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睡眠障碍和睡眠不安对大脑健康的影响
• 临床上明显的缺血性中风和脑出血 • “亚临床”无症状梗塞、白质高信号（白质疏松）、脑微出血、血管周围间隙扩大、脑萎缩 • 这些与长期后遗症有关，包括认知能力下降和痴呆、步态受损和中风风险增加 • 共病阿尔茨海默病 (AD) 和 AD 相关痴呆：AD 和血管对认知障碍和痴呆的贡献是常见的痴呆亚型
对大语言模型的数学见解
矩阵是一种二维标量组件，在机器学习中起着基本作用，它是以结构化方式表示和操纵数据的关键工具，其中包括特征提取，降低维度降低和降低噪声。诸如主成分分析（PCA）和单数值分解（SVD）等技术用于将高维数据转换为较低维空间。矩阵转置是机器学习中的基本操作。矩阵的转置表示，如果原始矩阵具有行和B列，则转置矩阵将具有B行和列。矩阵转置（旋转）对于乘法方便，在其中神经网络和其他机器学习模型通常处理不同尺寸或乘法所需兼容尺寸的权重和输入，这意味着第一个矩阵中的列数必须匹配第二个矩阵中第二个矩阵的行数。矩阵的倒数（称为a^-1）对于求解诸如ab =之类的方程至关重要（其中in是身份矩阵）
针对大鼠、狗和 IBD 患者的结肠进行物种靶向...
已鉴定出可用于人类炎症性肠病 (IBD) 患者以及大鼠和狗（它们经常用作临床前研究的动物）结肠靶向的多糖。多糖被结肠酶（由细菌分泌）降解，从而触发药物在靶位点的释放。必须指出的是，大鼠、狗和人类的微生物群存在很大差异。因此，在动物身上观察到的这种结肠靶向系统的性能可能无法预测患者的表现。本研究的目的是限制这种风险。将不同的多糖暴露于接种了 IBD 患者、健康狗和“IBD 大鼠”（其中诱发了结肠炎症）粪便样本的培养基中。培养基 pH 值的动态变化被用作细菌增殖的指标，因此，多糖作为其底物的潜力也被用作指标。在 pH 值变化程度及其物种依赖性方面观察到了根本差异。最有前景的多糖被用于制备聚合物薄膜包衣，该包衣包裹着载有 5-氨基水杨酸 (5-ASA) 的起始芯。为了限制多糖在上消化道中过早溶解/肿胀，薄膜包衣中还加入了乙基纤维素。在暴露于接种了 IBD 患者、健康狗和“IBD 大鼠”粪便样本的培养基时监测药物释放。为了进行比较，还测量了纯培养基中的 5- ASA 释放。大多数薄膜包衣表现出高度依赖于物种的药物释放动力学或有限的结肠靶向能力。有趣的是，芦荟和灵芝（一种蘑菇）提取物在所有物种中都表现出结肠靶向的良好潜力。
选定的非抗生素药物对大肠杆菌抗生素耐药性基因转移的影响
1 埃及索哈杰大学药学院微生物学与免疫学系，2 埃及米尼亚大学药学院微生物学与免疫学系，3 埃及米尼亚德拉亚大学药学院微生物学与免疫学系，4 埃及埃尔法塔赫艾斯尤特大学医学院医学微生物学与免疫学系，5 黎巴嫩贝鲁特黎巴嫩美国大学吉尔伯特与罗斯玛丽查古里医学院，6 埃及索哈杰大学药学院药理学与毒理学系，7 沙特阿拉伯麦加乌姆古拉大学药学院药物化学系，8 沙特阿拉伯麦加乌姆古拉大学药学院药剂学系
Robert A. Weinberg 植物的病毒识别和逃避 影响报告2024 机器人超声成像中的机器学习 干细胞和血管组织的分化 对控制，机器人技术和自治系统的年度审查安全过滤器：自主系统中安全 - 关键控制的统一观点 流体动力电子传输 塑料与环境 使用基于T细胞受体的细胞疗法的癌症生物学的年度审查靶向驱动器癌基因和其他公共新抗原 免疫学的年度审查内源性重新元素的免疫难题 效应触发的免疫 未来食物脂质的生物技术 sglt2抑制剂：肾脏的甜蜜成功 对大脑免疫学补体的年度审查：神经保护，神经元可塑性和神经炎症的贡献 临床心理学的年度审查心理心理免疫学：免疫到大脑交流的介绍及其对临床心理的影响 效应触发的免疫 亲密伴侣暴力对儿童的临床心理学发展后果的年度审查 G蛋白偶联的雌激素受体GPER 阿尔茨海默氏病的新目标
