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World File Search System指导的
超声指导的cryoanalgesia
自古以来就已经知道了涉及低温以缓解疼痛的程序。在现代，已经使用了冻结超菌群癌组织（颈部肿瘤）的方法，直到发生坏死。詹姆斯·阿诺特（James Arnott，1797- 1883年）提出了另一种形式的冷处理，他于1852年开发了一种设备，并在牙科手术中使用冰和盐进行麻醉有效地限制了对氯仿的需求（当时广泛使用），从而显着降低了并发症的风险。在19世纪后期，引入了液氮，空气或CO 2的使用，作为对皮肤病变的局部治疗方法（Campbell White，William Pusey，Henry Whitehouse）。但是，直到1963年，欧文·库珀（Irving S.通过在探针中使用液体氮的恒定流，他能够达到190°C的冻结温度[4]。
B细胞指导的自身免疫性
美国食品药品监督管理局批准的B细胞指导的治疗剂的自身免疫性疾病在临床表现和病理生理学方面出人意料地多样化。在这篇综述中，我们着重于最近对B细胞耗竭在这些多种自身免疫性疾病的疗效，迅速扩展的批准药物的Armammentarium以及未来方法中的临床和机理见解。B细胞的致病作用包括不同的功能，例如自身抗体的产生和促炎性细胞因子以及通过抗原呈递T细胞的间接功能。B细胞排放策略的功效各不相同，并且可能会导致疾病发病机理的复杂性和B细胞作用的相对贡献。此外，B细胞耗尽疗法并非同样针对所有患者的所有B细胞子群，这可能解释了反应的某些可变性。在扩展的自身免疫性疾病中，新型嵌合抗原受体（CAR）T细胞进近的B细胞耗竭的最新报道突出了B细胞耗竭在重置免疫耐受性中的潜在作用。还将讨论消除自动反应性B细胞和浆细胞的相对重要性以及这样做的方法。
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
从严重的急性营养不良>的儿童的微生物组指导的治疗食品
标题：从严重的急性营养不良作者中恢复的儿童的微生物指导的治疗食品：史蒂文·J·哈特曼（Steven J.Munirul Islam 4，Mahabub Uz Zaman 4，Sayeeda Huq 4，Mustafa Mahfuz 4，Md。Tazul Islam 5，Kallol Mukherji 5，Vaha Akbary Moghaddam 6，Robert Y. Chen 1,2，Michael A.省6，Daniel M. Webber 1,2,3，Suzanne Henrissat 1,2，Bernard Henrissat 7,8，Nicolas Terrapon 9，Dmitry A. Rodionov 10，Andrei L. Osterman 10，Andrei L. Osterman 10，Andrei L. Osterman 10，Andrei J. Barratt 1,2,3通信：孟加拉国腹泻病研究，孟加拉国（ICDDR，B），达卡1212，孟加拉国5 Terre des Hommes荷兰 - 孟加拉国乡村办公室，Dhaka，Dhaka，Dhaka，1209，孟加拉国6，孟加拉国6统计基因组司，基因组学部，遗传学系，华盛顿大学医学院，MO 63110 USICEN，USINE STROCENG，DOMECH and osine Sopicy and Docinech and osine and，美国7 7 7 Sopication and Domine and Docition and Dosonicech and Docigoins。生物工程），丹麦技术大学，DK-2800公斤。Lyngby, Denmark 8 Department of Biological Sciences, King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia 9 Architecture et Fonction des Macromolécules Biologiques, CNRS, Aix-Marseille University, F-13288, Marseille, France 10 Infectious and Inflammatory Disease Center, Sanford Burnham Prebys Medical Discovery Institute, La Jolla, CA 92037 USA一句话摘要：针对特定肠道细菌类群的微生物群指导的食物促进了孟加拉国儿童从严重的急性营养不良中恢复过来的儿童。关键词：营养不良；严重和中度急性营养不良；肠道微生物组指导的治疗食品；随机对照临床试验；元基因组组装的基因组； Prevotella copri应变级多样性；复杂碳水化合物代谢的微生物途径；多糖利用基因座；基于适体的蛋白质组学分析。
人工智能指导的个性化语言学习的效果
