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创伤性脑损伤中的目标温度管理......
创伤性脑损伤 (TBI) 是全球范围内导致残疾和死亡的重要原因。许多研究旨在通过减少 TBI 患者的继发性脑损伤来获得良好的神经系统结果。然而，迄今为止仍缺乏突破性的成果。由于已证实亚中度低温 (32°C–35°C) 有助于循环停止后康复患者的神经系统恢复，因此它已被认为是 TBI 患者的主要神经保护治疗方案。此后，许多关于治疗性低温 (TH) 对严重 TBI 效果的临床研究已经开展。然而，许多大规模随机对照研究并未证明其有效性和安全性。相反，一些研究表明肺炎等并发症导致的死亡率增加，因此不强烈推荐用于严重 TBI 患者。最近，一些研究表明，在急性硬膜下血肿等肿块性病变的情况下，TH 可能有助于预防术后再灌注/缺血性损伤，并且还被证明可有效控制颅内压。总之，TH 仍然是 TBI 神经保护治疗研究的中心。如果能采取适当的措施来减轻治疗过程中可能发生的许多不良事件，则可以确认更积极的疗效。在本综述中，我们研究了目标体温管理诱导、维持和复温过程中可能发生的不良事件，并考虑预防和解决这些事件的方法。
基于多核学习的运动想象 BCI 文盲分布自适应和分类框架
摘要：脑机接口（BCI）将用户的运动想象（MI）等想法转化为对外部设备的控制。然而，一部分人无法有效控制BCI，他们被定义为BCI文盲。BCI文盲受试者的主要特点是分类率低和可重复性差。针对MI-BCI文盲问题，提出一种基于多核学习的分布自适应方法，使源域和目标域之间的特征分布更加接近，同时最大化类别可分性。受到核技巧的启发，采用基于多核的极限学习机对带标签的源域数据进行训练，以找到一个最大化数据可分性的新的高维子空间，然后使用基于多核的最大均值差异进行分布自适应，以消除新子空间中域间特征分布的差异。针对MI-BCI文盲的特征维数较高，本文采用能够有效处理高维特征且不需要额外交叉验证的随机森林作为分类器，并在公开数据集上对所提方法进行了验证。实验结果表明，所提方法适用于MI-BCI文盲，并能降低域间差异，从而降低跨受试者和跨会话的性能下降。
使用木质素基混合物调整 3D 打印砂浆的流变性能：预印本
摘要。可以通过针对替代外加剂以及精确控制制造过程的多方面方法来促进建筑材料和与水泥和混凝土相关的工业过程的脱碳。减水化学外加剂在先进混凝土混合物的开发中发挥了至关重要的作用。为从玉米秸秆生物质生产航空燃料而开发的较新的生物质加工技术产生了更具反应性的木质素副产品，该副产品适合进行化学改性以模仿具有较小碳足迹的聚羧酸醚外加剂的性质。本研究考察了木质素基减水外加剂在用于 3D 打印的水泥浆和砂浆混合物中的使用。实验计划探索使用不同剂量的木质素基外加剂来生产具有适当挤出性和可建造性的 3D 打印样品。进行了流变学表征以确定各种混合物的流动曲线。最后，通过等温量热法监测水泥浆体的水化热，以评估木质素基掺合料对水泥水化过程的影响。本研究结果表明，使用生物质副产品（例如木质素基掺合料）具有巨大潜力，可以有效控制水泥基材料的新鲜状态性能。
基于火焰的NERF调节3D脸渲染
