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突发性脑损伤后的长期意识障碍：国家临床指南
英国皇家内科医学院 英国皇家内科医学院通过制定医疗实践标准和促进临床卓越，在提供高质量患者护理方面发挥着主导作用。我们为 30 多个医学专业的医生提供整个职业生涯的教育、培训和支持。作为一个代表全球 37,000 多名研究员和会员的独立慈善机构，我们为政府、患者、相关医疗保健专业人员和公众提供建议并与他们合作，以改善健康和医疗保健。 本文引用：英国皇家内科医学院。突发脑损伤后的长期意识障碍：国家临床指南。伦敦：RCP，2020 年。审查日期：2025 年 版权 本书可以小批量复制（最多 10 份）。以任何形式复制 10 份以上（包括以电子方式复印或存储在任何介质中，无论是否暂时或偶然用于本出版物的其他用途），必须获得版权所有者的书面许可。如需向版权所有者书面许可复制本出版物 10 份以上，请向出版商提出申请。电子附件：使用电子附件 2e、2f、4a 和 4c 不受版权限制，可根据需要打印、复印和复制。版权所有 © 皇家内科医学院 2020 ISBN 978-1-86016-793-5 eISBN 978-1-86016-794-2 皇家内科医学院 11 St Andrews Place Regent's Park London NW1 4LE www.rcplondon.ac.uk 注册慈善机构编号 210508
纺织品增材制造：概述 - e-space
1. 简介 增材制造是一种数字化工艺，通过分层方式能够快速生产三维部件，目前正迅速广泛应用于众多科学领域。最初，媒体使用“3D 打印”作为所有增材制造工艺的同义词，但是，许多单独的工艺在分层制造的方法上各不相同。每个单独的工艺都不尽相同，根据所用材料和机器技术的不同，生成的打印件将显示各向同性的强度和结合（例如，立体光刻）或各向异性（例如，熔丝制造），这将极大地影响生成的增材制造结构及其应用。增材制造由于其优于传统制造的固有优势而持续增长，这些优势包括：1）消除设计限制（例如，无需模板/丝网或模具）；2）设计灵活，无需昂贵的工具要求；3）尺寸精确；4）可用材料范围广泛；5）能够制造高价值的替换和维修零件； 6) 制造足迹小，设备成本不断缩减；7) 绿色制造，据报道，增材制造比减材制造更能减少浪费；8) 按需制造，现场减少部件运输并减少二氧化碳足迹；最后，9) 能够增材制造具有传统制造方法无法制造的复杂几何形状的部件。潜在的限制如下：可以增材制造的材料范围和多样性有限，缺乏最终用途吸收和法规的数据，最后，仅限于相对较小的部件/小批量制造。事实上，随着该领域
2024 财年第三季度
第三季度的资本支出为 1790 万美元，符合预期。第三季度的资本支出主要用于购买小批量 QSE-5 原型生产的设备，以及 Cobra 工艺和其他设备，为 2025 年更大批量的 QSE-5 原型生产做准备。GAAP 运营费用和 GAAP 净亏损分别为 1.302 亿美元和 1.197 亿美元；第三季度调整后的 EBITDA 亏损为 7160 万美元，符合预期。本股东信函末尾的财务报表中提供了 GAAP 净亏损和调整后 EBITDA 亏损的对照表。我们以 8.41 亿美元的流动资金结束了第三季度。我们继续跟踪全年调整后 EBITDA 亏损的指导。我们目前将全年调整后 EBITDA 亏损预测收窄至 2.8 亿美元至 3 亿美元之间——在原始指引之内，但处于原始范围的高端，这主要是由于 2024 年法律费用和和解应计费用增加，我们预计 2025 年不会再次出现。我们将 2024 年资本支出预测下调至 6,000 万美元至 7,500 万美元之间，这得益于 PowerCo 交易相关效率的实现、非交易相关的节省以及原计划在 2024 年底到 2025 年的某些付款时间的转变。与往常一样，我们鼓励投资者在我们投资者关系网站上的季度和年度 SEC 文件中阅读更多有关我们的财务信息、业务前景和风险因素的信息。
采用深度梯度卷积神经网络进行基于眼动追踪信号的情感分类
利用生物医学信号作为计算人类情感状态的基础是情感计算（AC）的重要问题。随着对情感信号研究的深入，多模型认知与生理指标的结合、动态完整数据库的建立以及高科技创新产品的加入成为AC的最新趋势。本研究旨在开发一种深度梯度卷积神经网络（DGCNN），用于利用眼动追踪信号进行情感分类。首先应用通用信号处理工具和预处理方法，例如卡尔曼滤波器、汉明窗、短时傅里叶变换（SIFT）和快速傅里叶变换（FTT）。其次，将眼动和追踪信号转换为图像。随后应用基于卷积神经网络的训练结构；实验数据集是通过眼动追踪设备通过分配16名参与者的四种情感刺激（紧张、平静、快乐和悲伤）获得的。最后，使用真阳性率 (TPR) 和假阴性率 (FPR) 指标将 DGCNN 与决策树 (DT)、贝叶斯高斯模型 (BGM) 和 k-最近邻 (KNN) 的性能进行比较。最后还部署了自定义小批量、损失、学习率和梯度定义以用于深度神经网络的训练结构。预测分类矩阵显示了所提出方法对眼动和跟踪信号的有效性，其准确率超过 87.2%。这项研究为通过眼动和跟踪信号寻找更自然的人机交互提供了一种可行的方法，并且在情感产品设计过程中具有潜在的应用价值。
