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睡眠期间记忆重新激活可提高具有挑战性的运动技能的执行能力
睡眠期间的记忆再激活可强化各种类型的学习。基本运动技能可能受益于睡眠。然而，没有足够的证据表明睡眠期间的记忆再激活是否有助于学习如何执行新动作。在这里，我们研究了肌电反馈任务中的运动学习。人类男性和女性参与者学会了控制特定手臂肌肉的肌电活动，以将计算机光标移动到 16 个位置中的每一个。每个位置都与一个独特的声音相关联。一半的声音是在慢波睡眠期间播放的，以重新激活相应的肌肉控制记忆。睡眠后，睡眠期间提示的动作比未提示的动作执行得更快、更有效。这些结果表明，睡眠期间的记忆再激活有助于学习动作执行。我们得出结论，睡眠支持学习新动作，这也映射到某些神经康复程序所需的学习。
摘要 : 早期肿瘤诊断是神经内科治疗中最具挑战性的任务。脑肿瘤是最常见的
摘要：在神经病学领域，早期肿瘤诊断是治疗肿瘤最具挑战性的任务。由于脑瘤是世界上最常见的问题，因此人们正在进行大量研究以在癌症发病阶段发现它。使用传统的图像处理方法进行诊断及其自动化的任务极其困难。鉴于此，提出了一种基于卷积神经网络架构的新技术来对脑瘤进行分类，以帮助放射科医生和医生快速准确地做出决策。所提出的深度学习结构有助于分析和生成更好的特征图，以对正常和恶性病例中的变化进行分类。所提出的方法，即混合深度神经网络 (H-DNN) 架构，是两种不同 DNN 的组合。第一个深度神经网络 (DNN-1) 使用颅脑磁共振 (MR) 图像的空间纹理信息，而在第二种方法中，深度神经网络 (DNN-2) 使用 MRI 扫描的频域信息。最后，我们将两个神经网络结合起来，根据预测分数产生更好的分类结果。DNN-1 的训练输入是局部二元模式计算的纹理，而 DNN-2 使用小波变换计算的频率作为训练输入。这里使用了两个数据集来评估所提出的模型，即真实 MRI 数据集和用于 T2 加权 MRI 扫描的 BraTS 2012 MRI 数据集。在本研究中，所提出的模型提供了 98.7% 的分类准确率，优于相关工作中报告的其他方法。此外，还使用 DNN-1 和 DNN-2 架构对所提出的方法进行了准确度、灵敏度和特异性的比较，以表明与其他方法相比，所报告的模型给出了更好的结果。关键词：脑肿瘤、卷积神经网络、深度学习、图像分类、磁共振成像。如何引用：Singh, M., & Shrimali, V. (2022)。使用混合深度学习方法对脑肿瘤进行分类。 BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (2), 308-327。https://doi.org/10.18662/brain/13.2/345
睡眠期间记忆重新激活可提高具有挑战性的运动技能的执行能力
(A) 协议的各个阶段：1. 肌肉活动转化为屏幕光标的移动。在这个图解示例中，右上方的目标出现时会发出相应的声音，提示参与者通过选择性激活两块肌肉将光标从中心移动到目标。灰色方形轮廓显示了这里的八个目标位置，但参与者在每次试验中都只看到一个目标。同样，参与者也看不到此处显示的肌肉图；他们必须了解哪块肌肉与每个方向相关。2. 训练要求学习用每只手臂将光标移动到八个目标位置。3. 训练继续，眼睛上蒙上面罩，以学习仅使用听觉信息执行任务。4. 预测试也仅使用听觉指示和反馈进行。参与者针对 16 个目标（每只手臂 8 个）进行测试，每个目标进行 8 次试验。5. 小睡期间包括对一半目标的 TMR，每只手臂 4 个。6. 后测与预测相同。
硫族化物钙钛矿：诱人的前景、具有挑战性的材料
这几乎是之前所有技术都无法比拟的。高吸收系数允许用 300-500 纳米厚的薄膜制成高效的太阳能电池，而高电子和空穴迁移率以及缺乏深缺陷允许较长的电荷载流子扩散长度并导致光激发电子的有效收集。[1,2] 这些特性支撑了某些卤化物钙钛矿在光伏电池中的快速发展和高效率。虽然单结太阳能电池的效率已经非常惊人，[3] 但光伏钙钛矿在短期内的“杀手级”应用被认为是用宽带隙钙钛矿顶部电池增强商用晶体硅太阳能电池，以创建串联器件。硅钙钛矿串联器件的效率已经达到 29%，已经超过了硅技术本身的记录，清楚地展示了这一概念的前景。 [4] 此类串联器件可以实现高产量生产，一些研究预测其每瓦成本将低于现有技术。[5] 毫不奇怪，这项技术的商业化尝试已经在进行中。[6]
具有挑战性的2型糖尿病临床观点，带有Tirzepatide，一种一流的双胞胎蛋白
