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利培酮诱导患者的强迫症
检查，他被看见与自我交谈，怀疑别人，愤怒爆发，自我保健差。最初的心理状况考试还显示出第3人的听觉幻觉，参考和迫害妄想的第一级症状，个人和社会判断力受损，完全缺乏洞察力。nil的过去和家族史。相关调查排除了有机原因。他被诊断为偏执型精神分裂症的病例，并用T.利培酮治疗，每天以两种分裂的剂量和T. trihecyphenidylyyyy的每天逐渐远至6毫克6 mg，每天以两种分裂的剂量进行4毫克。患者表现出症状的逐渐改善。在4个月的治疗结束时，他似乎无症状，但在例行后续行动中，他报告说，购买新手机和多个手机的反复和不可抗拒的冲动。抱怨这些思想是他自己的，并认为它们是不必要的，不合理的和令人痛苦的。在4周内，他强迫购买了价值5-6万卢比的多个电话。任何抵制购买新手机的尝试都会导致焦虑和不安。患者被诊断为利培酮诱导的强迫症。他是通过将利培酮的逐渐交叉滴定和T. amisulpride逐渐交叉滴定来管理的，高达450 mg/天，症状消失了。患者保持良好。
具有应变诱导结构色彩的可拉伸软复合材料
已用于机械响应变色聚合物[8–10]，而电子转移机制已被用于制造电致发光机器人皮肤。[11] 具有应力可调结构色的软材料也已开发出来，使用水凝胶基质中的定向纳米片或有机双层、聚合物渗透的光子晶体和液晶系统。[4,5,12] 尽管概念验证材料和设备已经成功展示，但目前这些材料在自主和节能的块体设备中的利用受到以下因素的阻碍：诱导颜色变化所需的高能量输入、速度慢、不可逆性以及扩大合成和制造工艺的挑战。与人造设备相比，鱼、鱿鱼和变色龙等动物已经进化出优雅、节能的细胞内结构，可以动态控制颜色，从而进行交流、警告、保护和伪装。 [13–17] 其中一些动物的彩虹色是由一种名为虹细胞的特殊细胞内的层状纳米结构反射光线的建设性干涉产生的。颜色和亮度的变化是通过细胞介导对这些反射结构的层状间距和方向的操控而产生的。例如，霓虹灯鱼只需使用所谓的百叶窗机制倾斜高反射率的鸟嘌呤板，就能将颜色从蓝绿色（≈ 490 纳米）变为靛蓝色（≈ 400 纳米）（图 1 A、B 和电影 S1，支持信息）。[13] 在电刺激虹细胞的驱动下，颜色变化是可逆的，而且速度超快。由于该机制依靠入射光作为动力源，并且反射光线通过建设性干涉得到加强，因此这些动物可以用最少的能量输入产生强烈、动态可调的颜色。人们还广泛探索了堆叠的薄片形式的层状结构，以便对合成材料的性质和功能进行结构控制。受软体动物壳结构的启发，粘土和无机薄片排列成珍珠层的砖和砂浆结构，可用于显著提高聚合物基复合材料的刚度和断裂韧性。[18–22] 除了机械性能外，人们还开发了具有精心设计的薄片取向的结构材料，以提高锂离子电池石墨阳极的充电速率[23]，或实现受植物启发的变形结构[24]和软机器人的形状变化。[25] 与许多可以实现的组装过程相比，
一种具有输入阻抗增强和抑制偏移诱导电荷转移的斩波神经前端
摘要 — 现代神经调节系统通常提供大量的记录和刺激通道，这降低了每个通道的可用功率和面积预算。为了在面积限制越来越严格的情况下保持必要的输入参考噪声性能，斩波神经前端通常是首选方式，因为斩波稳定可以同时改善（1/f）噪声和面积消耗。现有技术中，通过基于输入电压缓冲器的阻抗增强器解决了输入阻抗大幅降低的问题。这些缓冲器对大型输入电容器进行预充电，减少从电极吸取的电荷并有效提高输入阻抗。这些缓冲器上的偏移直接转化为电荷转移到电极，这会加速电极老化。