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NLRP3 炎症小体信号在阿尔茨海默病中的作用
人类已经发展出一套复杂的免疫系统，能够快速检测和应对病原体或组织损伤。该系统有两个分支：先天免疫系统和适应性免疫系统。适应性免疫系统由 B 细胞和 T 细胞组成，它们表达大量可检测独特抗原的高度特异性受体。该系统最初的反应比先天免疫系统慢。例如，在感染期间，适应性免疫反应可能需要数天时间才能生效（Kumar et al., 2018）。然而，在对病原体的第一次反应后就会产生免疫记忆，因此在再次受到攻击时反应会更快。先天免疫系统由巨噬细胞、中性粒细胞和小胶质细胞等含有种系编码的模式识别受体 (PRR) 的细胞组成。 PRR 检测表示病原体或危险相关分子模式 (PAMP 和 DAMP) 的固定序列，这些序列分别包含外来或宿主衍生的激活基序 ( Janeway 和 Medzhitov，2002 )。识别这些分子序列是先天免疫系统产生足够反应的关键。激活后，PRR 会在数分钟内诱导信号级联，触发通路特异性转录因子，促进关键炎症基因的转录，这些基因
常见问题 什么是带状疱疹？
我为什么要接种带状疱疹疫苗？带状疱疹会非常疼痛，随着年龄的增长，疼痛会越来越严重。对于某些人来说，疼痛可能会持续数月甚至数年。在苏格兰，每年有四分之一的人感染带状疱疹，约有 400 名 70 岁以上的人将入院。关于疫苗。您将获得 2 剂 Shingrix 疫苗，这是一种非活疫苗。两剂疫苗间隔约 6 个月。如果您的免疫系统严重衰弱，那么您可能会更接近两剂疫苗的间隔。我错过了第二次疫苗接种，而我的第一次预约是在 6 个多月前。我该怎么办？请致电 01896 809250 联系疫苗接种中心，他们将为您提供建议。疫苗安全。所有药物，包括疫苗，在允许使用之前都要经过安全性和有效性测试，并受到药品和保健产品管理局的监控。如何接种疫苗？疫苗接种是通过上臂注射进行的。大多数人接种疫苗后不会出现任何副作用，或只会出现轻微的副作用。副作用意味着疫苗正在教会您身体的免疫系统如何保护自己免受疾病侵害。最常见的副作用可能包括手臂酸痛、轻微发烧、发冷或疲劳，通常可以通过服用扑热息痛来控制。工作人员将在您的预约时与您讨论此事。如果副作用持续数天以上，请联系您的全科医生。我害怕针头，还有其他选择吗？如果您害怕针头，请告知给您接种疫苗的人（接种员）。对某些人来说，感到紧张可能是自然反应。您的
瑜伽基于上肢功能障碍的人的职业疗法：一个教育视频系列
•在2021年至2022年之间，美国有354,980个上肢（UE）条件和伤害，导致远离工作或受限制工作活动的数天（劳工统计局，n.d.）。•较高的自我效能感与患有UE肌肉骨骼或心理伤害的人的更好的回到工作结局始终如一（Black等，2018）。•文献表现出低自我效能感，这是患者遵守临界运动计划和家庭锻炼计划（HEP）的障碍，这可能会进一步延迟康复（Picha＆Howell，2018）。•未经治疗的心理社会因素会加剧心理困扰，而心理健康状况很高，例如焦虑，抑郁症，恐慌症和PTSD，其中UE受伤的患者中的患者（Degen等，2016）。•在对经过认证的手部治疗师（CHT）的调查中，近90％的职业治疗师报告了使用生物力学方法的50％的客户，尽管其中39％的50％呈现了影响心理因素影响功能的50％（Kurrus等人，2023年，2023年）。•CHT努力应对这些挑战，但通常会面临限制时间，资源不足以及客户的医疗状况或治疗方案施加的限制（Grice，2015； Colaianni＆Provident，2010）。•瑜伽是一种思维体的实践，可以整合身体运动，呼吸练习和冥想。•尽管有证据表明瑜伽在职业治疗（OT）对UE条件中的好处，但对于整合瑜伽，特别是UE伤害和疾病的指导有限。
开发非侵入性机器学习点...