包含在十月版中 - 技术简报
最近，我有幸看到了下一代制造技术的应用，正如 Stratasys 首席执行官 Ilan Levin 所说，这些技术真正展示了“重大飞跃”。Stratasys 机器人复合材料 3D 演示器和 Infinite-Build 3D 演示器在上个月于芝加哥举行的 IMTS 展会上首次向公众展示，展示了以客户为中心的 3D 打印和增材制造方法。机器人复合材料 3D 演示器是一款 8 轴 3D 打印机，具有增材和减材功能，可用于大型或复杂的复合材料部件和工具。Stratasys 和西门子合作开发了该系统，该系统采用西门子的工业运动控制硬件和设计到 3D 打印软件功能。该技术可用于制造汽车和航空航天等行业的坚固、轻质复合材料结构。它提供定向材料放置以提高强度，同时减少对支撑结构的需求。Infinite-Build 3D 演示器以 10 倍的速度构建具有无限长度的部件，并具有生产质量的准确性和可重复性。它增加了对以英尺而不是英寸为单位测量的大型轻质热塑性部件的需求。在熔融沉积成型 (FDM) 的新方法中，该系统实际上将传统的 3D 打印机概念转向侧面，在垂直平面上打印，在构建方向上几乎不受零件尺寸的限制。波音公司在定义演示器的要求和规格方面发挥了重要作用。波音公司目前正在使用该技术探索生产以前由于尺寸有限而无法实现的小批量轻质部件。请在 Tech Briefs TV 上观看演示者的实际操作视频，网址为 www.techbriefs.com/tv/3D-print
使用 DART 引导定向灰盒模糊测试器
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员不断以小批量而非一次性大批量的方式改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此，研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF)，旨在生成针对某些目标站点进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同，DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域（例如，最近修改的程序区域）。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面（例如电源调度、输入优先级和目标选择），但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要为 CGF 定制的种子语料库（即一组覆盖程序不同区域的种子）。我们观察到，使用基于 CGF 的语料库限制了定向灰盒模糊测试器的错误查找能力。为了弥补这一缺陷，我们提出了 TargetFuzz，这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库，它仅包含与目标“接近”的种子。这样，DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标，从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明，与基于 CGF 的通用语料库相比，配备 DART 语料库的 AFLGo（一种最先进的定向灰盒模糊测试器）可以发现 10 个额外的漏洞，并且平均在暴露时间上实现了 4.03 倍的加速。
TargetFuzz：使用 DART 引导定向灰盒模糊测试器
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员不断以小批量而非一次性大批量的方式改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此，研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF)，旨在生成针对某些目标站点进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同，DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域（例如，最近修改的程序区域）。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面（例如电源调度、输入优先级和目标选择），但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要为 CGF 定制的种子语料库（即一组覆盖程序不同区域的种子）。我们观察到，使用基于 CGF 的语料库限制了定向灰盒模糊测试器的错误查找能力。为了弥补这一缺陷，我们提出了 TargetFuzz，这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库，它仅包含与目标“接近”的种子。这样，DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标，从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明，与基于 CGF 的通用语料库相比，配备 DART 语料库的 AFLGo（一种最先进的定向灰盒模糊测试器）可以发现 10 个额外的漏洞，并且平均在暴露时间上实现了 4.03 倍的加速。
