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多层组织中干细胞命运决策的生物力学
n，n-二甲基丁胺（DMT）是一种有效而快速的迷幻药物，可诱导意识内容的根本性重组，包括时间和空间的溶解以及感知浸入“替代现实”中。虽然临时研究在某种程度上使我们对DMT的了解和迷幻药更广泛，但几乎没有研究将主观经验的时间分辨度量与时间细粒度的脑成像整合在一起。因此，我们提出了当前的研究，这是对在自然条件下通过DMT诱导的主观和神经动力学的剂量依赖性研究。十九名参与者以盲目的，平衡的顺序在两个给药上接受了20mg或40mg剂量的Freebase DMT，并且剂量均一致。脑电图（EEG）数据以及时间分辨的回顾性测量（时间经验追踪）。两种剂量DMT都诱导了经验维度的快速变化。然而，40mg剂量引起了更大的极端视觉幻觉和情感激烈的体验。此外，我们在脑电图数据上计算了各种神经标记，发现振荡性α功率和置换熵与连续的主观经验维度最密切相关。引人注目的是，Lempel-Ziv复杂性是一种先前被誉为迷幻状态内主观体验的牢固相关性的复杂性，是最不密切相关的神经标记物。这些发现提供了一个重要的见解，即独立的神经动力学如何促进这种激进而强烈的意识状态。
关于EPRINT 2025/397
Chaum [1]引入的盲目签名使签名者能够在无需学习内容的情况下就用户选择的消息发布签名，这使其成为具有隐私应用程序的关键工具，例如电子现金，电子投票，e-evoting和匿名cretentials。盲目签名的主要隐私保证是失明，它确保签名者以后不能将特定签名链接到其发布的消息。此属性通过安全实验正式捕获：对手首先将两条消息M 0和M 1提交给挑战者。challengenger然后初始化了两个签名会话，一个用于m硬币，另一个用于m 1-硬币，其中硬币是一个随机选择的位。与签名门交互后，对手会收到相应的签名并尝试确定硬币。请注意，对手仅在挑战者没有与对手的两个会话中流产中的任何一个（例如，因为收到无效的签名），才会接收签名。如果对手不能以显着优势这样做，则该方案被认为是盲目的。这可以确保即使是恶意签名者也可以在签名过程中提取有关用户选择的消息的有意义的信息，从而保留用户隐私。EPRINT论文2025/397 [2]提出了一种来自加密组动作的新盲目签名方案。该方案在CSi-Otter [3]引入的框架之上构建时，更广泛的加密组动作可以实例化。特别是[2]的作者尝试解决以下研究问题：
初始安全性和潜在的抗癌活性PDL1V的首个中等抗癌药物，用于不同的PD-L1阳性can
1L，第一线； ADC，抗体 - 药物结合； AE，不利事件； BICR，盲目的独立中央审查； DCR，疾病控制率； DOR，响应持续时间； DV，disitamab vedotin;心电图，心电图； ECOG，东部合作肿瘤学小组； EORTC QLQ-C30，欧洲研究和治疗癌症核心生活质量问卷的组织； IHC，免疫组织化学； ish，原位杂交； HER2，人表皮生长因子受体2； Her2+，Her2阳性；洛杉矶，当地高级； LVEF，左心室射血分数； m;转移MOS，总体生存中位数； mmae，单甲基auristatin e; MPF，中值无进展生存期； ORR，客观响应率； OS，整体生存； PD-（L）1，编程配体1/细胞死亡蛋白1； PFS，无进展的生存；质量，生活质量； R，随机化； Recist V1.1，实体瘤的响应评估标准，版本1.1； UC，尿路上皮癌。致谢作者感谢患者，他们的家人，所有其他调查人员以及参与本研究的所有调查现场成员。这项研究是由Seagen赞助的，Seagen于2023年12月被辉瑞公司（Pfizer）和美国新泽西州Rahway的Merck＆Co.，Inc。的子公司Merck Sharp＆Dohme Llc赞助。在作者指导下的写作和社论支持是由Scion（英国伦敦Prime）的Jessica Men，Pharmd和Sinead Stewart提供的。Prime提供的写作和编辑支持由Seagen Inc.披露
使用大语言模型的自动分配分级
动机：通过任务为学生提供个性化的反馈是支持他们学习和发展的教育基石。研究表明，及时，高质量的反馈在改善学习成果中起着至关重要的作用。但是，由于需要大量的时间和精力，在大量学生的课程中提供个性化的反馈通常是不切实际的。自然语言处理和大型语言模型（LLM）的最新进展，通过有效地提供个性化反馈来提供有希望的解决方案。这些技术可以减少课程人员的工作量，同时提高学生满意度和学习成果。但是，他们的成功实施需要在真实的教室中进行彻底的评估和验证。结果：我们介绍了卢布尔雅那大学生物信息学课程的2024/25迭代中对基于LLM的地级者进行书面作业的实际评估结果。在整个学期的过程中，有100多名学生回答了36个基于文本的问题，其中大多数是使用LLMS自动分级的。在一项盲目的研究中，学生在不了解来源的情况下收到了LLM和人类教学助理的反馈，后来对反馈的质量进行了评价。我们对六个商业和开源LLM进行了系统的评估，并将其分级表现与人类助教进行了比较。我们的结果表明，通过精心设计的提示，LLM可以实现与人类分级相当的分级准确性和反馈质量。我们的结果还表明，开源LLMS的性能和商业LLM的性能，使学校可以在维持隐私的同时实施自己的分级系统。
基于虚拟现实（Neucir-VR）下肢...
