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麻省理工学院开放获取文章在轨服务评论......
在过去的几十年中，通过许多技术里程碑的进步，在轨服务 (OOS) 领域已经发展成为一个可行的行业。从 1965 年双子座 6 号首次轨道交会到 2020 年诺斯罗普·格鲁曼公司的任务扩展飞行器成功重新定位国际通信卫星组织 901，科学和工程成就使一项有前途的太空新能力成为可能。这种 OOS 能力可以实现更高的灵活性、降低风险和新的扩展系统架构。最近，航天工业正在迅速部署大量卫星，这些卫星的数量级是前所未有的。本文将回顾使能技术、即将推出的 OOS 计划、新兴的扩散星座和轨道环境条件，这些条件使潜在的未来 LEO 客户能够使用 OOS。这些环境条件包括 LEO 轨道敏感性、轨道机动、J2 地球扁率和推进考虑因素。
文章 图像质量对细菌分类模型性能的影响研究 Treesukon Treebupachatsakul 1,a , Wanwalee Chomkwah 1 ,
2 泰国曼谷拉卡邦先皇理工学院信息技术学院，1 Chalong Krung 1 Alley，Ladkrabang，Bangkok 10520，泰国电子邮件：a treesukon.tr@kmitl.ac.th，b，* suvit@it.kmitl.ac.th（通讯作者）摘要。深度学习模型构建中监督学习的关键要求之一是用于训练和验证的数据集。为了收集数据集，从不同资源获取各种质量的图像是不可避免的，这被认为会影响监督模型的性能。本研究旨在证明涉及从两个不同资源获得的高和标准数据集的图像质量对模型性能的影响。对具有革兰氏阳性菌和革兰氏阴性菌数据集的各种细胞特征进行了试验。这些不同的数据集被匹配并贡献了 5 个案例；案例 1：使用高质量图像进行训练和测试，案例 2：使用高质量图像进行训练并使用标准质量图像进行测试，案例 3：使用标准质量图像进行训练和测试，案例 4：使用标准质量图像进行训练并使用高质量图像进行测试，以及案例 5：结合这两种图像质量进行训练和测试。实施了预训练的 CNN 模型来证明使用和不使用分层 K 折交叉验证的目的。重新训练模型的结果表明，高性能模型需要从与测试集相同资源中获得的高质量数据集，在具有挑战性的未知数据集上进行测试时，这些数据集可产生超过 90% 的所有性能评估指标。这项研究为构建可用于自动化微生物诊断的高性能模型提供了宝贵的见解，对公共卫生和临床实践产生了影响。
MIT 开放获取文章 长期的设计空间......
长时储能 (LDES) 是解决可再生能源发电间歇性问题的潜在解决方案。我们在此评估了 LDES 在脱碳电力系统中的作用，并确定了 LDES 大幅降低电力成本和取代低碳发电所需的成本和效率性能。我们发现储能容量成本和放电效率是最重要的性能参数。充电/放电容量成本和充电效率起着次要作用。能源容量成本必须≤ 20 美元/千瓦时，才能将电力成本降低≥ 10%。根据目前的电力需求情况，能源容量成本必须≤ 1 美元/千瓦时，才能完全取代所有模拟的低碳发电技术。在北纬地区实现终端用途电气化使得完全取代低碳发电更具挑战性，并且需要已知的 LDES 技术不太可能实现的性能组合。最后，对电力成本和低碳发电影响最大的 LDES 系统的储能时间超过 100 小时。
本文类型（文章 - 全球科学出版
摘要：近年来，高糖和高脂饮食（HSHF）已成为一个主要的全球健康问题，与各种慢性疾病的发作密切相关。益生菌，由于其在调节HSHF饮食引起的代谢障碍中的潜在作用而引起了极大的关注。本文描述了益生菌抵消HSHF饮食及其相关健康益处的负面影响的潜在机制。通过分析最近的研究文献，我们探讨了益生菌在调节肠道屏障功能，减少炎症反应，调节免疫系统并改善脂质代谢中的作用。此外，益生菌的使用与肠道菌群多样性的增加以及在病理条件下炎症标记的减少有关。尽管现有的研究为益生菌的健康益处提供了支持，但是需要进一步的临床试验和深入研究以更好地了解其在临床应用中的特定效果和机制。本文强调了未来研究的必要性，以在特定的健康状况，剂量反应关系以及宿主培养基相互作用的机制下关注益生菌作用的特异性。通过这些研究，我们旨在更深入地了解益生菌在预防和治疗HSHF饮食相关疾病中的潜力，从而为公共卫生提供更有效的策略。
