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Karschnia等。 1神经外科对... 的不断发展的作用 头发衍生的大麻素水平之间的关联，自我... 气候变化及其在肾单位质量中的影响 肠道细胞分化依赖于DAAM1/2 的Wnt信号的不对称调节 rombocin是一种短稳定的天然尼霉素变体，表现出针对单核细胞增生李斯特菌的选择性抗菌活性，并采用了AC 的双重模式 rcvar 氯氮平在耐治疗的精神分裂症中 小儿精度肿瘤学通知注册表 是由欧洲合作造成的。 针对氧化还原系统的衰老中心血管再生 spaic：sub-𝜇/通道，16通道通用 - 敏感性，特异性和诊断精度2013 吞噬氧化酶/BEM1P结构蛋白蛋白PB1CP对植物免疫中的NADPH氧化酶RBOHD负调节 Finerenone在2型糖尿病患者，慢性肾脏疾病和肝脏脂肪变性和纤维化标记的患者中的功效：富达亚组分析 欧洲轴向脊椎关节炎患者的第二和第三TNF抑制剂：切换原因的有效性和影响 最初发表于：塞恩维尔，Éric； Zaina Albalawi； Van Asten，Suzanne A；阿巴斯，Zulfiqarali G；艾莉森，吉夫； JavierAragón-Sánchez；胚胎 感染和免疫中的性别和性别 神经肿瘤学 评论
利益冲突Philipp Karschnia-从Ludwig-Maximilians-University慕尼黑的“研究与教学支持计划”（Föfole）授予了“ LMU医学研究与科学学会”（Wifomed）（Wifomed）的“弗里德里希·贝尔·贝尔（Friedrich-Baur） - 贝尔·贝尔（Friedrich-Baur-Baur-Roundation）和“ Familie mehdontation”。Emilie le Rhun -Elr获得了Abbvie，Adastra，Daiichi Sankyo，Leo Pharma，Seagen和Tocagen的讲座或顾问委员会的酬金。Michael Vogelbaum- Infuseon Therapeutics的间接股权和患者特许权使用权益。来自Celgene和Cellinta的Honararia。从Celgene和Oncosynergy获得的研究赠款。Martin van den bent- Celgene，BMS，Agios，Boehringer，Abbvie，Abbvie，Bayer，Carthera，Nerviano和Genenta的顾问。Stefan J. Grau - 未报告披露。Matthias Preusser – MP has received honoraria for lectures, consultation or advisory board participation from the following for-profit companies: Bayer, Bristol- Myers Squibb, Novartis, Gerson Lehrman Group (GLG), CMC Contrast, GlaxoSmithKline, Mundipharma, Roche, BMJ Journals, MedMedia, Astra Zeneca, AbbVie,礼来（Lilly），梅达德（Medahead），戴伊（Daiichi Sankyo），赛诺菲（Sanofi），默克·夏普（Merck Sharp＆Dome），托卡根（Tocagen），阿法斯特拉（Adastra）。以下营利性公司支持MP向其机构支付的临床试验和合同研究：Böhringer-Ingelheim，Bristol-Myers Squibb，Roche，Daiichi Sankyo，Daiichi Sankyo，Merck Sharp＆Dome，Novocure，Novocure，GlaxoSmithkline，Abbvie。Riccardo Soffietti-未报告披露。Louisa von Baumgarten - 尚无报告。 Manfred Westphal - 未报告披露。Louisa von Baumgarten - 尚无报告。Manfred Westphal - 未报告披露。Michael Weller-来自Abbvie，Adastra，Merck，Sharp＆Dohme（MSD），默克（EMD），Novocure，Piqur和Roche的研究赠款。荣誉仪式或咨询委员会的参与或咨询咨询，来自Abbvie，Adastra，Basilea，Bristol Meyer Squibb（BMS），Celgene，Merck，Sharp＆Dohme（MSD），Merck（EMD），Novocure，Orbus，Roche，Roche，Tocagen和Ymabs和Ymabs和Ymabs和Ymabs和Ymabs。Joerg -Christian Tonn- Brainlab和Carthera的顾问/发言人Honoraria，以及Springer Publisher Intl的特许权使用费。
自我划分改善了表格数据插补的扩散模型
