我们诚挚地邀请您参加下一版的国际科学会议:中学会议6,2025。这一次,我们想讨论人工智能在人类生活的各个领域的中介过程与应用之间的关系和依赖关系。特别是我们对人与算法因素之间的相互作用感兴趣,这些因素以不同的方式推动了这些过程的过程。我们邀请了理论反思和经验研究的介绍,这些研究将反映和分析介导现象的各种表现和实例。主题演讲(在线):人工智能时代的人机关系将由代表北伊利诺伊大学传播系的安德里亚·古兹曼教授提供。随附的活动,2025年3月8日:方法论小组 - 与Margrit Schreier教授(商学院,社会与决策学院,建筑商University Bremen)的定性分析。
正面。此外,可能会出现呼吸困难,发烧和炎症迹象。诊断心包炎涉及临床评估,实验室测试,在许多情况下,使用超声心动图和心脏磁共振成像等成像,这有助于鉴定心包溢出和心包的变化。心包炎的治疗取决于其根本原因,重点是缓解疼痛和减少炎症。通常建议使用非类固醇抗炎药(NSAID),以及柯chicin进行复发。在更严重的情况下,可能需要使用皮质类固醇。临床管理还涉及仔细监测并发症,例如心脏润肤膜,这是由于心包中液体过度积累而发生的紧急情况。心包炎的预后通常是有利的,大多数患者对治疗的反应良好。但是,复发很常见,应积极治疗。研究进步使人们对病理生理学和新的治疗选择有了更深入的了解,从而为治疗这种情况提供了一种更有效和个性化的方法。关键词:心包炎,诊断,流行病学,病因,治疗。抽象心包炎是一种影响心包的炎症状态,它是心脏周围的膜。其病理生理学涉及对心包的信息反应,并增加了炎症介质的产生,从而导致胸痛,心包发红和心包积液。心包炎可能是急性,慢性或复发性的,病毒和自身免疫性最为普遍。但是,它也可能与细菌感染,肿瘤,创伤和自身免疫性疾病(例如狼疮)有关。临床表现因疾病的严重程度和病因而有所不同。胸痛是最常见的症状,其特征是刺痛疼痛可以通过坐着或向前倾斜来缓解。此外,可能存在呼吸困难,发烧和炎症迹象。诊断心包炎涉及临床评估,实验室测试,在许多情况下,使用成像测试,例如超声心动图和心脏磁共振成像,这有助于鉴定心包积液和心包中的变化。心包炎的治疗取决于其根本原因,重点是缓解疼痛和减轻炎症。除秋水仙碱外,通常还建议使用非甾体类抗炎性药物(NSAID)以防止复发。在更严重的情况下,可能需要使用皮质类固醇。临床管理还涉及仔细监测并发症,例如心脏塞卫生部,这是由于心包中液体过度积累而发生的紧急情况。心包炎的预后通常是有利的,大多数患者对治疗做出了良好反应。但是,复发很常见,应积极对待。研究的进步使人们可以更深入地了解病理生理学和新的治疗选择,从而为治疗这种情况提供了一种更有效和个性化的方法。关键词:心包炎,诊断,流行病学,病因,治疗。 div>摘要心包炎是一种炎症性疾病,会影响心包,即心脏周围的膜。 div>它的病理生理学意味着心包的炎症反应,炎症介质的产生增加,导致胸痛,心包腮红和心包溢出。 div>心包炎可能是急性,慢性或反复发生的,病毒和自身免疫性是最普遍的。 div>但是,它也可能与细菌感染,肿瘤,创伤和自身免疫性疾病(例如狼疮)有关。 div>临床表现因疾病的严重程度和病因而有所不同。 div>疼痛
自 2019 年 12 月在中国武汉首次爆发以来,新型冠状病毒肺炎 (SARS-CoV-2) 已成为一场全球健康危机。2020 年 1 月 30 日,世卫组织将 COVID-19 疫情认定为突发公共卫生事件,并于 2020 年 3 月 11 日宣布其为大流行。虽然所有年龄组都受到了影响,但囊性纤维化 (CF) 患者和 1 型或 2 型糖尿病患者被归类为极易感染 SARS-CoV-2 的人。到目前为止,研究发现 CF 人群中 SARS-CoV-2 的发病率低于一般人群。我们回顾了可能减少 CF 患者炎症和肺损伤的潜在保护机制,从而降低他们患严重 COVID-19 的风险。虽然 SARS-CoV-2 对与 CF 相关的糖尿病患者的影响尚不清楚,但其他形式的糖尿病与更严重的疾病有关。为了进一步了解 SARS-CoV-2 对囊性纤维化相关糖尿病的潜在影响,我们全面概述了导致其他形式糖尿病中 COVID-19 严重程度的潜在因素,包括病毒对胰腺的直接影响以及与高血糖和免疫失调相关的间接影响。
