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早期 aEEG 异常在预测早产新生儿脑损伤和神经发育结果中的作用。
这是现代围产期护理及其家属的目标。振幅整合脑电图 (aEEG) 监测可以发现异常脑活动，否则这些活动可能会被忽视，例如亚临床癫痫发作或低血糖或气胸期间的短暂性背景恶化。尽管近年来，出生后早期 aEEG 已成为早产儿越来越常用的工具，但没有明确证据证实其对胎龄 < 30 周的早产儿的预后价值 [2]。极度早产儿最主要的特征是不连续的基线脑电图，在成熟和睡眠-觉醒循环 (SWC) 出现方面，经过验证的参考标准很少。最近，MRI 在评估早产儿脑损伤方面的价值越来越大，在足月时进行时可提供很高的预测值（敏感性 84%，特异性 89%）[3]。对于轻度和中度异常白质损伤，连续 HUS 的可靠性较低 [4]。Kidokoro 等人提出了一个评分系统和简单的大脑指标来描述极早产儿的脑损伤和发育障碍 [5]。总有一部分婴儿在儿童期有损伤，但在神经影像学检查中没有表现出明显的脑损伤或改变。因此，有必要探索其他早期预测早产儿脑损伤的方法。神经功能障碍可能通过 aEEG 中的异常比率反映出来，可以作为早产儿和足月儿脑损伤的早期标志。
使用 Unitree A1 四足机器人构建基于视觉的 AI 演示器
展示人工智能 (AI) 能力的挑战之一是找到有效的方式来以切实的方式展示其能力。在本文中，我们使用 Unitree A1 四足机器人展示了一个基于视觉的 AI 演示器。该演示器旨在供苏黎世应用科技大学人工智能中心 (CAI) 使用，以在现实环境中展示 AI 的能力，例如展览。为了实现这一点，我们开发了一个应用程序，允许机器人响应四种特定的手势。该软件从机器人的集成摄像头接收实时图像，并利用 MediaPipe 框架进行手部跟踪和界标点生成，这些界标点实时显示在远程 PC 上。我们根据 3768 个手势记录训练的逻辑回归模型随后会检测站在机器人前面的用户做出的手势。该模型与机器人的系统进行通信，允许通过用户界面控制其检测和姿势。在我们的实验室测试中，机器人展示了每个手势的平均准确率为 91%。然而，我们发现在强光或弱光环境中，机器人的性能不太可靠，准确率仅为 70%。为了提高机器人在这些条件下的性能，我们建议实施额外的算法或微调 MediaPipe 管道。总的来说，我们的演示器为 CAI 部门提供了一个展示 AI 的宝贵工具，因为它允许观众使用直观的手势与机器人互动，并通过观察机器人的即时反应来亲身体验 AI。
vero：带有真空清洁剂的四足机器人，用于垃圾垃圾
摘要 - 如今，上线对许多生态系统的平衡构成了重大威胁。一个例子是大海，垃圾来自海岸和城市，通过排水沟，街道和水道，在分解过程中释放有毒的化学物质和微塑料。垃圾去除通常是由人手动执行的，这本质上会降低可以从环境中有效收集的废物量。在本文中，我们提出了一个新颖的四足机器人原型，由于其自然机动性，它能够自主收集烟头，这是全球第二常见的最常见的无垃圾废物，在很难触及轮式和追踪机器人的地形上。我们方法的核心是用于垃圾检测的卷积神经网络，其次是时间优化的计划者，用于减少收集所有目标对象所需的时间。精确的垃圾去除，该过程驱动了真空吸尘器的喷嘴，该清洁器连接到检测到的香烟屁股顶部的机器人腿上之一。由于喷嘴的这种特殊位置，我们能够执行收集任务，而无需停止机器人的运动，从而大大增加了整个过程的时间效率。在六个不同的室外场景中进行了广泛的测试，以显示我们的原型和方法的性能。对作者的最佳知识，这是第一次提出这种设计和方法并在腿部机器人上成功测试。
皇家足病学院对HEIW的AHP劳动力发展计划的评论
无缝的劳动力模型，包括公共卫生角色，我们不清楚“按AHP数字来绘制的“ heiw of to to Strategic of Strategic of to Strategic”计划”。皇家足病学院支持一种方法，该方法促进了在初级和社区护理中直接获得足病医生的机会，威尔士已经存在各种服务。因此，我们渴望了解该声明的含义 - 例如，它是否是指对于AHP的初级和社区护理中可以创建多少个新角色，这些角色可能是这些角色，这些角色可能是（例如，首先联系从业人员），已经在初级和社区护理中工作的AHP的数量，还是主要的护理护理和社区保健和社区保健和社区保健服务的整合。
使用进化机器人方法生成多足机器人群的集体行为
摘要 本文演示了如何基于进化机器人方法生成多足机器人群的集体行为。群体机器人领域的大多数研究都是使用轮式驱动的移动机器人进行的。本文重点研究如何使用多足机器人群生成集体行为。进化机器人方法用于设计机器人控制器。将基于直觉的约束因素纳入适应度函数，使机器人的步态与自然生物相似。使用 PyBullet 物理引擎在计算机模拟中进行了排队任务实验。机器人控制器由具有单个隐藏层的循环神经网络表示。实验结果表明，提出的约束因素成功地设计了与自然生物相似的机器人步态。结果还表明，进化机器人方法成功地设计了多足机器人群集体行为的机器人控制器。
