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长效局部麻醉药物产品的开发
局部麻醉药品包括具有单一活性成分或多种活性成分的药品，例如局部麻醉剂与血管收缩剂（例如 51 肾上腺素）的组合。此外，局部麻醉药品可以是速释产品或 52 改良释放产品（例如缓释注射悬浮液）。此外，局部麻醉药品可以使用各种类型的设备进行给药。虽然不同的 54 局部麻醉药品具有不同的药代动力学 (PK) 特征，但一般而言，其 55 作用可持续数小时。然而，人们对减少或消除 56 阿片类镇痛药品使用的兴趣日益增加，这导致开发局部麻醉药品剂型，将药品的作用时间延长至数天而不是数小时。59
大脑与处理局部依赖关系相关...
统计学习是指从环境中提取规律的隐性机制。许多研究已经调查了统计学习的神经基础。然而，大脑如何根据先前（隐性）学习对听觉规律的违反做出反应需要进一步研究。在这里，我们使用功能性磁共振成像 (fMRI) 来研究基于学习到的局部依赖性处理不规则事件的神经相关性。呈现了一连串连续的声音三连音。受试者不知道，三连音要么是 (a) 标准三连音，即以高概率声音结尾的三连音，要么是 (b) 统计偏差三连音，即以低概率声音结尾的三连音。参与者 (n = 33) 在扫描仪外经历了学习阶段，然后进行了 fMRI 会话。统计偏差的处理激活了一组区域，包括双侧颞上回、右侧深额岛叶（包括外侧眶额皮质）和右侧运动前皮质。我们的结果表明，统计学习范式中局部依赖性的违反不仅会涉及感官过程，而且让人联想到音乐和语言中局部句法结构处理过程中的激活模式，反映了统计学习背景下预测编码所需的在线适应。
使用局部采购糖尿病足溃疡在1型...
ntroduction糖尿病足溃疡是糖尿病（DM）的慢性并发症之一。在全球范围内，有超过4亿人患有糖尿病，到2045年，该数字预计将超过6亿。[1]世界上低收入和中等收入国家（LMIC）承担着糖尿病的最大负担。[2] LMIC中糖尿病脚的管理面临许多困难，包括护理的分裂，资源分配不足以及对实现血糖控制的坚定关注。[3,4]糖尿病脚包括影响糖尿病患者脚的多种病理状况。dm是尼日利亚创伤后截肢的第二大最常见的指示。[5]截肢是去除肢体的不可行部分。脚溃疡是涉及皮肤中断的病变，导致上皮损失。皮肤中的断裂有时会延伸到真皮和更深的组织，例如骨骼和肌肉。糖尿病患者患足溃疡的终身风险为25％。[6]根据国际糖尿病脚的工作组，伤口是由脓性材料或以下任何两个或多种或多种或多种或多种或多种的存在来定义的：臭味，局部温暖，杂草围绕水肿，围周的红色，触诊时的痛苦或痛苦以及发烧。[7]约25％的糖尿病患者
眼部环境中的局部抗生素疗法
摘要：莫西法沙星是可用于眼科使用的第四代氟喹诺酮抗生素。它抑制了参与细菌DNA合成的两种酶，涵盖了革兰氏阳性和革兰氏阴性病原体。该光谱允许制定自我保护的瓶溶液，而其有趣的药理学特征则由低组织浓度下的功效和由于其在眼组织上的持续时间长，而剂量方案很少。这可以增强患者依从性，从而促进其在儿童中的使用。人类眼睛有几种微生物；该系列称为眼部菌群，可保护眼表面，以确保体内平衡。选择抗生素时，考虑其对微生物群的影响是适当的。优选一种短剂量方案来最大程度地减少药物的影响。莫西法沙星眼睛代表了一种有效且安全的工具，可以管理和预防眼部感染。由于医疗保健提供者每天都面临着眼部菌群和微生物抗性的复杂性，因此对莫西沙星的明智使用是为了在将来保留其功效。在这方面，众所周知，与其他喹诺酮相比，莫西沙星具有较低的耐药性（最佳WPC和MPC）的能力，但仍需要探索很多关于氟喹诺酮类的影响对眼部微生物群的影响。
与反转的DNA序列对齐的局部算法
描述了一种动态编程算法，以找到DNA子序列的所有最佳比对。对齐不仅使用核苷酸的替代，插入和缺失，还使用序列的子字符串的反转（反向补充）。反转比对本身包含核苷酸的取代，插入和缺失。我们研究与非相反反转的对齐问题。为了提供一种计算有效的算法，我们将候选反转限制为k得分最高的反转。还描述了一种算法，以找到与反演的最佳非交流对齐的算法。新算法应用于果蝇Yakuba线粒体DNA的区域，并为URF6和细胞色素B进行编码的小鼠编码，并发现了URF6基因的反转。讨论了相交反转的开放问题。
用于患者的局部不变散射变压器......
