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知识是否改善了经济增长？来自尼日利亚和南非的证据
建议的引用：Shobande，Olatunji Abdul； Asongu，Simplice（2021）：知识是否改善了经济增长？来自尼日利亚和南非的证据，AGDI工作文件，编号WP/21/059，非洲治理与发展研究所（AGDI），Yaoundé
通过在纳米镜上进行多聚体的适体来改善癌症靶向
<3 1 Labarjum Ovogic自动植物lucien.robinault@uphf.fr（L.R. div>）; jimmy.lauber@uphf.fr（J.L。） div>2电气工程与商业科学学院，马里波尔大学马里博尔大学，斯洛文尼亚Maribor； ALES.HOBARBBAR@UMSI中心学习Celeau et socgition，Universe，Untorse，Unoulouse，UPS，UPS，31052 Toulouse，法国； sylvain.crmerox@cnrs.fr 4大脑和认知研究中心，粉丝诱因，奥克兰，奥克兰市Auto Unaalland 0627； USMAN.SHSSID@ACE.AC.NZ 6新西兰新西兰新西兰人Chirpractic Research中心； kelly.holt@nzchiroro.co.nz（K.H. div>）; heidi.haavik@nzchirro.co.nz（H.H.） div>7卫生科学技术系，奥尔堡大学，9220 AALBORG，DEARSPORTH：IRRANSPRIZIZI.CEZ；电话。 div>： + 64-9-526-6789;传真： + 64-9-526-6788 div>
改善俄罗斯经济危机表现的预警系统指标
1耶卡特林堡乌拉尔州矿业大学战略和工业管理部，620144 Sverdlovsk Oblast，俄罗斯2高层管理，大西洋科学技术学术出版社，马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州01233，美国； Marina.Vasiljeva2017@gmail.com 3 Mirea-Russian Technological University，119454莫斯科，俄罗斯莫斯科； sokolov_a_researcher@yahoo.com 4经济政策与经济安全研究所，俄罗斯联合会政府领导下的金融大学，俄罗斯莫斯科125993； Nikolay.kuznetsov53@gmail.com 5财政部，货币流通和信贷，乌拉尔州立大学经济大学，Yekaterinburg，620144 Sverdlovsk Oblast，俄罗斯Sverdlovsk Oblast； maksimmaramygin@yandex.ru 6莫斯科州立技术大学工业物流部，俄罗斯莫斯科105005； mar1e.volkova@yandex.ru 7假肢部，I.M.Sechenov第一莫斯科州立医科大学（Sechenov大学），俄罗斯莫斯科119146； Angelinazekiy@yandex.ru 8 Yakutsk东北联邦大学经济与金融系，677007 Sakha Republic，俄罗斯； izabella.elyakova@yandex.ru 9莫斯科大都会治理Yury Luzhkov University，107045莫斯科，俄罗斯莫斯科； n.nikitina_info@yahoo.com *通信：Alexandrossemin@yandex.ruSechenov第一莫斯科州立医科大学（Sechenov大学），俄罗斯莫斯科119146； Angelinazekiy@yandex.ru 8 Yakutsk东北联邦大学经济与金融系，677007 Sakha Republic，俄罗斯； izabella.elyakova@yandex.ru 9莫斯科大都会治理Yury Luzhkov University，107045莫斯科，俄罗斯莫斯科； n.nikitina_info@yahoo.com *通信：Alexandrossemin@yandex.ru
改善来自微小培训的协方差矩阵...