2型糖尿病（T2D）的管理仍然是全球范围内的重大挑战[1，2]，需要采用多因素方法来降低心血管风险并预防和解决代谢合并症[3，4]。肠凝集素激素像胰高血糖素一样的peptiDE 1（GLP-1）和葡萄糖依赖性胰岛胰岛多肽（GIP）被肠道对食物摄入响应[5]释放。除了它们的胰岛素作用外，它们在表达GLP-1和/或GIP受体的组织中还具有许多作用，包括胰腺，脑和脂肪组织（表S1，补充附录）[6]。然而，T2D患者[5，6]的肠毒素反应减少了。tirzepatide是第一类GIP/GLP-1受体激动剂（'Twincretin'），这是一个单鼠，在GLP-1和GIP受体上都是共同激动剂。开发了39-氨基酸肽，以将GIP的代谢作用添加到T2D中GLP-1受体激动剂的既定临床益处[7]。在超级临床试验计划中，单独或与其他糖尿病疗法结合使用tirzepatide与临床上显着降低有关
使用 SPR 生物传感器针对具有挑战性的药物靶标进行片段库筛选的多重实验策略
表面等离子体共振 (SPR) 生物传感器方法非常适合基于片段的先导化合物发现。然而，缺乏普遍适用的实验程序和详细方案，尤其是对于结构或物理化学上具有挑战性的靶标或当工具化合物不可用时。成功取决于考虑靶标和化学库的特征，有目的地设计筛选实验以识别和验证具有所需特异性和作用方式的命中物，以及能够确认片段命中物的正交方法的可用性。通过采用多路复用策略、使用多个互补表面或实验条件，可以大大扩展适合基于 SPR 生物传感器的方法识别命中物的目标和库的范围。在这里，我们说明了使用基于流的 SPR 生物传感器系统筛选不同大小（90 和 1056 种化合物）的片段库以针对一系列具有挑战性的靶标的原理和多路复用方法。它展示了识别与下列相互作用的片段的策略：1) 大型和结构动态靶标，以乙酰胆碱结合蛋白 (AChBP) 为代表，AChBP 是一种 Cys 环受体配体门控离子通道同源物；2) 多蛋白复合物中的靶标，以赖氨酸脱甲基酶 1 和辅阻遏物 (LSD1/CoREST) 为代表；3) 结构可变或不稳定的靶标，以法呢基焦磷酸合酶 (FPPS) 为代表；4) 含有内在无序区域的靶标，以蛋白酪氨酸磷酸酶 1B (PTP1B) 为代表；5) 易于聚集的蛋白质，以人类 tau 的工程形式 (tau K18 M ) 为代表。重点介绍了考虑蛋白质和文库特性并提高稳健性、灵敏度、通量和多功能性的实际考虑和程序。研究表明，解决这些类型的目标的挑战不在于识别潜在有用的片段本身，而在于建立验证它们并演变为线索的方法。
创新的固相提取策略，用于改善挑战性生物样品中药物的先进色谱测定
摘要：在过去的几十年中，在人类生物学样本中的药物分析方面已经取得了相当大的科学进步。但是，患者的药物血浆水平不正确仍然是一个重要问题。本综述论文试图研究基于固体吸附剂（包括固体相萃取（SPE）和固相微剥夺（SPME），在过去十年中的常见样品制备技术（SPT）中取得的进步，尤其是在分子刺激的刺激（包括MIPS）（包括MIPS）（MIPS）（MIPS），包括固体相（SPME），包括固体相。吸附剂。这类材料被称为“智能吸附剂”，对各种刺激（例如磁场，pH，温度和光线）表现出量身定制的反应。提供了有关这些高级SPT如何与液相色谱质量质谱法（LC-MS）分析技术结合使用的现代药物分析的局势的详细信息，该技术包括高性能液相色谱（HPLC）和超高性能液相色谱（UHPLC）以及任何MS，例如MS，MS MS，MS MS，包括高性能液相色谱（HPLC）和MS MS MS，高分辨率（HRMS）质谱。还提供了一些笔记，以效果较低的技术（例如带有紫外线（HPLC-UV））和二极管阵列检测（HPLC-DAD）检测的高性能液相色谱。最后，我们对拟议方法和该研究领域的未来前景的困难和收益进行了一般综述。
Outokumpu在2024年的盈利能力反映了全球不锈钢周期中较弱的部分。尽管有具有挑战性的财政年度，但我们还是进步了
DBP International AB和Vivo Biopharma LLC：修订资产购买与协作协议双债券制药国际AB（PUBL）（“ DBP”）（“ DBP”）和Vivo Biopharma LLC（“ Vivo”），今天
一项基于人群的队列研究研究了2010年至2022年期间捷克共和国的智障人士的患病率，精神疾病，具有挑战性的行为和精神药物的发病率