基于连续脑电图 (cEEG) 的视觉频谱表示的患者独立癫痫活动检测已广泛用于诊断癫痫。然而，由于不同受试者、通道和时间点的细微变化，精确检测仍然是一项相当大的挑战。因此，捕获与高频纹理信息相关的脑电图模式的细粒度、判别性特征尚未解决。在这项工作中，我们提出了散射变压器 (ScatterFormer)，这是一种基于不变散射变换的分层变压器，它特别关注细微特征。特别是，解缠结的频率感知注意力 (FAA) 使变压器能够捕获具有临床信息的高频成分，基于多通道脑电图信号的视觉编码提供了一种新的临床可解释性。在两个不同的癫痫样检测任务上的评估证明了我们方法的有效性。我们提出的模型在 Rolandic 癫痫患者中实现了 98.14% 和 96.39% 的中位 AUCROC 和准确率。在新生儿癫痫发作检测基准上，其平均 AUCROC 比最先进的方法高出 9%。
量子非局部博弈与表示理论
非局部博弈在量子信息论中得到了广泛的研究。我们在这一类中考虑了非局部博弈的众多应用。例如，CHSH 博弈已被用来证明物理学中经典力学和量子力学之间确实存在差异 [CHSH69]。在计算机科学中，量子非局部博弈可用作协议的一部分，该协议使经典多项式时间机器能够验证量子计算的结果，假设我们有两个（可能不受信任的）量子设备，它们可能彼此共享纠缠 [Gri17]。在今年早些时候证明的突破性成果中，表明假设玩家使用量子策略，没有算法可以近似非局部博弈的最大获胜概率。这可以证明 MIP* = RE [JNV + 20]，即可由多证明者量子交互式证明验证的问题可以用递归可枚举问题类来精确表征。换句话说，假设与两个纠缠的量子证明器交互，经典的多项式时间验证器可以验证图灵机是否停止，这是一个无法判定的问题！更引人注目的是，复杂性理论结果 MIP* = RE 解决了数学中两个长期存在的未解问题。具体来说，它意味着数学物理中比较两种量子力学模型的 Tsirelson 问题的否定结果，这也给出了冯诺依曼代数理论中 Connes 嵌入猜想的否定结果。在本文中，我们的重点是研究群论和表示论中的工具，这些工具可应用于非局部博弈论和 Connes 嵌入猜想的研究。本文的组织结构如下：我们在第 2 部分介绍基础知识，通过定义一类简单的非局部博弈（称为线性系统博弈）、此类博弈的量子策略的含义以及它们的解组。第 3 节构成了本文的技术核心，其中我们研究了解群的近似表示理论与完美量子策略之间的关系。最后在第 4 节中，我们讨论了其他概念，例如可服从群、社会群和超线性群，以及它们与非局部博弈的刚性之间的联系，最后提出了一些有趣的未解决的问题。
使用自适应U-NET和局部卷积神经
根据2015年阿尔茨海默氏症的报告，世界上有4600万人患有痴呆症。疾病的诊断有助于医生更好地治疗患者。疾病的迹象之一与白质，灰质和脑脊液有关。因此，脑成像中三个组织的自动分割尤其是磁共振成像（MRI）在医学分析中起重要作用。在这项研究中，我们提出了一种有效的方法，可以在三维（3D）脑MRI中自动细分这些组织。首先，深度学习模型用于细分肯定和不确定的区域。在不确定的区域中，另一个深度学习模型用于对每个像素进行分类。在实验中，一种自适应U-NET模型，用于分割确定和不确定的区域，并且使用多个输入的局部卷积神经网络（CNN）模型仅在不确定区域中对每个像素进行分类。使用真实的图像数据库，Internet脑部分割存储库数据库评估我们的方法，其中有18人（IBSR 18）（https://www.nitrc.org/projects/ibsr），并与艺术方法进行比较。
自动识别特定局部皮质折叠模式
对局部皮质折叠模式的研究表明，其与精神疾病以及认知功能存在关联。尽管目前已有可视化 3D 皮质折叠的工具，但手动分类局部脑沟模式仍然是一项耗时且繁琐的任务。事实上，折叠的 3D 可视化有助于专家识别不同的脑沟模式，但折叠变异性非常高，以至于区分这些模式有时需要定义复杂的标准，这使得手动分类变得困难且不可靠。但是，评估这些模式对皮质功能组织的影响可能会受益于对大型数据库的研究，尤其是在研究罕见模式时。本文提出了几种自动分类折叠模式的算法，以便扩展和确认此类大型数据库上的形态学研究。提出了三种方法，第一种方法基于支持向量机 (SVM) 分类器，第二种方法基于非局部图像块估计器评分 (SNIPE) 方法，第三种方法基于 3D 卷积神经网络 (CNN)。这些方法足够通用，适用于各种折叠模式。它们在两种目前没有自动识别方法的模式上进行了测试：前扣带皮层 (ACC) 模式和电源按钮标志 (PBS)。这两种 ACC 模式几乎同样存在，而 PBS 在一般人群中是一种特别罕见的模式。提出的三种模型在 ACC 模式分类中实现了大约 80% 的平衡准确率，在 PBS 分类中实现了大约 60% 的平衡准确率。基于 CNN 的模型由于其执行速度快，更适合 ACC 模式分类。然而，基于 SVM 和 SNIPE 的模型在管理 PBS 识别等不平衡问题方面更有效。