人工智能 (AI) 极大地推动了个性化语言学习机会的方法，例如评估学习进度和推荐有效的个别指导。在本研究中，我们进行了一项荟萃分析，以综合最近关于使用人工智能指导的语言学习的经验发现，并从 17 个研究项目（例如评估到指导 [A2i]、Duolingo 和 Project LISTEN）中收集了 61 个样本（N = 8,282）。我们的荟萃分析结果证实，人工智能指导的个性化语言学习对学习者的语言发展是有效的（d = 1.18，基于 26 个组内样本，N = 2,262），与常规条件相比，具有总体积极的治疗效果（d = 0.39，基于 35 个组间样本，N = 6,020）。此外，我们对治疗效果的调节分析结果表明，使用机器学习和混合系统的人工智能引导语言学习比使用基于规则的系统更有效，这可能（与前者相比）更有助于从教学角度理解如何做出预测。根据这项荟萃分析的结果，提供了基于证据的启示。
电池材料的计算指导的合成
摘要：材料合成是储能技术开发的关键步骤，从首次合成新预测的材料到优化已建立材料的关键特性。虽然固态材料的合成传统上依赖于直觉驱动的反复试验，但现在正在出现计算方法，以加速改善合成食谱的识别。从这个角度来看，我们探讨了这些技术，并专注于它们指导前体选择固态合成的能力。在电池的材料的背景下讨论了每种方法的适用性，包括锂离子阴极和全稳态电池的实心电解质。我们的分析展示了这些计算方法的有效性，同时也突出了它们的局限性。基于这些发现，我们为未来的发展提供了前景，这些发展可以解决现有的局限性，并在电池材料的综合设计方面取得了进展。t
肌肉指导的吉他踏板：通过表面肌电图和深度学习探索互动策略
本文探讨了一种与吉他踏板进行传统互动的方法。通过分析通过表面肌电图（SEMG）可穿戴传感器跟踪的肌肉收缩，我们旨在调查如何动态跟踪吉他手的声音意图，以自动控制吉他声音。基于双向长期记忆的两个复发性神经网络被删除，以实时分析SEMG信号。该系统被设计为一种数字乐器，可在初始培训过程中向每个用户校准。在培训期间，音乐家提供了他们的手势词汇，将每个手势都带到相应的踏板预设中。最有效的特征与最佳肌肉相当，以优化系统的学习率。通过一项用户研究评估了该系统，其中包括七个专家吉他手。sults表明，平均而言，参与者赞赏该系统的基础概念，并认为它能够促进其创造力。
使用大语言模型指导的最佳场景图
摘要 - 度量，语义和拓扑映射的最新进展使自主机器人配备了概念接地能力来解释自然语言任务。利用这些功能，这项工作开发了一种有效的任务计划算法，用于层次度量的语义模式。我们考虑环境的场景图模型，并利用大型语言模型（LLM）将自然语言任务转换为线性时间逻辑（LTL）自动机。我们的主要贡献是在场景图上使用LLM指导启用最佳层次LTL计划。为了达到效率，我们构建了一个层次规划域，该域捕获场景图和任务自动机的属性和连接性，并通过LLM启发式函数提供语义指导。为了确保最佳性，我们设计了一个LTL启发式功能，该功能可证明是一致的，并为多效率计划中的潜在不可接受的LLM指导提供了。我们在虚拟化真实环境的场景图中演示了复杂自然语言任务的有效计划。
使用自动指导的车辆机器人
摘要 - 自主机器人在工业世界中生长和使用，并且变得很重要，该机器人广泛用于各个工业领域。自主机器人使用导航系统识别环境，导航在自主机器人中具有重要作用。除了应用良好的导航外，还需要在周围环境中获得准确的地图，以便机器人可以根据环境移动。在这项研究中，将使用Hector SLAM算法方法对映射结果进行准确分析，以通过模拟和实时（机器人）映射周围环境。在这项研究中，它具有几个重要组件，即机器人操作系统（机器人操作系统），即诸如Hector扫描匹配的数据滤波器，可构建所获得的数据，以及极大地影响生成地图质量的传感器类型。本研究测试Hector扫描匹配算法是否可以准确映射环境。这项研究的结果可以得出结论，从模拟和机器人（真实）生成的地图具有相当好的精度。这是基于与模拟和机器人（真实）映射的结果匹配的第一个方案，该结果的精度为SSIM：77.26％，MSE错误：3.96％，像素匹配：55.46％的机器人（真实）映射结果。同时，从用于与获得SSIM准确性的机器人相比的第二种情况下获得的仿真结果：87.29％，MSE错误：1.65％和像素匹配：81.11％。Kata Kunci：机器人操作系统，Hector-SLAM，Hector扫描匹配，均方根误差，像素匹配，结构相似性图像度量，峰值信噪比，LIDAR。摘要 - 自主机器人在工业界越来越多地发展和使用，在各个工业领域都发挥了重要作用并广泛使用。自主机器人使用导航系统浏览其环境，导航在自主机器人中至关重要。为了实施有效的导航，它需要准确的周围环境地图，以便机器人可以根据周围环境移动。这项研究分析了使用Hector SLAM算法方法通过模拟和实时（机器人）绘制周围环境的映射的准确性。这项研究包括几个重要组件，即机器人操作系统（机器人操作系统），数据过滤器（例如用于构建获得的数据的Hector扫描匹配）等数据过滤器，传感器类型显着影响所得地图的质量。研究检查了Hector扫描匹配算法是否可以准确映射环境。这项研究的结果可以得出结论，由模拟和真实机器人产生的地图具有相对良好的精度。这是基于仿真和真实机器人映射的匹配结果，在方案1中结果得出了SSIM的精度：77.26％，MSE错误：3.96％，像素匹配：55.46％的真实机器人映射结果。同时，从用于与机器人进行比较的方案2中获得的仿真结果，SSIM的准确性：87.29％，MSE错误：1.65％和像素匹配：获得了81.11％。关键字：机器人操作系统，Hector-slam，Hector扫描匹配，均方根误，像素匹配，结构相似性图像指标，峰值信噪比，LIDAR