大脑计算机界面域中使用的抽象脑电图数据通常具有低于标准的信噪比，并且数据采集很昂贵。有效且常用的分类器来区分事件相关电位是线性判别分析，但是，它需要对特征分布进行估计。虽然功能协方差矩阵提供了此信息，但其大量的免费参数要求使用正规化方法，例如Ledoit -Wolf收缩。假设与事件相关的潜在记录的噪声没有时间锁定，我们建议将与事件相关潜在数据的协方差矩阵分离，以进一步改善线性歧视分析的协方差矩阵的估计值。我们比较了三种正则变体和基于黎曼几何形状的特征表示，与我们提出的新型线性判别分析与时间耦合的协方差估计值进行了比较。对14个脑电图数据集的广泛评估表明，新颖的方法可将分类性能提高到小型训练数据集的最高四个百分点，并优雅地收敛于标准收缩率调查的LDA对大型培训数据集的性能。鉴于这些结果，该领域的从业人员应考虑使用线性判别分析来对事件相关的电位进行分类时，应考虑使用我们提出的时间耦合协方差估计，尤其是在很少有培训数据点可用时。
深度学习技术可改善脑脑图信号的术中意识检测
摘要 - 每年，数以百万计的患者在手术过程中恢复意识，并可能患有创伤后疾病。我们最近表明，可以使用脑电图（EEG）信号的中位神经刺激过程中的运动活动检测来提醒医务人员，患者正在醒来并试图在全身麻醉下移动[1]，[2]。在这项工作中，我们测量了直接训练对过滤的EEG数据进行训练的多种深度学习模型（EEGNET，深卷积网络和浅卷积网络）的运动图像的准确性和假阳性。我们将它们与有效的非深度方法进行了比较，即基于常见空间模式的线性判别分析，即应用于协方差矩阵的Riemannian Mean Mean Algorithm的最小距离，基于逻辑回归的逻辑回归，这是基于逻辑回归的，这是对协方差矩阵（TSS+LR）的较相关的空间投影。与其他分类器相比，EEGNET显着提高了分类性能的显着提高（p-值<0.01）；此外，它的表现优于最佳的非深度clas-sifier（TS+LR），其精度为7.2％。这种方法有望改善全身麻醉期间术中意识检测。
鼠ipsc加载的支架移植物改善了关键尺寸骨缺损的骨再生
摘要：在某些情况下，骨骼在骨折后无法完全愈合。这些情况之一是骨骼不足的临界大小骨缺损，骨骼无法自发治愈。在这种情况下，需要长时间的复杂骨折治疗，这具有并发症的相关风险。使用的常见方法，例如自体和同种异体移植物，并不总是会导致成功的治疗结果。当前增加骨形成以弥合缝隙的方法包括在骨折侧应用干细胞。大多数研究研究了间充质基质细胞的使用，但有关诱导多能干细胞（IPSC）的证据较少。在这项研究中，我们研究了小鼠IPSC负载的支架和脱细胞的支架的潜力，这些支架含有来自IPSC的细胞外基质，用于在小鼠模型中处理关键大小的骨缺损。体外分化，然后是艾丽丽莎林红染色和定量逆转录聚合酶链反应确认了IPSCS系的成骨分化潜力。随后，进行了使用小鼠模型（n = 12）进行临界骨缺损的体内试验，其中将PLGA/ACAP - 骨传导性支架移植到骨缺陷9周中。将三组（每组n = 4）定义为（1）仅骨连导支架（对照），（2）IPSC衍生的细胞外基质，将播种在支架上，（3）IPSC扎在脚手架上。IPSC种子PLGA/ACAP支架的移植可以改善小鼠关键大小骨缺损的骨再生。IPSC种子PLGA/ACAP支架的移植可以改善小鼠关键大小骨缺损的骨再生。Micro-CT和组织学分析表明，植入后9周后9周的骨骼体积诱导的成骨分化的IPSC随后诱导成骨分化导致骨骼体积高明显高于骨失位的支架。
神经干细胞的延迟移植可改善中风后的初始移植物存活
。cc-by-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月26日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.02.23.639689 doi：Biorxiv Preprint
多传感器数据融合，以改善物理量的估计和预测
最重要的是，我对全能的真主表示最深切的感谢，他的无限怜悯和无限的恩典在整个旅程中引导了我。我还要对我的主管教授扬·伦德格伦（Jan Lundgren）教授和共同裁员马蒂亚斯·奥尼尔斯（Mattias O'Nils）教授的坚定支持，指导和鼓励。他们的指导一直在我从工程师转变为研究人员的转变中发挥了作用，使我有能力以有意义的方式为社会做出贡献。我对孟加特·奥尔曼（Bengt Oelmann）的审查并提供了宝贵的反馈。我衷心感谢我在该部门的同事们的持续支持，协作精神和表现的行政援助。最后，对我的父母做了无数牺牲以支持我的旅程。您应该得到一切，我很自豪地说您是世界上最好的父母。对我的妻子和两个男孩，他们对我的爱与信仰是我最大的力量。在我们分享的每一刻，我都非常感谢。愿这些记忆是时间的标记，共同度过了良好的时间。
新的基因组技术：它们是什么，如何改善我们的食品系统？
在2018年，欧盟法院裁定，NGT的产品被归类为转基因生物（GMO），应根据严格的欧洲GMO立法对待。由于监管框架非常耗时和成本密集，因此只有少数大公司有资源可以从事NGT及其认可。此外，通过采用立法时，NGT尚未存在。新的欧洲委员会提案规定了将NGT工厂置于市场上的两种途径。ngt也可以自然或通过常规育种发生，并且符合该法规中规定的一组特定标准，将被视为常规工厂，并免除GMO立法要求。所有其他NGT工厂仍然需要满足现有的转基因生物立法的要求，这意味着它们受风险评估的约束，只有一旦获得监管授权，才可以投放市场。