摘要................................................................................................................ix
编辑评价 从历史上看,肢端黑色素瘤的研究一直被忽视,因为在欧洲血统的个人中,肢端黑色素瘤占所有黑色素瘤病例的比例很低,这导致该领域存在重要的知识空白,并阻碍了控制该疾病的有效疗法的开发。因此,针对黑色素瘤研究中这一未满足需求的研究非常重要。在这里,何和合作者通过单细胞 RNA 测序分析了六名肢端黑色素瘤患者的八个样本。他们描述了这些肿瘤中的肿瘤微环境,包括对肿瘤微环境中不同细胞类型之间相互作用的描述和潜在的生物标志物。这项研究将有助于我们了解这种类型癌症的免疫浸润,并且是更好地理解这些细胞相互作用如何影响肢端黑色素瘤的发展、进展和治疗反应的重要一步。
(国家电网新区域电源公司,Xiongan新区域071600,中国)摘要:边缘设备和输电线路智能检查的组合可以满足重新的需求 -
壹、目的 ............................................................................................................................... 3
在现代操纵器交互任务中,由于环境的复杂性和不确定性,准确的对象表面建模通常很难实现。因此,改善操纵器与环境之间相互作用的适应性和稳定性已成为相互作用任务的重点之一。针对操纵器的互动任务,本文旨在在视觉指导下实现良好的力量控制。因此,基于Mujoco(带有触点的多关节动力学)物理引擎,我们为操纵器构建了交互式仿真环境,并创新地集成了基于位置的视觉伺服控制和录取控制。通过深度强化学习(DRL)中的近端策略优化(PPO)算法,有效地集成了视觉信息和力量信息,并提出了结合视觉感知的接收性控制策略。通过比较实验,将允许控制与视觉感知相结合,并将力控制的整体性能提高了68.75%。与经典的入学控制相比,峰值控制精度提高了15%。 实验结果表明,在平坦和不规则的凹面环境中,允许控制与视觉感知结合表现良好:它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务,而且还可以在各种接触表面上维持施工力,并迅速适应环境变化。与经典的入学控制相比,峰值控制精度提高了15%。实验结果表明,在平坦和不规则的凹面环境中,允许控制与视觉感知结合表现良好:它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务,而且还可以在各种接触表面上维持施工力,并迅速适应环境变化。在精确组装,医疗援助和服务操纵器的领域中,它可以提高操纵器在复杂和不确定的环境中的适应能力和稳定性,从而促进智能操纵器的自主操作的发展。
X 连锁肢端巨人症 (X-LAG) 是一种罕见的垂体巨人症,与婴儿期发育的生长激素 (GH) 和催乳素分泌垂体腺瘤/垂体神经内分泌肿瘤 (PitNET) 有关。它是由 Xq26.3 染色体上的重复引起的,导致基因 GPR101 的错误表达,该基因是垂体 GH 和催乳素分泌的组成性活性刺激物。GPR101 通常存在于其自身的拓扑关联域 (TAD) 内,并与周围的调控元件隔离。X-LAG 是一种 TAD 病,其中重复破坏了保守的 TAD 边界,导致新 TAD,其中异位增强子驱动 GPR101 过度表达,从而导致巨人症。在这里,我们从 4C-seq 研究中追踪了一名 X-LAG 女性患者的完整诊断和治疗途径,这些研究通过医疗和外科手术干预以及详细的肿瘤组织病理学证明了新 TAD。说明了治疗患有 X-LAG 的幼儿的复杂性,包括使用神经外科手术和成人剂量的第一代生长抑素类似物的组合来实现激素控制。
肢端肥大是一种慢性疾病,是由于不断升高的生长激素(GH)和胰岛素样生长因子I(IGF-I)引起的。如果没有得到充分处理,GH和IGF-I过量与各种心血管危险因素有关。这些症状主要包括高血压和葡萄糖代谢受损,可以在大约三分之一的患者中服用。其他合并症是血脂异常和阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的存在。然而,即使没有常规的心血管危险因素,也可能会发生肌肉拨打肥大,这反映了GH和IGF-I本身对心肌的影响,并将其定义为肢体瘤性心肌病。基于超声心动图的前一个研究报告了心肌病的患病率很高,但基于心脏磁共振成像的研究中这种患病率要低得多。肌肥大中的肌肉直达肥大是由于细胞内心肌质量和细胞外心肌基质的同质增加,并通过细胞内变化成功治疗后改善。心脏内饮水或异位脂质积累可能并不相关。成功的治疗显着地改善了心肌形态,以及性危险危险因素。除了GH/IGF-I降低疗法外,心血管并发症的诊断和治疗对于成功管理肢端肥大至关重要。©2023 Instituto Mexicano del Seguro Social(IMSS)。由El-Sevier Inc.出版的所有权利保留。
智能手机是最适合承载端侧 AI 的载体, AI 手机可提供差异化的用户价 值与品牌价值。智能手机具有保有量大、使用便携、使用场景多、使用 时长久、应用生态系统强大等优势,可创造众多的 AI 使用场景,并加速 第三方 AI 应用成熟,我们认为智能手机将是生成式 AI 最佳的应用载体 之一。 AI 手机的定义具有三个典型特征:①能够在手机端侧运行大模型; ② SoC 中包含 NPU 算力;③达到一定参数要求的性能指标。 AI 手机可提 供差异化的用户价值与品牌价值。对用户而言, AI 手机将是自在交互、 智能随心、专属陪伴、安全可信的个人化助理,使用体验较目前阶段智 能手机大幅提升。对于手机厂商而言,可提供品牌形象与用户粘性。