摘要：当前的冠状动脉疾病护理标准（CAD）需要摄入放射性或对比度增强染料，辐射暴露和压力，并且可能需要数天到几周才能转介到金标准的心脏导管插入术。CAD诊断途径将从测试中受益匪浅，以评估CAD，这使医生能够在护理点进行排除，从而更快地探索其他诊断。我们试图使用机器学习来开发测试，以使用易于出现的信号（无应力/辐射）在护理点上评估CAD。鉴于心脏病学的性别与城市/农村地区之间的历史性不同，我们在地理上可访问的测试中瞄准了性别平等的表现。非侵入性光插图学和正交电压梯度信号同时在具有CAD（用于确认CAD确认的金标准）和无CAD（无CAD）（出色的负预测值）的患者（用于CAD确认的金色标记）和coD cAD的侵入性导管之前同时获得。特征是从信号中测量的，并用于机器学习以预测CAD状态。机器学习算法的灵敏度为90％，特异性为59％。在性别以及所有其他相关子组之间都保持了排除概况。通过机器学习在非侵入性信号上评估CAD的测试已成功开发出来，显示出高性能和排除能力。在临床实践中实施测试之前，需要在大型临床，失明的注册数据集中确认性能。
海军部 (DON) 坠落防护...
1.1 目的 本指南根据参考文献 (b)、(c) 和 (d) 中规定的 (IAW) 要求，提供标准、最佳实践和应用，用于制定和管理防坠落计划，保护海军和海军陆战队活动中的所有人员（军事人员和海军陆战队文职人员）。 1.2 背景 根据劳工统计局 (BLS) 的数据，2021-22 年从低处坠落是工人面临的主要危险。私营企业、州政府和地方政府的工人因从低处坠落而受伤，导致工作中断数天，2022 年，私营企业和各级政府的 700 名工人因此类坠落丧生。从低处坠落占所有需要休息数天的伤害和疾病的近 4.18%，占所有致命工作相关伤害的 12%。导致非致命伤害的坠落需要工人平均休息 22 天，明显高于所有非致命伤害和疾病的 15 天。相比之下，同一水平面的跌倒导致的受伤人数较多，但致命伤害人数较少。2021-2022 年，因同一水平面跌倒而导致工作中断一天或一天以上的案例有 275,660 起。同一水平面的跌倒导致 144 人死亡。自 2020 年以来，私营行业非致命的低水平跌倒次数有所减少，而私营行业致命的低水平跌倒次数略有增加，从 2021 年的 680 起增加到 2022 年的 700 起。这种变化大部分发生在私营建筑和采掘业，从 2021 年到 2022 年，该行业的致命跌倒次数从 379 起增加到 423 起，增幅为 11.6%。在此期间，私营建筑业的总工作时长增加了 3.4%。因跌倒受伤而缺勤的工人中，大多数为男性，而 24.98% 为女性。 2022 年，有 700 名工人因跌落至较低高度而死亡。绝大多数（97.5%）在私营企业工作。自雇工人占总数的 26.4%，这一比例高于他们在所有致命工伤中所占的比例（19.9%）。绝大多数（98.2%）是男性。与非致命坠落伤害一样，伤害来源通常是梯子，共发生 22,710 起。车辆是 11.8% 的案件的伤害来源，卡车占 8.1%；伤害占伤害的 25%，倒塌结构占 6,130 起或百分比。2022 年颅内损伤大致保持不变，为 240 起，占致命坠落伤害的 41.0%。超过一半（56.1%，或 393 起）的致命坠落伤害发生在私营建筑业。其中99起发生在屋顶承包商行业，另有60起发生在住宅建筑行业。结论 坠落仍然是工人面临的主要危险。这些坠落是所有致命职业伤害的 12.75% 的根源；在建筑行业，坠落占致命伤害的 37.3%。从 2022 年平均缺勤天数 22 天可以看出，坠落占私营企业非致命职业伤害和疾病的 4.18%，这是最严重的非致命病例之一。有关坠落高度的新数据有助于量化因从高处坠落而导致严重受伤和死亡的风险增加。
人工智能即服务