使用 DART 引导定向灰盒模糊测试器
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员会以小批量而非一次性大批量的方式不断改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此，研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF)，旨在生成针对特定目标位置进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同，DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域（例如，最近修改的程序区域）。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面（例如电源调度、输入优先级和目标选择），但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要针对 CGF 定制的种子语料库（即一组覆盖程序不同区域的种子）。我们观察到，使用基于 CGF 的语料库会限制定向灰盒模糊测试器的发现错误的能力。为了弥补这一缺陷，我们提出了 TargetFuzz，这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库，它仅包含与目标“接近”的种子。这样，DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标，从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明，与基于 CGF 的通用语料库相比，配备 DART 语料库的 AFLGo（一种最先进的定向灰盒模糊测试器）可以发现 10 个额外的漏洞，并且平均暴露时间加快了 4.03 倍。
Doliam 推出用于医疗技术的工业加速器……
上周在格勒诺布尔举行的首届 Tech & Fest 再次成为展示格勒诺布尔地区强大创新活力的机会，特别是在电子和医疗保健领域。家族企业 Doliam（在法国和美国拥有 500 名员工）是医疗技术领域的全球领导者，尤其是超声波传感器领域的专家，已通过三个实体在阿尔卑斯山的首府开展业务，该公司利用此次活动与 Linksium 签署了战略合作伙伴关系。其旨在加速医疗科技和深度科技初创企业向工业阶段的转型。医疗技术工业园区。这是 Doliam 领导的位于圣马丹代雷的 MedTech 工业园区项目的目标。 2023 年底，Doliam 收购了前道达尔大楼（5,000 平方米），以便从今年年中开始在那里安置其三个实体的格勒诺布尔员工：IC'Alps、ID4us 和 Moduleus。他们将住在这栋建筑的一半空间里。剩下的 2,500 平方米将专门用于初创企业，体现企业孵化器的精神。 “他们将能够受益于专家的建议和创新技术的加速扩展，从而促进他们的解决方案在市场上的快速实施，”纯粹来自格勒诺布尔的 Doliam 集团高级业务开发人员 Laurent Jamet 解释说，他曾在意法半导体、CEA 工作，也是初创公司 Isorg 的联合创始人。共用的洁净室。目前，他正带领团队收集初创企业的需求，希望能够共享标准微电子设备，以降低生产成本。目标是能够为初创企业提供 4,000 平方米的洁净室，以使他们能够进行小批量和中批量生产。该工业设备与现有建筑位于同一块土地上，预计将于 2025 年底或 2026 年初投入使用。“目标是
增材制造在地热技术中的应用研究
摘要 地热储层描述、现场施工和储层作业是技术密集型活动，对地热资源发电成本有重大影响。许多地热技术，如井下工具和钻井设备，在材料、设计和制造方面都有不同寻常的考虑，这是由恶劣的地热环境和在钻孔中部署所需的极端纵横比决定的。地热应用面临的另一个挑战是支持该行业所需的工具产量低。尽管美国每年钻探和完成数以万计的石油和天然气井，但通常只有数十口地热井被钻探和完成。如果通常用于石油和天然气应用的工具不能直接用于地热，那么使该工具适用于地热的成本往往高得令人望而却步。因此，与石油和天然气相比，地热行业可用的技术库存要少得多，因此现场实践的效率和复杂程度也会受到影响。近年来，许多先进的制造方法（例如增材制造）因其能够快速制作复杂零件的原型而获得了越来越多的研发和商业关注。增材制造尤其为地热行业提供了增加可用技术的机会，既可以降低与复杂组件相关的制造成本，也可以经济地生产通常需要专用工具的小批量零件。增材制造的其他潜在优势包括增加设计自由度以制造无法以传统方式制造的高性能零件，能够将组件集成到组件中而无需连接操作，并且能够在铸造模具等需要大量前期工具成本的情况下经济地制造设计变体。我们最近完成了一项研究，该研究调查了技术需求、代表性用例、可制造性以及用于比较地热应用的传统和增材制造方法的技术经济框架。本文将概述这项最新努力，描述评估的不同要素，并总结与使用增材制造进行地热技术应用的可行性以及潜在利益和影响相关的关键要点。