嗅觉大脑中的呼吸锁定活性主要源自嗅觉感觉神经元的机械敏感性,以使气压从嗅球传播到大脑其余部分。有趣的是,鼻气流速率的变化导致嗅球响应的重组。通过利用自然条件下呼吸动力学的自发变化,我们研究了呼吸驱动是否随鼻气流运动而变化。我们分析了在醒来和睡眠状态下各个大脑区域中相对于呼吸信号的局部现场潜在活动。我们发现呼吸方案是特定于州的,而安静的唤醒是唯一的警惕性状态,在此期间,所有记录的结构都可以通过呼吸频率进行呼吸驱动。使用CO 2增强的空气改变与每个州相关的呼吸系统和基于呼吸周期的分析,我们证明,在安静醒来期间观察到的大而强大的大脑驱动器与呼吸模式中的深度和灵感持续时间之间的最佳权衡有关,表征了这种特定状态。这些结果首次表明呼吸状态的变化会影响皮层动力学,并且与REST相关的呼吸系统是呼吸驱动大脑的最佳选择。
摘要:2019 冠状病毒病 (COVID-19) 已成为全球大流行,但治疗选择仍然有限。迄今为止,疫苗接种一直是预防传播和降低疾病严重程度的主要策略。然而,随着大规模接种后的随访观察,COVID-19 疫苗诱发的免疫性血小板减少性紫癜 (ITP) 引起了研究者的关注。本研究报告了一名 78 岁老年女性的病例,该患者在接种 COVID-19 疫苗 (Vero 细胞) 后出现“口腔出血 2 天,四肢散在出血点 1 天”,血常规分析显示白细胞计数为 6.27x10 9 /l,血红蛋白水平为 144 g/l,血小板 (PLT) 计数低至 1x10 9 /l。骨髓细胞形态学显示血小板减少,而未观察到产生血小板的巨核细胞。患者确诊为ITP,给予对症支持治疗,如醋酸泼尼松1mg/kg、重组人血小板生成素、人免疫球蛋白0.4g/kg静脉注射、止血等。治疗开始后1周,患者PLT计数开始升高,9天后恢复正常。本研究旨在提高医务人员对该病的认知,提高公众的警惕性。同时,本研究也为管理此类COVID-19疫苗不良反应提供了一种有效的方法。
摘要 — 多年来,了解大脑机制一直是许多不同领域的重大研究课题。脑信号处理,尤其是脑电图 (EEG) 近年来引起了学术界和工业界的日益浓厚兴趣。其中一个主要例子是旨在连接大脑和计算机的脑机接口 (BCI) 数量的不断增加。在本文中,我们提出了一个新颖的框架,使我们能够从 EEG 信号中检索注意力状态,即对特定任务的关注程度。以前的方法通常通过电极考虑 EEG 中的空间关系,并在基于循环或卷积的架构中对其进行处理,而我们在此建议还利用基于变压器的网络来利用空间和时间信息,该网络已经在许多机器学习 (ML) 相关研究(例如机器翻译)中显示出其优势。除了这种新颖的架构之外,还对特征提取方法、频带和时间窗口长度进行了广泛的研究。所提出的网络已在两个公共数据集上进行了训练和验证,与最先进的模型相比取得了更高的结果。除了提出更好的结果外,该框架还可以用于实际应用,例如注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 症状或驾驶评估期间的警惕性。
摘要:尽管意识到有助于增加SLE感染性疾病的易感性的因素,但感染仍然是全身性红斑狼疮(SLE)的主要死亡原因之一。临床医生在SLE遇到感染时报告了挑战和障碍,因为某些感染可能模仿狼疮耀斑。在SLE的发烧管理中没有基于证据的实践指南,具有与SLE中与传染病控制和/或预防策略相关的基于证据的福利实施。在诊断诊断性挑战时,必须强调确定机会性感染的警惕性。鉴于需要控制狼疮疾病活动以避免相关的器官损伤和死亡率,因此,平衡方法必须集中于SLE感染的管理和糖皮质激素剂量的减少。狼疮耀斑生物标志物的临床判断和应用可以减少假阳性,过度诊断并改善感染与狼疮耀斑的分化。进一步的基于精确的风险和筛查措施必须确定将从低剂量免疫抑制疗法,靶向免疫治疗和疫苗接种计划中受益最多的个人。关键字:全身性狼疮红肿,感染,挑战,管理,狼疮