组织越来越多地使用人工智能来执行以前被认为只有人类才能执行的复杂任务。在一些狭窄的应用领域，人工智能现在甚至超越了人类的表现。此类复杂任务的例子包括分析医疗数据以协助医生更快、更准确地做出医疗决策（Madani 等人2018 ），或在数小时或数天（而不是数月）内分析大量视频片段以支持刑事调查（Crawford 2019 ）。然而，组织面临的一个主要挑战是采用和整合人工智能的复杂而艰巨的过程，这被认为是“一段旅程，而不是目的地”（Dutta 2018 ）。这种普遍的犹豫源于人工智能专家的稀缺（Chui 和 Malhotra 2018 ）；组织缺乏能力和预算来建立和维护所需的大量 IT 资源（Romero 等人2019 ）；以及如何有效部署和配置基于 AI 的系统的知识有限（Yao 等人2017 ），等等。因此，大多数组织仍然未能采用 AI 并充分利用其潜力（Ransbotham 等人2019 ；Zapadka 等人2020 ）。为了促进 AI 的传播和应用，亚马逊、谷歌、IBM、微软、Salesforce 或 SAP 等云提供商已开始提供机器学习、深度学习、分析和推理即服务，将从云端配置 AI 功能的讨论付诸实践。此外，初创企业和中小型企业 (SME) 也在顺应这一趋势，提供独特的基于云的 AI 服务，以满足各行各业中小型企业的需求。例如，Incomaker 提供基于 AI 的销售和营销自动化工具。这些服务被称为人工智能即服务 (AIaaS)。从本质上讲，AIaaS 结合了 AI（即机器执行我们认知功能的能力）。
高空、长航时、太阳能电动飞机的载荷和气动弹性分析结果
高空平台 (HAP) 是一种重量极轻、高空长航时飞机 (HALE)，设计用于在 FL450 和 FL800 之间的高度上保持空中飞行并保持位置数天。携带光学测量设备，科学家可以长时间连续观测地球。与卫星相比，这是一个优势，卫星通常每隔几天才经过同一地点，而且飞行高度要高得多，例如，导致光学分辨率较低。启动和降落的能力允许重新配置和重新定位飞机以执行新的和不同的任务。此外，与卫星相比，飞机的购买和运营成本预计要低得多，包括基础设施（机场与航天港）。图 1 显示了 DLR 目前正在开发的 HAP 配置。我们的想法是制造一种飞行器，它飞行速度非常慢（V EAS = 9 .0 ...11 .0 米/秒），但在推进和空气动力学性能方面非常高效，并且由太阳能供电。这就要求设计能够提供较大的区域来安装太阳能电池板，同时重量要非常轻。在夜间，高度会降低并使用电池，然后在白天飞机重新获得高度时对电池进行充电。目前正在业界开发的类似配置包括空客 Zephyr [ 1 , 2 ]（原由 QinetiQ 开发）或 BAE Systems 的 Phasa-35 [ 3 ]。其他有或没有尾翼的类似飞机包括 Solar Impulse [ 4 ] 或 NASA Helios 原型机 [ 5 ]。前两个示例计划用于商业用途，而后者具有更多的科学背景。本文是系列出版物中的第二篇。在第一篇出版物 [ 6 ] 中，作者重点关注：
高载荷和气动弹性分析结果...
高空平台 (HAP) 是一种重量极轻、高空长航时飞机 (HALE)，设计用于在 FL450 和 FL800 之间的高度上保持空中飞行并保持位置数天。携带光学测量设备，科学家可以长时间连续观测地球。与卫星相比，这是一个优势，卫星通常每隔几天才经过同一地点，而且飞行高度要高得多，例如，导致光学分辨率较低。启动和降落的能力允许重新配置和重新定位飞机以执行新的和不同的任务。此外，与卫星相比，飞机的购买和运营成本预计要低得多，包括基础设施（机场与航天港）。图 1 显示了 DLR 目前正在开发的 HAP 配置。我们的想法是制造一种飞行器，它飞行速度非常慢（V EAS = 9 .0 ...11 .0 米/秒），但在推进和空气动力学性能方面非常高效，并且由太阳能供电。这就要求设计能够提供较大的区域来安装太阳能电池板，同时重量要非常轻。在夜间，高度会降低并使用电池，然后在白天飞机重新获得高度时对电池进行充电。目前正在业界开发的类似配置包括空客 Zephyr [ 1 , 2 ]（原由 QinetiQ 开发）或 BAE Systems 的 Phasa-35 [ 3 ]。其他有或没有尾翼的类似飞机包括 Solar Impulse [ 4 ] 或 NASA Helios 原型机 [ 5 ]。前两个示例计划用于商业用途，而后者具有更多的科学背景。本文是系列出版物中的第二篇。在第一篇出版物 [ 6 ] 中，作者重点关注：
Q32024 NHSN NEWSLETTER_508DSD
