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巨噬细胞极化肿瘤微环境 人脑中情感的依赖编码 在小量子计算机上的地球观测图像的组装 肠道菌群在骨关节炎，类风湿关节炎和脊椎关节炎中的作用：肠道轴的更新 对人工智能的看法（AI）对审计师的使用... o r i g i n a l r e s a r c h人间充质干细胞衍生的外泌体促进了 2021; 12（23）：6949-6963。 doi：10.7150/jca.64205人类乳腺癌的进步靶向治疗和免疫疗法 力量到达和X的力量 - 开发新存储概念的历史和结果 微生物
普通语言摘要巨噬细胞是源自血液中单核细胞的先天免疫系统的重要组成部分，并有助于宿主的炎症和肿瘤发育。巨噬细胞经常转化为肿瘤微环境中与肿瘤相关的巨噬细胞（TAM），这不仅促进了肿瘤的生长和转移，而且还导致对化学疗法和免疫疗法的抗性，从而使巨噬细胞具有吸引人的巨噬细胞，以吸引肿瘤学的组合疗法。巨噬细胞重编程是指通过改变其功能和表型来调节其在免疫反应和肿瘤微环境中的作用，并涉及多种机制，包括经典的M1/M2极化，代谢重新编程，表观遗传调节，表观遗传调节，途径调节，路径调节和肿瘤微观环境中的路径调节。在这里，我们回顾了肿瘤中巨噬细胞极化和治疗的最新研究，巨噬细胞重编程的不同机制，并展望巨噬细胞重编程的未来。
doi：https：//doi.org/10.48009/3_IIS_2024_110 A I模型的比较以检测图像中隐藏消息
隐身是在看似无害的封面媒体中隐藏秘密信息的艺术，对数字安全和法医分析提出了重大挑战。随着数字图像用作隐藏数据的载体的越来越多，必须有效，准确的切解技术的需求。这项研究比较了几种机器学习模型，包括K-Nearest邻居，高斯，多层感知器，随机森林，随机森林，AA未经训练的卷积神经网络以及一个被称为RESNET-18的预先卷积神经网络模型，称为RESNET-18，在其有效性的情况下，在其有效性的图像中具有sepnagomhichosics Messect embedded empedded的有效性。研究发现，卷积神经网络是检测具有99％准确性的地理含量的最佳模型。
在小量子计算机上的地球观测图像的组装
1 Fondazione Policlinico Universitorio Campus Bio-Medico，经Alvaro del Portillo，200，意大利罗马00128； g.longo@policlinicocampus.it（U.G.L.）; albertolalli30@gmail.com（A.L.）; benedettabandini.000@gmail.com（B.B.）2校园和创伤外科研究部门，医学与外科系，校园Bio-Medico di Roma，经Alvaro del Portillo，21，00128，00128，ROMA，ROMA，ITALY 3胃肠病学，内窥镜检查，IRCCS Humanitas Research Hospital，IRCCS Humanitas Research Hospital，20089 Rozzano，20089年Rozzano，Italy italy，Italy; roberto.desire@libero.it 4胃肠病学部门，临床医学与外科系，那不勒斯大学费德里科二世，意大利80126那不勒斯5号临床实验室科学科学单位，罗马，00128，罗马，00128罗马，00128； s.angeletti@unicampus.it 6骨科部，里昂北大学医院，h'how pital de la croix rousse，Hospices Civils de Lyon，103 Grande Rue de la Croix Rousse，69004，法国里昂69004； sebastien.lustig@gmail.com 7医学和外科科学系，Catanzaro大学“ Magna Graecia”，意大利Catanzaro 88100； ammendolia@unicz.it 8肌肉骨骼健康研究中心，Musculoskeletalhealth@UMG，UMG，Catanzaro University of Catanzaro“ Magna Graecia”，88100年，意大利Catanzaro，意大利9号，993333 Leiden，Nerlands，2333 Leiden; n.c.budhiparama@gmail.com *通信：alessandro.desire@unicz.it2校园和创伤外科研究部门，医学与外科系，校园Bio-Medico di Roma，经Alvaro del Portillo，21，00128，00128，ROMA，ROMA，ITALY 3胃肠病学，内窥镜检查，IRCCS Humanitas Research Hospital，IRCCS Humanitas Research Hospital，20089 Rozzano，20089年Rozzano，Italy italy，Italy; roberto.desire@libero.it 4胃肠病学部门，临床医学与外科系，那不勒斯大学费德里科二世，意大利80126那不勒斯5号临床实验室科学科学单位，罗马，00128，罗马，00128罗马，00128； s.angeletti@unicampus.it 6骨科部，里昂北大学医院，h'how pital de la croix rousse，Hospices Civils de Lyon，103 Grande Rue de la Croix Rousse，69004，法国里昂69004； sebastien.lustig@gmail.com 7医学和外科科学系，Catanzaro大学“ Magna Graecia”，意大利Catanzaro 88100； ammendolia@unicz.it 8肌肉骨骼健康研究中心，Musculoskeletalhealth@UMG，UMG，Catanzaro University of Catanzaro“ Magna Graecia”，88100年，意大利Catanzaro，意大利9号，993333 Leiden，Nerlands，2333 Leiden; n.c.budhiparama@gmail.com *通信：alessandro.desire@unicz.it