出于多种原因，例如数据收集中的人错误或隐私注意事项，不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。 人们会期望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。 但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。 这与表格域固有的自然偏差有关，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。 在这项工作中，我们提出了一个高级扩散模型，名为S Elf Subsuped Impation d iffusion M Odel（简短的SIMPDM），专门针对表格数据插图任务量身定制。 为了减轻对噪声的敏感性，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正常，以确保同意和稳定的插定预测。 此外，我们在SIMPDM中引入了一个精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。 广泛的实验表明，在各种情况下，SIMPDM匹配或优于最先进的插补方法。不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。人们会期望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。这与表格域固有的自然偏差有关，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。在这项工作中，我们提出了一个高级扩散模型，名为S Elf Subsuped Impation d iffusion M Odel（简短的SIMPDM），专门针对表格数据插图任务量身定制。为了减轻对噪声的敏感性，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正常，以确保同意和稳定的插定预测。此外，我们在SIMPDM中引入了一个精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。广泛的实验表明，在各种情况下，SIMPDM匹配或优于最先进的插补方法。
为初级保健团队提供的慢性疾病患者的自我管理教育和支持计划的特征：快速审查
Cristina Elena Popa Tache副教授国际法副教授，Ciret- International De Recherches etétudesthristdiveporginaires paris，法国cristinapopatache@gmail.com https https：// orcid。org/0000-0003-1508-7658通讯作者，负责写作和研究。竞争利益：没有竞争利益。免责声明：作者宣布她在本手稿中表达的观点和观点无效任何组织。翻译：本文的内容用作者用英语编写。执行编辑 - Oksana Uhrynovska博士。英语编辑 - 莎拉·怀特博士。版权所有：©2023 Cristina Elena Popa Tache。这是根据Creative Commons归因许可条款（CC By 4.0）分发的开放访问文章，该条款允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制，前提是原始作者和来源被记入。如何引用：Cristina Elena Popa Tache“国家免疫，过去和未来之间” 2023 1（18）东欧的正义访问97-110。 https://doi.org/10.33327/ajee-18-6.1-a000121
大区域，自我修复块共聚物膜用于能量转换
强烈的电鱼连续将代谢能量转化为离子选择性膜的电势差。1,2具有此能力的可植入人造电器器官的制造将需要宏观，稳定，自我修复，流体和能量转化的膜。这里提出的工作引入了一种自组装策略，以准备满足所有这些标准的人造膜。该策略使用水性两相系统的界面来模板并稳定具有可扩展区域的分子薄（〜35 nm）平面块聚合物双层双层分子的形成，这些双层均可能超过10平方米，而没有缺陷。这些膜具有自我修复的能力及其屏障功能，以与离子（〜1mcm2）相匹配磷脂膜的能力。这些膜的流动性可以通过分子载体来直接功能化，该分子载体将钾离子沿浓度梯度沿钠离子降低了浓度梯度。与技术膜的电荷选择性相反，这种生物启发的离子 - 选择性使得在膜上建立电势差，以将等效浓度的NaCl和KCl分离溶液。我们通过与互连的流体储层构造台式原型人造器官来证明适用性，其电压增加了60 mV，每增加一个离子选择性膜串联。
具有策划数据的自我消耗生成模型可证明优化人类偏好
生成模型的快速进步导致了构成质量的令人印象深刻的飞跃，从而模糊了合成数据和真实数据之间的界限。网络规模的数据集现在易于通过合成数据不可避免地污染，直接影响了未来生成的模型的培训。已经在文献中出现了自我消耗生成模型的一些理论结果（又称迭代性重新训练），表明模型崩溃或稳定性可能取决于每个重新培训步骤中使用的生成数据的分数。但是，实际上，合成数据通常受到人类反馈的约束，并在在线使用和上载之前由用户策划。例如，流行的文本到图像生成模型的许多接口（例如稳定的扩散或Midjourney）为给定查询产生了几种图像的变化，最终可以由用户策划。在本文中，我们从理论上研究了数据策展对生成模型的迭代重新培训的影响，并表明它可以看作是一种隐式优先优化机制。但是，与标准偏好优化不同，生成模型无法访问成对比较所需的奖励功能或负面样本。此外，我们的研究不需要访问密度函数，而只需要访问样品。我们证明，如果数据是根据奖励模型策划的，则最大化迭代重新训练程序的预期奖励。我们在每个步骤使用真实数据的正分数时进一步提供了关于重新循环的稳定性的理论结果。最后，我们在合成数据集和CIFAR10上进行说明性实验，表明这种过程扩大了奖励模型的偏见。
头发衍生的大麻素水平之间的关联，自我...
