行员。索引术语 —基于智能体的建模、智能智能体、机器学习、多智能体系统
两种具有抗病毒活性的 RNA 适体。适体是理想的抗病毒药物吗？
摘要：当前的 Covid-19 大流行指出了即使是最先进的社会在对抗病毒 RNA 感染方面也存在一些重大缺陷。再一次，事实表明缺乏有效的药物来控制 RNA 病毒。适体是多种分子（包括蛋白质和核酸）的有效配体。它们的特异性和作用机制使它们成为干扰病毒 RNA 基因组中编码功能的非常有前途的分子。RNA 病毒将基本信息存储在保守的结构基因组 RNA 元素中，这些元素促进了感染周期的重要步骤。这项工作描述了我们实验室进行的两个有据可查的 RNA 适体实例，它们分别对 HIV-1 和 HCV RNA 基因组的高度保守的结构域具有抗病毒活性。这两个很好的例子说明了适体在对抗 RNA 病毒的治疗空白方面的潜力。
人工智能洞察海马体处理
人工智能、机器学习和深度神经网络的进步带来了人类和动物学习和智能的新发现。DeepMind 家族中最近推出的人工智能代理 muZero 可以在对其所处世界的信息有限且对当前和未来空间特征具有高度不确定性的情况下完成各种任务。为了执行此任务，muZero 仅使用三个功能，这些功能既通用又足够具体，可以在各种任务中进行学习，而不会在不同环境中过度概括。同样，人类和动物能够在复杂的环境中学习和改进，同时从其他环境中迁移学习，而不会过度概括。特别是，哺乳动物海马外系统 (eHPCS) 可以指导空间决策，同时编码和处理空间和上下文信息。与 muZero 一样，eHPCS 也能够根据环境变化和环境线索的程度和重要性调整上下文表示。在本意见中，我们将论证 muZero 功能与海马系统的功能相似。我们将展示 muZero 模型的不同组件为思考 eHPCS 中的可推广学习提供了一个框架，并且可以通过 muZero 等人工智能代理的进步来评估细胞表征在相似和不同情境之间如何发生转变。我们还将解释人工智能代理的进步将如何提供框架和预测，以研究状态变化和神经元放电之间的预期联系。具体来说，我们将讨论有关 eHPCS 的可测试预测，包括重放和重新映射的功能，这些预测是由 muZero 学习背后的机制提供的。最后，我们介绍了 muZero 等代理如何帮助阐明有关神经功能的潜在问题的其他方式，以及这些代理如何揭示潜在的预期答案。
朝着真正的数字孪生体的开发迈进……
工具/设备 工具的几何属性和表面光洁度。工具材料和性能。工具施加的力 工具/材料界面 工具/材料界面处的摩擦。润滑剂类型、温度和薄膜厚度。润滑剂热性能。变形区 变形机制。材料流动、流动速度。变形后的应力、应变和损伤分布。产品几何形状和性能 最终产品的几何形状（尺寸、厚度均匀性、表面光洁度和公差）。最终产品的机械性能