抽象刺激药,经颅磁刺激,脑计算机界面甚至遗传修饰都被讨论为潜在认知增强的形式。认知增强可以被认为是健康个体使用的寻求利益的策略,以增强认知能力,例如学习,记忆,注意力或警惕性。这种现象在公众,专业和科学文献中进行了激烈的争论。许多有利于认知增强的陈述(例如,与更高的生产力和自主权有关)或反对它(例如,与健康风险和社会期望有关)依赖于人类福利和人类繁荣的主张。但是,由于经常缺少(或无效)这些主张的社会和心理科学的现实证据,有关认知增强的辩论已经停滞不前。在本文中,我们描述了一系列有关认知增强的心理和社会方面的重要辩论问题(例如,内在动机,幸福感),并解释了为什么它们在认知增强辩论和未来研究中要解决的基本重要性。我们提出了针对与认知增强剂相关的社会和心理成果的研究(例如,污名化,倦怠,精神健康,工作动机)。我们还呼吁呼吁科学证据,包括但不限于生物健康结果,以彻底评估增强的影响。需要此证据来参与经验知情的决策,并促进用户和非用户增强的身心健康。
摘要 - 我们提出了一种用于学习脑电图(EEG)的新型深神经结构。为了学习空间插图,我们的模型首先获得了Riemannian-Nian歧管上空间协方差矩阵(SCM)的riemannian平均值和距离。然后,我们通过切线空间学习将空间信息投射到欧几里得空间上。随后,使用两个完全连接的层来学习空间信息嵌入。此外,我们提出的方法通过使用具有软注意机制的深长短期记忆网络从欧几里得空间中的EEG信号中提取的差分熵和对数功率谱密度特征来学习时间信息。为了结合空间和时间信息,我们使用有效的融合策略,该策略学习了用于嵌入决策特定特征的注意力权重。我们在三个流行的EEG相关任务中评估了四个公共数据集上的拟议框架,特别是情绪识别,警惕性估计和运动图像分类,其中包含各种类型的任务,例如二进制分类,多类分类和回归。我们提出的体系结构在种子视频上的其他方法优于其他方法,并在其他三个数据集(Seed,BCI-IV 2A和BCI-IV 2B)上接近最先进的方法,显示了我们在脑电图表示学习中框架的鲁棒性。我们论文的源代码可在https://github.com/guangyizhangbci/eeeg riemannian上公开获得。
美国前总统罗纳德·里根的标志性名言是俄罗斯谚语“信任,但要核实”。这句话象征着美苏冷战期间的政治环境。对于安全关键系统,我们必须有类似的警惕性。尽管运行环境恶劣,但超关键数字系统(如飞行关键商用航空电子设备)发生灾难性故障的概率不应超过每小时十亿分之一 [2]。为了达到这种可靠性,系统必须设计为容错系统。但是,意外的环境条件或逻辑设计错误会显著降低系统的假设可靠性。测试无法证明系统具有“十亿分之一”的可靠性——根本问题是必须执行的测试太多了 [3]。形式化验证——即严格的数学证明——在代码级别上证明系统具有超可靠性,目前对于工业设计来说也不切实际,尽管“轻量级”方法继续获得关注 [4]。由于单独的测试或形式化验证都不足以证明超可靠系统的可靠性,因此提出了在运行时监控系统的想法。监视器观察系统的行为并检测其是否符合规范。我们对在线监视器特别感兴趣,它在运行时检查是否符合规范(而不是稍后离线检查),因此如果发现系统偏离其规范,它可以将系统置于已知的良好状态。监视器可以在运行时提供额外的信心,确保系统满足其规范。