文章：DURGA-2（定向无限制射线枪阵列）
DURGA-2 代表了反导弹、反无人机和防空技术的未来。该系统有助于开发对现代战争至关重要的先进军事硬件。其他国家也在开发类似的技术，包括俄罗斯、法国、德国、英国、以色列和中国。
评论文章利用机器学习来增强护士对自闭症谱系障碍的实践：叙事评论
抽象的自闭症谱系障碍（ASD）是一种多方面的神经发育状况，以社会互动和沟通困难，重复行为和限制利益为标志。ASD的越来越多的患病率强调了对在管理和支持自闭症患者中发挥关键作用的护士的迫切需要。传统的实践方法通常无法为护士提供有效与该人群互动的动手经验。本文献综述探讨了机器学习（ML）在增强ASD护理护士培训方面的变革潜力。ML提供个性化和适应性的学习经验，现实的模拟，持续的评估和基于证据的实践。通过ML为个体护士的需求量身定制教育内容的个性化学习，增强了他们的能力和信心。现实的虚拟模拟提供了安全的环境，以实现现实生活中的场景，提高护士应对各种行为和沟通挑战的能力。连续反馈和评估确保了持续的专业发展，而数据驱动的见解支持创建有效的护理策略。也通过ML促进了跨学科的合作，从而整合了来自各种医疗领域的知识，以提供全面的培训。The improved training results in better patient outcomes, including fewer behavioral issues and enhanced interactions with autistic children.但是，必须解决诸如确保数据质量，道德考虑和促进新技术的挑战。本评论重点介绍了ML对护士培训的重大影响，旨在通过创新的，数据驱动的方法来提高ASD患者的护理质量。关键字：自闭症谱系障碍，机器学习，护理，护理，护士。
人工智能在心律不齐中启用了移动健康技术 - 意见文章Onrecent Consugn
对心肌细胞的自动通道和转运蛋白的整合以及固有性的固有特性对于整个心肌的电动脉冲和正常心律的产生是必要的。当其中任何一个，脉冲产生或正常传导动作电位的正常电生理过程会破坏患者心律不齐。在存在结构性心脏病，心肌梗死和代谢性疾病的情况下，获得的肢体疾病的风险显着增加。大多数心律不齐是根据它们产生冲动或源于心肌的位置的速率分类的。这些包括心房效果（AF），心房，心室心动过速（VT），上室性心动过速（SVT），心室纤维和心胸术（1）。及其在心房中的快速且不稳定的电信号，AF是最普遍的类型，导致收缩无效。AF患者出现呼吸急促，疲惫，呼吸症和中风风险更高。抗凝治疗可预防血栓栓塞事件以及抗心律失常药物，是常见的管理策略。心室心律不齐引起的突然心脏骤停导致患者失去意识。在这些情况下，立即进行心肺复苏（CPR）和降低符号对于生存至关重要（2）。全球估计表明，心律不齐影响了世界近2％的人口，并且与显着的社会经济负担有关。根据最近的研究，机器学习算法可能会增强长期心律不齐的风险地层。移动健康技术的开发提供了以客户为中心的医疗保健机会（3）。在这种意见中，说明了当前和即将到来的MHealth技术治疗心律不齐的潜在应用。
人工智能在心律不齐中启用了移动健康技术 - 意见文章Onrecent Consugn
对心肌细胞的自动通道和转运蛋白的整合以及固有性的固有特性对于整个心肌的电动脉冲和正常心律的产生是必要的。当其中任何一个，脉冲产生或正常传导动作电位的正常电生理过程会破坏患者心律不齐。在存在结构性心脏病，心肌梗死和代谢性疾病的情况下，获得的肢体疾病的风险显着增加。大多数心律不齐是根据它们产生冲动或源于心肌的位置的速率分类的。这些包括心房效果（AF），心房，心室心动过速（VT），上室性心动过速（SVT），心室纤维和心胸术（1）。及其在心房中的快速且不稳定的电信号，AF是最普遍的类型，导致收缩无效。AF患者出现呼吸急促，疲惫，呼吸症和中风风险更高。抗凝治疗可预防血栓栓塞事件以及抗心律失常药物，是常见的管理策略。心室心律不齐引起的突然心脏骤停导致患者失去意识。在这些情况下，立即进行心肺复苏（CPR）和降低符号对于生存至关重要（2）。全球估计表明，心律不齐影响了世界近2％的人口，并且与显着的社会经济负担有关。根据最近的研究，机器学习算法可能会增强长期心律不齐的风险地层。移动健康技术的开发提供了以客户为中心的医疗保健机会（3）。在这种意见中，说明了当前和即将到来的MHealth技术治疗心律不齐的潜在应用。