2010年至2022年Deb S 1，JarkovskýJ2，MelicharováH2，Holub D 3，Limbu B 1，T会P 4。1 *Shoumitro Deb教授，MBBS，FRCPSYCH，医学博士，医学博士学位教授，脑科学系，伦敦帝国学院医学院，伦敦帝国学院医学院，伦敦W12 0NN，伦敦杜松州2楼联邦大楼。电话：00442083834161，电子邮件地址：s.deb@imperial.ac.uk https://orcid.org/0000-0000-0002-1300-8103 *通讯作者。2 Ji ji红Jarkovský，rndr。博士学位，捷克共和国卫生信息与统计研究所主任，生物统计学和分析研究所，捷克共和国马萨里克大学医学院，捷克共和国Brno，捷克共和国Masaryk University，NetRoufalky 5，625 00。Phone: +420 603954829, e-mail address: jiri.jarkovsky@uzis.cz https://orcid.org/0000-0002-1400-0111 2 Ms Hana Melicharová, Senior Data Analyst, Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic, Netroufalky 5, 625 00, Brno, Czech Republic.电话：+420 603954829，电子邮件地址：hana.melicharova@uzis.cz 3 David Holub博士，博士学位，Charles University Insperfication for Medical Heanticanty，Charles University Faculty，Charles University Inspersical Faculty，Charles University karlovonáměstí40，128 08 Praha Praha 2，Czech Republor。Phone: +420732500403, email address: holub.mail@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-3781-4679 1 Miss Bharati Limbu, BSc, Research Assistant, Department of Brain Sciences, Faculty of Medicine, Imperial College London, 2 nd Floor Commonwealth Building, Du Cane Road, London W12 0NN, UK.电话：+420 777 864 248，电子邮件地址：petr.tresnak@detiuplnku.cz https://detiuplnku.cz/cs/cs/home/电话：00442083834161，电子邮件地址：b.limbu@imperial.ac.uk https://orcid.org/0000-0000-0000-0000-3532-0640 4 Petr t营
推荐引用（APA）：Martin, A. S., & Freeland, S. R. (2020). 人工智能——监管太空活动的挑战性领域。航空和空间法年鉴，XLV，275-306。
罗马大学国际法和空间法博士后研究员。她在巴黎萨克雷大学（法国）获得空间法和电信法法学硕士学位并在罗马大学（意大利）获得博士学位。2017 年 8 月，她就读于海牙国际法学院研究中心。她是航天文明中心的客座研究员。国际空间法研究所成员；空间世代咨询委员会成员；欧洲空间法中心成员；法国航空和空间法学会成员；空间和电信法研究所成员；For All Moonkind 法律委员会成员；太空法院基金会顾问委员会成员。电子邮件联系 annesophie.martin@uniroma1.it。西悉尼大学国际法名誉教授；邦德大学教授研究员；维也纳大学客座教授：哥本哈根大学 iCourts 国际法院卓越中心永久客座教授；图卢兹第一大学客座教授；麦吉尔大学航空和空间法研究中心准会员；伦敦空间政策与法律研究所高级研究员；香港大学兼职教授；马来西亚玛拉工艺大学 (UiTM) 外部审查员；澳大利亚航天局咨询委员会成员；国际空间法研究所所长；国际法协会空间法委员会成员；国际律师协会空间法委员会成员；欧洲空间法中心成员；外层空间研究所研究员。电子邮件联系 s.freeland@westernsydney.edu.au。本文于 2020 年 10 月完成。