摘要。传统的3D面模型基于带纹理的网格表示。最重要的模型之一是火焰（通过刻板模型和表达式学习的面孔），它会产生完全可控制的人脸的网格。不幸的是，此类模型在捕获几何和外观细节方面存在问题。与网格表示相反，神经辐射场（NERF）产生极其清晰的渲染。但是，隐式很难动画，并且不能很好地推广到看不见的表达。有效控制NERF模型以获得面部操纵并不是微不足道的。本文提出了一种名为Nerflame的新方法，该方法结合了NERF和火焰方法的优势。我们的方法使NERF具有高质量的渲染能力，同时对视觉外观完全控制，类似于火焰。与使用神经网络进行RGB颜色和体积密度建模的传统基于NERF的结构相反，我们的方法将火焰网格用作独特的密度体积。因此，颜色值仅存在于火焰网格的附近。我们的模型的核心概念涉及根据其与网格的接近度调整体积密度。此火焰框架无缝地融合到NERF体系结构中，以预测RGB颜色，从而使我们的模型能够明确并隐式地捕获RGB颜色。
市场招收环境监管政策对公司环境成本的影响：来自中国碳交易政策的证据
作为世界上最大的碳发射极，中国已经实施了一系列环境监管政策，以减少排放。但是，这些环境法规中的大多数都是牺牲了公司环境成本增加的代价。因此，关于如何有效控制这些成本的研究至关重要。本文使用2013年实施的中国碳交易政策（CTP）作为准自然实验，利用2008年至2020年之间中国上市制造公司的数据。采用差异差异（DID）模型，研究研究了可能的环境监管政策（ERP）对环境成本的影响。调查结果表明，CTP大大降低了公司的环境成本，证实了市场引起的ERP可以在环境保护和成本控制方面发挥作用。在一系列稳定性测试后，这些结论仍然坚固。机制分析表明，市场引起的ERP的成本降低主要是通过增加绿色创新来实现的。异质性分析表明，非国家拥有的企业（非SOES），主要污染公司，财务限制较低的公司以及总生产效率较低的公司从市场引起的环境环境中受益匪浅。这项研究为政府的政策制定提供了新的经验证据，旨在实现长期可持续发展。
原子层沉积结合湿法刻蚀制备亚5nm纳米台阶高度参考材料的研究
摘要：纳米台阶作为经典的纳米几何参考材料，在半导体工业中用于校准测量，因此控制纳米台阶的高度是保证测量准确的关键。为此，本研究采用原子层沉积（ALD）结合湿法刻蚀制备了形貌良好的高度为1，2，3和4nm的纳米台阶。利用三维保形ALD工艺有效控制制备的纳米台阶的粗糙度。此外，使用基于仿真的分析研究了表面粗糙度与高度之间的关系。本质上，粗糙度控制是制备临界尺寸小于5nm的纳米台阶的关键。在本研究中，通过ALD和湿法刻蚀相结合成功实现的纳米台阶的最小高度为1nm。此外，基于1nm纳米台阶样品，分析了标准材料质量保证的前提条件和制备方法的影响因素。最后，利用制备的样品进行时间依赖性实验，验证了纳米台阶作为参考材料的最佳稳定性。这项研究对制备高度在5纳米以内的纳米几何参考材料具有指导意义，并且该方法可以方便地用于制备晶片尺寸台阶高度参考材料，从而实现其在集成电路生产线中大规模工业化在线校准应用。
CRISPR/Cas 基因组编辑工具在 HIV 治疗中的应用：实现精准修饰和多层次保护
尽管高效抗逆转录病毒疗法 (HAART) 可以有效控制人类免疫缺陷病毒 (HIV) 感染，但潜伏的 HIV 以整合到宿主基因组中的前病毒 DNA 形式存在，使病毒对 HAART 不敏感。这就要求患者终生坚持使用 HAART，这常常导致药物毒性或病毒对治疗产生耐药性。当前的基因组编辑技术提供了不同的策略来减少体内潜伏的 HIV 库。在本综述中，我们系统化了基于 CRISPR/Cas 的抗 HIV 治疗方法的研究，讨论了与病毒逃逸和基因编辑相关的问题，并尝试专注于有效和精确地引入基因改造并赋予对 HIV 感染强大抵抗力的技术。特别是，敲入 (KI) 方法看起来非常有前景，例如成熟的 B 细胞被改造以产生广谱中和抗体、在失活的病毒辅助受体背景下表达融合抑制肽的 T 细胞或使用碱基编辑器切除前病毒。 CRISPR/Cas 编辑和传递的精确度的当前和未来进步将有助于扩大其在临床 HIV 治疗中的适用性。
灭活脊髓灰质炎疫苗 (IPV) 转换请求...