• 2023 年 4 月 3 日,负责《皇家公司治理与问责法》的部长向 MPI 发出了关于组织审查的指令。组织审查考虑了公司在 2021/22 财年和 2022/23 财年的运营情况,组织审查结果于 2023 年 12 月以书面报告的形式提交给负责公司的部长和公司董事会。根据指令规定,MPI“在进行组织审查期间未对公司的运营进行任何重大更改”,并在 2024 年通用费率申请中提议“不更改服务费率”。该指令以报告的交付结束。 • 2023 年 2 月 1 日,负责《皇家公司治理与问责法》的部长向 MPI 发出了关于采购政策和程序的指令。该指令适用于公司通过非竞争性程序采购货物和服务,并要求公司在其年度报告中公布根据直接授予或单一来源安排或紧急情况达成的协议的信息。 • 2020 年 1 月 30 日,皇家服务部长向皇家公司发布了有关高管薪酬、总体人员配备水平以及管理跨度和层级审查的指令。MPI 将继续遵守该指令。这是在 2017 年管理层削减、2017 年完成的跨度和层级分析以及公司对保持与人员配备水平和总体薪酬相关的警惕性的承诺的基础上做出的。
Creecy和Hlengwa呼吁道路安全警惕比勒陀利亚:交通部长Barbara Creecy女士和副部长Mkhuleko Hlengwa先生对周六早晨遭受惨败的人丧生的亲人丧生的家人和社区,对Theenteen Elliper的遭受了极大的态度,该家族和社区遭受了灾难性的影响。撞车事故涉及从Hoedspruit到Acornhoek的交货货车Enroute,以及一个朝相反方向行驶的小巴。可悲的是,小巴的十(10)名乘员和送货货车的三(3)个丧生。由于碰撞的严重性和随后的大火,受害者的遗体需要DNA识别,这是现在正在进行的过程。部长兼副部长表示,南非哀悼并与悲伤的家庭哀悼和站立,并赞扬紧急服务,法医团队和执法机构在这种痛苦的情况下反应迅速,他们进一步表示,这一危险是对道路安全的警惕性和在我们的道路上驾驶的明确提醒。他们恳求驾驶员遵守速度限制,避免分心,永远不要在酒精的影响下开车,并确保车辆对行驶。虽然道路交通管理合作和其他执法部门的确切原因仍在调查中,但该部敦促所有道路使用者优先考虑安全并谨慎行事。发行者:国家运输媒体部联系人:Collen Missibi国家发言人066 476 9015
这篇叙述性评论探讨了人工智能(AI)对妇科手术的革命性影响,描述了其历史演变,当前的应用和未来的未来发展。AI与妇科的整合已将手术实践转变为高级,面向精确的程序,重塑患者护理。评论重点介绍了AI技术的重大进步,包括机器人系统,机器学习算法和AI驱动的诊断工具,这些工具显着提高了手术精度,诊断准确性和个性化的患者护理。在各种妇科程序中广泛检查了AI的临床应用,并强调了其在微创手术,肿瘤学干预和生殖医学中的作用。审查还批判性地评估了人工智能对手术结果,患者安全和医疗保健效率的影响,从而承认这些技术一体化所带来的好处和挑战。道德考虑,法律意义,技术障碍和数据隐私问题,强调了在医疗保健中平衡AI的需求。审查结束时,确认了AI在妇科手术中的变革性作用及其进一步彻底改变该领域的潜力,强调了连续跨学科的合作,研究和道德警惕性的必要性,以利用AI在增强患者护理和外科手术现象中充分利用AI的全部潜力。关键词:人工智能(AI),妇科手术,机器人技术,机器学习,个性化医学。