引用：杨瑞，张燕，王华，等。住院母乳喂养对中国早产儿脑功能发育的影响：研究
摘要 引言 早产儿由于大脑发育不成熟，与足月儿相比更容易出现神经发育缺陷。大多数没有神经发育损伤的早产儿最终可以达到与同龄人相同的学业水平，但有些早产儿表现出持续性障碍。母乳喂养对早产儿具有重要意义，是一项重要的公共卫生措施。母乳中的各种活性物质可促进早产儿大脑和中枢神经系统的发育。我们提出了一项前瞻性纵向队列研究方案，旨在探讨院内母乳喂养对早产儿大脑发育的影响及其可能的影响因素。方法与分析本研究将招募在浙江大学医学院附属妇产科医院出生并转入新生儿重症监护室的 247 名中国早产儿（胎龄：30-34 周）。通过电子病历收集人口统计学、临床和院内母乳喂养数据。此外，随访数据将通过电话、访谈或在线方式获取。将使用母乳喂养自我效能量表-简表、功能性近红外光谱神经影像学、宫外生长受限和年龄和分期问卷进行测量。随访将在出生后 3、6 和 12 个月进行。伦理与传播 本研究已获得浙江大学医学院附属妇产科医院医学伦理委员会批准（2019-058）。研究结果预计将发表在同行评审期刊上，并在相关的国家和国际会议上报告。试验注册号 ChiCTR1900027648；预结果。
设计和实施获取早产儿脉冲振荡数据的多中心方案
摘要 重要性：客观测量肺功能对于评估早产儿的呼吸系统结果至关重要。在极低胎龄新生儿（ELGAN）（胎龄 < 29 周）中，高比例的神经发育障碍可能会干扰肺功能测试。脉冲振荡法（IOS）是一种不需要用力呼气的呼吸系统力学无创测试。目的：描述一项在极度早产率高的队列中进行呼吸系统随访检测的多中心研究设计。方法：在五个中心用 IOS 评估了先前参加过两项 ELGAN 试验的学龄儿童和足月对照。组包括支气管肺发育不良发生率高的早产儿、没有或仅有轻微肺部疾病的早产儿以及健康的足月儿。严格的集中审查流程审查了 IOS 研究的技术可接受性。描述了设计和实施方案、可行性和成功率以及参与者的特征。结果：共招募了 243 名儿童，其中 239 名（98%）尝试了振荡法。三个队列（85%–90% 的尝试测试）和五个中心（80%–94% 的尝试测试）的技术可接受性都很高。与测试失败相关的呼吸和神经运动临床因素包括新生儿重症监护期间使用通气天数较多、3 级或 4 级脑室内出血史以及粗大运动功能障碍。解读：我们报告了在大型多中心 ELGAN 人群中振荡法的可行性和成功率很高，其中神经和发育合并症可能起着混杂作用。
预防患有溃疡风险的糖尿病患者的足溃疡：系统评价和荟萃分析
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耦合DNA条形码和外显子捕获量以解决Turridae（胃足，conoidea）的系统发育
图1无脊椎动物和水产养殖软体动物中受过比较训练的免疫反应模型。该图说明了在无脊椎动物和海洋软体动物中观察到的训练反应的多样性。训练诱导后的免疫反应（主要反应）和挑战（次要反应）。 文献中描述的不同响应模式由不同颜色的曲线表示。 传说指示观察到不同模式的物种：训练时诱导的持续反应，没有消光期，直到次级响应（深蓝色线）；免疫移位显示出定性不同的主要和次要反应，涉及不同的基因集（浅蓝色和深绿色线）；具有主要响应的公差响应，但没有次级响应（浅蓝色线）。 双相反应，命名为召回响应，其主要响应随后是灭绝阶段，以及对后续挑战（浅绿线）的相似或更强大，更快，更快的次要响应。训练诱导后的免疫反应（主要反应）和挑战（次要反应）。文献中描述的不同响应模式由不同颜色的曲线表示。传说指示观察到不同模式的物种：训练时诱导的持续反应，没有消光期，直到次级响应（深蓝色线）；免疫移位显示出定性不同的主要和次要反应，涉及不同的基因集（浅蓝色和深绿色线）；具有主要响应的公差响应，但没有次级响应（浅蓝色线）。双相反应，命名为召回响应，其主要响应随后是灭绝阶段，以及对后续挑战（浅绿线）的相似或更强大，更快，更快的次要响应。
干预措施增强糖尿病中慢性足溃疡的愈合的有效性：系统评价
15207560，2024，3，从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/dmrr.3786下载，测试，Wiley Online Library [21/03/2024]。有关使用规则，请参见Wiley Online Library上的条款和条件（https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions）； OA文章由适用的Creative Commons许可