摘要简介改善下肢运动功能是冲程后康复治疗的重点和困难。最近，机器人辅助和虚拟现实（VR）培训通常用于冲程后康复，被认为是可行的治疗方法。在这里，我们开发了一种康复系统，该系统将机器人运动援助与基于神经电路的VR（Neucir-VR）康复计划相结合，涉及程序下肢康复与奖励机制，从肌肉力量训练，姿势控制和平衡训练到简单而复杂的地面步行训练。该研究旨在探讨中风后患者的机器人运动援助和Neucir-VR下肢康复训练的有效性和神经系统机制。方法和分析这是一个单中心，观察者盲目的，随机对照试验。40例中风后下肢偏瘫患者将被募集并随机分为对照组（合并的机器人援助和VR培训）和一个干预组（合并的机器人援助和Neucir-VR培训），比率为1：1。每个小组每周将接受五个30分钟的会话，持续4周。主要结果将是对下肢的Fugl-Meyer评估。次要结果将包括Berg平衡量表，修改的Ashworth量表和通过静止状态功能MRI测量的功能连接性。结果将在基线（T0），干预后（T1）和随访（T2-T4）时进行测量。2019–014）。结果将提交给同行审查的期刊或会议。道德，注册和传播该试验得到了上海传统医学大学的Yueyang综合中国和西医综合医院伦理委员会的批准（赠款号试用注册号CHICTR2100052133。
引用：Morgan C，Badawi N，Boyd RN等。利用神经塑性以改善脑瘫婴儿的运动性能：一项研究protoco
摘要简介脑瘫（CP）是全世界儿童期最常见的身体残疾。从历史上看，诊断是在12到24个月之间进行的，这意味着有关改善运动结果的有效早期干预措施的数据很少。在高收入国家，三分之二的孩子将行走。这项评估者盲目的随机对照试验将研究早期和持续的目标 - 活性 - 运动富集方法的疗效，以改善怀疑或确认CP的婴儿的运动和认知能力。方法和分析参与者将从四个州的新生儿重症监护病房和澳大利亚的社区中招募。根据国际临床实践准则标准，符合纳入婴儿的限制为3-6.5个月，并诊断为CP或“ CP高风险”。符合条件的参与者，他们的照料者同意将随机分配以通过游戏培训的学习物理治疗师或职业治疗师在家中接受常规护理或每周的会议，并与每日家庭计划配对，直到2岁。该研究要求每组150名参与者在2岁时检测到运动技能的0.5 SD差异，这是由Peabody发育量表-2衡量的。次要结果包括总体运动功能，认知，功能独立性，社会情感发展和生活质量。还计划进行审判经济评估。伦理和传播伦理批准是从悉尼儿童医院网络人类伦理委员会获得的（Ref Number Number HREC/17/Schn/37）。结果将通过同行评审的期刊出版物，国际会议和消费者网站的演讲来传播。试用注册号ACTRN12617000006347。
使用同时使用eeg-fmri
当前的视觉意识理论不同意它是在涉及广泛的额叶网络时在感觉大脑区域的早期阶段出现的。此外，从与任务相关的后过程过程（例如报告）中解散有意识的感知，并在不同的神经科学方法中整合结果仍然是持续的挑战。本研究使用同时使用的EEG-FMRI和一个特定的不感状失明范式解决了这些问题，在女性和男性人类参与者中具有三个物理相同的阶段。在第1阶段，参与者执行了干扰器任务，在该任务中，面部和对照刺激的线图被集中呈现。虽然一些参与者自发地注意到了第1阶段的面孔，但其他参与者在不切实际的情况下仍然是盲目的。在第2阶段，所有参与者都意识到了任务 - 涉及到的面孔，但继续了干扰器任务。在第3阶段，面孔变得很重要。贝叶斯对大脑反应的分析表明，有意识的面部感知与梭形回和中的激活以及N170和视觉意识负相关（EEG）最密切相关。在枕骨和前额叶皮层（fMRI）中揭示了较小的意识效应。与任务相关的面部处理导致枕颞，额叶和注意力网络（fMRI）的强烈激活。在脑电图中，它增强了早期的负面影响，并引起了一个明显的P3B组件。总体而言，我们提供了证据表明，有意识的视觉感知与刺激特异性的感觉脑区域的早期处理有关，但可能还涉及前额叶皮层。相反，广泛的大脑网络和p3b的强烈激活更可能与任务相关的过程相关。
