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宏观属性预测，用于从微观结构到高级均质化的625添加性生产
添加性生产的金属零件的抽象设计需要组合模型，以预测微观结构，制造和操作条件的零件的机械响应。本文记录了我们对空军研究实验室（AFRL）添加剂制造建模挑战3的反应，该挑战3要求参与者预测IN625的拉伸优惠券作为微观结构和制造条件的函数的机械响应。代表性体积（RVE）方法与晶体可塑性材料模型结合在一起，该模型在用于应对挑战的快速傅立叶变换（FFT）框架内求解。在竞争期间，材料模型的量化被证明是一个挑战，这促使本手稿中使用适当的概括分解（PGD）引入了本手稿。最后，一种称为自洽聚类分析（SCA）的机械减少阶方法，显示为解决这些问题的FFT方法的替代方法。除了提出反应分析外，还讨论了与建模相关的一些物理解释和假设。
术前脑μ-阿片受体的可用性预测女性减肥手术后体重发育
引言肥胖的流行率不断增加并达到全球流行水平。积累的证据表明，食欲控制和奖励处理机制的功能障碍显着有助于体重增加和维持，尤其是奖励电路中大脑的多巴胺和阿片类药物系统的肥胖症功能失调。多巴胺D 2受体（D 2 R）表达和功能在肥胖症中发生了改变（1-3），而内源性阿片类药物系统始终与动物喂养的享乐主义方面有关（4，5）。在人类中，进食触发了内源性阿片类药物释放（6），因此，药理学挑战研究发现，μ-阿片受体（MOR）拮抗剂和反激动剂均减少了人类饮食行为（7，8）。MOR水平也被下调，这是阿片类药物系统扰动在暴饮暴食中的重要性（9，10）。减肥手术目前是肥胖体重减轻的最有效方法。即使在12年之后，患者的平均术后总体重减轻已显示为27％（11）。减肥手术过程也比强化医疗疗法更有效，可以达到血糖控制（12）。为了减轻体重，目前有一些共识可以在减肥手术文献中使用标准化的报告指南（13），但是对于术后体重恢复，需要达成类似的统一共识，以评估体重减轻的耐用性并可靠地评估潜在的治疗方案（14）。减肥手术后的体重恢复在五分之一（15-17）中，最多三分之一（18-20）。导致手术后体重增加的因素仍然很少了解，但是横断面研究表明大脑在调节治疗反应中的可能作用。冲动性和抑制性是经常与手术后体重减轻较差有关的特征，但是心理社会问题和精神病合并症也可能对减肥结果产生重大影响（21-24）。但是，只有少数神经性研究检查了手术后体重减轻的神经预测因子。据我们所知，只有
电子设备可靠性预计程序
6. 方法 I：零件计数................................................................................................................6-1 6.1 可用选项...............................................................................................................6-1 6.2 稳态故障率................................................................................................6-1 6.2.1 器件稳态故障率................................................................................6-1 6.2.2 单元稳态故障率......................................................................................6-2 6.3 第一年乘数.............................................................................................................6-2 6.3.1 器件有效老化时间......................................................................................6-2 6.3.2 器件第一年乘数.............................................................................................6-3 6.3.3 单元第一年乘数.............................................................................................6-5 6.4 工作表................................................................................................................6-5 6.5 示例.............................................................................................................................6-5 6.5.1 示例 1：案例 1（表格 2 和 3）........................................................................6-5 6.5.2 示例 2：案例 2（表格 2 和 4）..............................................................6-6
电子设备可靠性预计程序
6.方法 I：零件计数......................................................................................................6-1 6.1 可用选项......................................................................................................6-1 6.2 稳态故障率.............................................................................................6-1 6.2.1 设备稳态故障率.............................................................................6-1 6.2.2 单元稳态故障率.............................................................................6-2 6.3 第一年乘数.............................................................................................6-2 6.3.1 设备有效老化时间.............................................................................6-2 6.3.2 