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软物质 - RSC 出版
结构厚度方向上的交联密度决定了材料性能的梯度，从而决定了浸入溶剂时的不同响应。因此，研究了获得的双层结构经受溶剂触发形状变化的能力。为此，首先从物理机械的角度研究了单层结构。表 3 报告了从本次调查中获得的主要参数。特别是，控制紫外线照射时间和打印床温度可以控制两层的凝胶含量，从而控制浸入 THF 后膨胀引起的纵向应变（e 膨胀）。此外，交联程度的增加导致两层之间的机械性能（即 E ）增加（表 3 和图 1）。在这项调查之后，探索了双层结构的溶剂触发行为。由于交联，3D 打印的双层在暴露于溶剂时会发生平面外弯曲（或折叠）（图 2B）
多肌痛风湿病的治疗
1利兹风湿病研究所，利兹大学，英国利兹大学2 NIHR LEEDS生物医学研究中心，利兹教学医院NHS Trust，NHS NHS Trust，英国利兹，英国3号。英国Thames 5 Norwich练习，英国诺里奇6号卫生中心6风湿病学系，Stockport NHS基金会信托基金会，英国Stockport，英国Stockport 7 Powys教学委员会，英国Brecon，Brecon Bronllys医院8 Norwich医学院，East Anglia，East Anglia，UK 9 Norwich，UK 9 Norwich，UK 9 Norwich，PMRGCAUK，PMRGCAUK，PMRGCAUK，PMRGCAUK，INSPRAIMS NOSSES，普通医院，及其流动性疾病。风湿病学，诺森比亚医疗保健NHS基金会信托基金会，纽卡斯尔，英国泰恩河12号伦敦国王学院和盖伊和盖伊和圣托马斯宠物中心诺福克和诺里奇大学医院NHS基金会信托基金会的风湿病学系，英国诺里奇，与：Max Yates，Norwich医学院，Bob Chambion Research and Education Building，第2楼，East Anglia大学，诺里奇NR4 NR4 7UQ，英国。电子邮件：m.yates@uea.ac.uk电子邮件：m.yates@uea.ac.uk
肌营养不良指导Master_Sept30final
本指南的目的是协助赞助商在整个疾病范围内治疗医疗产品（即人类药物和治疗生物学产品）的临床开发（即人类药物和治疗生物产品）。此更新的指导是FDA与各自疾病领域的疾病特定社区首次合作的结果。FDA邀请Duchenne社区（包括患者，父母和护理人员，临床医生，学术专家和行业）开发了FDA对良好指导实践规定的解释所提供的早期版本。收到2014年6月25日指南的第一次迭代后，FDA开了案卷并与DMD社区和其他专家举行了进一步的会议，从而根据2015年6月发布的监管和法定要求和其他公开数据进行了修订（请参阅2015年6月（请参阅请参阅参见） https://www.parentprojectmd.org/wp-content/uploads/2021/07/2014_community_guidance.pdf）。这些活动提供了动力，并为FDA奠定了基础，以开发自己对DMD和相关肌营养不良的行业的简化指南，这是特定稀有
Wnt11 作用于皮肌节细胞，引导轴上肌节形态发生
摘要 背部轴肌或称背轴肌是覆盖脊髓和椎骨以及活动脊椎动物躯干的基本结构。迄今为止，形成背轴肌节的形态发生过程的潜在机制尚不清楚。为了解决这个问题，我们使用了青鳉 zic1/zic4 增强子突变体双臀鳍 ( Da )，它表现出腹侧化的背部躯干结构，导致背轴肌节形态受损和神经管覆盖不完全。在野生型中，背部皮肌节 (DM) 细胞在体节发生后降低其增殖活性。随后，一部分未分化为肌节群的 DM 细胞开始形成独特的大突起，向背部延伸以引导背轴肌节向背部运动。相反，在 Da 中，DM 细胞保持高增殖活性并主要形成小突起。通过结合 RNA 和 ChIP 测序分析，我们揭示了 Zic1 的直接靶标，这些靶标在背部体节中特异性表达，并参与发育的各个方面，例如细胞迁移、细胞外基质组织和细胞间通讯。其中，我们确定 wnt11 是调节 DM 细胞增殖和前伸活动的关键因子。我们提出，背侧肌节的背部延伸由非成肌性 DM 细胞亚群引导，并且 wnt11 使 DM 细胞能够驱动背侧肌节覆盖神经管。
通过软政策管理新兴技术...
摘要：人工智能 (AI) 被定位为大多数工业领域、社会互动以及许多其他技术优势的基础技术。人工智能正在迅速发展，有望改善我们的业务、保护我们的安全并使我们社会变得更好。与此同时，我们知道会存在一些担忧，其中一些是预料之中的，而许多担忧将随着技术本身的发展而发展。其无处不在的性质和快速的发展速度使传统的治理结构难以实施。但是，有许多“软法”或非法律约束力的工具提供了安全地促进创新所需的灵活性。引用：Gary Marchant、Lucille Tournas 和 Carlos Ignacio Gutierrez，通过软法管理新兴技术：人工智能的经验教训——导论，61 J URIMETRICS J. 1–18 (2020)。
人工智能和软计算的混合方法
I. 引言 现代问题通常涉及复杂、不确定和动态的环境。传统的计算方法依赖于精确的输入和确定性过程，而这些对于现实世界的问题并不总是可行的。人工智能 (AI) 在数据驱动的任务中表现出色，而软计算则提供了处理模糊性和不完整信息的强大工具。本文研究了结合人工智能和软计算优势的混合方法。这些系统在同时需要严格精度和适应性的场景中特别有用。 背景 人工智能专注于通过机器学习、自然语言处理和机器人技术复制人类智能。当提供结构化数据和预定义规则时，它在模式识别和决策等任务中表现出色。软计算涉及模糊逻辑、神经网络和遗传算法等方法，所有这些方法都优先考虑近似推理和学习，而不是严格的基于规则的系统。这些技术对于具有不确定性或模糊性的问题很有价值。
人工智能和软技能（医疗保健领域）
“人工智能”学习活动包括： * 人工智能简介 * 专家系统及其在医疗保健领域的作用 * 机器学习简介 * 医疗保健领域的机器学习 * 机器视觉简介 * 医疗保健领域的图像识别 “软技能”学习活动包括： * 自我认知和主动性 * 适应不同情况的能力 * 沟通能力 * 团队合作 * 工作组织 * 职业道德 “基于现实的挑战”学习活动包括： 工作以国际小组的形式组织。每个小组都被分配一个挑战，以匿名数据库的形式，该数据库基于在实际实践中获得的数据构建。每个小组都必须处理他们的数据以获得一组有临床用途的信息并公开展示他们的所有工作。 所有这些模块旨在激发学习者的创造力和创业精神，让他们以合理的方式对待人工智能并开发高效且合乎道德的工作方法。