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提高物流效率和飞机地面恢复的新方法
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在恢复的迹象中仍然是障碍 - 经济前景
加拿大中部是我们经济前景中的一个弱点。我们预计，魁北克的GDP增长将在今年尤为明显，并且由于人口相对较软的人口增长限制了国内需求的增长，该省的增长率将在该国拥有最弱的增长。经济不适应由于强大的非住宅投资，包括诺斯沃尔特（Northvolt）的70亿美元电动汽车电池厂和里约·廷托（Rio Tinto）计划投资11亿美元以扩大其复杂的jonquière铝冶炼厂的计划。总体而言，魁北克的实际GDP预计在2024年将增加0.7％，然后在2025年上涨2.6％。
中风后eHealth Technologies - 基于上肢恢复的康复：系统评价
背景：中风是最常见的脑血管疾病之一，通常影响60岁及60岁以上的人。它导致各种需要运动和认知康复的残疾。中风后康复对恢复至关重要，特别是对于上肢障碍，这会影响大约80％的中风幸存者。常规康复经常面临诸如成本，可及性和患者依从性之类的障碍。相比之下，EHealth Technologies通过提供可访问，具有成本效益和引人入胜的康复解决方案提供了有希望的选择。目的：尽管许多系统的评论探讨了基于技术的康复的各个方面，用于中暑上肢恢复，但显然缺乏这些发现的全面综合。此差距提出了挑战，这主要是由于关注特定技术，这使理解这些干预措施的整体有效性变得复杂。因此，临床医生和研究人员可能会发现很难整体评估该领域，这可能会阻碍临床实践中明智的决策。本评论综合了从系统评价中评估eHealth技术干预措施对中风后的上肢恢复的有效性的证据。进行了两个主要问题：（1）基于EHEADH技术的疗法是否比中风康复的常规疗法更有效？（2）基于低成本技术的康复的主要临床考虑因素是什么？方法：使用基于人群，干预，比较，结果和研究设计（PICOS）框架的预定义纳入标准，在PubMed，PubMed，Scipus，Scopus，Embase和Google Scholar中进行了全面的文献搜索。包括英文发表的无日期限制的系统评价。Prisma（用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目）流程图指导研究选择。使用多个系统评价（AMSTAR 2）标准评估方法学质量。结果：总共筛选了1792个记录，从而在2019年至2023年之间发表了7项系统评价。这些评论涵盖了95项研究，涉及2995名参与者，急性，亚急性和慢性中风阶段平均年龄为58.8岁。干预措施包括Telerebilitation，移动健康（MHealth）应用程序，增强现实（AR），虚拟现实（VR），可穿戴设备和Exergames。与常规疗法结合使用AR和VR表现出潜在的好处（例如，AR显示上肢功能的显着改善，标准化的平均差异为0.657； P <.001），而独立有效性的证据尚未确定，由于在研究设计，干预方案和结果测量中，由于异质性而导致异质性。由于方法上的局限性，大多数评论被评为质量较低。结论：EHealth Technologies有望通过在提供引人入胜的干预措施时解决诸如成本和可及性之类的障碍，以增强上肢康复后。然而，该领域仍然没有足够的证据来建立明确的疗效。未来的研究应集中于标准化方案，优化诸如剂量和任务特异性之类的神经康复原则，并改善方法论严格，以更好地评估这些干预措施的长期影响。
阿片类药物危机：预防和恢复的综合策略
摘要阿片类药物危机是一个多方面的公共卫生紧急情况，影响了社会经济和地理界限的个人，家庭和社区。植根于定义过多，社会经济差异和系统性问题，流行病是由法律和非法阿片类药物使用驱动的。本文研究了阿片类药物危机的范围，诸如医学过度定义和卫生的社会决定因素等因素以及针对预防和康复的当前策略。重点是基于证据的方法，包括药物辅助治疗（MAT），减少伤害模型和基于社区的干预措施以及创新的政策建议。未来的方向强调了对全面的医疗改革，综合治疗模型和社区驱动解决方案的需求。解决阿片类药物危机需要在公共卫生，刑事司法和社会制度进行协调的努力，以实施可持续和公平的预防和恢复策略。关键字：阿片类药物危机，预防策略，恢复模型，药物辅助治疗，减少伤害，公共卫生政策。
病例报告：已恢复的SARS COV-2患者免于再感染
2019年冠状病毒病（COVID-19）是由严重的急性呼吸综合症冠状病毒-2（SARS COV-2，以前称为2019-NCOV）引起的，在中国首次识别出来，并引起了国际关注（1）。2020年1月30日，世界卫生组织（WHO）宣布了19日的流行病“国际关注的公共卫生紧急情况”。 2020年3月11日，该人宣布了小说的冠状病毒爆发“全球大流行”（2）。SARS COV-2的出现，在2002年的SARS COV和2012年的中东呼吸综合征（MERS）COV之后，是二十一世纪高度致病的人冠状病毒的第三次流行病紧急情况（3）。在全球范围内，19,462,112例证实的案件，19.19案，已在09-08-2020（https://covid19.who.int/）报告了722,285例死亡。