通过一系列历史事故，我的职业生涯始于分子生物学的撤销。分子生物学的诱惑使我吸引了肿瘤病毒作为细胞的Nu-Cleic酸代谢的实验模型。这些病毒引起癌症是偶然的事实，但最终导致对癌症发病机理的兴趣，从而利用它们了解细胞转化的机制。这使得可以测试源自细胞基因的介导的细胞转化，并且癌细胞行为是由这些基因突变等位基因的作用驱动的。在1979年，我们表明已经通过3-甲基胆碱转化的细胞带有突变的致癌等位基因。这项工作进行了进展，因此到1982年，我的研究小组和其他研究表明人膀胱癌细胞携带了点突变的RAS癌基因，从而直接证明了癌症发病机理的突变理论。
回顾高血糖对大肠癌的发生和预后的文章影响
摘要：高血糖状态与结直肠癌（CRC）的发展和预后有关，尽管确切的机制尚未完全了解。高血糖可以通过影响细胞增殖和凋亡，炎症反应，氧化应激，免疫调节，血管生成和其他途径来促进CRC的发展。在预后方面，高血糖可能影响CRC患者的生存和复发以及耐化学疗法，但相关研究的结果不一致。 降血糖治疗可能会对CRC患者的预后产生积极影响，但其具体影响需要进一步搜索。 因此，本文系统地探讨了高血糖和CRC之间的关系，分析了高血糖对CRC发生和预后的影响，并讨论了管理CRC中高血糖的作用。在预后方面，高血糖可能影响CRC患者的生存和复发以及耐化学疗法，但相关研究的结果不一致。降血糖治疗可能会对CRC患者的预后产生积极影响，但其具体影响需要进一步搜索。因此，本文系统地探讨了高血糖和CRC之间的关系，分析了高血糖对CRC发生和预后的影响，并讨论了管理CRC中高血糖的作用。
使用深度学习对大脑活动中的扫视方向进行分类
眼动追踪技术可以预测眼睛的注视方向，从而根据大脑活动来判断凝视方向。解决这一问题最成功的尝试之一是预测眼动估计回归 [LaConte 等人，2007]，这是一种基于成像的方法，使用机器学习算法根据眼睛的体素数据来估计功能性磁共振成像 (fMRI) 时间序列中的注视方向 [Son 等人，2020]。这对于那些买不起眼动追踪系统或不具备分析眼动追踪数据专业知识的神经科学实验室来说具有巨大的潜力。然而，fMRI 数据采集成本高昂，并且不能提供认知发生水平的时间分辨率。相比之下，EEG 是一种安全且成本低廉的方法，可以直接测量大脑的电活动，并可以在临床环境中进行测量（例如在病床上进行长期记录）。机器学习技术可以从脑电图记录中提取大脑活动信息，并在几个重要的基于脑电图的研究和应用领域中发挥着至关重要的作用[Roy et al . 2019a]。具体来说，深度学习允许计算模型学习具有多个抽象级别的数据表示，从而使用数据集提供的所有信息[Vahid et al . 2020]。尽管深度学习在脑电图时间序列分类方面已被证明是成功的并且得到了广泛的应用[Roy et al . 2019b]，但它在实验研究和架构设计方面仍然落后于图像识别。在这个项目中，作为对凝视位置进行分类的第一步，我们假设可以通过结合脑电图和深度学习来恢复扫视的方向（左和右）。这反过来又可以为已经获得的和可用的脑电图研究提供关于扫视方向的更多信息，从而可以重新分析这些数据集，以验证结果并解决以前不适用的新研究问题（例如，与年龄相关的大脑活动差异因老年受试者比年轻受试者更频繁地移动眼睛这一事实而变得复杂 [Płomecka et al. 2020]）。此外，从脑电图数据中恢复眼球注视信息可以潜在地改善许多基于脑电图的辅助技术，例如基于非侵入性脑机接口 (BCI) 的假肢或移动机器人，提供额外丰富的测量指标并帮助现有技术提高性能 [Kapralov et al . 2019]。我们相信这项研究为更先进的辅助技术提供了一些重要见解，例如将 ET 与脑电图相结合的混合方法 [Millán et al. 2010]。已经有一些关于经典监督机器学习技术的研究；例如，[Bulling et al.