Physgnn：一种基于物理驱动的图形神经网络模型，用于预测图像指导神经外科手术中的软组织变形
正确捕获图像引导的神经外科术中的术中大脑移位是将术前数据与术中几何形状对准数据的关键任务，以确保准确的手术导航。虽然有限元方法（FEM）是一种经过验证的技术，可以通过生物力学制剂有效地近似软组织变形，但其成功程度归结为准确性和速度之间的权衡。为了解决这个问题，该领域中的最新作品提出了通过培训各种机器学习算法获得的数据驱动模型（例如，随机森林，人工神经网络（ANN）），并通过有限元分析（FEA）的结果来加快预测的速度。但是，这些方法在训练过程中没有说明有限元（Fe）网格的结构，以提供有关节点连接性的信息以及它们之间的距离，这可以帮助基于与其他网状节点的强力负载点的接近近似组织变形。因此，这项工作提出了一个新颖的框架Physgnn，该模型是通过利用图形神经网络（GNN）来近似于FEM解决方案的模型，该模型能够考虑到网格结构信息，并在未结构化的网格和复杂的拓扑结构上考虑网格结构信息和归纳性学习。从经验上讲，我们证明了所提出的体系结构有望准确且快速的软组织变形近似，并且与最新的ART（SOTA）算法具有竞争力，同时有望增强计算可行性，因此适用于神经外科设置。
在小量子计算机上的地球观测图像的组装
摘要 - 卫星仪器的白天和黑夜监视地球的地面，结果，地球观测（EO）数据的大小大大增加。机器学习/深度学习（ML/DL）技术通常用于分析并处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM提出了二次编程问题，包括量子退火器（QA）以及基于门的量子计算机（包括量子计算机）有望比惯性计算机更有效地解决SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）Divergence测试来测量原始数据集及其核心之间的接近性，此外，我们通过使用D-Wave量子量子退火器（D-Wave QA）和一台常规计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。
SaS-BCI：一种预测图像记忆性并使用心理意象作为基于大脑的生物特征认证的新策略
摘要 安全认证是信息安全最重要的层面之一。如今，人体生物特征识别技术是用于认证目的的最安全方法，它涵盖了密码和 PIN 等旧式认证方式存在的问题。最近的生物特征识别技术在安全性方面有很多优势；然而，它们仍然存在一些缺点。技术的进步使得一些特定的设备成为可能，因为它们都是可见和可触摸的，因此可以复制和制作假的人体生物特征识别。因此，需要一种新的生物特征识别技术来解决其他类型的问题。脑电波是人体数据，它将其用作一种新型的安全认证方式，吸引了许多研究人员的关注。有一些研究和实验正在调查和测试脑电图信号以发现人类脑电波的独特性。一些研究人员通过应用不同的信号采集技术、使用脑机接口 (BCI) 进行特征提取和分类，在这一领域取得了很高的准确率。任何 BCI 过程的一个重要部分是获取和记录脑电波的方式。本文针对脑信号的授权和认证过程提出了一种新的信号采集策略。这是通过预测用户大脑中的图像记忆能力，将心理意象用作安全认证的可视化模式。因此，用户可以通过在脑海中可视化特定图片来验证自己的身份。总之，我们可以看到脑电波会根据心理任务而有所不同，这使得将它们用于认证过程变得更加困难。基于大脑的认证有许多信号采集策略和信号处理，通过使用正确的方法，可以实现更高的准确率，适合将脑信号用作另一种生物特征安全认证。
现实生活中的在线自定步调 BCI 中的发作检测图像
方法：我们之前的研究表明，一种新的声音想象 (SI) 任务，高音调隐蔽声音产生，对于发作检测场景非常有效，并且我们预计它比迄今为止使用的最常见的异步方法，即运动想象 (MI) 有几个优势：1) 直观；2) 对运动障碍人士，尤其是皮质运动区域受损人士有益；3) 与其他常见的自发认知状态没有显著重叠，使其更容易在日常生活中使用。将该方法与在线现实场景中的 MI 任务进行了比较，即在观看视频和阅读文本等活动期间。在我们的场景中，当屏幕上出现来自通讯程序的新消息提示时，要求正在观看视频（或阅读文本、浏览图像）的参与者通过分别针对每个实验条件执行 SI 或 MI 任务来打开消息。
块状硫化物潜力的预测图...
缺乏全面的块状硫化物潜力图是阻碍 Escambray 地形中块状硫化物勘探和采矿投资和开发的主要因素。为了解决这个问题，新技术和方法被应用于完整的地理勘探数据集，以预测研究区域的潜力。矿床识别标准是基于研究区域和其他地区块状硫化物矿床特征从地理数据集中提取空间证据的基础。使用 Crósta 技术、软件脱叶剂技术和矿物成像技术来检测 Escambray 地形中的褐铁矿和粘土蚀变带。使用面积关联系数对这些技术的结果进行比较，表明矿物成像技术是检测与植被茂盛的地形中的块状硫化物矿床相关的粘土蚀变带的最佳方法。应用河流沉积物样品的主成分分析绘制地球化学异常区。研究了磁场分析信号和第一垂直梯度，以绘制现有地质图中缺少的结构和岩性特征。航空磁数据被证明分别可用于检测镁铁质/超镁铁质和断层/线性构造。为了量化地质特征与块状硫化物矿床之间的空间关联，使用了证据权重法。它产生了具有统计意义的结果，并表明几个地质特征（例如地球化学证据、与断层/裂缝的接近度、与超镁铁质/镁铁质岩的接近度、热液蚀变带和围岩）在空间上与块状硫化物矿床相关。证据权重建模也被证明对该地区进行预测建模是有效的。由此产生的预测图表明，埃斯坎布雷地形约 28% 具有形成块状硫化物矿床的潜力。预测图的预测率至少为 71%。预测图可用于指导该地区的进一步勘探工作。