在沙特阿拉伯，总确认的共同证明为288,690例，有252,039例恢复案件和3,167例死亡，如09-08-2020访问（https://covid19.moh.gov.sa）。COVID-19仍然是一个严重的全球挑战。对SARS COV-2的诊断测试的研究继续进行（4）；但是，必须注意评估测试和解释其结果（5）。 主要的诊断工具是实时PCR（RT-PCR），其样品，例如鼻拭子，气管抽吸或支气管肺泡灌洗。 计算机断层扫描图像有助于诊断和随访（6）。 在没有任何有效的治疗干预措施的情况下，正在尝试使用抗病毒药物，氯喹/羟基氯喹和呼吸疗法。对SARS COV-2的诊断测试的研究继续进行（4）；但是，必须注意评估测试和解释其结果（5）。主要的诊断工具是实时PCR（RT-PCR），其样品，例如鼻拭子，气管抽吸或支气管肺泡灌洗。计算机断层扫描图像有助于诊断和随访（6）。在没有任何有效的治疗干预措施的情况下，正在尝试使用抗病毒药物，氯喹/羟基氯喹和呼吸疗法。唯一的干预显然是在降低这种高度感染和传播病毒的传染率时有效的是避免接触和自我隔离/隔离（7）。COVID-19的主要死亡原因似乎是与疾病严重程度相关的细胞因子风暴（8）。对COVID-19的抗体反应，尤其是IgG和中和抗体通过阻止病毒进入宿主细胞以及病毒后感染来介导保护（9）。
生物多样性金融 - 将大自然置于恢复的道路上
生物多样性的下降速度比人类历史上的速度快，对经济和地球上的所有生命构成了重大威胁。为了停止并扭转这一趋势，《生物多样性的全球生物多样性框架公约》要求到2030年动员2000亿美元。预计这将来自多种来源，包括国内政府的预算，从发达国家到发展中国家的国际金融流量以及私营部门。除了动员更多的资金外，还必须克服其他障碍，以缩小全球生物多样性资金差距，估计为每年600亿美元。无所作为会导致更高的成本。但是，大多数国家的财政政策继续促进环境有害的经济活动，并且缺乏激励生物多样性的生产，消费，贸易和商业投资。计划和系统用于支持生物多样性的融资和管理融资通常很弱。金融部门的参与者缺乏理解和整合生物段的考虑到其运营中的能力，尤其是在部门监管薄弱或缺乏的国家。
用于人类步态恢复的脑机接口
摘要 在这篇评论文章中，我们介绍了十多年来我们在开发脑机接口 (BCI) 系统方面的工作，该系统用于脊髓损伤 (SCI) 或中风等神经系统损伤后的行走恢复。这项工作的大部分都是在基于非侵入性脑电图的 BCI 领域，包括将我们的系统与虚拟现实环境和物理假肢连接起来。我们提供实时在线测试来证明健全受试者和 SCI 患者有目的地操作我们的 BCI 系统的能力。我们还介绍了这项工作的扩展，包括开发适合家庭使用的便携式低成本 BCI、我们为开发完全可植入的 BCI 以恢复 SCI 后的行走和腿部感觉而正在进行的努力，以及我们基于 BCI 的新型中风康复疗法。
用于视力恢复的自适应界面材料和植入物
失明是全球公共卫生面临的重大挑战，影响着全球超过 4300 万人。视网膜退行性疾病包括视网膜色素变性和老年性黄斑变性，涉及视网膜色素上皮 (RPE) 退化并因此导致视网膜功能障碍，是导致失明的主要原因。为了治疗这些视网膜退行性疾病，能够适应神经组织并刺激视觉通路内残留神经元的新兴界面材料和植入物已显示出特别的前景，其中一些已发布的产品已获准商业化。鉴于界面材料和植入物在视觉恢复方面具有诱人的机遇和挑战，迫切需要进行一项全面且最新的综述，以深入了解它们的设计原理和生物学性能，但目前还缺少这方面的综述。本文将总结这些自适应界面材料和植入物在视觉恢复方面的最新进展，并进一步讨论它们在临床应用中的挑战和机遇。
刺激疲劳：中国不能创下恢复的方式
在大多数国家 /地区，货币扩张会导致通货膨胀压力，因为它相对于产出增加了需求。中国的当前状况与1990年代的日本有着相似之处，而相反的情况主要发生在信用膨胀的方式上，这促进了经济的供应方面（生产），而不是促进需求方面（消费）。这导致产出增长超过需求增长，导致通货膨胀而不是通货膨胀。在日本，供应方政策无法推动重新平衡和快速增长。日本GDP的消费份额在1991年降低了63.3％（相比之下，中国在2023年为53.4％），消费份额花费了17年，增加了10个百分点。在2008年，它达到了73.8％，仍然落后于全球平均水平。在此期间，日本全球GDP的份额从15％下降到7.9％。
多任务现实世界图像恢复的轻量级扩散
扩散模型的出现代表了生成建模，表现出非凡的能力，可以从文本输入中产生高保真图像。与此同时，图像恢复（IR），包括超分辨率，脱毛，去核，涂料和压缩，仍然是低级视力研究中的重要领域。最近，将扩散模型集成到IR任务中的趋势越来越大，产生的结果超过了以前的方法。尽管如此，扩散模型在IR中的应用提出了自己的一系列挑战，包括模型设计中的复杂性以及有关操作效率的关注点。该项目从Wang等人的“实用扩散的先验扩散”（StablesR）中汲取了灵感。[2023]，它巧妙地采用了预训练的文本对图像扩散模型的生成能力来增强盲目的超级分辨率（SR）任务。Stables的框架如图1所示。这项研究展示了与未修饰的稳定扩散Rombach等人进行微调的时间感知编码器。[2022]模型，可导致重大的恢复改进，同时保持原始的生成框架并减少培训费用。在这个项目中，我们旨在扩大跨各种IR任务中Stables的应用，并调查更轻巧的解决方案的潜力。