自 1975 年扩大免疫规划 (EPI) 开始以来，赞比亚一直提供口服脊髓灰质炎疫苗 (OPV)。1995 年，赞比亚在卢萨卡省的卡富埃区发现了最后两 (2) 例本土野生脊髓灰质炎病毒病例，2001/2002 年，监测系统发现并调查了五 (5) 例从安哥拉输入西部省卡拉博和尚博区的 WPV 病例。2002 年，在西部省和西北省的 14 个地区开展了两轮脊髓灰质炎清除运动，疫情得到有效控制。1996 年至 1998 年，赞比亚在该国推出省级免疫日时举办了全国免疫日。这些免疫日后来转变为两年一度的儿童健康周。赞比亚还于 1998 年在世卫组织的支持下开展了急性弛缓性麻痹监测。（卫生部，2021 年）。2005 年 10 月，赞比亚被 ARCC 宣布为无 WPV 国家。此后，该国一直保持有效的急性弛缓性麻痹 (AFP) 和脊髓灰质炎环境监测系统，以检测和应对任何脊髓灰质炎病毒的输入，从而保持无脊髓灰质炎状态。
涉及两场竞争的网络图案的主要手稿...
摘要：代谢综合征（METS）意味着胰岛素抵抗构成该疾病的主要标志的不同情况。这种疾病会导致心血管并发症发展的高风险，并在肠道轴（胰腺，原发性肝脏和大肠） - 相关的免疫力方面造成其损失。免疫因子（IF）对免疫代谢反应的调节已成为肠道轴代谢和免疫健康的关键决定因素。if植物种子的体外和临床前有效性主要在处理各种免疫代谢和炎症性疾病方面。直到最近才进行了免疫学研究，才确定了先天肠道免疫的参与，以有效控制大都会大都会的主要特征之前发炎的肝脏的免疫改变。然而，IFS与特定肠道轴相关的MetS的免疫代谢失衡的综合分析和因果关系之间的因果关系的证明仍然不明确。在此，对METS中具有重要作用的IF以及在动态相互作用中具有重要作用的IF在功能分化（即单核细胞/巨噬细胞）的功能分化中，会使疾病恶化或改善，这可能是至关重要的。这些细胞的适当中间表型的发展可以显着有助于维持T Regs和先天淋巴样细胞的功能，以预防和治疗MetS和相关的合并症。
机器学习模型预测胰岛素剂量
1计算机科学与系统工程系，1安得拉大学工程学院妇女工程学院，印度维萨卡帕特南摘要：一种慢性代谢障碍糖尿病梅利图斯，需要仔细管理血糖水平（BGLS），以减轻严重的长期复杂性风险。尽管采取了传统的预防措施，例如维持健康的饮食和定期运动，但许多糖尿病患者仍在努力有效控制其BGL。适当的胰岛素剂量在管理这种情况中起着至关重要的作用。我们的项目旨在利用机器学习技术来帮助糖尿病预测和胰岛素剂量估计。我们利用PIMA糖尿病数据集和UCI胰岛素剂量数据集来培训我们的模型。使用梯度提升分类器用于预测糖尿病的存在，而线性回归算法用于估计诊断为糖尿病患者的胰岛素剂量。培训后，我们将在缺乏类标签的测试数据集上评估模型的性能。梯度提升分类器将识别糖尿病病例，对于被诊断的人，线性回归模型将预测适当的胰岛素剂量。通过整合这些预测模型，我们旨在为改善糖尿病管理策略做出贡献。