Composition of the Jury President: Prof. Luc Vanhamme Secretary: Prof. Anna Marini Thesis Director: Prof. Joseph Vamecq Thesis Director: Prof. Véronique Kruys Examinators: Prof. Adelin Albert Prof. Pierre Andreoletti Prof. Jamal Ghoumid External experts/ Rapporteurs: Prof. Alain Leon Prof. Mustapha Cherkaoui Malki Chairman: Prof. Vanhamme客座成员Jean Boogaerts教授Mervyn Maze
Composition of the Jury President: Prof. Luc Vanhame Secretary: Prof. Anna Marini Thesis Director: Prof. Joseph Vamecq Thesis Director: Prof. Véronique Kruys Examinators: Prof. Adelin Albert Prof. Pierre Andreoletti Prof. Jamal Ghoumid External experts/ Rapporteurs: Prof. Alain Leon Prof. Mustapha Cherkaoui Malka Vanhamme guest members Jean Boogaerts教授Mervyn Maze
肾细胞癌(RCC)是一种恶性肿瘤,占成年癌症的3%,20% - 30%的患者在开始时被诊断为转移性RCC,而转移性RCC全身治疗的中位总生存期(OS)范围为16个月至16个月至50个月。免疫疗法是一种依赖于免疫细胞和肿瘤细胞特异性结合的新型疗法,可能是晚期肾细胞癌的潜在疗法。虽然已经在各种实体瘤中研究了嵌合抗原受体NK细胞(CAR-NK)疗法,但几个团队也报道了对其在RCC的应用的特定研究。在这篇综述中,我们介绍了NK细胞的细胞毒性机制,总结了RCC和NK细胞之间的联系,并对肾细胞癌Carcinaloma Car-NK治疗发布了新的见解。迄今为止,重点关注肾细胞癌和NK细胞的大多数研究仅声称NK细胞细胞毒性和NK细胞免疫抑制甚至免疫逃生的机制,但所涉及的分子也可能是肾细胞癌Carcinaroma carcinoma carcinoma car-NK疗法的有趣靶标。
本文旨在在评估狗的福利时开始有关使用生理指标的新对话。对结构有效性存在重大关注 - 使用的措施是否准确反映了福利的复杂性。目标是为将来的询问提供建议,并鼓励辩论。我们承认,对动物福利的科学理解已经发展,并引起人们对像皮质醇这样常用生物标志物的缺点。这些指标经常用于孤立和有限的狗描述符,因此无法充分反映犬类体验。使用系统方法,我们探索各种生理系统和替代指标,例如心率变异性和氧化应激,以应对此限制。在正确解释这些生物标志物时,必须考虑年龄,体重,品种和性别等因素,研究人员应在他们的研究中对其进行报告。本讨论确定了积极经验和负面经验的可能指标。总而言之,我们主张一种基于实用的,基于证据的方法来评估犬类福利的指标,包括非侵入性收集方法。我们承认评估不同情况下狗的体验反应的复杂性,以及需要继续工作以改善实践和完善术语的需求。这将增强我们准确理解福利和改善狗健康的能力,从而为动物福利评估的标准提供信息。我们希望这将促进犬类生理学的更多基础研究,以提高构造有效性,从而提高更好的实践,最终改善狗的生活。