设备第一年乘数.............................................................................6-3 6.3.3 单元第一年乘数.............................................................................6-5 6.4 工作表.............................................................................................................6-5 6.5 示例.............................................................................................................6-5 6.5.1 示例 1：案例 1（表格 2 和3)...................................................6-5 6.5.2 示例 2：案例 2（表格 2 和 4）....................................................6-6
针对性预防与普遍性预防对肺移植后侵袭性真菌感染的评估
肺移植中的抗真菌预防：对美国移植中心的调查。临床移植。2019；33：e13630。10. Segal B、Herbrecht R、Stevens D 等人。定义侵袭性真菌疾病临床试验中的治疗反应和研究结果：真菌病研究组和欧洲癌症研究与治疗组织的共识标准。临床传染病。2008；47：674-683。11. De Pauw B、Walsh T、Donnelly J 等人。欧洲癌症研究与治疗组织/侵袭性真菌感染合作组和国家过敏和传染病研究所真菌病研究组 (EORTC/MSG) 共识组对侵袭性真菌病的修订定义。临床传染病。2008；46：1813-1821。 12. Ljungman P、Boeckh M、Hirsch HH 等人。用于临床试验的移植患者巨细胞病毒感染和疾病的定义。临床感染病。 2017；64：87-91。 13.Hosseini-Moghaddam SM、Ouédraogo A、Naylor KL 等。发生率
AI 过滤器可提高植入式循环记录器检测心房颤动的阳性预测值
11. Attia ZI、Noseworthy PA、Lopez-Jimenez F 等。一种用于识别窦性心律期间心房颤动患者的人工智能心电图算法：结果预测的回顾性分析。《柳叶刀》2019；394：
驾驶员状态监控：在模拟自动驾驶场景中操纵可靠性预期
摘要 — 高度自动化驾驶技术在广泛集成到量产车辆之前将面临重大挑战。其中之一就是监控驾驶员的状态并确定他们是否准备好在特定情况下接管控制。因此，我们在驾驶模拟器中探索了他们的生理反应以及不同交通复杂度场景对信任的影响。使用混合重复测量设计，将 27 名参与者分为两个可靠性组，具有相反的自动化可靠性期望 - 低和高。我们假设期望会调节参与者对自动化的信任，从而调节他们在不同场景中的生理反应。也就是说，增加交通复杂性也会增加参与者的兴奋，而自动化可靠性期望会加剧或减轻这种兴奋。虽然无法观察到可靠性组差异，但我们的结果显示在高复杂性驾驶条件下（即，精神要求高的非驾驶相关任务和城市场景）生理激活增加。此外，我们观察到根据交付的组期望对自动化的信任进行调节。这些发现提供了一种背景方法，驾驶员监控系统的进一步研究可以从中受益，并可用于训练机器学习方法，以在不断变化的场景中对驾驶员的状态进行分类。这
TGF-β在癌症中的治疗靶向 取得成功的靶向：通过机械早期临床药理学研究证明概念概念，用于神经退行性疾病的疾病调整 基于细胞的示踪剂作为图像引导手术的特洛伊木马 引用Beatakker，C。W. J.（1991）。量子点电导中库仑阻滞振荡的理论。取自https://hdl.handle.ne 引用Stamatiadis，P.，Boel，A.，Cosemans，G.，Popovic，M.，Bekaert，B.，Guggilla，R.，…Heindryckx，B。（2021）。小鼠和H 的比较分析 术前MRI脑表型与老年人的术后del妄有关 新疗法时代未知原发性转移性黑色素瘤患者的临床结果 TGF-β介导的内皮向间质转变（... ） 机器学习预测精神病学治疗结果的希望 抗生素耐药性，药物靶标，细菌致病性和毒力以及抗生素获取和负担能力对新生儿败血症的结局的影响：一种国际微生物学和药物评估前瞻性预期（Barnards）
癌症可能会通过将肿瘤微环境重新向免疫抑制状态重新布线来逃避宿主免疫系统的消除。 转化生长因子-β（TGF-β）是一种分泌的多功能细胞因子，强烈调节免疫细胞的活性，而同时可以促进癌细胞侵袭和诸如癌症相关成纤维细胞的出现等恶性特征。 tgf-β在癌症中表现出良好的表达，并且最常见的是与临床不良结局相关的丰度。 免疫治疗策略，尤其是T细胞检查点阻滞疗法，到目前为止，仅在少数癌症患者中产生临床益处。 TGF-β活性的抑制是提高T细胞检查点阻断疗法疗效的一种有前途的方法。 在这篇综述中，我们简要概述了TGF-β在生理和恶性环境中的免疫调节功能。 然后，我们旨在考虑TGF-β的治疗靶向如何导致最先进的免疫疗法的扩展适用性和成功。癌症可能会通过将肿瘤微环境重新向免疫抑制状态重新布线来逃避宿主免疫系统的消除。转化生长因子-β（TGF-β）是一种分泌的多功能细胞因子，强烈调节免疫细胞的活性，而同时可以促进癌细胞侵袭和诸如癌症相关成纤维细胞的出现等恶性特征。tgf-β在癌症中表现出良好的表达，并且最常见的是与临床不良结局相关的丰度。免疫治疗策略，尤其是T细胞检查点阻滞疗法，到目前为止，仅在少数癌症患者中产生临床益处。TGF-β活性的抑制是提高T细胞检查点阻断疗法疗效的一种有前途的方法。在这篇综述中，我们简要概述了TGF-β在生理和恶性环境中的免疫调节功能。然后，我们旨在考虑TGF-β的治疗靶向如何导致最先进的免疫疗法的扩展适用性和成功。
人工智能和机器学习助力先进生物医学材料设计实现毒性预测
先进材料和纳米材料领域知识的快速发展引发了人们对如何安全、可持续地开发这项新兴技术的最佳方法的讨论，同时又不限制这些进步在材料设计和配方方面带来的巨大潜在益处。[1] 这一领域遇到的首要困难之一是如何组织和利用产生的大量信息，这些信息与这些纳米级材料的性能以及环境和健康与安全 (EHS) 影响有关。纳米技术、机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 是这一领域的一些领先技术；尽管 ML 和 AI 最近在受欢迎程度上超过了纳米技术，但它们在很大程度上是相辅相成的。[2] 我们已经习惯于期待人工智能在广泛应用领域的发展，例如用于送货上门的飞行无人机、交通路线规划和小型机器人协助执行日常家务。我们可能
基于统计系统生命周期模型的现场可持续性预测⋆
摘要。可靠性衡量系统提供其预期服务水平的能力。它在系统生命周期中受到许多因素的影响。对其影响的详细理解通常仍然难以捉摸，因为这些因素无法独立研究。将可靠性研究作为贝叶斯回归问题，可以同时评估其影响，并确定可靠性指标的预测模型。所提出的方法应用于Cern当前操作的粒子加速器设备。通过结合来自各种组织数据库的数据来收集相关指标。为了获得预测模型，使用不同的监督机器学习算法，并根据其预测错误和可靠性来组合。结果表明，识别模型准确地预测了设备之间的平均时间 - 范围 - 这是可维修系统的重要可靠性指标 - 并揭示了导致可靠性提高的因素。这些结果是对未来粒子加速器高度可靠设备的早期开发阶段的有价值的投入。