互操作性计划在2022年秋季，CMS将NHSN AUR模块移至公共卫生和临床数据交换目标，该计划的促进2024年日历年的互操作性计划的必需措施。AUR监视报告措施要求合格的医院和关键访问医院（CAHS）与CDC积极参与，以报告AU和AR数据，并收到NHSN的报告，以表明其成功提交AUR数据以供EHR报告期限或索取适用的排除。设施可以通过两种方式进行积极参与：选项1 - 符合条件的医院和CAHS必须注册意图在NHSN中提交AUR数据。根据CMS度量规范，应在EHR报告期开始后的60天内完成注册。注册符合条件的急诊医院或CAH将收到NHSN的自动电子邮件，邀请它开始测试和验证步骤。按照电子邮件中的说明，医院必须为每种文件类型（AU摘要，AR事件和AR摘要）提交一个测试文件，以供NHSN AUR团队验证。根据CMS测量规格，合格的医院和CAHS应在要求测试文件的请求之后30天内应对测试文件的请求。在EHR报告期内未能做出两次反应，将导致合格的医院或CAH不符合该措施。如果有资格的医院或CAH记录了在准备好测试文件之前在NHSN中提交AUR数据的意图，则合格的医院或CAH应回复具有其当前状态的测试文件的请求。符合条件的医院或CAH应至少每60天发送一次状态更新，直到医院有测试文件以发送验证以进行验证以完成选项1。注意：从CY 2024开始，合格的医院和CAHS只能在选项1中花费一个日历年 - 预生产和验证。选项2 - 经过验证的数据生产符合条件的医院和CAHS必须注册意图，以在NHSN中提交AUR数据并将生产数据提交给NHSN。CMS定义生产数据作为通过涉及患者护理的临床过程产生的数据。 这与“测试数据”不同，这是为了进行测试和验证的目的。 在CY 2024中，EHR报告期至少为180天，因此符合条件的医院和CAHS必须提交180个AUR数据的连续数天。 对于所有促进医院互操作性计划措施的CMS，这180天必须相同。 也要记住，您必须报告与CMS PI程序的单一措施相同的180天AU和AR数据。 有关更多信息和其他资源在内，包括常见问题解答，请参阅急性护理医院页面CMS报告要求的抗菌使用和阻力部分中的材料。CMS定义生产数据作为通过涉及患者护理的临床过程产生的数据。这与“测试数据”不同，这是为了进行测试和验证的目的。在CY 2024中，EHR报告期至少为180天，因此符合条件的医院和CAHS必须提交180个AUR数据的连续数天。对于所有促进医院互操作性计划措施的CMS，这180天必须相同。也要记住，您必须报告与CMS PI程序的单一措施相同的180天AU和AR数据。有关更多信息和其他资源在内，包括常见问题解答，请参阅急性护理医院页面CMS报告要求的抗菌使用和阻力部分中的材料。
人工智能系统的新兴光学互连 - 人员
大规模人工智能系统是现代在线服务的基础。随着世界从新冠肺炎疫情中恢复，人们对人工智能驱动的在线服务的依赖日益加深。然而，当今的网络难以满足新兴人工智能工作负载带来的高带宽、低端到端延迟和高可用性要求。例如，机器学习 (ML) 应用的爆炸式增长对分布式训练产生了巨大的需求。硬件加速器（如 GPU 和 TPU）大大提高了计算能力，但当今的深度神经网络 (DNN) 仍需要数天甚至数周的时间才能完成训练。许多因素都会影响大型 DNN 作业的训练时间，包括并行化策略、模型/数据大小、软件库和互连网络。因此，人们提出了大量框架来有效地在当今的数据中心中分发和训练 DNN 模型 [1–4]。然而，当今的系统往往只优化计算和通信维度。因此，共同优化网络拓扑以及计算和通信维度对加速 DNN 训练的影响在很大程度上被忽略了。本文主张将网络拓扑重新配置为额外的加速维度，以跨计算、通信和拓扑维度联合优化 DNN 训练作业。为数据中心流量重新配置网络拓扑是网络和光学社区的一个热门话题。多篇学术论文展示了基于光可重构电路交换机的互连对数据中心工作负载的好处 [5, 6]。然而，之前的工作仅考虑将光互连用于通用数据中心流量，例如网络搜索、存储和云。本文没有关注通用数据中心工作负载，而是将注意力转向分布式 ML 工作负载，并认为可重构光互连是构建下一代 ML 数据中心的一个有吸引力的解决方案。为此，有三个挑战需要解决。