图1:电子散射时的光子发射途径:(A-B)au/siO 2纳米球的时间平均Cl(橙色)和鳗鱼(紫色)光谱,以及薄的H –BN旋转显示出不同的吸收和发射特征。从这些相关时间平均光谱中,无法识别哪些吸收转变导致发射光。H-BN Cl频谱中≈2eV处的小强度发射是由于衍射光栅引起的4.1 eV缺陷发射的复制品。插图显示纳米球和H bn边缘的图像。cl和鳗鱼光谱已被归一化并垂直转移,以清晰度。(c)固体中的相对论非弹性电子散射事件可以产生不同的激发(垂直紫色箭头):直接光学跃迁,NBE转换,散装等离子体的激发和核心水平过渡。激发不涉及单个颗粒(激子,散装和表面等离子体等)在基本(F)和激发(E)状态之间表示。这些可以通过不同的途径放松,从而激发了最终的光亮能级和光子发射(垂直橙色箭头)。
近几十年来,基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 研究已变得更加民主化 (Nam 2018)。该技术能够通过 EEG 将信息从人脑传输到机器,尤其能够帮助严重运动障碍患者向轮椅等辅助技术发送命令,例如通过想象左手或右手运动来使轮椅左转或右转。此类 BCI 被称为主动 BCI,因为用户通过执行心理意象主动向系统发送命令 (Zander 2011)。然而,BCI 缺乏稳健性限制了该技术在研究实验室之外的发展,目前 10% 到 30% 的用户无法控制主动 BCI。然而,另一种类型的 BCI 被证明特别有前景:被动 BCI (Zander 2011)。此类 BCI 不用于直接控制应用程序,而是用于实时监控用户的心理状态,以便相应地调整应用程序。请注意,被动 BCI 可以与生理信号相结合:它们被称为“混合 BCI”(Pfurtscheller 等人,2010 年)。
摘要 —基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 允许用户仅使用大脑活动来控制计算机以执行各种应用,而大脑活动通常由脑电图 (EEG) 记录。尽管 BCI 应用众多,但由于其准确性较差,它们在实验室外的使用仍然很少。一些用户无法使用 BCI,这种现象有时被称为“BCI 文盲”,影响了大约 10% 到 30% 的 BCI 用户,他们无法产生可辨别的 EEG 模式。通过进行神经生理学分析,尤其是通过识别 BCI 性能的神经生理学预测因子,我们可以更好地理解这种现象及其原因。反过来,这也可能帮助我们更好地理解并从而可能改进 BCI 用户培训。因此,本文提出了专用于预测 MI-BCI 用户表现的统计模型,该模型基于从“睁眼放松”条件下的两分钟 EEG 记录中提取的神经生理学用户特征。我们考虑了 56 名受试者在进行 MI-BCI 实验之前在“睁眼放松”条件下记录的数据。我们使用机器学习回归算法和留一交叉验证来构建我们的预测模型。我们还计算了这些特征(神经生理预测因子)与用户的 MI-BCI 表现之间的不同相关性。我们的结果表明,此类模型可以比偶然性(p ≤ 0.01)更好地预测用户表现,但平均绝对误差相对较高,为 12.43%。我们还发现我们的一些特征与性能之间存在显着的相关性,包括之前探索的 µµµ 波段预测因子,以及这里提出的新预测因子:µµµ 峰值位置变异性。因此,这些结果有助于更好地理解和预测 BCI 文盲。但是,它们还需要进一步改进才能获得更可靠的预测。索引词 — 脑机接口 (BCI)、脑电图 (EEG)、神经生理预测指标