为了解决这个问题，提出了一种具有超低时间平均偏移的电压缓冲器，它通过定期重新配置来消除偏移，从而最大限度地减少意外的电荷转移。本文详细介绍了背景和电路设计，并介绍了在 180 nm HV CMOS 工艺中实现的原型的测量结果。测量结果证实，发生了与信号无关的缓冲器偏移引起的电荷转移，并且可以通过所提出的缓冲器重新配置来缓解这种电荷转移，而不会对输入阻抗增强器的操作产生不利影响。所提出的神经记录器前端实现了最先进的性能，面积消耗为 0.036 mm2，输入参考噪声为 1.32 µV rms（1 Hz 至 200 Hz）和 3.36 µV rms（0.2 kHz 至 10 kHz），功耗为 13.7 µW（1.8 V 电源），以及 50 Hz 时的 CMRR 和 PSRR ≥ 83 dB。
颗粒有机碳的3D分布由大漩涡诱导
中尺度涡流会由于其固有特征而影响海洋中物质的分布，从而影响当地的生态系统。然而，以前几乎没有关于大旋转（GW）对颗粒有机碳（POC）分布的影响的研究。这项研究分析了GW对索马里沿岸印度洋西北部海洋POC浓度的三维分布的影响。表明，在GW的表面和地下海洋中，POC的空间分布模式存在显着差异。在海面，GW边缘的POC浓度高于GW的捕获和运输效果所产生的涡流中心。差异约为中心和边缘之间的20 mg·m -3。在地下层（大约在50至175 m之间），涡流中的POC浓度很高，而周围水中的POC浓度很低。中心和边缘之间的最大差异约为10 mg·m -3。这些现象表明，GW将对海洋中的POC分布产生影响，这反过来可能会影响当地海洋中的碳循环进展。
免疫检查点抑制剂诱导的甲状腺功能减退症预测日本受试者的治疗反应
免疫检查点抑制剂（ICI）会导致各种与免疫相关的不良事件（IRAE）。中，甲状腺功能障碍最常在内分泌环境（1）中观察到。在一项队列研究中，有44％的ICI治疗患者出现了某种形式的甲状腺功能减退症，大多数ICI诱导的甲状腺功能障碍是破坏性的甲状腺炎或甲状腺功能减退症（2）。ICI引起的坟墓疾病的频率很低； ICI给药后，约有2％的患者表现出甲状腺毒性（3）。在一项针对恶性黑色素瘤患者的大型队列研究中，接受ICI后出现甲状腺毒性病的患者表现出无效的生存率，但癌症结局与甲状腺功能减退症之间没有相关性（4）。我们对川崎医学院医院接受ICI治疗的466例患者进行了一次单中心回顾性研究，并报告了被诊断为内分泌相关IRAE的患者的生存率明显更高（5）。我们机构中与内分泌相关的IRAE的发生率为25.5％，其中大多数是主要甲状腺功能减退症。在日本患者中，在伴有内分泌相关的IRAE的情况下，平均观察期可能更长，但先前的研究不足以评估IRAE患病率与ICI治疗的效率之间的相关性。这项研究的目的是评估甲状腺功能障碍程度与ICI治疗的效率之间的相关性在评估甲状腺功能的ICI治疗患者中。
癌症中的三级淋巴结构：成熟和诱导
第三级淋巴结构（TLS）是在外周非淋巴组织中形成的异位淋巴细胞骨料，包括炎症组织或癌组织。肿瘤相关的TLs是抗原表现和外围自适应免疫激活的突出中心，该中心在各种癌症中表现出阳性的预后价值。近年来，已经提出了有关TLS成熟的概念和成熟的TLS，其特征是发育良好的生发中心，表现出更有效的肿瘤抑制能力，具有更强的明显影响。同时，越来越多的证据表明，在癌症治疗过程中，可以通过治疗干预措施诱导TLS。因此，在当前TLS研究中，TLS成熟度和诱导其形成的治疗干预措施的评估是关键问题。在这篇综述中，我们旨在全面摘要，以实现TLS成熟度和能够诱导其在肿瘤中形成的TLS成熟和治疗策略的分类。
在2D材料中查看光诱导的量子现象