＆]。这些风险是独立和累积的[18,19]。这个范式称为发展计划，wassuggestedbybybarker etal。[20]，与出生体重正常的成年人相比，患有LBW的成年人患心脏死亡的风险更大。在同一时间，Brenner and Colgues [21]基于观察结果，即在较不利的人群中过度张力和CKD往往更普遍，在该人群中，LBW率也更高，表明LBW可能会与先天性降解的人数相关联，易于高级疾病，以较晚的疾病和Sidgeney Sedney病的生命，该疾病的生命为耐高症。对具有不同出生权重的个体的尸检研究表明，肾单位数的变化有13倍，可能反映了肾脏发生对妊娠暴露的敏感性[22
对软机器人技术的自我修复聚合物的评论
摘要：软机器人的内在合规性提供了安全性，自然适应其环境，可以吸收冲击并保护它们免受机械影响。然而，一项文献研究表明，用于构造的软聚合物容易受到各种损害的影响，包括疲劳，过载，界面剥离和切割，撕裂和尖锐物体的穿孔。经济和生态解决方案是通过自我修复聚合物构建未来的软机器人系统，并结合了治愈损害的能力。本评论的论文提出了评估自我修复聚合物的潜力的标准，用于软机器人应用。基于这些软机器人的要求以及与机械和愈合特性相关的材料的定义性能参数，对文献中已经可用的不同类型的自我修复聚合物进行了严格评估和比较。除了对自我修复软机器人技术的艺术状态描述外，该论文还讨论了刺激自我修复聚合物科学与软机器人技术之间跨学科组合的驱动力和局限性。引言对可以安全与人类互动的机器人的需求导致了“软机器人技术”领域的出现（1，2）。这个新阶级最近对机器人社区，学术界（3）和行业（4，5）引起了极大的兴趣。在软机器人，身体部位或某些情况下，整个机器人由连续变形的结构组成，在许多情况下，该结构是由弹性聚合物（6、7）制成的，包括硅（8）和聚氨基烷（9）。软体零件具有相对较大的自由度，导致有趣的大规模变形模式（10）。大多数这些柔性设备都是通过可变的长度肌腱（11）驱动的，可以集成张力电缆或形状的存储器合金电缆（12），或者通过形状的存储聚合物（13-15）（13-15），或者它们是通过将其内部流体通道和圆圈放置在压力下（16、17）或在vacuum（18）的情况下驱动的。是由柔性材料制成的，具有固有的合规性，可导致有趣的特征，例如由于冲击吸光度（19、20）和安全性而引起的影响和碰撞的韧性（21，22）。因此，软机器人适合在不确定的，动态的任务环境和安全的人类机器人相互作用中应用（23）。in
动态分类：利用自我监督的分类来增强预测性能
在本文中，我们提出了一种创新的动态分类算法，旨在实现零遗漏的检测和最小误报的观察。使用监督模型将数据分配到N当量的训练子集和n个预测子集中，然后是n个单独的预测模型的独立预测。这使每个预测模型都可以在较小的数据范围内运行，从而提高了整体准确性。此外，该算法利用通过监督学习生成的数据来进一步完善预测结果，滤除未满足准确性要求的预测，而无需引入其他模型。实验性调查表明，当数据分配误差最小时，动态分类算法实现了出色的性能，而零遗漏的检测和最小的假阳性，则显着超过了现有的模型结合体。即使在分类错误较大的情况下，算法仍然可以与最新模型相提并论。这项研究的关键创新包括自我监督的分类学习，小范围子集预测的使用以及直接拒绝不合格的预测。虽然当前的算法在自动参数调整和分类模型效率方面仍然有改进的空间，但它在多个数据集中表现出出色的性能。未来的研究将着重于优化分类组件，以进一步增强算法的鲁棒性和适应性。
注释引导：一种自我增强方法的视觉预训练
尽管在野外有大量未标记的图像，但在原始图像数据上进行了可扩展的视觉预训练仍然是一个挑战。像素重建之类的通用配方努力为有效捕获详细的语义而努力，而在增强图像视图之间保持一致性的方法优化依赖于未经保育数据（如Web Crawls或视频框架）中不存在的归纳偏见。我们如何从广泛的未标记的IMEAL数据集中更有效地学习？我们研究注释引导程序，这种方法学会了将图像关联到示意注释，并使用未标记的数据来引导模型的理解，通过对图像附近农作物的语义进行预测。关键的优势在于它具有规格（哪些语义概念很有趣？）从预测中（这些概念发生在自然图像数据中？）。我们表明，注释引导使我们能够通过策划的未标记数据集或弱监督的数据集指导预训练，同时通过自举损失从所有未经切割的图像数据中学习。我们的实验证明了对野外未标记图像的预先培训的改进，包括视频数据，例如epickitchens，Coco等场景数据以及CC12M（例如CC12M）。
自我 - 螺旋联系人的概念网格
自助力的概念网格与基础架构支持计划中的自助力接触的项目的年度相关概念，必须基于自助率接触的框架条件来创建基础架构支持计划区域帐篷（IFP STZ）。报告通过年度结构化事实报告进行。站立：26.02.2025