在GISS Modele地球系统模型中对大气棕色碳进行建模
摘要。Brown carbon (BrC) is an absorbing organic aerosol (OA), primarily emitted through biomass burn- ing (BB), which exhibits light absorption unique to both black carbon (BC) and other organic aerosols.Despite many field and laboratory studies seeking to constrain BrC properties, the radiative forcing (RF) of BrC is still highly uncertain.To better understand its climate impact, we introduced BrC to the One-Moment Aerosol (OMA) module of the GISS ModelE Earth system model (ESM).We assessed ModelE sensitivity to primary BrC processed through a novel chemical aging scheme and to secondary BrC formed from biogenic volatile organic compounds (BVOCs).初始结果表明，BRC通常贡献0.04 Wm-2的辐射效应最高的辐射效应。Sensitivity tests indicate that explicitly simulating BrC (separating it from other OAs), including secondary BrC, and simulating chemical bleaching of BrC contribute distinguishable radiative effects and should be accounted for in BrC schemes.This addition of prognostic BrC to ModelE allows greater physical and chemical complexity in OA representation with no apparent trade-off in model performance, as the evaluation of ModelE aerosol optical depth against Aerosol Robotic Network (AERONET) and Moderate Res- olution Imaging Spectroradiometer (MODIS) retrieval data, with and without the BrC scheme, reveals similar skill in both cases.Thus, BrC should be explicitly simulated to allow more physically based chemical compo- sition, which is crucial for more detailed OA studies like comparisons to in situ measurement campaigns.我们在本文结尾的Modele内包含了BRC代表的最佳实践摘要。
人工智能进入公共话语：哈贝马斯对大型语言模型道德地位的评估
PAOLO MONTI 米兰比可卡大学 人类科学培训部 “Riccardo Massa” paolo.monti@unimib.it 摘要 大型语言模型 (LLM) 是一种生成性人工智能系统，能够根据以提示或问题形式提供的主题和风格输入生成原始文本。将这些系统的输出引入人类的话语实践提出了前所未有的道德和政治问题。本文基于哈贝马斯的交往行为理论，分析了这些系统的道德地位及其与人类对话者的互动。分析探讨了哈贝马斯对人类思维与计算机类似性的探究，以及对语言社区中非典型参与者（如转基因对象和动物）的地位的探究。主要结论是，法学硕士似乎有资格成为最初参与话语实践的作者，但确实只表现出结构上衍生的交际能力，不符合交际主体的地位。从这个意义上讲，虽然人工智能书写系统在公共话语和审议中的贡献可以支持演讲者社区内的相互理解过程，但参与开发、使用和传播这些系统的人类参与者对披露人工智能作者身份以及验证和裁定有效性主张负有集体责任。关键词 大型语言模型、尤尔根·哈贝马斯、道德地位、责任、公共话语
Ranolazine，Ivabradine和Trimetazidine可能对大鼠糖尿病肾病的可能保护作用
摘要：背景：糖尿病的患病率在发展中和发展中的国家呈指数增长。糖尿病性肾病（DN）是全球终末期肾脏疾病（ESRD）的主要原因。研究的目的：这项工作旨在探讨雷诺嗪，伊法布拉丁和三唑胺在预防烟酰胺 - 抗蛋白酶 - 链霉亲素（NA-STZ）2型糖尿病大鼠模型中预防实验诱导的糖尿病性糖尿病肾病的发育和进展方面的潜在疗效。材料和方法：将30只大鼠分为：（第I组）正常对照组，（II组）未接受治疗的糖尿病组未接受治疗，（III组）雷诺嗪治疗的糖尿病患者接受了雷诺嗪（每天两次20 mg/kg）（每天两次20 mg/kg），（IV组）（IV组治疗的糖尿病研究小组ivabradine cote in ivabrim and iivabrad nim trim and/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/治疗的糖尿病患者接受了三甲酰胺（10 mg/kg/day）。结果：雷诺嗪，伊瓦布拉丁和三翼胺引起的肾脏匀浆中的空腹血糖，肾功能参数，肾功能参数，肾脏MDA和肾iinos显着降低。血清炎症标志物（RBP）也与血管损伤基因（ET-1）一起显着降低，与糖尿病非治疗大鼠相比，CASPase-3水平和TGFB-1中M RNA的显着下降调节被下调。结论：目前的发现证实了伊瓦布拉丁，三唑嗪和雷诺嗪对由Na-STZ T2DM诱导的DN的改善影响。ivabradine显示出最佳作用，其次是三唑胺。雷诺嗪治疗组的预防作用最低。