过去二十年来目睹了对Van-der-Waals（VDW）材料的研究爆炸，这是一类广泛的固体，在该固体中，平面晶体板由VDW部队粘合在一起。通常，这些材料只能将其稀释为几个原子层，甚至可以将其变成单个原子纸，从而意识到其传统散装形式的二维（2D）变体。由于在2000年代初期的单层（1L）的第一次驱动器以来，已经将各种VDW材料隔离并以2D极限进行了隔离和研究，包括金属，宽间隙绝缘子，半导体，半导体，半金属，超级导管，磁性材料，磁性材料，以及更多。[1]中，在这些半金属中，例如石墨烯和2D半导管，通常由VI组VI过渡金属二甲硅烷基（TMDC）代表，在基本凝聚的物理学以及在电子，电子，光电电子技术中以及在基本凝聚的物理学方面创造了令人兴奋的新机会。[2-4]由于光学相互作用和频段结构发生了巨大变化，在从几层到1L极限的过渡中可能发生，因此在2D Light-Matter相互作用和超级超平均光电设备中证明了2D半导体和半米的独特机会。这值得探索其光诱导的物理学，从而导致新型量子现象。2D材料的关键特性之一是增强的电子 - 电子库仑相互作用，其介电筛选和低维度引起。这些相互作用不仅强烈修改平衡频带结构，而且更改了（照片）激发的带构结构。[5]，例如，强烈结合的激子[6]（由绑定的电子和孔组成），即使在室温下，也要赋予2D半导体的光学响应。这些摘录显示出各种各样的物种，具有不同的自旋，[7] Monma，[8]和电荷[9]影响其光 - 肌电相互作用的频谱，动力学和应用。2D材料的另一个属性是它们能够将其堆放到其他2D材料和基板上，几乎没有约束。[10]这些结构中的层间相互作用促进了一种独特的手段，用于设计异质结构属性和功能，而不是组成材料的材料。[11,12]这些属性包括动量依赖性层
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Larsson，C.，Larsson，F.，Xu，J。等（2023）。锂插入诱导SWE
结构电池复合材料属于类别的多功能材料，具有同时存储电能并承载机械负载的能力。在充当负电极时，碳纤维也充当机械增强。锂离子插入碳纤维中的含有6.6％的径向膨胀，轴向膨胀为0.85％。此外，碳纤维的弹性模量受锂插入的显着影响。当前的结构电池建模方法不考虑这些功能。在本文中，我们通过开发考虑有限菌株和锂浓度依赖性纤维模量的计算模型，研究碳纤维中锂插入对结构电极机械性能的影响。计算模型可以表示形态变化，从而预测可以预测诸如内部应力状态，均质的切线刚度以及由碳纤维静脉引起的电极的有效扩展。所采用的有限应变公式允许在不同的静态状态下持续考虑测量数据。采用有限应变公式的重要性也显示为数值。最后，通过实施一种新型的无应力膨胀方法，结果表明，结构电极的计算膨胀与实验中观察到的相似趋势。
通过稀疏诱导生成来培养大脑以实现持续学习
深度神经网络在持续学习中会遭受灾难性遗忘，在优化新任务时，它们往往会丢失有关先前学习过的任务的信息。最近的策略是隔离先前任务的重要参数，以便在学习新任务时保留旧知识。然而，使用固定的旧知识可能会成为获取新表示的障碍。为了克服这个限制，我们提出了一个框架，通过吸收新任务的知识来演化先前分配的参数。该方法在两个不同的网络下执行。基础网络学习顺序任务的知识，而稀疏诱导超网络为每个时间步骤生成参数以演化旧知识。生成的参数将基础网络的旧参数转换为反映新知识。我们设计超网络以根据任务特定信息和基础网络的结构信息生成稀疏参数。我们在图像分类和视频动作识别任务的类增量和任务增量学习场景中评估了所提出的方法。实验结果表明，通过发展旧知识，所提出的方法在这些场景中始终优于各种各样的持续学习方法。