QXAI：可解释的AI框架用于患者监测系统中的定量分析
摘要 - 源自人工智能技术可用于对患者的体育活动进行分类，并预测远程患者监测的生命体征。基于深度学习模型（例如深度学习模型）的非线性模型的回归分析，由于其黑盒性质而具有有限的解释性。这可能需要决策者根据非线性模型结果，尤其是在医疗保健应用中实现盲目的信仰飞跃。在非侵入性监测中，跟踪传感器的患者数据及其易感性临床属性是预测未来生命体征的输入特征。解释各种特征对监视应用程序的整体输出的贡献对于临床医生的决策至关重要。在这项研究中，提出了一个可解释的用于定量分析的AI（QXAI）框架，并通过临时模型的解释性和内在的解释性来解释和分类任务，以有监督的学习方法。这是通过利用Shapley价值观概念并将注意机制纳入深度学习模型中来实现的。我们采用了人工神经网络（ANN）和基于注意力的双向LSTM（BILSTM）模型，以根据传感器数据对心率和身体活动的分类进行预测。深度学习模型实现了最先进的预测和分类任务。在输入数据上进行了全球解释和局部解释，以了解各种患者数据的特征贡献。使用PPG-Dalia数据评估了提出的QXAI框架，以预测心率和移动健康（MHealth）数据，以根据传感器数据对体育活动进行分类。将蒙特卡洛近似应用于框架，以克服Shapley价值计算所需的时间复杂性和高计算功率要求。
糖尿病足溃疡摄影研究
抽象背景糖尿病相关足溃疡（DFU）试验的主要终点通常是时候进行愈合，定义为完全重新上皮化，而缺乏排水，需要临床专家评估作为黄金标准。内部有效性越来越多地进行确认治愈的中央盲人审查。糖尿病足溃疡摄影研究旨在确定盲目的独立审查小组成员在评估DFUS患者溃疡愈合状态之间的一致性。的方法和分析照片在临床评估的300名参与者中，临床评估或未治愈，这些参与者将被一个由四名具有溃疡愈合评估专业知识的临床医生组成的中央盲人小组独立审查。招聘站点的员工将使用标准化的相机和协议拍摄照片。照片将以三个层次的放大层次进行审查：原始图像，标准化为照片中包含的测量量表和标准化图像，并允许放大倍率。审稿人将评估康复状况及其在做出治愈判断方面的信心水平，并以较低的置信度等级报告。在每个放大层面上的分析将通过临床评估（主要）评估照片的愈合评估，并使用多变量逻辑混合模型估算理性和内部的可靠性。对康复和置信度评估评估的学习曲线的分析将使用指数和两相模型。道德和传播伦理批准。所有参与者将在招募各自研究之前提供书面知情同意书。照片将通过安全的文件传输服务转移到试验的协调中心，并保存在
数学是否过时？
这些对比使哲学家迷上了多年。历史学家将十七世纪和18世纪的早期现代哲学家归类为理性主义者或经验主义者；理性主义者将知识以抽象的思想为基础，这些思想是通过理性和独立于经验获得的，而经验主义者认为，物理世界是我们所有知识的最终来源。这些年来这些特征发展了。在二十世纪中叶，逻辑经验主义运动将数学知识归类为分析性，这就是说，与科学的综合知识相反，凭借正确使用语言和我们共同的语言框架而言。哲学辩论中的危险通常是模糊的。有时候，这是本体论的问题，是我们谈论的对象以及如何谈论它们的描述。有时候，这是认识论的问题，可以整理出为知识辩护的适当方式。哲学立场通常是主观偏好的表达。如果您喜欢数学，则很容易将抽象的数学知识视为关于世界的知识和事实最原始的知识形式，只不过是理想定律和数学真理的淡阴影。如果您更科学地倾向，经验和观察是重要的，并且您更倾向于将数学视为我们用来描述它们的语言。没有人可以否认数学和科学相互需要。我们关心数学的原因之一是，它为我们提供了一种对世界思考的强大手段，无论您对数学的感觉如何，就无法想象没有它，当代科学会是什么样。用伊曼纽尔·康德（Immanuel Kant）的话说，没有内容的思想是空的，没有概念的直觉是盲目的。关于想法或数据是否首先是一个鸡肉和蛋的问题：我们建立概念上的脚手架以理解我们的经验，而脚手架又决定了我们能对它们做些什么。